研究の力を、
実際に人の役に立つ形へ。

Problemこんな課題に

膨大な実験データ・化合物・文献を抱えているが、次に狙うべき標的や有望な仮説が埋もれたまま。競争力に直結する創薬IPを、外部に出さずに解析したい。

Approach私たちのアプローチ

医学研究の知見とAI解析を組み合わせ、御社の創薬データから標的・機序・候補化合物に関する新しい仮説を導き出します。文献・特許・社内実験データを横断的に読み解き、見落とされていた関連性を可視化。すべて施設内で完結するため、未公開の研究IPを守ったまま進められます。

Problemこんな課題に

臨床データや画像、オミクスなど貴重なデータはあるのに、解析する手法・人手・時間が足りず、価値を引き出せていない。外部機関にクラウドで預けるのは、機密性の面で難しい。

Approach私たちのアプローチ

医療画像（CT・MRI・病理）、オミクス、臨床・行動データまで、多様なデータを機械学習で解析します。医師の診断や実験結果を教師情報として活かし、単なる集計ではなく、判断の根拠まで説明できる解析を設計。どんなデータを、どう解析したいか——御社の問いに合わせて解析手法そのものをカスタマイズします。

Problemこんな課題に

優れたデータや製品があっても、それを査読付き論文という世界共通のエビデンスに変えるには、専門的な執筆力・学術的権威・時間が要ります。

Approach私たちのアプローチ

OmiCoreは、実験・解析からデータ解釈、論文執筆、投稿までを一社完結で担い、著名大学教授の監修のもとで仕上げます。研究テーマだけの状態からも、未解析のデータからも、結果まで揃った状態からも着手可能。狙うインパクトファクターに応じた掲載誌選定・査読者への応答まで伴走します。

Problemこんな課題に

患者データも創薬IPも未公開の研究情報も、機密性が高いほどクラウドAIには載せられない。だからこそ、生成AIの恩恵から取り残されてしまう——この矛盾を、根本から解きたい。

Approach私たちのアプローチ

上の3つのソリューションすべてを、施設内で完結する完全ローカルAIの上で動かします。外部送信は「運用ルール」ではなく「構造」として存在しません。オープンソースLLM（Llama・Mistral・Qwen等）とRAGを、インターネット非接続の閉域環境に構築。個人研究者向けワークステーションから病院規模のGPUクラスターまで、規模に応じて提供します。