はじめに¶
AIエージェントとは?¶
AIエージェントは、人間の指示を理解し、ツールを使って自律的にタスクを実行できるAIシステムです。ライフサイエンス研究において、以下のような特徴があります:
🔬 研究における活用メリット¶
1. データベース検索の効率化¶
- 従来: PubMedで手動検索 → 論文を1つずつ確認 → 関連情報を別DBで検索
- AIエージェント: 自然言語で指示 → 複数DBを自動検索 → 結果を統合してレポート
2. 専門知識なしでの高度な検索¶
- SQLクエリやAPI知識不要
- 日本語での自然な指示で複雑な検索を実行
- 検索結果の自動整理と要約
3. ルーチンワークの自動化¶
- 定期的な新着論文チェック
- 実験データの定型的な解析
- レポート作成の自動化
📺 基礎から学べる解説動画¶
AI Agentの可能性と導入の第一歩
LLMとの違いから最新のAI Scientistまで、研究者向けにAIエージェントの全体像を解説。
「未来が垣間見える」「今までで一番理解できた」と好評のセミナーアーカイブです。
🎯 具体的な活用シーン¶
研究テーマの探索¶
ターゲット分子の調査¶
共同研究者の探索¶
このチュートリアルで学べること¶
📊 レベル別学習内容¶
レベル | 必要なスキル | 学習内容 | 期待される成果 |
---|---|---|---|
レベル1 | なし | 既存AIエージェントの使い方 | 基本的なDB検索の自動化 |
レベル2 | 基本的なPC操作 | ツールの追加とカスタマイズ | 研究に特化した検索システム |
レベル3 | 簡単なコード理解 | エージェントシステムの構築 | 研究ワークフローの自動化 |
レベル4 | プログラミング基礎 | マルチエージェントシステム | 複雑な研究タスクの完全自動化 |
🧬 研究分野別の活用例¶
基礎生物学研究¶
- 遺伝子機能の網羅的調査
- パスウェイ解析の自動化
- 文献情報の体系的整理
創薬研究¶
- リード化合物の探索
- 標的分子の検証
- 特許情報の調査
臨床研究¶
- 症例報告の収集
- 臨床試験データの分析
- ガイドラインの更新確認
対象読者¶
このチュートリアルは以下のような方を対象としています:
👩🔬 こんな方におすすめ¶
- SQLやAPIを使わずにデータベースを活用したい研究者
- 文献調査に多くの時間を費やしている方
- 複数のデータベースから情報を統合したい方
- 研究の効率化・自動化に興味がある方
💡 前提知識¶
- 必須: 基本的なPC操作(ファイルの保存、ソフトウェアのインストールなど)
- 推奨: プログラミング経験(レベル1は不要)
- 推奨: 研究で使用するデータベースの基本的な理解
次のステップ¶
AIエージェントの可能性を理解したら、次は必要な環境を準備しましょう。
サポートとコミュニティ
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