Real Japanese AI.
日本に眠る暗黙知を、AIで社会実装へ。
研究と現場の距離を、基盤モデルで縮める。
研究と現場の距離を、基盤モデルで縮める。
発酵プロセスは、温度・pH・時間・微生物の相互作用が絡み合う、
数理化が最も難しいバイオ領域のひとつ。
SEED8は、ここから開発を始める。
蔵元、杜氏、研究者。
観察と判断の暗黙知を、発酵プロセスの基盤モデルに変え、
精密発酵、バイオ製造、再生医療の現場へ届ける。
蔵元の判断、職人の手、家族の記憶。
これらは、論文にも教科書にも、完全には記録されていません。
人の中に、確かに存在するけれど、言葉にはなっていない知。
AIは世界を変えますが、何のために使うかは、まだ私たちが決められる。
SEED8は、日本が千年かけて育てた暗黙知をAIの基盤モデルに変え、
研究機関、製造業、医薬・再生医療の現場へ届ける。
守るためだけではなく、次の産業を生み出すタネにする。
FFMは、世界のバイオ製造の現場で、
研究と実装の距離を縮める。
精密発酵、医薬CDMO、再生医療。
日本の蔵元や杜氏が1000年かけて磨いてきた発酵の判断力を、
現代のバイオ製造プロセスへ届ける。
基盤モデルと、それを現場へ届けるためのインターフェース。
ふたつをセットで設計することで、研究と実装の距離を詰める。
Fermentation Foundation Model
発酵プロセスの基盤モデル。判断ログ、文献、センサーデータから学習し、現場の意思決定をAPI経由で支援する。
研究者が基盤モデルと対話するWebアプリケーション。文献探索、実験設計、判断の記録を、ひとつの画面で統合する。
AIが、どれだけ進化しても、
最初の一歩は、人から始まる。
蔵元が、発酵の微細な変化を感じる瞬間。
職人が、素材との対話から判断を下す瞬間。
研究者が、膨大なデータから仮説を閃く瞬間。
これらは、AIには産めない。
人の経験、身体、感覚、情熱がなければ、生まれない。
これを、私たちは「タネ」と呼ぶ。
AIの仕事は、このタネを育てること。
バラバラに存在するタネを繋ぎ、
研究と現場の距離を縮め、
次の産業として発芽させる。