ナノテク・バイオメーカーでのAI活用術

ナノテク・バイオメーカーに、そもそもAIは必要なのか

研究室で生まれた素材を、電子や医療機器の製造ラインに載る形にするまでが、この業種の仕事です。人数は少なく、素材を作った研究者が届出も説明資料も抱えます。

AIを組み込む値打ちは、二つの軸で測れます。同じ判断を月に何度繰り返しているか。その判断を外したときに何が起きるか。両方が大きいほど、仕組みにする意味が出ます。

この軸を当てはめると、先に来るのは次の業務です。

• 新しい素材候補が、どの法令の対象に当たるかを洗い出す作業
• 同じ技術を、投資家や提携先の関心に合わせて説明し直す作業
• 顧客から届いた不具合の訴えを、製造と試験の記録に照らして切り分ける作業

判断のよりどころが担当者の記憶ではなく、社内に残された記録と前例 の側にある業務です。

一方、どの構造や菌株を次に試すかの見極めを、AIに寄せる意味はありません。前の週の測定値と手元の感触から筋を嗅ぎ分ける仕事で、外れた試行も含めて研究者の頭の中にしか積み上がっていないからです。

提携交渉で自社の技術のどこまでを開示するかも人に残ります。線引きは相手との信頼の度合いと出願の進み具合を見ながらその場で引くもので、外せば取り返しがつかない 判断だからです。

線を引く場所は、業務の名前ではなく中身で決まります。同じ規制対応の中にも、様式に記録を当てはめる作業と、前例のない区分を当局に問い合わせる判断が同居します。そこで次は、機能ごとに下りて負荷の集中点を探します。

ナノテク・バイオメーカーの業務で、負荷が大きいのはどの工程か

この業種では、受注から出荷へ案件が一直線に流れることがありません。研究、知財と規制、資金の調達、顧客への提案が、同じ少人数の間で並んで走っています。機能ごとに並べると、記録に照らして確かめる仕事と、実験台の上で決める仕事が分かれて見えます。

七つの中で研究者の時間と神経を最も削るのは 知財・規制 です。効いているのは書類の量ではなく、同じ素材に複数の法令が同時にかかる ことです。

同じ粉体でも、粒径の範囲や表面処理の有無によって化学物質としての扱いが分かれます。生物に由来する素材なら、取得した国と提供者を記録しておく義務が別にかかり、遺伝子組換えを使えば拡散防止措置の区分がさらに重なります。

担当しているのは、多くの場合その素材を作った研究者本人です。実験の合間に条文と自社の試験結果を行き来し、どの届出がいつまでに要るのかを一人で組み立てています。前例のない素材ほど、照らす相手が社内に見当たりません。

ここが先に片付けば、資金調達・渉外では規制上の位置づけが定まった状態で説明資料に入れます。用途開発でも、顧客に出せる用途と出せない用途を提案の前に切り分けられます。

シーズ探索を「極小」としたのは、次に何を試すかが前の試行の手応えから決まる工程だからです。結果を記録に残す手前までは仕組みに乗りますが、筋を読む部分は人の手に残ります。

ナノテク・バイオメーカーで最初に取り組むべきAI活用、3つ

先に手をつけるのは、同じ判断が何度も回ってきて、外せば届出の差し戻しか顧客の開発の停止につながる業務です。第1セクションの二つの軸にかけると、規制区分の洗い出し、技術説明の作り直し、不具合の切り分けが上に残ります。

粒径と由来で変わる規制を、届出の前に洗い出す

起点は、新しい素材候補の試験結果がファイル保管サービスの所定の場所に登録された時点です。AIは物性の測定結果、原料の調達先と取得国の記録、遺伝子組換えの使用の有無、過去に届け出た類似素材の判定を読み込みます。

そのうえで、当てはまりうる法令ごとに必要な書類と 手元に足りていない情報 を並べます。

結果は規制管理の一覧表に素材ごとの行として増え、研究担当と品質保証の担当者に業務チャットで知らせが届きます。いまは研究者が条文と自社の結果を突き合わせて一から組み立てていますが、抜けている項目が先に並んだ状態から始められます。

前例のない区分に当たったときに当局へ照会するかどうかは、品質保証の責任者が決めます。取得国との取り決めに関わる素材は、契約を結んだ担当者が原本に当たって確かめます。

