プログラム

NEW【TECAN】Agentic AI in the Lab: From Reactive to Proactive lab management

オーガナイザー：Tecan Trading AG

A 同時通訳付き

Agentic AIがラボの生産性を変革しつつあるが、実際にはそれはどのようなものか？ラボの反応的なトラブルシューティングから、エラーを防ぐための積極的な対応への移行を実現するAgentic AIの具体的なユースケースを紹介する魅力的なセッションにご参加ください。自律型AIエージェントを責任を持って活用し、ライフサイエンス研究の主要なステップを自動化し、ラボのスループットを制限する隠れたパターンを明らかにし、スケーラビリティを可能にする方法をご覧ください。発表されるユースケースは、科学的および業務的な影響、ならびにそれらを実現するために必要なソフトウェアおよびハードウェアの基盤をカバーします。製薬、バイオテクノロジー、または臨床ラボのいずれにいる場合でも、独自のAIジャーニーをナビゲートするのに役立つ具体的な例と洞察を持って帰ることができます。

登壇者：Hal Wehrenberg（Vice President, Head Global Services & Digital Innovation）、Marco Ravot-Licheri（Head of Digital, Life Sciences Business）

※ 本概要は機械翻訳です

【Acceleration Consortium】

オーガナイザー：Acceleration Consortium

A 同時通訳付き

Part 1. Agentic Drug Discovery with Fármaco

Matter Labは、複雑な科学的ワークフローを自律的にオーケストレーションするように設計されたAI駆動型エージェントのモジュラーフレームワークである、el agenteエコシステムを開拓しました。ここでは、その最新の追加であるFármacoを紹介します。これは、計算による創薬に特化して設計されたエージェントです。予測モデリングと運用の自律性を統合することにより、Fármacoは人間の介入を最小限に抑えてエンドツーエンドのin silicoキャンペーンを実行します。その中核機能は、迅速な結合親和性推定と対になった低分子設計のための生成モデルに集中しています。大きな化学空間をナビゲートし、仮説を策定するための多用途ツールキットを備えたFármacoは、初期段階の計算設計と下流の実験的検証との間のギャップを効果的に埋めるように設計されており、発見のための強力な新しいエンジンとして機能します。

Part 2. Rapid Discovery of Potent CDK2 Inhibitors Using Boltz-2

高度なin silico予測を物理的な分子に変換することは、薬物開発における大きなボトルネックのままです。このギャップを埋めるために、私たちはBoltz-2親和性予測と自動化された実験検証を組み合わせた合理化されたプラットフォームを開発し、腫瘍学における重要な治療標的であるサイクリン依存性キナーゼ2（CDK2）のプラットフォームを紹介しました。まず、構造的に多様なテトラヒドロキノリンの大規模な仮想ライブラリをキュレートし、Boltz-2を利用して最も有望な候補を効率的に優先順位付けしました。これらのin silicoヒットは、単一ステップのaza-Diels-Alderアプローチを介して直接合成されました。得られた化合物は、小型化された化学発光ベースのキナーゼアッセイを通じて迅速な評価を受けました。Opentronsリキッドハンドラーで10 µLスケールでバイオアッセイワークフローを自動化することは、最初は課題を提起しましたが、それらを克服することで、最終的には精度と再現性が大幅に向上しました。このシームレスなパイプラインは、CDK2の新規な一桁マイクロモル阻害剤を成功裏に生成しました。

Abstract (PDF)

登壇者：Sven Papidocha (University of Toronto)

※ 本概要は機械翻訳です

【材料実験取扱】多様な材料をどう扱う？化学・材料実験の自動化：立ち上げから安定運用までの現場で見えるリアル

オーガナイザー：石崎 一輝（東京大学）、小林 成（東京大学）

写真・動画撮影：不可、SNS投稿：不可

化学・材料分野の自動化では、標準化された器具やプロトコルが十分に整っているとは限らず、装置連携、試料ハンドリング、エラー時の復旧、実験を止めない運用設計など、現場で初めて見えてくる課題も多くあります。本セッションでは、ポリマー成形、薄膜、合金、誘電体などの取り組みを題材に、材料研究における実験自動化システムの構築と運用の実際について議論します。システムの立ち上げでどこに難しさがあるのか、実験を止めずに運用するためにどのような設計や工夫が必要なのかといった観点から、化学・材料の自動化について議論する場とします。

