KIBIT Amanogawa

予想外の論文を発見し、新たな着想を得る
株式会社FRONTEOが提供する「KIBIT Amanogawa」は、単語や文章を入力すると、AIがPubMed内の膨大なデータから、関連性の高い情報を検出します。キーワード検索では発見できない情報が見つかり、創薬研究における客観的・網羅的な分析を実現します。

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3つのPOINT

アンバイアス：膨大な数の論文を客観的・網羅的に解析
膨大な論文情報を、研究者の関心や掲載ジャーナル等の影響を受けることなく、AIが客観的・網羅的に解析。単語や文章を関連性に基づいてベクトルに変換し位置情報として提示するため、結果を一目で把握できます。
セレンディピティ：予想外の発見に出会う確率を上げる
ベクトル変換技術により、キーワード検索では見つけられなかった予想外の情報や文献も検出。「ガンは除く」など不要な要素を除外した検索も可能なため、他領域や未知の情報へのアクセスも効率的に行えます。
ディスカバリ：新たな着想を得る
KIBIT Amanogawaでの発見や気づきから新たな着想を得て、研究の進展やさらなる探索につなげることができます。

仮説生成のための発見型概念検索AIシステム

創薬研究者が仮説生成のために開発したAIシステム
分布仮説^＊1に基づいたアルゴリズムで、類似性・関連性の高い論文を抽出
仮想的に概念を足し引きし、新たな着想を得る

FRONTEO独自の自然言語処理AI技術を用いた論文探索AIシステムです。単語や文章、仮説を入力すると、AIがPubMed＊2に掲載されている膨大な論文情報から、類似性・関連性の高い論文情報を即時検出・解析します。人の作業では膨大な時間を要していた作業が大幅に効率化されることに加え、従来のキーワード検索では発見できなかった情報や、検索者によるバイアスの掛からない情報を見つけることが可能となり、医学・創薬研究における客観的・網羅的な分析を実現します。企業・機関が独自に保有するデータを読み込ませるなどのカスタマイズにも対応する、拡張性の高いアプリケーションです。（特許登録番号：特許第6976537号）
＊1 自然言語処理における、単語はその周りの単語で特徴づけられるという考え方（Harris Z., 1954, Distributional Structure, WORD, 10:2-3, 146-162.）
＊2 米国国立医学図書館の国立生物科学情報センターが運営する生物医学領域の論文データベース。https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov

KIBIT Amanogawaの機能

Space Map
論文情報の解析結果を「SpaceMap」に表示。1つ1つのドットは各論文を示します。概念的に近い内容の論文の多さや類似度が色・位置関係から把握でき、同クラスターでも離れた場所にある論文などから新たな着想や仮説のヒントを得ることができます。
Word Cloud
冠詞などの一般語を排除し、分子名や疾患名、医学用語など研究上の意味をもつ単語のみで構成。一般語のノイズなしに必要な情報を視覚化します。
Terms Frequency
各グループに含まれる内容について、MeSH termやその登場頻度を切り口に提示します。
Chronological Chart
論文の内容ごとの年次推移を提示。論文内容のトレンドが一目で把握できます。
Card Box
プロットされた論文情報を検索ワードや仮説との関連性・類似度の高いものから順に表示。上位100報＊3のリストはExcel形式で出力可能です。

＊3　キーワード検索結果、ベクトル検索結果、キーワード/ベクトルのハイブリッド検索結果、ディスカバリー検索結果に基づく各100報、計400報

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製品概要

KIBIT Amanogawa

製品説明: 予想外の論文を発見し、新たな着想を得る株式会社FRONTEOが提供する「KIBIT Amanogawa」は、単語や文章を入力すると、AIがPubMed内の膨大なデータから、関連性の高い情報を検出します。キーワード検索では発見できない情報が見つかり、創薬研究における客観的・網羅的な分析を実現します。

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