Usecase

AI動画像解析×実装サービス

・研究開発プロセスにおいては、動画・画像解析が必要な業務フローにも研究者の労力がかかっている
・ドメイン知識を持つメンバーの参画や、前処理・アノテーション代行による品質の高い動画・画像解析アルゴリズム開発、AIアルゴリズムのWebサービス化・本番実装を実施
・難易度の高かった動画・画像解析タスクの半自動化・定量的な可視化を通じて業務フローを効率化・標準化・高品質化

製薬

研究開発

製品・サービス向上

コスト削減

業務最適化

画像解析

コンサルティング

［ DXの課題］

研究開発プロセスにおいて、研究者が動画や画像を用いて繰り返し手作業・単純作業を行う業務が一定残っている。
様々な画像解析ツールが普及しているが、ドメイン知識との融合やそれに伴うデータの前処理・アノテーションの必要性から、既存ツールでは十分なレベルではない・痒い所に手が届かない。

［ exaBaseを活用した解決策］

医用画像に関するドメイン知識を持つ弊社メンバーの伴走を実施。
蓄積されたノウハウを基にしたデータの前処理・アノテーション代行による品質の高い動画・画像解析AIアルゴリズム開発。
新たに構築する業務フローの設計とそれに応じたAIアルゴリズムの最適化

AIアルゴリズムのWebサービス化・本番実装における「exaBase Studio」の活用：汎用AIツールを用いて構築したAIモデルをワークフローツール上で活用できるようにAPI化するプロセスや、新たなデータを取得してモデルを更新する繰り返しプロセスを支援する「exaBase Studio Machine Learning API」というミドルウェアや、学習済みモデルをデプロイして業務サービスで継続的に活用していく際のクラウド基盤側のコンフィギュレーション（ストレージ、コンピューティングリソース、ロギング等）を自動組み立てする仕組み「exaBase Studio Blueprint」がある。
これらを活用することで、既存のツールやシステムを活かしつつ、データドリブンな創薬化学研究のAIプラットフォーム機能を強化し、継続改善を実現するプロセスと仕組みを構築することができる。