第1部 どうしたら手間のかかる実験を自動化できるのか

〜ラボラトリーオートメーションを実現する秘訣〜

(2024年3月15日 10:30〜12:00)

　ファクトリーオートメーションは日本の製造業を支える最も重要な技術体系であるが、その一方で大学、国研、企業の実験室ではラボラトリーオートメーションはほとんど進んでいない。
　本講演では進まない実験室レベルの実験をいかに自動化し、研究開発を加速させるかについて、講演者が実際に構築してきたオートメーションシステムを例として挙げながら解説する。自動化が困難な複雑な湿式分離についても具体例を交えて解説する。

1. ラボラトリーオートメーションの現状
   1. なぜラボラトリーオートメーションは普及しないのか
   2. なぜラボラトリーオートメーションが必要なのか
2. 実験室を自動化する戦略の立て方
   1. 何を買えばいいのか
   2. 誰がシステムを開発すればいいのか
   3. 誰がシステムのメンテナンスをすればいいのか
3. これが究極のラボラトリーオートメーションだ
   1. 自動即発ガンマ線分析システム
   2. 半自動Sr – 90分析前処理システム
   3. 自動Se – 79分析前処理システム
   4. 面倒な実験の自動化に役立つ発明品
      1. 減圧濾過を簡便にする「ろかすま」
      2. 外部制御可能なマイクロピペット
      3. 有機元素分析用試料被覆装置
4. ラボラトリーオートメーションの未来
   1. 進化し続ける技術と二極化
   2. 今できることは何か
• 質疑応答

第2部 ラボラトリーオートメーションの環境構築と自動化検討のポイント

(2024年3月15日 13:00〜14:30)

　ヘルスケア業界において新薬開発能力や診断能力の海外競争力強化は経営課題の一つであり、組織生産性を改善するためのソリューションとして自動化に期待が寄せられています。このビジネス環境の中において、90年代から低分子探索の規模化を目的に導入が始まった自動分注機は、医薬品モダリティーの広がりとともにその用途を広げつつあります。
　本講演では、幅広いアプリケーションの自動化/規模化が実装されてきた自動分注機の活用事例を紹介しつつ、これらのプロジェクト経験から「どのように設備投資を計画すれば生産性の高いオートメーション環境を構築できるのか?」について、検討段階で役立つポイントを紹介させていただきます。
　このような点に興味のある方/ご経験のある方にお勧めします。

• 自動化に投資していたつもりなのに、いつの間にか「手段の目的化」になっていた
• 自動化してみたものの、「思っていたのと違う」物になってしまった
• 自動化後に設備稼働率が上がらず、投資対効果を感じられない

1. そもそも生体サンプルは自動化に適さない
2. 何を買うかより先に、なぜ買うかを定義する
3. 全自動化で非効率になるケース (相反する自動化と柔軟性)
4. どこを自動化すると組織生産性が高まるのか?
5. 全体最適を維持しつつ段階的に投資するメリット
6. V字モデルをベースとした仕様設計とは
7. 高分子医薬品の開発フローを例に、導入事例紹介
• 質疑応答

第3部 素材・材料開発効率化へのMI活用と実験自動化への応用

(2024年3月15日 14:45〜16:15)

　当社では、材料開発、シミュレーション、評価分析等の幅広い専門領域の人材が協創することによって、独自のMIを推進し、データ駆動型開発で提案された材料の顧客採用や現場での実装など、実際の成果が見えてきている。さらに近年では、データ駆動型開発の取り組みに加えて、実験自動化の検討を開始した。
　本講座では、素材・材料開発において、当社が進めているMI活用、データ駆動型開発による素材・材料開発の効率化事例を紹介しつつ、さらなる発展として進めている実験自動化の意義と必要性について述べる。

1. MIの活用が必要な背景
   1. 素材・材料開発における現状と課題
   2. MI活用による開発貢献の期待
2. MIを用いた素材・材料開発の具体例
   1. 素材・材料開発へのMI活用と開発への貢献事例
   2. 実験自動化への展開と課題
3. MI活用と実験自動化に向けた仕組み作り
   1. 実験自動化の意義と必要性
   2. MIと実験自動化の組み合わせによる価値
   3. MI活用と実験自動化に必要な人材育成と組織文化
   4. 実験自動化テーマのすすめ方
4. MIと実験自動化の今後の展望
• 質疑応答