技術の説明を、相手ごとに一から書き直さない

面談が決まるたびに研究者が学会用の資料を開いて書き直す、という 相手ごとに組み直す時間 が、この業種では繰り返し発生します。仕組みは、面談の予定と相手の顔ぶれが予定管理ツールに登録された時点で動きます。

AIは自社の技術資料、過去に出した説明資料、直近の試験結果、相手先の事業領域の記録を読み、聞き手の関心に寄せた構成の素案をまとめます。

素案は文書作成ソフトのファイルとして保管場所に保存され、担当役員にメールで知らせが入ります。これまで白紙から起こしていた導入と技術の位置づけを、手を入れるところから始められます。

どこまでの数値を外に出すかは、出願の進み具合を知る研究責任者が線を引きます。提携の条件に触れる記述は、契約の担当者が目を通します。

凝集や力価の低下を、ロットの記録から切り分ける

顧客の製造ラインで分散が進まない、培養の力価が前回より落ちている、といった訴えが入力フォームに届いた時点から動きます。

AIは該当ロットの製造記録、出荷前の試験成績、原料のロット番号、過去の同種の不具合とその原因を照らし合わせ、工程側の変動と顧客側の使用条件のどちらに寄っているかを見立てます。

切り分けの結果は原因分析の一覧表に案件ごとに積まれ、技術担当と製造担当の双方に通知が届きます。いまは紙のチャートや装置の出力をさかのぼる時間が先に来ますが、当たりのついた記録から 見に行けます。

工程側に原因を認めるかどうかは、製造の責任者が決めます。顧客に返す回答は、技術担当が現物の再測定を待って確定させます。

業務に組み込むまでの4ステップ

例に取るのは三つ目の不具合の切り分けです。新しいシステムを作る話ではなく、いま使うツールの間に通り道を一本作る作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

切り分けに要る記録は社内にあります。

• ロットごとの製造記録と条件の控え
• 出荷前の試験成績と装置の測定値
• 出荷履歴と過去の不具合の記録

新しく作るのではなく、置き場所を一つに決めるだけ です。装置の手元に紙で残るものは、表計算ソフトへ集めます。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

人が思い出して開くのではなく、業務の出来事で動かします。この業種では、不具合の連絡が入力フォームに届いた時点が起点です。

電話の連絡は、受けた人がフォームに一行書き込むところまでを手順に含めます。ここを決めないと、忙しい週には使われません。

3. 判断の基準を設定しておく

何を、どの順に疑うのかを文章にまとめ、一箇所に設定しておきます。AIは毎回そこを参照します。ベテランが 無意識に辿る道筋 を、外に書き出す作業です。

• 分散が進まないとき、製造記録のどの条件を見るか
• 力価の低下を、培養側の変動とみるか、保管と輸送を疑うか
• 粒度分布のどのずれを、工程の異常として扱うか

いちばん時間を食うのがこの工程です。研究者と製造担当が言葉にし合う必要があり、一度では固まりません。ただし書き上げれば、次から使い回せます。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

出力を画面に出して終わりにしません。原因分析の一覧表に案件ごとの行が増え、技術と製造の担当者に業務チャットで通知が届きます。

報告書の素案は文書作成ソフトのファイルに残します。回答期限の前に技術担当が目を通し、是正が要るときは製造責任者が確かめます。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 装置の出力が人の手を経ないと表計算ソフトに載らないままだと、流れが途中で止まります。測定のたびに紙のチャートを綴じるだけになっている項目は、数値を所定の表に書き写すところまでを 測定者の手順に組み込む 必要があります。
• 同じ製品名でも、研究用の少量品と量産品、粉体と分散液では規格も取扱いも別です。名称だけで突き合わせると、AIは別物を同じロットとして扱います。品名に加えて グレードと荷姿 を識別子に入れ、記録の側で区別できるようにします。
• AIに素案を作らせた説明資料や報告書に、まだ出願していない内容が紛れ込むことがあります。参照させる保管場所は公開済みの資料に絞り、未出願の実験結果 は別の場所に分けておきます。

ナノテク・バイオメーカーのAI活用は、どこから考えればいいか

第1セクションで引いた線は、記録と前例に答えがある業務 と、その場の手応えや相手との関係で決まる業務との間にありました。先に挙げた三つは、いずれも前者の側にあります。判断のよりどころが社内の記録として残っていて、同じ照合が月に何度も回ってくるからです。

全部を一度に組み込む必要はありません。まず一つ、いちばん頻度の高い業務から始めれば十分です。要るのはこれまでに積み上げた届出の控えと試験の記録で、新しく買い足すものはありません 。