登壇者：浅野 悠紀（東京大学）、寺嶋 健成（NIMS）、西尾 和記（東京大学）、室賀 駿（産業技術総合研究所）

【基盤モデル】AI for Scienceを支える科学基盤モデル

オーガナイザー：尾崎 遼（理化学研究所）

写真・動画撮影：可、SNS投稿：可

AI for Scienceを支える新しい研究基盤として、科学基盤モデルが注目を集めています。本セッションでは、科学基盤モデルの開発に取り組む研究者に、モデル設計・データ構築・応用展開の実例を紹介いただきます。AIが科学研究を加速するために必要な基盤技術と今後の展望について議論します。

登壇者：東 光一（情報・システム研究機構）、秋山 世治（理化学研究所）、小島 諒介（理化学研究所）

【AI機器接続】AIエージェントと実験機器の接続 ― 実験科学自動化の現在地と展望

オーガナイザー：山田 涼太（Science Aid株式会社）

写真・動画撮影：可、SNS投稿：可

A 同時通訳付き

AIエージェントの活用が研究開発現場で急速に広がる一方、その多くは文献調査やデータ解析などPC上で完結する用途にとどまっている。本セッションでは、AIエージェントと実験機器の接続という次のステップに焦点を当てる。実際にこの開発に取り組む登壇者が、AIエージェントによる実験機器操作のデモを交えながら、現場の課題に即した活用の進め方から実験科学自動化の今後の展望までを議論する。

登壇者：内田 弘毅（テカンジャパン株式会社）、山田 涼太（Science Aid株式会社）、山崎 映明（テカンジャパン株式会社）、賈 一丁（Science Aid株式会社）

【自動合成運用】今までさんざん人手で行ってきた有機化学実験を如何にして自動実験へ移行するのか：立ち上げから安定運用に至るまでの険しく困難な道のり

オーガナイザー：長田 裕也（NIMS）

写真・動画撮影：可、SNS投稿：不可

有機合成の分野では自動合成装置の導入が進んでいますが，装置やロボット実験系を導入すればすぐに研究が加速する，という単純なものではありません。有機化学合成の研究は長年にわたり，研究者の経験や手作業に支えられて発展してきました。その結果，手順書には書かれていない暗黙知が，合成の成否に大きく影響しています。また，自動合成装置には操作やプロセス上の制約があり，さらに試薬供給や精製工程の装置適合，データ取得と実験計画の統合も必要となるため，従来の実験手順をそのまま機械に置き換えることは簡単ではありません。本セッションでは，有機化学実験を自動実験へと移行するプロセスに焦点を当て，装置導入の初期段階から実運用に至るまでの試行錯誤や難しさについて議論します。また，これらの課題は有機化学に限らず，多くの実験科学分野に共通するものだと考えています。さまざまな分野の方のご参加をお待ちしています。

登壇者：野木 馨介（中外製薬株式会社）、山縣 拓也（相模中央化学研究所）、林 和史（相模中央化学研究所）、重光 孟（NIMS）

【生命実験統合】生命科学実験の自動化ワークフロー設計と技術統合の最前線

オーガナイザー：鵜澤 尊規（理化学研究所）、芝井 厚（理化学研究所）

写真・動画撮影：不可、SNS投稿：不可

生命科学の実験自動化は、対象に応じて多様な工夫を要する。本セッションでは、生命科学分野における実験操作の自動化に関する最新の取り組みを紹介する。微生物培養制御、液体分注、植物サンプリング、腸内細菌叢解析、タンパク質配列最適化など、多様な研究対象に対して自動化システムを構築・運用した事例を取り上げる。各発表では、導入過程での課題や改善の工夫を共有し、研究現場における自動化推進のための実践的知見を議論する。

