医薬研究支援ソフトウェア「研究ナビ」が2026年度グッドデザイン賞を受賞

〜審査委員セレクション「私の選んだ一品 2026」にも選出。AIが答えとともに根拠を示し、研究者の判断を支える〜

インジェンタ株式会社（本社：東京都港区、以下「インジェンタ」）の医薬研究支援ソフトウェア「研究ナビ」が、2026年度グッドデザイン賞（主催：公益財団法人日本デザイン振興会）を受賞しました。あわせて、グッドデザイン賞の審査委員が個人的に注目した受賞デザインを紹介する企画「私の選んだ一品 2026」にも選出されています。

研究ナビは、論文・特許・社内資料・実験データに分散する知識をGraph AIで構造的につなぎ、医薬研究における仮説探索、文献調査、根拠確認を支援するAIプラットフォームです。AIが答えを示すだけでなく、その答えがどの情報に基づき、どのような知識のつながりから導かれたのかを、研究者自身が確かめられるように設計しました。

研究ナビ公式サイト：https://navi.ingenta.ai/

審査委員による評価

グッドデザイン賞審査委員より、次の評価が寄せられました。

生成AIの可能性のひとつは、膨大な未整理のテキストを文脈も踏まえて読み解き、マッチング、整理することができる点にある。 もともとは、人間個人が脳の中で行なっていたことだが、生成AIを使えば、それが人間の限界を超えて行えるようになる。 「研究ナビ」は、この生成AIの強みを活用しているお手本のようなシステムと言える。 医薬研究の探索・推論において、知識のつながりを見えるようになることで、医薬研究の進歩に大きな貢献をすることが期待される。

「私の選んだ一品 2026」にも選出

研究ナビは、グッドデザイン賞の審査委員が二次審査を通じて個人的に気になった受賞デザインを選ぶ企画「私の選んだ一品 2026」にも選出されました。本年は101名の審査委員が選んだ88点の「一品」が、GOOD DESIGN Marunouchiで3期に分けて紹介されます。

研究ナビを選出した審査委員の並河進氏からは、次のコメントが寄せられています。

大規模言語モデルの強みは、数値データだけでなく、自然言語で記述された膨大な知識を扱える点にある。「研究ナビ」はこの特性を生かし、膨大な文献の関係性を構造化し、推論を行う。このアプローチは、医薬品研究にとどまらず、幅広い研究分野に応用できる可能性があると感じた。

グッドデザイン賞審査委員

dentsu Japan チーフ・AI・オフィサー/エグゼクティブ・クリエイティブディレクター

並河 進 氏

また、11月10日（火）には、研究ナビのプロデューサーである林 志川と、審査委員の並河 進氏によるトークイベントがGOOD DESIGN Marunouchiで開催されます。開催時間などの詳細は、記事後半の「展示・イベントのご案内」をご覧ください。

研究ナビが生まれた背景

医薬研究では、公開された論文や特許に加え、組織内の研究報告や実験データ、過去の検討履歴にも、次の仮説につながる知見が含まれています。しかし、これらの情報は異なる場所や形式で蓄積されており、必要な資料を探し、それぞれの関係を読み解くには多くの時間と専門知識が求められます。

期待した結果が得られなかった実験も、条件や判断の経緯を振り返れば、次の研究の手がかりになります。インジェンタは、分散した情報や試行錯誤の履歴を研究者が活用できるよう、研究ナビを開発しました。

研究ナビのデザインのポイント

1. Graph AIで、分散した知識の「つながり」を捉える

   論文、特許、社内資料、実験データに含まれる知識を構造的につなぎます。文書を一件ずつ探すだけでなく、情報同士の関係をたどりながら、仮説を検討するための手がかりを探せます。たとえば、ある研究テーマに関連する文献と組織内の実験記録を照らし合わせることも可能です。

2. AIの回答とともに、確かめるための根拠を示す

   生成AIの答えを研究に生かすには、「何を参照して、その答えに至ったのか」を確かめられることが欠かせません。研究ナビは、回答に関連する文献や組織内データ、知識同士のつながりをあわせて示します。研究者は出典を確認し、自身の専門知識と照らし合わせながら判断できます。

3. 研究者の仕事の流れに沿って設計する

   文献調査で終わらず、仮説探索、根拠確認、次の検証に向けた検討までを一つの流れとして支援します。情報を探して整理する負担を軽くし、研究者が考え、検証するための時間をつくることを目指しています。

4. 研究データを守る、2つの提供形態

   生成AIの業務利用が広がる一方で、機密情報の取り扱いが大きな課題となっています。研究ナビは、Webブラウザから利用できるクラウド版に加え、お客様の社内サーバーで運用するオンプレミス版に対応しています。クラウド版では、文書データを国内（東京リージョン）のクラウド環境に保存して企業ごとに分離して管理し、生成AIには入力データが学習に利用されない条件のAPIを用いています。アクセス権限の設定、通信の暗号化、操作ログの記録など、研究データを安全に扱うための仕組みも備えています。オンプレミス版では、当社が医療・製薬向けに調整した国産LLMを社内環境で利用でき、研究データを社外に送信することなく運用できます。

「答えるAI」から「判断を支えるAI」へ

研究ナビが目指すのは、AIが研究の結論を決めることではありません。分散した知識をつなぎ、研究者が根拠を確認したうえで、自ら判断できる環境をつくることです。インジェンタは今後も、研究現場での活用を通じて、蓄積されたデータや試行錯誤を次の研究につなげてまいります。

