AIデータ社、AI孔明 on IDX新機能「AI突合作業™︎ Loop」のR&D向け「AI R&D Loop」を発表

研究✖︎成果データ突合AIで研究活動を記録する時代から、成功研究モデルを学習する時代へ

企業データとAIの利活用カンパニー、AIデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長　佐々木隆仁、以下AIデータ社）は、組織を知能化するAIインフラ「AI孔明 on IDX」において、新たにR&D向け特化機能「AI R&D Loop（研究・成果データ突合AI）」を搭載しました。

本機能は、製薬・化学・素材・半導体・大学・研究機関などが保有する研究活動データと研究成果データを統合し、AIが「どの研究条件・チーム・テーマ・投資が成果につながったのか」を継続的に学習する研究知能プラットフォームです。

■ 従来の研究管理

従来の研究管理は、

・実験を記録する

・論文を保存する

・特許を管理する

・研究費を集計する

・進捗を報告する

ことが中心でした。

しかし本当に必要なのは、

どの研究活動が、論文・特許・事業化・売上・社会実装につながったのかを学習することです。

■ 研究開発部門の本当の悩み

研究開発組織には、すでに大量のデータがあります。実験ノート、測定データ、試験結果、論文、特許、研究費、製品化結果—　しかしそのほとんどが、バラバラに管理されたままです。

実験データはELN・Excel、論文は文献管理システム、特許は知財管理システム、研究費は会計・ERP、製品化結果は事業部システム……

その結果、もっとも重要な問いに誰も答えられません。

「どの研究活動が、本当に価値ある成果につながったのか？」

さらに深刻なのは、研究量と成果効率が一致しないという現実です。

	研究テーマA	研究テーマB
研究費	5,000万円	2,000万円
研究期間	2年	1年
実験回数	300回	120回
論文	1本	2本
特許	0件	2件
製品化	未達	実証段階

研究費や実験回数だけを見ると、テーマAの方が大きなプロジェクトに見えます。

しかし成果効率で見るとテーマBの方が高い　—これが研究開発の本質的な課題です。

■AI R&D Loopがつなぐデータ

AI R&D Loopは、これまで分断されていた研究データをIDX上で統合します。

研究活動データ

実験ノート／実験条件／測定結果／試験データ／研究日報／失敗実験記録／設備利用履歴／材料ロット

研究成果データ

論文／特許／技術報告書／試作品データ／共同研究データ

事業成果データ

製品化結果／事業化結果／売上・利益貢献

これらを統合することで、研究活動 × 研究成果 × 事業成果を一体で分析できます。

■ AI R&D Loopの主要機能

1. 研究・成果データ突合AI

   実験データ、論文、特許、研究費、開発期間、製品化結果を自動で紐付け。

   どの研究活動が成果に結び付いたのかを見える化します。

2. 成功研究モデル分析AI

   AIが成功した研究テーマの共通点を分析。

   研究者構成・実験条件・設備・材料・開発期間など多角的な視点から、成功しやすい研究プロセスを抽出します。

3. 失敗要因分析AI

   失敗データには大きな価値があります。再現できなかった条件、中止テーマ、試験不合格の原因をAIが分析し、同じ失敗の繰り返しを防ぎます。

4. 研究テーマ評価AI

   技術的実現性・市場性・特許性・製品化可能性などを分析し、

   「継続すべきテーマ」「中止すべきテーマ」「追加投資すべきテーマ」の判断を支援します。

5. 特許・論文創出支援AI

   実験結果・技術報告・研究ノートから特許候補技術や論文テーマを提案。

   研究成果を確実に知財・論文として資産化します。

6. 研究開発期間短縮AI

   ボトルネック工程・設備競合・材料調達遅延などを分析し、研究開発の停滞要因を早期に発見します。

7. AI研究参謀

   研究所長・CTO・研究責任者に対して、継続すべきテーマ・研究費配分見直し案・共同研究候補などを提案する戦略的アドバイザー機能です。

■ 学習ループが、組織の研究知能を育てる

研究活動

↓

研究成果

↓

AI分析

↓

成功要因学習

↓

研究テーマ・条件改善提案

↓

次の実験・研究計画に反映

↓

成果創出

↓

再学習(ループ)

研究を重ねるほど、AIがその組織独自の成功研究モデルを学習します。これが、AI R&D Loopです。

■ 期待される導入効果

• 開発期間短縮：過去の成功・失敗パターンを活用し、無駄な実験を削減

• 研究成功率向上：成功条件を学習し、次の実験設計に反映

• 特許創出：研究成果から発明候補を抽出し、知財化を促進

• 研究費最適化：成果につながるテーマへ研究費を集中

• 技能継承：熟練研究者のノウハウをAIが学習

• 製品化率向上：研究成果と事業成果を結び付け、事業化可能性を向上

■ デジタル化・AI導入補助金2026対象製品「AI孔明 on IDX」

デジタル化・AI導入補助金2026対象製品として採択された「AI孔明 on IDX」の補助金申請サポートのご相談も承っております。この機会に「工事活動と利益をつなぐ建設知能プラットフォーム」を構築し、AIエージェント時代に備えるAIインフラ整備を体験してください。

▼ デジタル化・AI導入補助金2026ご案内　AI孔明 on IDX

https://www.idx.jp/it2026/

■AIデータ株式会社について

名称：AIデータ株式会社　設立：2015年4月　　

資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）　　

代表取締役社長：佐々木隆仁　　

所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5　メトロシティ神谷町ビル4F

URL：https://www.aidata.co.jp/

AIデータ社は、データインフラと知財インフラを基盤に、20年以上にわたり企業や個人のデータ資産を守り、活用する事業を展開してきました。1万社以上の企業、100万人以上のお客様から信頼を得ており、データ共有、バックアップ、復旧、移行、消去を包括する「データエコシステム事業」では、BCNアワードで17年連続販売本数1位を獲得しています。

データインフラでは、IDXのクラウドデータ管理や復旧サービスを提供するとともに、経済産業大臣賞を受けたフォレンジック調査や証拠開示サービスを通じて、法務分野でも高い評価を得ています。

一方、知財インフラでは、グループ会社の特許検索・出願支援システム『Tokkyo.Ai』や特許売買を可能にするIPマーケットプレイスの構築により、知財管理と収益化を支援。これらを統合し、生成AI『AI孔明™︎』によるデータと知財の融合プラットフォームを展開しています。また、防衛省との連携による若手エンジニア育成にも注力し、データ管理と知財保護を通じて社会基盤の強化に貢献しています。