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データ整形化技術とAI研究アシスタントによる研究効率の向上…アントが描く研究室の未来

01/31/2025

– シリーズA投資誘致とグローバル市場進出準備

-文書作業時間が短く、実験時間が増えるなど、研究効率の向上

– 二次電池、半導体など素材分野に拡張

バイオ・ナノ・化学分野の研究データ デジタル化企業アント(aaant)が研究現場の非効率を改善して急速に成長している。

アントは研究データ管理ソリューション「Labnote」とAI研究アシスタント「Labnote Scholar」を運営している。ラップノートはデータ構造化テンプレートを通じて研究データを体系的に記録・管理するツールであり、ラップノートスカラーは大規模言語モデル(LLM)を活用して蓄積された研究データを検索し、文書草案を作成するサービスだ。ソウル牙山病院、韓国化学研究院、LG生活健康など主要研究機関と企業がアントソリューションを導入して活用している。

バイオ・ナノ・化学分野は依然としてデジタル転換が曖昧な領域であり、2025年までにR&Dは約800兆ウォン規模に成長すると予想され、このうちデータ活用市場は約8兆ウォンに達すると予想される。

アントは2022年までマッシュアップエンジェルス、ブルーポイント、ストロングベンチャーズ、ベースインベストメント、スマイルゲートなどから30億ウォンの投資を誘致した。 2024年にはSKテレコムとハナ銀行が運営する「AIスタートアップアクセラレータ2期」に選定され、損益分岐点に近い実績を達成した。アントは現在シリーズA投資誘致とグローバル市場進出を準備している。

■アナログ方式の将来の研究環境の改善

カイスト文化技術大学院(IT-人文学融合過程)で出会ったアントの共同創業者は、研究現場のアナログ環境を改善しようと2020年にアントを創業した。

大半の企業や研究機関では依然として手書きで研究ノートを作成している。 WordやExcelを活用する場合でも、研究者ごとに異なるフォーマットで作成し、パソコンに保存する方式なので、体系的なデータ管理が難しい。特に手書き作成の場合、標準化された様式なしで研究者が任意に記録してみると、重要な情報が欠落したり、読みやすさが低下する問題が頻繁に発生する。研究成果物は電子メールやメッセンジャーで共有するレベルにとどまり、知識の体系的な蓄積と活用が制限的だ。

アントのイ・サンユン代表は「成功であれ失敗でも、すべての研究結果は後続の研究のために体系的に蓄積されなければならないが、現在のアナログ方式ではデータの効果的な管理や活用が不可能な実情です」と研究現場の非効率性について指摘した。

アントのイ・サンユン代表
■研究資料記録管理…デジタル遷移の始まり

研究現場の非効率性問題を解決するためには、まず研究資料のデジタル変換が必要である。研究実験の条件、使用物質、進行プロセスなどを細かく分類してタグ付けする独自のアルゴリズムを開発し、研究データを体系的に管理し、これをAIが効果的に分析できるように構造化した研究データ整形化技術がアントの核心競争力である。 。

研究データの体系的な整形化には、次のような段階的なアプローチが必要です。まず、企業が保有する研究データの深い分析を通じて、実験目的、主要使用物質と機器、研究環境およびプロセスを包括的に把握した後、OCR技術を活用して手書きデータをデジタル化し、研究成果物(報告書、論文など)を体系的に分類する。データの整理が完了したら、企業のカスタムテンプレートを設計し、データタグ付け基準を確立し、検索と活用のためのデータ構造を設計し、研究分野固有の特性を反映した分類体系を構築します。データ分類は自ら開発したアルゴリズムを通じて自動的に分類し、それに応じて実験条件値、物質、プロセス別にタグ付けを行い、データ間の関連付けをマッピングして検索可能な形に変換する。アントは、整形化されたデータをリアルタイムで保存および更新できるインフラストラクチャを構築し、検索および活用システムとの連携、ユーザーフレンドリーなインターフェースを最適化します。最後に、新しいデータの自動整形化スキームを構築し、既存のテンプレートとタグ付けシステムを継続的に改善し、データ品質を監視し、システムを高度化します。

「研究ノートの整形化アルゴリズムは、実験プロセスのすべての要素を細かく記録しています。例えば、特定の物質を30mmでスタリングする場合、物質情報はもちろん、スターリング速度やプロセスなどすべての実験条件を体系的に分類して記録します」と整形化過程を説明した。また、「論文データは、緑、序論、章、画像と画像の説明、テーブルなどを自動的に分離してタグ付けするアルゴリズムを保有しており、必要な情報を正確に抽出できる」と付け加えた。アントはこのようなデータ整形化技術に対する特許を保有している。

