Benchling、Claude in Amazon Bedrockを活用して科学的発見を加速

業種：

科学研究

会社規模：

小規模

製品：

Claude Developer Platform

パートナー：

AWS

地域：

北アメリカ

2週間

Data Entry Assistant活用で達成した複雑なデータ変換に要した短縮期間

数時間から数秒に

SQL Assistant活用による科学的な質問への回答に要する時間

問題

ソリューション

Benchlingはバイオテクノロジー分野における主要な研究開発プラットフォームとして、Claude in Amazon Bedrockを活用し、AIエージェントを科学的なワークフローに直接組み込んでいます。これにより煩雑な作業を自動化し、複雑な生物学的データを扱う研究者のイノベーションを加速させています。

Claudeを活用しBenchlingは以下を実現しました。

Data Entry Assistantを活用し、科学者が複雑なデータ変換に要する時間を最大2週間短縮
Notebook Checkを使用して、データ品質と実験の再現性を向上
SQL Assistantを使用して、科学的な質問に対する回答に要する時間を数時間から数秒に短縮

AIを日々の科学業務に組み込む

ライフサイエンス分野における効果的なAIの構築には特有の課題があります。生物学的データは断片的で、高度に専門化されており、複雑さに満ちています。科学ワークフローは繊細で、多くの場合、機械にとって明確ではありません。知的財産に関する懸念は広範囲に及びます。一方で、科学データの分析、規制当局への提出物の作成、新たな研究方向性を提案するための新しい仮説の生成が可能なAIモデルの可能性は膨大です。

まさにこのような環境のために、Benchlingは構築されました。Benchlingは、バイオテック向けの研究開発プラットフォームとして、データ管理、実験のドキュメント化、分析の実行、コラボレーションの推進など、科学者の日常業務に組み込まれています。現在、Claude in Amazon Bedrockを活用して、BenchlingはAIエージェントを直接これらのワークフローに組み込み、煩雑な作業を自動化し、イノベーションを加速し、科学分野での新たなAIの基準を打ち立てています。

Benchlingの共同創業者であるAshu Singhal氏は次のように述べています。「科学者の時間の最大25%がデータ収集とその集約に費やされています。実際の科学的な作業に充てられるべき時間です」大学であれ、先進的なバイオ製薬企業であれ、研究者は従来と同様に手作業で結果を書き起こし、データをスプレッドシートに集約し、細心の注意を払って一行ずつ分析結果を確認しています。これらの作業はすべて、適切なAIソリューションを使用すれば自動化できるのものです。

BenchlingがClaude in Amazon Bedrockを選定した理由

Benchlingは、実際の科学データとワークフローを用いたドメイン固有のベンチマークによる厳格な評価の結果、Claude in Amazon Bedrockを選定しました。Claude 3.7 Sonnetは、精度、柔軟性、科学コンテンツに対する理解において、一貫して他のモデルを上回るパフォーマンスを発揮しました。

「複雑な科学文書に対してさまざまなモデルをテストしましたが、Claude 3.7 Sonnetは複雑なファイル形式からデータを理解し、抽出することができました。他のモデルでは到底処理できなかった複雑な変換を、このモデルは処理できました」とSinghal氏は述べます。

セキュリティは、Benchlingの顧客にとって等しく重要なものでした。ライフサイエンス企業は、自社の最も価値の高い知的財産である分子（化学物質）とその関連データについて、Benchlingに信頼を寄せています。BenchlingはAmazon Web Services（AWS）インフラストラクチャ上に構築されているため、Claude in Amazon Bedrockを使用することで、AIをAWSの安全な環境内に保持するという極めて重要なセキュリティ上の利点を得ることができます。

Singhal氏は説明します。「AWSクラウド内に留まり、当社の他の製品と同様の方法で保護されたモデルを利用できることで、お客様がAIを採用する際の信頼が大幅に高まります」このシームレスなセキュリティアプローチは、これまでライフサイエンス企業が機密データに対し新たなAIサービスを使用することを躊躇してきたデータ保護に関する懸念を払しょくします。

