Blogページに「LLMとつながる実験データベース – 成膜装置の実験データとAIエージェントで、実験条件出しを効率化する」をアップしました。
「LLMとつながる実験データベース -成膜装置の実験データとAIエージェントで、実験条件出しを効率化する-」を、Blogページにアップしました。
今回は、実験データと連携する AIエージェント（生成AI/LLM）を構築してみました。
是非ご一読ください。
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（株）技術情報協会主催のセミナー「研究・実験データの収集、一元化とプラットフォーム構築」にて講演を行いました。
（株）技術情報協会主催のセミナー「研究・実験データの収集、一元化とプラットフォーム構築」にて、弊社 プリセールス、テクニカルエキスパートの桑田 武が登壇いたしました。
■ セミナー情報
・開催日：2026年1月14日（水）
・主催：（株）技術情報協会
・セミナー名：「研究・実験データの収集、一元化とプラットフォーム構築」
・登壇者：弊社 プリセールス、テクニカルエキスパート 桑田 武
・講演タイトル：「LLMとつながる実験データベース：試して広げる材料実験のAI活用」
■ 講演概要（NEWS掲載文の参考としてご利用ください）
本講演では、生成AIと実験データベースを組み合わせた材料実験へのAI活用について紹介しました。
具体的には、成膜装置の365件の測定データをグラフ型データベース（Neo4j）に格納し、LLMと接続することで、実験者が自然言語で質問するだけでAIが過去の実験データから最適な参考条件を提示する仕組みを実演しました。
また、実験データに適したデータベース技術（リレーショナルDB／グラフ型DB）の選び方や、生成AIとツールを簡単に連携させるMCP（Model Context Protocol）技術の活用方法、さらにBrix Liteを用いた実験データ管理とAI連携の事例についても解説しました。
■ 参考URL
https://note.com/gijutu_rd/n/n788912c1825d
Neo4j ユーザー勉強会 #52(東京開催)に発表者として参加しました。
弊社プリセールス テクニカルデキスパートの桑田 武が、Neo4j ユーザー勉強会 #52(東京開催)に発表者として参加しました。
【講演概要】
Intelligent Graphs in Action: From Agentic RAG to Neo4J in Manufacturing
2025/11/12 @Microsoft Shinagawa
講演テーマ：<MCP> A Game-Changer for Neo4j Adoption in Japanese Manufacturing
今回のトークでは、Neo4j と LLM を驚くほどシンプルに結びつける革新的な技術、MCP（Model Context Protocol）に焦点を当てます。
実際に触れて得た知見をもとに、MCP がどのように自然言語で Neo4j と対話できるようにし、グラフデータベースの利用を飛躍的に容易にしているのかをご紹介します。
参考URL:https://jp-neo4j-usersgroup.connpass.com/event/369444/
（株）技術情報協会発行の月刊『研究開発リーダー』2025年9月号に記事を執筆しました。
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雑誌執筆
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弊社プリセールス テクニカルデキスパートの桑田 武が、（株）技術情報協会発行の月刊『研究開発リーダー』2025年9月号に記事を執筆しました。
是非ご一読ください！
■ 執筆情報
・掲載誌：月刊『研究開発リーダー』2025年9月号（技術情報協会）
・特集：「AI、生成AIのR&Dへの導入・活用の最前線 ～DXを活用した実験の自動化、自律化とその進め方～」
・記事タイトル：「自然言語で過去の実験データを活用する：MCPによる実験データベースとLLMの連携」
・執筆者：iASYS Technology Solutions（株） テクニカルアドバイザー 桑田 武
■ 参考URL
https://www.gijutu.co.jp/weblibraryadv/webmzr_2025_09.htm
Blogに「AIエージェントの試行 ― 実験データベースBRIXとLLMの統合」をアップしました。
「AIエージェントの試行 ― 実験データベースBRIXとLLMの統合」を、Blogページにアップしました。
今回は、大規模言語モデル（LLM）と、データ分析・処理プラットフォームであるBRIX LITEを、Model Context Protocol（MCP）を用いて接続し、実験データを処理するAIエージェントを試作しました。