「研究ナビ」の開発にあたり、副社長で同製品のプロデューサーを務める林 志川は、「研究ナビのデザインで私たちが大切にしたのは、AIの答えを『信じてもらう』ことではなく、『確かめてもらう』ことでした。医薬研究の現場では、一つの判断の背後に、膨大な文献と、うまくいかなかった実験を含む多くの試行錯誤があります。研究者がその根拠をたどり、自らの専門知識で判断するための道筋を、どうすれば自然に示せるか。その問いに向き合い続けてきた取り組みを評価いただき、大変光栄に思います。これからも研究現場の声に耳を傾けながら、研究者の判断を支えるAIを育ててまいります。」とコメントしています。

研究ナビを支えるGraph AIエンジンの他分野への展開

研究ナビの中核を担う当社のGraph AIエンジンは、医薬研究に加え、製造業における暗黙知の形式知化や部品・製品の関係に基づく影響調査、建築設計の知識活用、資格試験の教材管理・AIによる学習支援など、さまざまな業務・産業で活用されています。分散した情報を構造的につなぎ、蓄積された知識を現場で活用する取り組みを広げています。

同じGraph AIエンジンを活用する「InsightCraft」は、顧客の声からインサイトを抽出するサービスです。大手製薬会社のコールセンター・マーケティング部門と共創し、現場のノウハウを取り入れて開発しました。利用者が知りたいことを自然な言葉で質問し、回答の根拠となる顧客の発言や記録まで確認できます。すでに個別導入・共創での利用が始まっており、今後はSaaSとして本格展開してまいります。

展示・イベントのご案内

グッドデザイン賞受賞展「GOOD DESIGN EXHIBITION 2026」

会期：2026年10月31日（土）〜11月4日（水）

会場：東京ミッドタウン（東京都港区赤坂9-7-1）

詳細：https://www.g-mark.org/

研究ナビをパネルで展示するほか、会場内の主催者企画「私の選んだ一品」コーナーでも紹介される予定です。

グッドデザイン賞審査委員セレクション 私の選んだ一品 2026　第2期「未来をつくるものづくり」

会期：2026年10月31日（土）〜11月13日（金）　11:00〜20:00（最終日は17:00まで）

会場：GOOD DESIGN Marunouchi（東京都千代田区丸の内3-4-1 新国際ビル1F）

入場：無料・予約不要

詳細：https://www.jidp.or.jp/ja/2026/09/27/ippin26

会場では研究ナビの実機を展示しており、実際に操作してお試しいただけます。

トークイベントのご案内

「文献の海を構造化する ― AIが“読む”とはどういうことか」

グッドデザイン賞審査委員セレクション「私の選んだ一品 2026」の関連企画として、研究ナビをテーマにしたトークイベントが開催されます。

当日は、研究ナビのプロデューサーである林 志川と、研究ナビを「私の選んだ一品」に選出したグッドデザイン賞審査委員の並河 進氏が登壇します。

• 日時： 2026年11月10日（火）19:00〜20:00

• 会場： GOOD DESIGN Marunouchi

• テーマ： 「文献の海を構造化する ― AIが“読む”とはどういうことか」

• 登壇者：林 志川（医薬研究支援ソフトウェア「研究ナビ」プロデューサー）
  　　　　並河 進氏（グッドデザイン賞審査委員）

• 参加： 予約不要

  ※イベントの詳細はGOOD DESIGN Marunouchiの公式案内をご確認ください。

受賞概要

受賞対象名：医薬研究支援ソフトウェア「研究ナビ」

受賞ページ：https://www.g-mark.org/gallery/winners/36784

グッドデザイン賞について

グッドデザイン賞は、1957年創設の、日本で唯一の総合的なデザイン評価・推奨のしくみです。製品、建築、サービス、システム、地域の取り組みなど、有形無形を問わず、さまざまなものごとを対象としています。受賞のシンボル「Gマーク」は、よいデザインを社会に広げるマークとして親しまれています。2026年度は第70回の節目にあたります。（主催：公益財団法人日本デザイン振興会）

https://www.g-mark.org/

研究ナビについて

研究ナビは、医薬研究に携わる企業・研究機関の皆さまを対象に、導入のご相談を受け付けています。PoC導入の受付については、近日中にお知らせします。

https://navi.ingenta.ai/

インジェンタ株式会社について

先端AI技術の現場導入に向けた精度実現と導入伴走支援を強みとするAI企業です。Deep Learningに加え、Graph AIを活用した複雑な知識構造の解析・活用を通じて、研究開発や業務高度化の領域で複数の実装経験を有しています。

医療・製薬や製造分野を含む高い専門性が求められる領域において、精度と実装性を両立したソリューション開発に取り組んでおり、国内外の知見を踏まえながら、企業ごとの課題に応じた柔軟なAI導入支援を行っています。2026年には、経済産業省およびNEDOが主導する生成AI社会実装プロジェクト「GENIAC-PRIZE」においてファイナリストに選出されました。

https://www.ingenta.ai/ja

本件に関するお問い合わせ先

インジェンタ株式会社

事業開発担当マネージャー　岡本 光由

Email：[e-mail]

（本プレスリリースの内容は発表日時点のものであり、予告なく変更される場合があります。）