01
開発期間を短縮する
知識の整理からルート探索、反応検証、プロセス概念設計までをつなぎ、研究開発を進めます。
Why Amaterus
知識を活かし、研究開発を前へ。
社内実験データ・論文・特許を活用可能な知識へ。多彩な合成ルートから有望な候補を選び、反応の実現可能性を確かめ、工程や反応条件の概念設計につなげます。
02
研究開発コストを抑える
蓄積した知識と事前検証を活用し、実験や検討の重複を減らします。
03
意思決定の質を高める
多彩な候補をデータと計算に基づいて検討し、根拠のある判断につなげます。
04
有望候補へ研究資源を集中
有望な合成ルートを選定し、実験・人員・計算資源を重点的に配分します。
Product in action
知識から合成ルート、反応検証、プロセス概念設計へ。
社内実験データ・論文・特許を活用可能な知識へ。多彩な合成ルートから有望な候補を選び、反応の実現可能性を確かめ、工程や反応条件の概念設計につなげます。
Next step
化学AIを、研究開発の次の一手に。
知識化、ルート探索、反応検証、プロセス概念設計。検討したい業務をお聞かせください。課題とデータの扱いを確認し、導入の進め方をご案内します。