本取り組みでは、AIエージェントがどのようなことを実現できるのかを検証しています。
是非ご一読ください。
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Blogに「GC-MSデータ（jdxファイル）のBRIX LITEへの登録事例」をアップしました
「GC-MSデータ（jdxファイル）のBRIX LITEへの登録事例 」を、Blogページにアップしました。
今回は、BrixLITEの活用例として、複雑な構造を持つ3次元のデータの登録例をご紹介します。
是非ご一読ください。
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Blogに「Neo4jに材料開発プロセスを蓄積、可視化！半導体製造プロセスの例」をアップしました
「Neo4jに材料開発プロセスを蓄積、可視化！半導体製造プロセスの例 」を、Blogページにアップしました。
グラフ型データベース（Neo4j）の活用例として、弊社のWebアプリケーションを材料開発プロセスデータに適用した具体的な例をご紹介しています。
是非ご一読ください。
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技術情報協会出版の書籍「少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発」を共同執筆しました。
この度、技術情報協会出版の書籍「少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発」を共同執筆しました。
当社は、「第３章 データ収集、蓄積、データベース構築」の「第2節 実験データを蓄積、活用できるデータベース構築の仕方」を担当しています。
皆様是非ご覧ください！
少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発（技術情報協会出版）
URL:http://www.nts-book.co.jp/item/detail/summary/it/20241031_69.html
セミナー動画「生成AIと実験データベースの連携：新たな可能性を探る」を追加しました。
動画タイトル
「生成AIと実験データベースの連携：新たな可能性を探る」
セミナー動画をご希望の方は、お問い合わせフォームよりお申し込みください。
【講演概要】
NIMS–ARIM R6年第二回NIMS担当領域セミナーで実施した内容です。材料実験のデータを使用して説明をしています。
当社では、生成AIを実験データベースと組み合わせることで、新たな可能性を探求しています。本発表では、私が社内POCとして生成AIと実験データベースを統合した内容について説明します。
どのように生成AIをトレーニングしたか、そして実際に生成AIを使ってみて分かった内容を紹介します。
LLM技術の性質上、予測不能な応答が発生する可能性があります。しかし、本発表を通じて、生成AIの活用方法、可能性、課題について理解を深め、将来的にLLMを活用したいと考えている方の参考となる情報を提供できれば幸いです。
NIMS（国立研究開発法人物質・材料研究機構）にてセミナーを実施します。
NIMS（国立研究開発法人物質・材料研究機構）にてセミナーを実施します。
下記リンクからお申し込みください。
【日時】2024年7月29日(月)13:30-14:30
【場所】物質・材料研究機構 千現地区第1会議室（オンライン併用）
講演タイトル
「生成AIと実験データベースの連携：新たな可能性を探る」
【講演概要】
当社では、生成AIを実験データベースと組み合わせることで、新たな可能性を探求しています。本発表では、私が社内POCとして生成AIと実験データベースを統合した内容について説明します。
どのように生成AIをトレーニングしたか、そして実際に生成AIを使ってみて分かった内容を紹介します。
LLM技術の性質上、予測不能な応答が発生する可能性があります。しかし、本発表を通じて、生成AIの活用方法、可能性、課題について理解を深め、将来的にLLMを活用したいと考えている方の参考となる情報を提供できれば幸いです。
人とくるまのテクノロジー展2024 YOKOHAMAに出展しました
人とくるまのテクノロジー展2024 YOKOHAMAに出展しました。
2024年5月22日(水)～24日(金) 3日間
たくさんの方々にブースに足を運んで頂き、誠にありがとうございました。
出展内容：
当社は実験データベースのメーカーで、雑誌等の執筆やセミナーも行っています。
実験データベースは、AIに知識や働く場をあたえます。つまり、蓄積したデータでAIに知識を与えたり、AIにデータ空間を与えることで働くことができます。
今回ブースには、実験データベースと生成AIをつなげたデモ機を用意致しました。
まだまだ当社内での技術評価段階ですが、実際に目にすることでAIのポテンシャルをどのように応用できるかを考える契機となります。
