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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。

▶️ 解説動画を見る(YouTube)

🎯 具体的な活用シーン

研究テーマの探索

「最近3年間でCRISPRを使った希少疾患治療の研究について、
PubMedから主要な論文を10件選んで要約してください」

ターゲット分子の調査

「EGFR阻害剤について、ChEMBLから化合物情報を収集し、
IC50値が100nM以下のものをリストアップしてください」

共同研究者の探索

「オルガノイド研究で日本の研究機関から発表された論文を調べ、
著者と所属機関をまとめてください」

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。

▶️ 前提条件を確認する

サポートとコミュニティ

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