登壇者：河合 哲志（株式会社ちとせ研究所）、大塚 健介（電力中央研究所）、藤田 美紀（理化学研究所）、城間 博紹（沖縄科学技術大学院大学）、片山 健太（神戸大学）

NEW【Chemspeed】自動化装置とAIはどう繋ぐ？Chemspeedで実現する「自ら考える実験システム」への導入ステップ

オーガナイザー：エーエムアール株式会社

A 同時通訳付き

近年、AI技術が広く普及する一方で、研究の現場においては「AIを実際の自動化装置とどのように連携させるべきか」という具体的な実装に関するご相談が増えています。「自動化装置は導入したものの、AI連携に向けた具体的な手順が不明確で、何から着手すべきか見当がつかない」といった課題に直面するケースも少なくありません。本発表では、拡張性に優れた自動化プラットフォームである「Chemspeed装置」を具体例として取り上げ、AIを組み込んだ「自ら考える実験システム」構築への技術的・心理的なハードルを下げるための実践的なアプローチをご紹介します。

登壇者：遠山 貴都（エーエムアール株式会社）

【Opentrons】Closing the gap between intent and execution in the lab

オーガナイザー：Opentrons Labworks, Inc

A 同時通訳付き

AIは実験室の自動化を急速に再形成しており、静的なスクリプト作成から、推論し、知覚し、物理的な世界で行動できるシステムへと移行しています。このセッションでは、Keith（Opentrons）が、大規模言語モデル、コンピュータービジョン、およびロボット工学が融合するにつれて、AI対応ラボの次のステップを探ります。彼は、LLMが科学的意図を実行可能なワークフローに変換するツールから、実験を計画し、ロボットプラットフォームと対話し、変化する要件に対応する適応型システムのコンポーネントへとどのように進化しているかを調べます。また、検証、リアルタイム監視、および実行中の調整のための、ビジョンベースおよびマルチモーダルモデルの役割の拡大も強調します。将来を見据えて、Keithは、計画、知覚、および実行を統合し、デジタルインテリジェンスと物理的なラボオートメーションを接続する、新たなビジョン言語アクションアプローチを紹介します。

登壇者：Keith Tan（Opentrons Director of Channel Sales (APAC)）

※ 本概要は機械翻訳です

【AI技術基盤】AI for Scienceの技術基盤：激動のAI時代を俯瞰する「変わらないもの」

オーガナイザー：大田 達郎（千葉大学）、都築 拓（エピストラ株式会社）

写真・動画撮影：可、SNS投稿：不可

AI for Scienceの熱狂の裏側で、計算機はどう動き、どんな限界に直面しているのか。本セッションは、激しい変化の中でも陳腐化しにくい普遍的なトピックを扱います。エネルギーを情報に変換するデータセンターの実態、ハードウェア性能向上を牽引するメカニズム、コードの正しさを検証するプログラミング意味論。インフラ/アクセラレータ/ソフトウェアの専門家を迎え、次の数年間を照らす思考の軸を提示します。

登壇者：川上 雄也（ソフトバンク株式会社）、西田 圭吾（理化学研究所）、塚田 武志（千葉大学）

【細胞五輪】目指せ競技化：細胞製造のプロセスの標準タスクを考える

オーガナイザー：杉山 亜矢斗（アステラス製薬株式会社）、堀 清次（株式会社VC Cell Therapy）

写真・動画撮影：不可、SNS投稿：不可

細胞製造は再生医療、培養肉/細胞農業、創薬探索など多様な分野で重要性が高まっているが、それぞれが目指す自動化の目的は必ずしも同一ではない。品質、確実性、スケール、コスト、スループットなど重視される箇所が異なる。本セッションでは、細胞「培養」から細胞「製造」に移行する違いを整理しながら、細胞製造における自動化の課題を議論する。さらに、細胞播種、培地交換、品質評価などの製造工程を「自動化タスク」として捉え直し、研究者・企業が共有できる共通課題の定義を目指す。

