LLMを活用したDXで、研究における情報収集活動を効率化
昨今の技術革新の中、研究のデジタルトランスフォーメーション(DX)が課題となっています。2023年6月に閣議決定された「統合イノベーション戦略2023」においても、「オープンサイエンスとデータ駆動型研究等の推進」が目標に掲げられており、特に研究者の負担を軽減させるLLM（大規模言語モデル）の社会実装に注目が集まっています。
 
研究者の業務は、事前調査など研究活動の準備段階における業務も多く、膨大な先行研究から情報を得る必要があり、研究者の貴重な時間が多く取られてしまうという課題がありました。
 
当社の新サービス「1spire」は、LLM（大規模言語モデル）の活用により、1人の研究者が論文を処理する物理的な限界を取り払い、研究者が研究活動に取り組みやすい環境作りを実現します。
 
「1spire」で実現できること
・保有の論文からの情報抽出
・大規模言語モデルによる情報活用
・1paper(*1) を活用した、英語論文のシームレスな翻訳
「1spire」は、研究活動の下記の分野でLLM（大規模言語モデル）を活用した効率化を実現します。
 
・先行研究の動向調査
・企業研究における特許クリアランス調査
・論文のナナメ読み（問いかけ、要約、意味の抽出）
・複数論文のメタアナリシス、横断的な論文分析及び可視化
・技術シーズの発掘
 

今後も当社は、研究DXの推進に貢献しその先の医学や科学技術や企業の技術開発が加速するよう活動してまいります。