クライアントの課題
当センターは幹細胞製備に特化しており、
バッチ品質の一貫性を維持するためのプロセス調整は、
研究者の経験判断と反復試験に強く依存していました。
主な課題：
一度に調整できるパラメータが少なく、要因分析が限定的
長時間の試験が必要で、工数・物料負荷が大きい
改善が属人的でシステム化されず、安定性に限界
クライアントは、
AI により助力因子・阻力因子を特定し、
データ基盤のパラメータ管理へ移行したい
という明確なニーズを抱えていました。
導入ソリューション
Process Optimax（製程最適化）
Process Parameters Predictor（製程パラメータ予測）
の 2 種を導入。
therapiAI の AI エージェントは、
履歴データと Explainable AI（xAI）を統合し、
製程に影響する因子を可視化し、重要度順位を提示。
製程の再現性・安定性を強化しました。
導入効果
AI により複数の重要因子を特定。
特に、従来「重要添加剤」と考えられていた物質が、
実際には 阻力因子 であることが判明。
配方を見直した結果：
製程効率が大幅向上
生産コスト 20% 削減
製備時間 25% 短縮
品質の安定性が明確に改善
データドリブンな製備体制へ移行する大きな成果となりました。