登壇者：松本 佳子（エーザイ株式会社）、須山 英悟（中外製薬株式会社）、川島 一公（インテグリカルチャー株式会社）、嶽北 和宏（株式会社Hyperion FoodTech）、井上 敦（セラファ・バイオサイエンス株式会社）、半澤 宏子（株式会社日立製作所）、吉用 賢治（ナカライテスク株式会社）、秋吉 竜太郎（横河電機株式会社）、杉山 亜矢斗（アステラス製薬株式会社）、堀 清次（株式会社VC Cell Therapy）

NEW【Ginkgo】How Autonomous Labs will replace the lab bench

オーガナイザー：Ginkgo Bioworks

A 同時通訳付き

Ginkgo BioworksのCEOによるこのセミナーは、OpenAIおよびPacific Northwest National Laboratory（PNNL）との活発なプロジェクトから直接引き出された、自律ラボの実世界での実装に焦点を当てています。GinkgoとOpenAIのコラボレーションは、GPT-5をGinkgoの自律ラボに接続し、無細胞タンパク質合成反応コストを科学的最先端技術よりも40％改善しました。同時に、米国エネルギー省は、White HouseのGenesis Missionの一環として、AIを科学にもたらすために、R&Dの国立研究所規模の自動化を可能にする100を超える統合実験室ロボットを委託しました。

登壇者：Austin Che（Ginkgo Bioworks）

※ 本概要は機械翻訳です

NEW【Unchained Labs】From Intent to Execution: Native AI-Driven Automation for Accelerated Scientific Discovery

オーガナイザー：アンチェインドラブズ株式会社

A 同時通訳付き

実験室の自動化により、実験の速度と規模が向上しましたが、研究者は依然として、自分のアイデアを複雑なワークフローやスクリプトに変換する必要があることがよくあります。科学者が単に目標を説明するだけで、自動化が残りを処理できるとしたらどうでしょうか？このプレゼンテーションでは、自然言語実験設計、自動化された実行、データ分析、および反復的最適化を単一の環境で組み合わせたAIネイティブオートメーションプラットフォームであるStuntmanを紹介します。参加者は、AIが化学、バイオ医薬品、材料科学、およびエネルギーアプリケーション全体で実験的進歩をどのように加速できるかを見ることができます。また、既存のUnchained Labsオートメーションプラットフォームが化学および生物製剤の両方のワークフローでどのように活用されてきたかのケーススタディも紹介します。

登壇者：Andrew Stephenson, PhD（Sr Field Automation Scientist, Unchained Labs）

※ 本概要は機械翻訳です

【科学の自動化】科学研究の完全自動化の現在地

オーガナイザー：尾崎 遼（理化学研究所）

写真・動画撮影：可、SNS投稿：可

研究の自動化は、ロボティクスやAI、実験データ基盤の進展により大きく前進してます。本セッションでは、研究プロセスの自動化に取り組む研究者・開発者を招き、実験計画、実行、解析までを統合する研究自動化の最新動向を紹介いただきます。科学研究の「完全自動化」に向けた現在地と今後の展望を議論します。

登壇者：熊谷 亘（理化学研究所、株式会社NexaScience）、西 羽美（東北大学、お茶の水女子大学）、尾崎 遼（理化学研究所）

【ロボット技術】LA現場で使われているロボット技術と将来像

オーガナイザー：神野 誠（国士舘大学）、梅野 真（梅馨堂合同会社、理化学研究所）

写真・動画撮影：不可、SNS投稿：不可

LAにおけるロボット・メカトロ技術について、ハードウェアとシステム統合の観点から整理する。多様なロボットによる自動化・高効率化、さらに最新のテクノロジーはLAをどう進化させていくのか、具体的事例とともに紹介する。加えて、エンドエフェクタや機構設計といった実装上の要点にも触れる。本セッションを通して、研究者・開発者・ユーザに向けた実践的な知見を踏まえ、LAロボットの将来像を考える。

登壇者：大石 保之（ヤマト科学株式会社）、申 ウソク（産業技術総合研究所）、西原 泰宣（株式会社豆蔵）、澤田 洋祐（ヤマザキマザック株式会社）