Claudeが科学ワークフローを変革する方法

BenchlingはClaudeを活用した以下の3つのAIアシスタントをリリースしています。それぞれが科学研究における重要な課題に対応しています。

Data Entry Assistant：研究レポートまたは機器ファイルからの非構造化データを構造化して検索可能な記録に変換します。これにより、研究ごとに数時間を節約でき、書き起こしミスを減らし、断片的な文書を実用的なデータに変換されます。「これら外部の研究データの書き起こしプロセスではほぼ常に、何らかのデータエラーが発生します」とSinghal氏は説明します。Claudeを使用してこのプロセスを自動化することで、Benchlingはこれらのエラーを大幅に削減しています。
Notebook Check：科学文書の初期レビュープロセスを自動化し、人間のレビュー担当者が確認する前にエラーと不足データを特定します。100を超える組織がこの機能を使用してレビューを迅速化すると同時に、見逃されがちなミスを発見しています。
SQL Assistant：平易な英語を使用して科学者がデータベースのクエリとダッシュボードを生成できるようにします。これにより、特に技術的な専門知識が限られているチームが、データに埋もれた洞察を引き出すことが容易になります。

研究品質の向上と発見の加速

BenchlingのClaudeを活用したアシスタントが、科学研究の方法を変革しています。これらのツールは、単に時間の節約だけでなく、エラーを削減しデータを標準化することで研究品質を根本的に改善します。例えば、Data Entry Assistantは手作業によるデータ書き起こし（エラーが発生しやすいことで知られるプロセス）を自動化することで、そうでなければ研究プロセス全体に波及する可能性のあるミスを防ぐのに役立ちます。

「科学の多くは、データから導き出される疑問に答えることなのです」とSinghal氏は述べます。情報が標準化された形式で自動的に整理されると、研究者はこれまで断片的な文書の中に隠れていた関係性、例えば複数の研究における薬剤の処方と有効性の正確な相関関係などを調査することが可能となります。

その影響は個々の科学者だけでなく組織全体に及びます。標準化されたデータ形式、より優れたドキュメント化、自動品質チェックにより、チームはより効果的に協力し、より自信を持って互いの作業を基盤に構築できるようになります。これにより複合効果が生まれます。個々の実験がより迅速に進行するだけでなく、組織の集合知がより迅速かつ確実に成長するのです。

手作業によるワークフローと分散したデータによる摩擦を取り除くことで、BenchlingとClaudeは、研究チームが自らの得意分野、すなわち先進的な科学的発見に集中できるよう支援しています。

AIが科学的ブレークスルーを加速する未来の構築

Benchlingは、AIが科学の進め方を根本的に変革する未来を描いています。同社のビジョンは、日常的な作業の自動化に留まらず、実験の設計、データ収集の指導、プロトコルの最適化をリアルタイムで行えるAIシステムの構築にまで及びます。

Singhal氏は次のように述べています。「科学的なユースケースは、AIモデルを独自の方法で推進します。これらは現存する最も困難な推論問題の一部であり、それらを解決することが次世代のAIを定義することになるでしょう」

AnthropicおよびAWSとの協働により、Benchlingは科学的プロセスを本当の意味で理解し、研究に有意義に貢献できるAIシステムの構築を目指しています。目的は科学者を置き換えることではなく、その能力を強化することにあります。科学者が膨大なデータセット全体にわたる関連性を見つけ、新たな仮説を立て、最終的には発見のペースを加速させることを支援することです。

Benchlingの使命は科学の進歩の緊急性を反映しています。BenchlingとClaudeは、研究者がデータと関わる方法を変革し、科学的判断を強化することで、人生を変えるより多くの治療法が、最も必要としている患者のもとへ届くよう支援することを目指しています。

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