AIによる画像解析技術を活用した有機合成化学研究室における手書きラボノート解析システムの検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-06-07
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: AIによる画像解析技術を活用した有機合成化学研究室における手書きラボノート解析システムの検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study on a Handwritten Lab Notebook Analysis System Using AI-Based Image Analysis in an Organic Synthesis Chemistry Laboratory
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 九州工業大学
• 著者所属: 静岡大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 神田外語大学
• 著者所属: 東京工芸大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shizuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Osaka
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kanda University of International Studies
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Polytechnic University
• 著者名: 山田,雅之; 遠山,紗矢香; 平野,康次; 近藤,秀樹; 大海,悠太
• 著者名(英): Masayuki Yamada; Sayaka Tohyama; Koji Hirano; Hideki Kondo; Yuta Ogai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究は近年目覚ましい速度で開発が進みつつある，AIによる画像解析技術を活用し，有機合成化学研究室における実験条件や結果を手書きで記載したラボノートを解析するシステムについて検討した．学習支援システムに関わる領域では，手書きで記載したノートを自動で解析する研究が注目されている中で，専門性の高い大学研究室レベルの検討が求められている．有機合成化学領域では，実験条件が多様で複雑であるため，AIを活用し有益な実験条件を生成する外挿予測に関する研究が多くなされている．本研究では，すでに論文化された実験条件を記したラボノートを対象に複数のAIによる画像解析技術を活用し解析した．解析結果に基づき，今後のシステム開発へ向けた課題を検討した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This study examines a system that utilizes AI-based image Analysis technology―an area that has seen rapid advancements in recent years―to analyze handwritten lab notebooks documenting experimental conditions and results in an organic synthesis chemistry laboratory. In the field of learning support systems, increasing attention has been given to the automatic analysis of handwritten notes; however, there is a growing need to explore such technologies in highly specialized academic research settings. In the domain of organic synthesis chemistry, where experimental conditions are often diverse and complex, many studies have focused on AI-driven extrapolative prediction to generate useful experimental conditions. In this study, lab notebooks containing previously published experimental data were analyzed using multiple AI-based image Analysis techniques. Based on the analysis results, we discuss several challenges and considerations for the future development of such a system.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10096193
• 書誌情報: 研究報告コンピュータと教育（CE）; 巻 2025-CE-180, 号 2, p. 1-4, 発行日 2025-06-07
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8930
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会