物理世界にAIのイノベーションをもたらす。
MI・AI創薬を真に機能させる DX 基盤の整備とラボオートメーションの壁を、私たちは一括で打破します。
研究データを"生きた資産"に変える。
多様な実験機器を AI で自律協調させる。
Vision
AI技術の進化と化学業界の変革
マテリアルズインフォマティクスやAI創薬など、AI技術の進化は化学業界に大きな変革をもたらそうとしています。 これらの技術は、新素材や新薬の発見を加速し、研究開発のプロセスを根本から変える可能性を秘めています。
物理空間とデータ管理の2つの障壁
物理空間での実験の遅さ
どれだけAIが優れた予測をしても、実際の検証には時間がかかります。実験の自動化が進んでいないため、研究のボトルネックとなっています。
整備されていないデータ管理
過去の実験データが適切に構造化されていなければ、AIはその潜在能力を発揮できません。データの散在や非構造化が大きな障害となっています。
KIBANの解決アプローチ
実験機器制御・ロボティクス
実験の自動化によって物理的な検証を加速し、研究開発のスピードを向上させます。
生成AI活用
既存データの構造化と活用を促進し、研究開発から製造までの一貫したデジタルトランスフォーメーションを実現します。
化学産業におけるイノベーションの速度を劇的に向上させます
我々が取り組む業界の課題
1. 社内の研究データの規格化やデータベースの整備がされていない
紙ノート・散在データ
実験ノートが紙・Excelのまま。形式がバラバラで再利用不能。
データ連携の欠如
ラボデータがプラントに継承されず、スケールアップで手戻り。パイロットスケールや量産時に失敗する。
2. ラボオートメーションの開発コストが高い
既存装置の繋ぎ込みが難しい
既存装置ごとに制御プログラムを開発し、コストと納期が膨張。
レイアウト設計に手間がかかる
機器配置・動線・干渉を人手で試行錯誤。設計だけで数か月。
提供ソリューション
ラボオートメーション受託
研究フローに合わせた"カスタム自動化"をワンストップで
エッジ＋LLM制御／ロボット選定／レイアウト最適化まで一貫支援。既存装置を流用し、予算・スペースにフィットした自動化ラインを設計・実装します。
サービス導入フローの例
化学・材料科学特化 AI 受託開発
実験データ整備から RAG/MI モデル開発まで
GPTでデータを構造化し、社内RAG・マテリアルズインフォマティクス環境を短期間で立ち上げ。ドメイン知識 × AI で研究効率を最大化します。
サービス導入フローの例
コアテクノロジー
最先端の技術で研究開発プロセスを革新します
エッジデバイス + LLM 装置制御コマンド生成
多様な実験機器に対応したエッジデバイスと LLM による装置コマンドを⾃動生成で〈開発中〉
3Dモデルとレイアウト生成 + 動線最適化
ラボ内の実験機器やロボット CAD を AI がインポートし、レイアウトを提案〈開発中〉
生成AIによる実験ノートなどの研究データの構造化
紙・Excel・画像を生成AIにより構造化を行う〈開発中〉
チーム
CEO / 飯田 夏生
東京大学情報理工学系研究科所属。ソフトウェアエンジニアに従事後、2023年にAIスタートアップを創業。会社経営・ソフトウェア開発・上場企業とのAI開発の推進などをこれまで経験。2025年にKIBANを創業。
和泉 智也
東京大学理学系研究科所属。電池研究を専門とし、無機分析化学、固体物理、電気化学、計算科学など幅広い分野を学ぶ。2023年度 東京大学理学部化学科 卒業論文発表学科長賞受賞。2024年10月、統合物質・情報国際卓越大学院コース生採用。
会社概要
- ラボオートメーション受託
- 化学・材料科学特化 AI 受託開発
- 研究開発 DX コンサルティング
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