@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02002280,
 author = {山田,雅之 and 遠山,紗矢香 and 平野,康次 and 近藤,秀樹 and 大海,悠太 and Masayuki Yamada and Sayaka Tohyama and Koji Hirano and Hideki Kondo and Yuta Ogai},
 issue = {2},
 month = {Jun},
 note = {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．, 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.},
 title = {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},
 year = {2025}
}