製薬R&D×Dify

製薬業界の暗黙知をDifyで継承する：技術伝承アプローチ 団塊の世代の退職が本格化する中で、製薬業界は長年の経験と勘に基づく「暗黙知」の喪失という深刻な課題に直面しています。この暗黙知は、医薬品の品質や製造効率、そして新 […]

実験計画書の逸脱をDifyで防ぐ：SOP照合による事前レビューAI活用法 製薬、バイオテック企業における研究開発（R&D）や臨床開発の現場では、治験実施計画書（プロトコル）の遵守が、データの信頼性と被験者の安全 […]

研究会議の決定事項を逃さない：音声認識×DifyでTo-Doリストを自動生成 研究開発の最前線で行われる会議は、イノベーションの種を生み出す重要な場です。しかし、専門的な議論が錯綜する中で、議事録作成者が議論に集中できず […]

論文PDFから「Methods」だけを抽出するDifyワークフローの全手順 研究者や開発者にとって、学術論文の「Methods（研究方法）」セクションは、実験の再現性や結果の妥当性を評価するための最も重要な情報源です。し […]

特許調査の負荷を80%削減：LLMとベクトル検索による「請求項スコアリング」 新規事業や技術開発において、特許調査は不可欠です。しかし、先行技術文献の洪水から、自社技術との関連性が高い「請求項（クレーム）」を一つひとつ目 […]

創薬のブレイクスルー：Difyエージェントが拓く構造化・非構造化データ統合の最前線 新薬開発は、平均して10年以上の期間と莫大なコストを要する、人類に残された最も困難な挑戦の一つです。このプロセスの非効率性の大きな原因は […]