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富士通、AIを活用した化学文書検索サービス「SCIDOCSS」を提供開始
[21/09/08]
TOKYO, Sep 8, 2021 - (JCN Newswire) - 当社は、化学メーカーなどが材料開発時にアイデア発掘のために行っている、特許などの化学文書検索をAIにより実現する「FUJITSU Digital Laboratory Platform SCIDOCSS（サイドックス）」（以下、「SCIDOCSS」）を9月8日より提供開始します。
「SCIDOCSS」は、当社が長年にわたり研究開発を行ってきた、化学文書に特化した自然言語処理技術を搭載しており、キーワードで検索する際、AIが化合物の名称や通称の違いを名寄せしつつ、関連性が高く、重要度の高い情報から順に検索結果として表示できるほか、文章や化学構造式での検索も可能にしました。
これらの機能により、化学メーカーなどが新たな材料開発のアイデア発掘のために行っている、特許を含む膨大な化学文書から適切な情報を検索する業務を容易にし、効率的に精度の高い結果を得ることが可能です。事前に行った実証実験の結果、従来は約5日を要していた化学文書の検索業務を1日に短縮可能なことを確認しました。本サービスの提供を通じて、化学メーカーなどの材料開発におけるアイデア発掘を強力に支援します。
当社は今後、化合物の物性（注1）および物性値（注2）を文書中から抽出する機能の追加や、検索対象を化学論文へ拡大するなど、さらなる機能強化を実施するほか、当社が保有する材料インフォマティクス（注3）技術との連携を図ることで、材料開発業務のさらなる効率化に貢献していきます。
背景
従来の化学業界における材料開発では、研究者が自身の経験やノウハウを基に、新たな化合物の配合の検討などを通じて新材料の開発が行われていましたが、現在、研究者に依存しない効率的な材料開発手法を確立するため、ディープラーニングなどのAI技術を活用し、データに基づいて意思決定を行うデータ駆動型の材料開発が進んでいます。
特許を含む化学文書は、物性値をはじめ、化合物の合成条件や手順を示す合成プロセス情報などが記載されているため、新たな材料開発のアイデアを得るためのデータリソースとして注目を集めています。しかし、膨大な化学文書から適切な情報を抽出するためには、化合物の化学構造式などの特徴や、用途に基づく化合物の分類など、化学特有の知識やノウハウを基に検索を行い、適切な情報かどうかを一つひとつ判断する必要があるため、労力や時間を要することが課題となっていました。
この課題を解決するため、当社はこのたび、研究者が求める材料情報を容易に検索可能なAI化学文書検索サービス「SCIDOCSS」を提供開始します。
「SCIDOCSS」の特長
1. キーワードや文章だけでなく化学構造式での検索を実現
「SCIDOCSS」では、キーワードによる検索に加え、化学構造式そのものによる検索にも対応したほか、数十行にわたる文章による検索にも対応しています。さらに、化合物にはIUPAC名（注4）などの様々な命名法があるほか、通称もあることから複数の名称が存在しますが、本サービスでは、名称の違いを名寄せするため、幅広い名称で検索が可能です。これらの機能により、容易に精度の高い検索結果を得ることが可能となり、研究者の経験則に依存せず効率的に求める化学文書を検索することができます。
2. 検索対象を重要度の高い順に表示でき、容易な情報収集が可能
当社が長年研究開発を行ってきた自然言語処理技術を適用することで、本サービスに内包する化学文書データベース内の文書に対し、AIが検索キーワードの頻出度などから重み付けを行い、検索キーワードとの関連度が高いものを利用者にとって重要度が高い情報と判定します。さらに、化学構造式による検索時に、構造式の合致度が高いものを重要度が高い情報と判定するため、キーワードと化学構造式の2つを同時に検索することで、より精度高く重要度が高い順に検索結果を表示できます。
事前に実施した実証実験においては、これまで約5日を要していた化学文書の検索業務を1日で完了できることが確認されました。本機能の活用により、化学文書検索をこれまで以上にスムーズに実施することができます。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2021/09/8.html
