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貴社の課題解決に合わせた機械学習モデルの構築等をおこない、弊社から課題解決に向けたご提案をいたします。貴社の求める分野や課題に合わせたデータを収集し、データベースをお客様に合わせてカスタマイズします。加えて御社保有の社内データと弊社収集データの組合せ、機械学習モデルの構築も可能です。お気軽にご相談ください。

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特許情報やカタログ情報から収集したデータに機能（機械学習etc.）を付与したデータプラットフォームです。
＜活用例＞
・カタログ/特許/物質情報が紐づく用途、物性値での絞り込みが可能です。
・特許情報から、用途にあった製品をレコメンド、原料の組合せによる物性を予測します。
・自社/他社製品のユーザーや用途を分析します。

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　製品レコメンド機能では、弊社独自のAIが目的に合った製品をおすすめします。
必要な用途や特性などをキーワード指定することで、適した製品をランキング形式で一覧表示します。
単なる形状や特徴はもちろんのこと、その製品に期待される用途もAIが予測し、ランク付けを行います。
実験デザインのための製品や文献調査の工数が大幅に削減され、開発効率の向上が見込めます。

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弊社独自の特許情報データベースと機械学習モデルによって、原料となる製品同士の組み合わせから成果物に期待される物性パラメータの予測数値を導き出します。
現在提供可能な予測できる物性パラメータは、20種類以上ございます（随時追加予定）。
予備実験を行うことなく新たな気づきや発見を後押しし、開発効率の改善をより一層サポートします。

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100万件以上の特許データから自然言語技術によって、化学製品ユーザー（＝ 特許出願人）がどこのメーカーの製品をどのような用途で使用しているのかを抽出いたします。
特許出願人やメーカー名のほか、IPC・特許タイトル・特許本文といった幅広い検索条件での利用が可能です。
さらに、IPCや特許タイトル、特許本文の除外検索も可能です。

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選択する特許をプロセス条件とし、選択した原料候補にて物性予測を実施いたします。求める物性値となる原料候補を選定可能です。

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