生成AI時代の研究DXと実践的AIエージェントによる業務進化の最前線

生成AIの進化は、単なる業務効率化にとどまらず、“研究そのもののあり方”を問い直す段階へと進みつつあります。 　本講座では、研究開発のDXを推進するための次なる鍵として、「AIエージェント」「MCP (Model Context Protocol) 」「A2A (Agent to Agent) 」といった最先端技術の活用法に焦点を当て、従来のPoCレベルを超えて、研究業務の自律化・意思決定支援・価値創出へとつながる構成と実践ステップをわかりやすく解説します。 　生成AI × プラットフォーム × データをつなぐ“スマート連携”を通じて、「データはある」「AIもある」「でもつながらない」現場課題を乗り越え、研究現場とITの知見を融合した新たな研究支援基盤の構築を目指します。 　クラウド技術 (Azure OpenAI、AI Servicesなど) を活用した構成はもちろん、AIが自律的に文脈を理解し判断・提案するための仕組み、特許・論文・実験レポート・CoAなど非構造データを活かすための戦略、さらに本講座では、「AIエージェント」「MCP」「A2A」といった最先端技術を組み込み、従来のマテリアルズ・インフォマティクス (MI) やプロセスインフォマティクス (PI) を“より高度で自律的な研究支援プロセス”へと進化させた新しい応用モデルについて、実例とともにご紹介します。

1. 研究DXにおける生成AI活用の現在地と課題
   • 研究開発現場では、単なる業務効率化にとどまらない「本質的な変革」が求められています。
     本章では、生成AIがもたらす研究DXの最新潮流と、導入現場で直面している課題 (PoC止まり、属人化、ナレッジ再利用困難など) を整理し、“AIを使いこなす前提”となる考え方を共有します。
2. “AIが活きる土壌”としてのデータ構造とプラットフォーム構築
   • AIは「整ったデータの上でこそ活躍する」。
     本章では、実験ノートや報告書、センサーデータなど多様な情報をAIが扱えるようにするためのデータ構造化・メタデータ設計の考え方と、Azureなどを用いた統合プラットフォーム構築の実践例を紹介します。
3. MCP・A2AによるAIエージェント連携と研究業務の自律化
   • 生成AIを“回答するだけ”でなく“行動するAI”に進化させる鍵が、MCP (Model Context Protocol) やA2A (Agent to Agent) です。
     AIがツールやDBと連携して業務を進める「AIエージェント化」の実現方法と、専門業務の自律化に向けた設計ポイントを解説します。
4. 研究ナレッジ・非構造データの活用とトレンド分析AIの仕組み
   • 論文・特許・報告書・社内文書といった“非構造データ”は、AIによる分析・検索・提案に活用できる重要な資源です。
     LangChainやRAG構成を用いたナレッジ検索、埋もれた情報の価値抽出、トレンドの自動分析・可視化の仕組みを紹介します。
5. マテリアルズ/プロセスインフォマティクスとの融合と応用展開
   • 生成AIやAIエージェントは、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) やプロセスインフォマティクス (PI) とも融合が進んでいます。
     実験データの活用、材料物性の予測、新材料の提案、工程改善など、科学×AIによる具体的応用事例とアーキテクチャを紹介します。
6. 導入・定着に向けたPoC突破と現場実装のための考え方
   • PoCで止まらず、現場に定着するAIシステムを作るには、ユーザー巻き込み、評価設計、データ整備、セキュリティ対応など、多面的なアプローチが必要です。
     本章では、導入〜運用に至るプロセスを段階的に整理し、継続的活用に向けた実践的な戦略を提示します。
7. Q&A/デモ紹介/最新クラウドサービス活用の実際
   • 参加者の疑問に答えるQ&Aに加え、Azure AIやGPT、LangChainなどを用いた実例デモや構成例を紹介します。
     理論だけでなく、「実際にどのように動くか」を視覚的に理解していただきます。