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Hitachi

Lumada

バイオ医薬品製造プロセスにおける複数の人工知能の組み合わせによる網羅的データ解析

人工知能が導く施策で、バイオ医薬品の開発期間短縮、品質・生産性向上を支援します。

  • Lumadaのユースケースコード:UC-01035
  • 業種:公務(官公庁)・教育
  • 目的:生産性向上,AI
  • 導入実績:次世代バイオ医薬品製造技術研究組合

製造環境のわずかな変化によって最終産物が変わってしまうこともあるバイオ医薬品の製造では、従来の医薬品開発と比べて多くの最適化要素があります。人工知能を用いることで、膨大な関連データから品質・収率の改善に結びつく可能性のある多くの候補を抽出し、施策候補を提示。バイオ医薬品の製造技術構築に貢献します。

課題

長期にわたる研究期間と、大規模な開発コストが負担

  • バイオ医薬品製造技術開発に掛かる多額の費用、長期間にわたるプロセス構築期間を削減したい。
  • 品質・収率改善につながる新たな施策を把握したい。
  • 従来の知見を超えて、網羅的なデータ分析を行いたい。
  • さまざまな形式で日々膨大に生成されるデータから有用な示唆を獲得したい。

解決策

人工知能が具体的な施策を提示

複数の人工知能を用いて、培養液のサンプリングデータなどの膨大な関連データを解析。品質向上や収率改善を目的に「いつ、何を、どのように操作すればよいか」といった具体的な施策を提示します。
施策の実現により、医薬品製造技術開発に掛かるコストと時間の削減はもちろん、製造プロセスの安定化、再現性の向上なども期待できます。

特長

複数の人工知能による高精度なデータ解析

ART、Hitachi AI Technology/Hなどといった複数の人工知能を最適に組み合わせて、製造環境ごとに製造プラントの運転データを解析。
きめ細かな運転条件を抽出でき、形式の異なるデータを統合した網羅的な解析が可能です。

成果

  • 医薬品の開発コストの削減と研究期間の短縮
  • 医薬品開発の成功率向上

お問い合わせ

本ユースケースについて詳細が知りたい方は、下記のフォームにてお問い合わせください。
お問い合わせの際には、ユースケースコードをご記入ください。

Lumadaのユースケースコード:UC-01035

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