村田製作所、AI研究基盤を公開 22.5倍高速化

村田製作所の材料開発では、材料組成やプロセス条件、評価結果、解析値など多様な実験データが生まれる。それらはテーマや拠点ごとに異なる形式で管理されることが多く、社内にすでに存在するデータを探して再利用するのに研究者の時間が費やされていた。新しい基盤は、既存のデータベースとナレッジベースを複数のAIエージェントにつなぐことで、こうしたサイロを打ち破り、長年蓄積された技術知識をチームや組織の枠を超えて再利用できるようにする試みだ。

同社が説明するワークフローでは、研究者がブラウザ画面上で目的と必要なデータを指定する。その後はAIエージェントが、実験データの参照と分析、解析コードの生成と実行、データの可視化、考察の下書き、報告書作成といった一連の作業を引き受ける。最終的な判断は研究者が下し、内容を確認する。エージェントが面倒な作業を担い、人間が成果物をレビューする分業体制だという。

これがどこまで日常業務になるかは、異なる形式や拠点のデータをエージェントが確実に扱えるか、そして研究者が結果をどこまで信頼して受け入れるかにかかっていそうだ。同社のテストはいくつかの手がかりを示す。データ読み込みからグラフ作成、報告書作成まで約10分で終えたこと、企画から報告書までのワークフロー全体で22.5倍という試算だ。ただしこれらは想定シナリオ下での社内測定であり、実際の日々のプロジェクトで同じ効果が得られるかが本当の問いとなる。