クライアントの課題
小分子 API 製造では、従来：
経験依存が高く
一度に調整できる変数が少なく
多変量の相互作用を同時評価できず
開発期間が長期化
テストパラメータ選定が属人的で非効率
という構造的な課題が存在していました。
導入ソリューション
Process Parameters（製程パラメータ管理）
Process Optimax（製程最適化）
の 2 種を導入。
AI エージェントが膨大な履歴データを解析し、
助力因子・阻力因子の特定、重要度順位、調整戦略を提示。
これにより：
経験依存を軽減
試験工数・時間を削減
品質を維持しつつ開発判断を高速化
製造ラインの効率・安定性を向上
という結果が得られました。
導入効果
クライアントは、小ロット製程で AI の提案を検証し、
産出効率の向上 と 開発期間の短縮 を確認。
AI が抽出した重要因子を基盤として製程最適化を進めたことで、
実際の生産現場における therapiAI AI エージェントの
実用性・再現性・拡張性 が明確に証明されました。
