LLMを活用した生成AIツールは研究開発の領域においても利活用が期待されています。しかし、化合物の構造式に内包される科学的な意味や配合設計における各種制約条件、未知の領域に対する理解を踏まえた利活用は未だ実運用に達していません。本Webinarでは既存データとLLMとの組み合わせが化学業界の日々の研究活動をどう改善していくか、その一端をご紹介いたします。
「素材・化学品開発におけるLLMの活用、科学的な表現をLLMにどう組み込むか」
近年、自然言語処理技術の進展に伴い、大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）が注目を集めています。LLMは、大量のテキストデータを学習することで、人間の言語を高度に理解・生成できるAIモデルであり、従来のルールベース手法では困難であった柔軟かつ文脈依存的な出力が可能です。現在では、OpenAI社によるChatGPTをはじめとする多くの応用ツールに組み込まれ、ビジネス文書の生成、知識検索、要約、翻訳など様々なタスクで活用が進んでいます。こうしたLLMを活用した生成AIツールは、研究開発の現場においても大きな期待が寄せられています。たとえば、知識探索や文献調査の効率化にとどまらず、創薬や材料設計などの科学的意思決定を支援する手段としての可能性も見出されています。
しかしながら、化学分野における実運用には依然としていくつかの課題が残されています。たとえば、化合物の構造式に内在する意味や、材料設計における組成・配合に関する暗黙知、さらには未知領域における研究者の直感的な判断など、専門的かつコンテキスト依存性の高い情報は、文字情報としてのプロンプトのみでLLMが適切に理解・出力するには限界があります。また、LLM単体では信頼性や再現性の観点から業務への直接適用が難しく、補完的なデータやルールベースの処理との組み合わせが不可欠です。
本Webinarでは、こうした背景と課題を踏まえ、既存の研究データやドメイン知識とLLMとをどのように組み合わせることができるのか、化学業界における研究活動をどう変革できるのか、アプローチの一端をご紹介いたします。AI活用の可能性と限界を正しく理解し、現実的かつ効果的な導入戦略を検討する一助となれば幸いです。