AI Engineering Decoded #9
「AI for Science」
2025. 8. 22 (Fri)
19:00-21:30
@AWS Startup Loft Tokyo
本イベントの参加登録は終了しました
イベント概要
AI開発・活用のためのイベント「AI Engineering Decoded #9」を開催します。
今回のテーマは「AI for Science」。AIは科学的発見の加速装置としても注目されており、創薬や材料探索、物理シミュレーション、気候予測といった幅広い分野で実用化が進んでいます。しかし、実際の研究現場でAIを「活かす」ためには、データの前処理やモデル選定、性能評価、研究者との協働など、多くの実践的課題があります。
本イベントでは、科学分野の最前線でAIを活用している実践者たちが、自らのプロジェクトでの取り組みや、そこから得られた洞察を共有。理論だけでなく、現場で使えるAI for Scienceの技術とその運用ノウハウに迫ります。
研究とエンジニアリングをつなぐ視点で、AIの可能性を広げたい方へ。
参加者同士の対話や交流を通じて、より深い学びと実践的な知見が得られる場を提供します。
発表内容・登壇者紹介
19:10-19:30
ライフサイエンス研究におけるAI Scientistの台頭
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科学研究するAIエージェント、AI Scientistの潮流
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どのような仕組みでAIは科学的タスクを遂行するか
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事例紹介
山田 涼太
Science Aid株式会社
代表取締役CEO
Profile
東京大学で農学部から工学部へと転じた経歴持つ、学際的な視点を有する起業家。AIによる科学研究の自動化（AI駆動科学）を目指し2018年にfuku株式会社（現Science Aid株式会社）を創業。専門文書からの情報抽出やライフサイエンス関連のデータベース構築を中心に取り組み、創薬AIの学習データ構築プラットフォームやロボット実験施設の解析自動化に携わっている。一般社団法人ラボラトリーオートメーション協会のコアメンバー。AIと科学の融合による新たな可能性の開拓に情熱を注いでいる。
19:30-19:50
製薬会社におけるLLM利活用
・創薬研究所においてAgentic Codingの利用事例
・ボトルネック特定のためのチャットログ解析のPoC
角崎 太郎
中外製薬株式会社
研究員
Profile
2018年中外製薬入社。大学院での専門は生物情報科学。創薬研究の様々な課題に対して、機械学習を用いたモデル開発を行う。個人的な興味は生成モデルとベイズ最適化。LLMは創薬研究の進め方を変革すると確信し、必死にキャッチアップ中です。
19:50-20:10
AI for Scienceの事例紹介
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PC画面自動操作による業務効率化について
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LLMを用いた文書検索の工夫
武藤 健介
カラクリ株式会社
データサイエンティスト
Profile
2021年、東京大学大学院 岡田研究室にて博士（科学）号を取得。
在学中はデータ駆動科学の研究に取り組み、機械学習と統計解析を専門とする。
2019年（博士課程在籍時）よりカラクリでチャットボットなどの研究開発に従事。
2021年にはAWS Dev Day「電笑戦」（大喜利AIのコンペ）で優勝。
最近は、AIエージェントの研究開発に注力。
プログラム
| 時間 | 内容 |
| 18:30-19:00 | 受付 |
| 19:00-19:10 | オープニング |
| 19:10-19:30 | 登壇① ライフサイエンス研究におけるAI Scientistの台頭（山田 涼太） |
| 19:30-19:50 | 登壇② 製薬会社におけるLLM利活用（角崎 太朗氏） |
| 19:50-20:10 | 登壇③ AI for Scienceの事例紹介（武藤 健介氏） |
| 20:10-20:20 | クロージング |
| 20:20-21:30 | 懇親会 |
こんな方におすすめ
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AIを活用した創薬・材料開発・数理モデル解析など、科学技術領域での応用事例に関心のある研究者・R&Dエンジニアの方
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科学分野におけるAIの導入・応用を担う技術者・研究企画職の方
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理論や成果事例だけでなく、実装・運用プロセスにおける課題や研究者との協働のリアルに関心がある方
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他分野の実践者との対話を通じて、自身のプロジェクトやアプローチを俯瞰・再考したい方
開催日時
2025年8月22日（金）19:00-21:30
開催場所
AWS Startup Loft Tokyo
東京都品川区上大崎3-1-1 目黒セントラルスクエア17F