概要： 富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
Copyright 2021 JCN Newswire. All rights reserved. www.jcnnewswire.com
「SCIDOCSS」は、当社が長年にわたり研究開発を行ってきた、化学文書に特化した自然言語処理技術を搭載しており、キーワードで検索する際、AIが化合物の名称や通称の違いを名寄せしつつ、関連性が高く、重要度の高い情報から順に検索結果として表示できるほか、文章や化学構造式での検索も可能にしました。
これらの機能により、化学メーカーなどが新たな材料開発のアイデア発掘のために行っている、特許を含む膨大な化学文書から適切な情報を検索する業務を容易にし、効率的に精度の高い結果を得ることが可能です。事前に行った実証実験の結果、従来は約5日を要していた化学文書の検索業務を1日に短縮可能なことを確認しました。本サービスの提供を通じて、化学メーカーなどの材料開発におけるアイデア発掘を強力に支援します。
当社は今後、化合物の物性（注1）および物性値（注2）を文書中から抽出する機能の追加や、検索対象を化学論文へ拡大するなど、さらなる機能強化を実施するほか、当社が保有する材料インフォマティクス（注3）技術との連携を図ることで、材料開発業務のさらなる効率化に貢献していきます。
背景
従来の化学業界における材料開発では、研究者が自身の経験やノウハウを基に、新たな化合物の配合の検討などを通じて新材料の開発が行われていましたが、現在、研究者に依存しない効率的な材料開発手法を確立するため、ディープラーニングなどのAI技術を活用し、データに基づいて意思決定を行うデータ駆動型の材料開発が進んでいます。
特許を含む化学文書は、物性値をはじめ、化合物の合成条件や手順を示す合成プロセス情報などが記載されているため、新たな材料開発のアイデアを得るためのデータリソースとして注目を集めています。しかし、膨大な化学文書から適切な情報を抽出するためには、化合物の化学構造式などの特徴や、用途に基づく化合物の分類など、化学特有の知識やノウハウを基に検索を行い、適切な情報かどうかを一つひとつ判断する必要があるため、労力や時間を要することが課題となっていました。
この課題を解決するため、当社はこのたび、研究者が求める材料情報を容易に検索可能なAI化学文書検索サービス「SCIDOCSS」を提供開始します。
「SCIDOCSS」の特長
1. キーワードや文章だけでなく化学構造式での検索を実現
「SCIDOCSS」では、キーワードによる検索に加え、化学構造式そのものによる検索にも対応したほか、数十行にわたる文章による検索にも対応しています。さらに、化合物にはIUPAC名（注4）などの様々な命名法があるほか、通称もあることから複数の名称が存在しますが、本サービスでは、名称の違いを名寄せするため、幅広い名称で検索が可能です。これらの機能により、容易に精度の高い検索結果を得ることが可能となり、研究者の経験則に依存せず効率的に求める化学文書を検索することができます。
2. 検索対象を重要度の高い順に表示でき、容易な情報収集が可能
当社が長年研究開発を行ってきた自然言語処理技術を適用することで、本サービスに内包する化学文書データベース内の文書に対し、AIが検索キーワードの頻出度などから重み付けを行い、検索キーワードとの関連度が高いものを利用者にとって重要度が高い情報と判定します。さらに、化学構造式による検索時に、構造式の合致度が高いものを重要度が高い情報と判定するため、キーワードと化学構造式の2つを同時に検索することで、より精度高く重要度が高い順に検索結果を表示できます。
事前に実施した実証実験においては、これまで約5日を要していた化学文書の検索業務を1日で完了できることが確認されました。本機能の活用により、化学文書検索をこれまで以上にスムーズに実施することができます。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2021/09/8.html
概要： 富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
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