本セミナーでは、膨大な論文情報から、検索単語・文章に関連性の高い論文情報や遺伝子、疾患を即時に抽出する仮説生成のための発見型概念検索AIシステム「KIBIT Amanogawa」の概要と活用方法について、元基礎研究者で当システムのスペシャリストである萩原より紹介します。
抗肥満薬は、GLP-1を中心に市場が急拡大しており、GLP-1作動薬に続く次世代創薬の研究開発や適応拡大の動きが加速しています。
誰もが生成AIで情報収集できる時代において、こうした変化を捉えるには、単なる情報要約ではなく、研究背景・因果関係・データ構造の理解はもちろんのこと、如何にして新規かつ有用な仮説を構築できるかが重要になってきます。
本セミナーでは抗肥満薬研究を題材に、生成AIとKIBIT Amanogawaが「何を発見し、何を見落とすのか」を具体例なデモンストレーションで比較し、研究・企画・戦略に活かせるAI活用の本質を解説します。
開催概要
【日時】 2026年4月28日(火) 11:40~12:30
【形式】 オンライン(Zoom Webinars)
【参加条件】
フリーアドレスをご利用の方・当社の同業者の方、ご所属先が不明な方のお申し込み等はご遠慮いただいております。
当日Zoomにアクセスする際にはお申し込み時に記載した氏名・メールアドレスをZoom参加入力欄へ記載をお願いいたします。
登壇者
株式会社FRONTEO
ライフサイエンスAI事業本部 担当課長
萩原 啓太郎
東京科学大学在学中に国立がん研究センターでエクソソームとがん悪性化の機序を研究し、理学博士を取得。
その後、産業医科大学で助教を務め、名大ベンチャーヘルスケアシステムズCTOなど数々のベンチャーで役員として活躍。
他にもDNPやアフラック子会社のHatch Healthcareでヘルスケアに関する新規事業の立ち上げに従事し、現在ライフサイエンスAI事業本部にて医学論文探索AIシステム「KIBIT Amanogawa」事業の拡大に取り組む。
株式会社FRONTEO
ライフサイエンスAI事業本部
福島 英晃
2014年にシーメンスヘルスケア・ダイアグノスティクス株式会社へ入社。体外診断用医薬品の営業に2年間従事した後、プロダクトマネージャーおよび学術担当として約8年間にわたり業務に従事。主に、国内未導入だった新規肝線維化診断検査の臨床性能試験の設計・実施、薬事承認の取得、保険収載に向けた対応をリード。
現在はライフサイエンスAI事業本部にて、自然言語処理AI「KIBIT」を活用したAI創薬事業の拡大に取り組んでいる。