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生成AIで仮説を“数式”に──数理モデルを構築する新サービス「PhysiLenz」提供開始

―少量データで本質を捉え、研究開発の試行錯誤プロセスを最短化―




[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41464/56/41464-56-bdec385ac6901fa1e5d9068d4b6ee13a-3182x1395.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


量子コンピュータ関連ソフトウェアを開発する株式会社QunaSys(本社:東京都文京区、代表取締役:楊 天任、以下 QunaSys)は、本日、生成AIを活用して研究者の仮説を高い説明性を備えた数理モデルへ自動変換する新サービス「PhysiLenz(フィジレンズ)」の提供を開始しました。
■サービス提供の背景
研究開発の現場では、アイデアを素早く試すスピードが求められる一方で、「仮説の裏側にある現象の本質を理解し、知見として蓄積する余裕がない」という課題が挙げられます。
経験や勘に頼ったアプローチでは成果創出プロセスの再現性が乏しく、次の実験計画を立てにくい状況を生み出します。一方、データ駆動型の高度な計算モデルは“ブラックボックス化”しやすく、得られた結果の根拠が説明しづらいという課題もあります。
PhysiLenz は、研究者のひらめきや専門知識を活かしながら、仮説を数理モデルとして可視化し、そのモデルをもとに次の一手を定量的に導き出す環境を提供します。

■PhysiLenz の主な特長
1.高い説明性を備えた数理モデル構築
仮説を入力すると、AI がベースモデルを探索。 そのベースモデルに対し、研究者が持つ仮説や制約を変数として融合させ、モデル式を拡張するというプロセスを通じて、論理的な説明性を担保した独自の数理モデルが構築されます。

2.リアルタイムの視覚的パラメータ解析
モデルと実験データを同一グラフ上に重ねて可視化。寄与度や適用限界を直感的に把握し、次の実験計画を迅速に策定できます。

3.ノーコードで扱える生成AI UI
直感的なチャット UI とガイドが、変数設定から結果解釈までをサポート。試行錯誤の過程をコメントとして共有・記録できます。

[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41464/56/41464-56-8573fc0e2da509b9ced7fcfa7bd69a74-1280x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
                     PhysiLenz操作画面イメージ


■想定されるユースケース
本サービスは、材料開発や化学プロセス最適化において広く活用可能です。
例えば、以下のような領域で活用実績があります。
- 無機真球フィラーゴムの配合設計
- ポリマー重合の分子量制御
- 燃料電池の電解質膜設計
- 溶解度の数理モデリング

また、上記以外にも、現在各社様と事例蓄積を進めています。

■導入形態・価格等
- 導入形態:クラウドサービス(SaaS)
- 価格:個別見積もり(ご利用規模・サポート内容に応じてお見積もり致します)
- トライアル:こちらのお問い合わせフォームからお申し込みください
- 詳細:PhysiLenzに関する詳細はこちらをご覧ください



QunaSysについて
QunaSysは、化学や材料科学をはじめとする産業向け量子アルゴリズムの開発を牽引する量子コンピュータソフトウェア企業です。量子機械学習や量子化学のほか量子技術を利用したCAE(Computer-Aided Engineering)分野に注力し、学術機関、産業界、政府機関と協力しながら、量子コンピュータの可能性を最大限に引き出し、科学的課題に取り組んでいます。


お問い合わせ先
株式会社QunaSys
E-mail:pr@qunasys.com
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