[3J2-OS-15b] AI for Scienceのリアル

11:45 〜 12:00

[3J2-OS-15b-04] AI エージェントと知識グラフに基づく化学研究のための対話型電子実験ノートの開発

〇門脇 陽七詩¹、中野 匡彦^2,3、清野 淳司^1,2 (1. 早稲田大学 先進理工学部、2. 早稲田大学 理工学術院総合研究所、3. SambaNova)

キーワード：

大規模言語モデル、エージェンティックAI、知識グラフ、電子実験ノート

化学実験に関する知識は属人化しやすく、継承や再利用が困難である。また既存の電子実験ノート (ELN) は定型入力を前提としており、実験中の操作や条件の変更を柔軟に記録することが難しい。本研究では、大規模言語モデル (LLM) エージェントと知識グラフに基づき、実験の全行程にわたって研究者を一貫して支援する新しい対話型ELNの枠組みを提案する。
本システムでは、化学実験のサイクルにおける文献、実験データ、ユーザー入力などの多様な情報を、マルチエージェントを用いて知識グラフとして統合・管理する。実験準備段階では、エージェントとの対話を介して操作・試薬などをノードとする実験プロトコルを構築する。実験実行中にも対話を介して操作、条件および観測結果が逐次知識グラフに反映される。また実験完了後には構築された知識グラフから必要な情報を検索することができる。
特定の有機分子の合成をデモシナリオとして、関連論文と各種データベースから知識グラフを構築し、本システムの有効性を検証した。実験実行中の応答時間は数秒から十数秒の範囲に収まり、文脈に基づく対話的な記録更新や実験手順の代替案の提示が可能であることを確認した。