・活動内容は、Blogでも公開しています。（https://iasys.jp/blog-2/）
・実験データを全社で活用したい企業のための実績のある実験データベース（https://www.iasys.jp/pvmsolution3/）
・個人や小グループ向けの実験データ活用基盤（https://www.iasys.jp/small-group/）
Taiwan Innotech Expo 2023 に参加しました
Taiwan Innotech Expo 2023 に参加してきました
2023年10月12日(木)～9日(土) 3日間
展示会概要：TAIWAN INNOTECH EXPO 2023
@TWTC Exhibition Hall (No.5, Sec. 5, Xinyi Rd., Xinyi Dist., Taipei, Taiwan)
Taiwan Innotech Expo 2023 は、アジア有数の発明展示会の一つです。
私たちの未来を形作る画期的なアイデアや最先端のテクノロジーを目の当たりにする事ができます。
出展内容：
製品
・データサイエンス向け実験データベース BRIX LITE（https://www.iasys.jp/brix-litenew/）
専門誌 インターフェース10月号に記事が掲載されました。
この度「コンピューター・サイエンス＆テクノロジ専門誌 インターフェース2023年10月号」に記事「自動車開発に学ぶデータベース活用入門」が掲載されました。
皆様是非ご覧ください！
インターフェース2023年10月号
URL:https://interface.cqpub.co.jp/magazine/202310/
インターファース10月号表紙
ブログを作成しました。Neo4j Knowledge Graphs and Azure OpenAI 動画和訳。LLM、グラフ、グラフアルゴリズムの統合デモ
ブログを作成しました。「Neo4j Knowledge Graphs and Azure OpenAI 動画和訳。LLM、グラフ、グラフアルゴリズムの統合デモ」
GPTで有名な大規模言語モデル（LLM）とグラフ型DBを組み合わせた例を知ることができます。また、グラフアルゴリズムを使用した解析例を知ることができます。
材料実験向けソリューションのページを更新しました
材料実験向けソリューションのページを更新しました。材料実験にBRIX LITEやグラフ型データベースを適用させます。
Blogに_材料開発のデータをグラフ構造で保存し、可視化と検索を体験してみた（エポキシ材料開発の事例） をアップしました
Brix 製品の活用例として、「材料開発のデータをグラフ構造で保存し、可視化と検索を体験してみた（エポキシ材料開発の事例） 」を、Blogページにアップしました。
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機械学習を実験データベースで効率化(モーターデータの例)を、Blogにアップしました
Brix 製品の活用例として、「機械学習を実験データベースで効率化(モーターデータの例)」を、Blogページにアップしました。
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PLMと実験データベースの接続についてのBlogをアップしました
Brix PVM プラットフォームについての一例として、「PLMと実験データベースの接続」についてのBlogをアップしました。
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GraphConnect 2022で当社のソリューションが紹介されました。
GraphConnect 2022で当社のソリューションが紹介されました。
以下の動画の20分34秒からが当社の紹介です。
タイトル ：32 – Real-World Graphs in Manufacturing and Automotive
スピーカー : Mark Quinsland, Senior Field Engineer, Neo4j
動画URL：https://www.youtube.com/watch?v=Ki56GhoKrMM&t
Automotive Testing Technology International Awards 2022で Brixがノミネートされました
Automotive Testing Technology International Awards 2022で Brixがノミネートされました!!
出展サイト：automotive-testing-technology-international-awards-2022
製品ページ
・データサイエンス向け実験データベース BRIX LITE（https://www.iasys.jp/brix-litenew/）