アントはバイオ・ナノ・化学分野の研究データ管理ソリューション「ラップノートミント」と非臨床・前臨床研究データ管理ソリューション「ラップノートオレンジ」をそれぞれ2022年と2023年に発売した。

■研究助教のように検索、報告書を調べて尺度

アントは2024年、研究過程の多様な文書作業を効率的に支援するAI研究アシスタント「ラップノートスカラー」を発売した。

研究者らは、ラップノートスカラーを通じて研究ノート、報告書、会議資料などの文書草案を自動的に作成することができる。既存に蓄積された実験データに基づいて研究動向を分析し、実験結果を可視化する機能も提供する。特に、研究者の検索と質問に対する正確なソースとともに回答を提供し、AIモデルの幻覚(hallucination)現象を防止するためのソース管理システムを備えている。ラップノートスカラーは、データセキュリティのために企業の内部研究データは独立した環境で管理され、外部データと混ざらないように厳密に分離管理している。

同代表は、「研究者が「昨年の実験を要約してください」と要求すると、ワード文書形式の整形化された報告書を提供します。バイオ・ナノ分野研究員のためのAI研究助教であり、研究秘書の役割を果たします」と説明した。

アントのイ・サンユン代表がラップノートとラップノートスカラーについて説明している
■文書作業ではなく実験に集中

ラップノートで研究員の業務効率を高め、実験時間を2倍以上確保できるようになった。アント側の調査結果ラボノートを導入した場合、実験時間は55.8%に増加し、研究ノートと報告書、発表資料作成時間は38.2%短縮されたことが分かった。

同代表は、「研究員は、追加の業務が減ったことに高い満足度を示しています。たとえば、従来に3時間かかっていた研究論文レビューを20~30分で完了できるようになりました。おかげで、研究者は実験の方法と条件をより深く考えることができました。特に行政業務時間が短くなり、実際の研究にもっと時間を投資できるようになった点を最も肯定的に評価しています」と話した。

■バイオ・ナノ・化学専門家でチーム構成

アントはバイオ・ナノ・化学分野の専門家でチームを構成した。特にバイオ・ナノ・化学分野専攻者で構成された「プロダクトスペシャリスト」というユニークな職軍を通じて、顧客のニーズを正確に把握し、これをソリューションに反映する革新的な体系を構築した。プロダクトスペシャリストは、顧客のオンボーディングと初期セットアップの過程で専門的な実験用語と深い知識を共有し、研究現場とサービスとのシームレスなコミュニケーションを可能にする。サービス企画チームも関連分野専攻者で構成され、研究員の要求事項を正確に理解し、これをサービス開発に迅速に反映している。アントはバイオ・ナノ・化学分野の専門経験や学問的関心を持った人材を優先的に選抜し、全体的な組織の専門性を強化している。

■シリーズA投資誘致とグローバル進出本格化

アントは今年シリーズA投資誘致とともに海外市場進出を本格化する計画だ。すでにスタンフォード、バークレーなど海外有数研究機関とのPoCを成功裏に終え、グローバル市場の可能性を確認した。研究ノートと研究実績が英語ベースで、論文フォーマットが国際的に標準化されており、アントのソリューションはグローバル互換性を備えている。国内市場で検証された使用性をもとに、グローバル市場でも高い競争力を確保すると見込まれる。

「アントの価値は海外市場でさらに輝くと予想しています。特に海外大学研究室は国内より研究費規模が大きいため、売上の可能性が高い。国内では企業を主要ターゲットとしたが、海外では大学研究室を主力顧客として攻略する計画です」とグローバル戦略について明らかにした。

現在、アントはバイオ・化学分野を超えて二次電池、半導体など素材分野への拡張も積極的に検討している。同代表は「バイオ・化学・素材市場は非常に広範囲であり、二次電池と半導体までサービス領域を広げることができます。研究ノート事業の高度化の可能性が高く、最終的には実験を行うすべての機関のためのサービスを目指します。 R&D研究の標準フレームワークをはじめ、研究ノート管理ツールに発展させることが私たちの中期戦略です」とロードマップについて説明した。

■「高品質データ提供で企業のアルゴリズム自体開発支援」

「アントの究極の目標は、高品質のデータを提供し、企業が独自のアルゴリズムを独自に開発できるようにすることです。現在の「ラップノート・スカラー」は小さな始点に過ぎず、今後企業がAIを多角的に活用できる革新的な事例を継続的に提示するだろう」と話した。続いて「会社名「アント」はアリの特性からインスピレーションを受けました。アリは自分の体重の10倍を持ち上げることができ、優れたネットワークコラボレーション能力を持っています。私たちもこのようなアリのように研究データの効果的なネットワークを構築したいと思います」と抱負を明らかにした。

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