医療・介護データ分析・予測工数

バイオ研究者のデータ入力と分析をAIで効率化

バイオテクノロジー企業の研究者が、研究開発の基盤サービスに組み込まれたAIで、報告書や機器のデータの構造化、実験記録の一次確認、普段の言葉でのデータ検索を行い、データ作業の負担を減らした取り組み。

使用ツール：Claude 3.7 Sonnet、Amazon Bedrock

事例の要約

課題: 研究者は時間の多くを、結果の手書き転記や表計算ソフトでのデータ集約、分析の一行ずつの確認に費やしていた。外部の試験データの転記ではほぼ毎回誤りが生じ、データも文書ごとに分断されていた。
取り組み: 試験報告書や機器のファイルなどの非構造データを、AIが検索できる構造化された記録に変換する。
人が確認する前に、AIが実験記録の誤りや欠けているデータを見つける。
研究者が普段の言葉で依頼すると、AIがデータベースへの問い合わせ文とダッシュボードを作る。
成果: 複雑なデータの変換にかかっていた長い作業時間が減り、転記の誤りも大きく減った。
実験記録の確認が速くなり、見落とされがちな誤りも見つかるようになった。
科学的な問いへの回答にかかる時間が、数時間から数秒に縮まった。

出典 Anthropic（Claude） claude.com/customers/benchling

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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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