三井化学、研究効率を大幅改善する生成AIエージェントシステムを開発 

概要

三井化学は、化学構造式から化合物情報を自動的に調査・整理する生成AIエージェントシステムの開発を行い、社内で実証実験を開始しました。このシステムの導入により、研究者の文献調査時間が80%以上削減されることが確認されています。2025年度内に実証実験の完了を目指し、2026年度からの本格運用を計画しています。

生成AIエージェントシステムとは

化学研究開発の中で化合物情報の調査は必須の作業ですが、高分子や有機化合物の複雑な構造により、化合物名を特定することは困難を伴います。これまで研究者は大量の文献を一つひとつ確認し、構造式と化合物名の対応関係を手作業で調査する必要がありました。しかし、三井化学が開発したこのシステムによるAIの力を借りることで、従来の手法では難しかった高度な文献調査を自動化することが可能となりました。

システムの実用性と効率化

本システムは、化学構造式のAIによる読み取りを可能にし、画像情報やテキスト情報を統合的に活用して、自律的に化合物情報を抽出します。さらに化合物名だけでなく、用途や物性から製造方法、実験条件まで、関連情報も取得します。研究者のニーズに合わせたレポート作成機能を備え、調査結果を整理された形式で出力することができます。これにより、従来1カ月程度を要していた文献調査が1日程度に短縮され、研究者はより創造的な研究開発活動に集中できるようになりました。

まとめ

三井化学は、最先端のデジタル技術を活用して化学の力で社会課題を解決し、多様な価値の創造を通じて持続可能な社会に貢献し続けます。この生成AIエージェントシステムの開発と導入は、その一環であり、今後更なる効率化と研究開発の進化を牽引します。