化学素材業界向けAIプラットフォーム「Cataris」正式版提供開始　用途探索から顧客候補抽出、改良提案まで支援

　Cataris株式会社は5月11日に、化学素材業界向けAIプラットフォーム「Cataris」の提供を開始した。化学素材に特化したDeep Research型AIエージェントで、複数の専門AIが外部データと顧客固有データを横断活用し、素材の構造的特徴を踏まえた新規用途候補の仮説立案や顧客候補の抽出、目標物性に向けた改良提案までを支援するという。

「Cataris」は、開発済み素材や関連特許、論文などを起点に候補用途と想定要求物性を洗い出し、用途規模や顧客候補を提示。加えて、目標物性や顧客要望を追加インプットすることで、用途ごとの要求に応じた改良提案を支援するとのこと。例えば、構造変化や添加剤、処方の方向性を含む改良仮説の検討を通じ、サンプルワークや開発初期段階の効率化を後押しするという。

　主な特徴は、化学素材開発と事業推進に特化した仮想開発空間上で、用途探索から顧客候補抽出、素材改良提案までの業務をAIと一気通貫で進められること。また、候補用途を単なるアイデアとして提示するのでなく、科学的根拠の整理、事業性の示唆、素材の改良提案まで同じ基盤上でつなげて進められる点も特徴とのこと。

　中核には、親AIのもとに複数の専門AIを配置するマルチエージェント構成を採用。親エージェントがタスク全体を統括し、サブエージェントが素材、論文、特許、企業、物流など、役割ごとに異なるデータベースに接続して情報取得と推論を分担するという。これにより、LLM単体では保持しづらい最新データを取り込みながら、素材特性の理解から用途仮説、顧客候補、改良提案までを支える高度な推論処理を実現するとしている。

　また、化学素材の用途探索や改良提案に必要な外部データを横断活用できるように設計されているとのこと。例えば、2.4億件超の学術文献データ、1.2億件超の特許公報、30億件超の国際貿易統計、国内上場企業を対象とした開示情報を参照可能な環境をもとに、複数の専門AIが分業して情報取得と推論を実行。単なる検索結果の要約ではなく、素材の特性理解、用途仮説、顧客候補、事業性の示唆をつなげた出力を目指すという。

　想定される具体的なユースケースとして、1つ目は既存素材の用途探索。開発済みの樹脂や添加剤などの機能性材料について、関連論文・特許・市場情報・企業情報を横断し、候補用途、用途ごとに求められる物性、顧客候補を整理する。2つ目は顧客要望に対する改良提案。例えば、耐熱性や透明性、加工性などの要求に対して関連知見を踏まえながら、改良仮説や検証論点を初期段階で提示し、開発の方向づけを支援するという。