Polymerize、データ・AI駆動型の材料R&Dを加速する対話型AIエージェント機能「Pixa」をリリース

2025年12月3日

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Pixa開発の背景：データ・AI活用をもっと日常に

研究開発の現場では、データやAIの活用が重要視されていますが、「専門用語が難しい」「どこから手をつければ良いかわからない」「次のステップが見えない」といった”つまずき”が、その普及を妨げることが少なくありません。Polymerizeは、こうした課題を解決し、「データ・AI活用の民主化」と「現場研究者が自走できる環境づくり」を目指し、「Pixa」を開発しました。

AIエージェント「Pixa」が提供する主な機能

Pixaは、研究者が日々直面する小さな疑問や課題を迅速に解決し、データ・AI活用を継続しやすくするための実用的な機能を多数搭載しています。まさに、研究者の強力なパートナーとなることでしょう。

機能カテゴリ	具体的な内容	活用例
データサイエンス・機械学習の基礎	専門用語、統計手法、機械学習モデルの基礎知識を自然言語で検索できます。	「ガウス過程回帰って何？」「MAPEって何？」「ベイズ最適化と遺伝的アルゴリズムの違いは？」
データ活用における課題対策	データ不足、偏り、スパースデータなど、研究現場でよく起こる課題に対し、改善の方向性や次に取るべきアクションを具体的に提案します。	「モデル精度をあげるには？」「スパースなデータを改善するには？」
MIプラットフォーム操作ガイド	MIプラットフォーム「Polymerize Labs™︎」の操作手順をチャットベースで質問可能です。	「データのアップロード方法は？」「制約条件の設定方法は？」「ベイズ最適化の実行ステップは？」
自然言語による一部機能操作	自然言語で指示するだけで、プラットフォーム内の一部操作を実行できます。	「最も使用頻度の多い原料を検索して」「逆解析を手伝って」

「Pixa」は、OpenAI社のビジネス向けChatGPTサービスおよびAPIを基盤としており、お客様のデータの安全性とプライバシー保護を最優先に設計されています。お客様の入出力データが学習に利用されることはありませんので、ご安心ください。

研究現場の「日常」を変えるPixa

Polymerizeは、材料科学・材料開発に精通した専門家チームによる実践的なコンサルティング支援に加え、24時間365日いつでも相談できるAIエージェント「Pixa」を提供することで、データ・AI活用が研究現場の「日常業務の一部」として自然に浸透することを目指しています。これにより、研究者はアイデア創出や本来注力すべき業務に集中できる環境が整うことでしょう。

Polymerize Pte. Ltd.のCo-founder & CEOであるKunal Sandeep氏は、「AIエージェント『Pixa』は、研究開発の現場でデータ活用やAI活用を進める際に、研究者の方々が日々直面する“小さな困りごと”を確実に解消するために開発しました。研究者が迷わずに解析を進められる環境を整えることで、データ・AI活用がより自然に、より多くの現場へ広がっていく未来につながると考えています。Polymerizeは今後も、研究者の皆さまが着実に成果を生み出し、研究開発の生産性を向上できるよう、力強く支援してまいります。」とコメントしています。

今後のイベント出展・講演予定

Polymerizeは、データ・AI活用に関する実践的な知見や、データ前処理の重要性について、以下のイベントで講演を行う予定です。ぜひ会場で最新の取り組みをご覧ください。

先端材料技術展 2025 (SAMPE Japan)
- 展示会期：2025年12月3日（水）～5日（金）
- 会場：東京ビッグサイト南ホールブース# : S-66
- 講演：12月5日（金）10:50～11:40 SAMPE特別ステージ
- 詳細：https://biz.nikkan.co.jp/eve/sampe/
- 講演内容：「Polymerize Labsで実現する研究開発DX：実践的活用例とワークフロー追体験」
  - MI導入後に期待通りの成果が出ない原因として見過ごされがちな「データ前処理」に焦点を当て、材料特有の知識と適切なデータ戦略の重要性を解説します。成否を分ける前処理の考え方や、現場で成果を生み出すための実践的な工夫・ノウハウが紹介される予定です。
第34回ポリマー材料フォーラム
- 展示会期：2025年12月4日（木）〜5日（金）
- 会場：ウィンクあいち
- 講演：12月4日（木） 13:00～14:00 5階小ホール2
- 詳細：https://www.spsj.or.jp/pmf/information/information_347.html
- 講演内容：「現場でつまずきがちなMI活用の壁を、どう乗り越えるのか？MIの成否を分けるデータ前処理とそのノウハウ」
  - こちらもMI導入後の「データ前処理」がテーマです。単位系の違いが予測精度に与える影響や、数値スケールによる評価指標の歪みなど、材料開発における前処理の重要性と実践的なノウハウが提供されます。

Polymerizeについて

Polymerizeはシンガポールに本社を置き、データ・AI駆動型の材料研究開発を総合的に支援するグローバル企業です。材料開発に精通した専門家チームによる実践的なコンサルティング支援と、独自の統合マテリアルズ・インフォマティクス（MI）基盤「PolymerizeLabs」を活用し、データ・AI活用の戦略立案から基盤づくり、収集・前処理、AI解析、ワークフロー構築までを一気通貫で支援しています。次世代の材料革新を加速する取り組みの実現を目指しています。