What we do
「深いScienceの知見で未踏の課題に挑む」
私たちは、アカデミックな深いScienceの知見を基盤に、未踏の課題へ挑む東大松尾研発スタートアップです。
IDATENAseのMissionは、「AIで研究開発を高速化し、科学の進歩に直接貢献すること」。
自然科学領域に特化した研究開発型AIスタートアップとして、単なる受託開発会社ではなく、研究の現場に深く入り込みます。問いを構造化し、仮説を立て、検証を回し続ける。そのプロセスそのものを加速させることが、私たちの仕事です。
私たちが向き合う課題の例
▍細胞画像データを用いた品質予測AI
顕微鏡画像と培養データを活用し、細胞状態や品質を予測するAIの開発に取り組んでいます。
細胞培養の研究では、細胞の状態や品質評価が重要ですが、現状では研究者の経験や目視観察に依存する部分も多く、評価のばらつきや作業負担が課題となっています。
本プロジェクトでは、顕微鏡画像から細胞コロニーの形状や密度、増殖パターンなどの特徴を抽出する画像解析モデルを構築し、培養条件や経時的な変化データと組み合わせて解析を行っています。これにより、細胞の品質や培養状態を定量的に予測するAIモデルの開発を進めています。
こうした技術により、細胞培養プロセスの効率化や品質管理の高度化など、ライフサイエンス研究を支えるデータ解析基盤の構築を目指しています。
▍化学実験データからの反応条件最適化
化学実験データを活用し、反応条件の最適化を支援するAIの開発に取り組んでいます。
材料開発やプロセス開発では、温度、濃度、触媒量など多数のパラメータを試行錯誤しながら調整する必要があり、最適な条件を見つけるまでに多くの実験と時間が必要になります。
本プロジェクトでは、過去の化学実験データ（反応条件、収率、生成物情報など）を学習した機械学習モデルを構築し、反応結果を予測するとともに、次に試すべき反応条件の候補を提示するシステムの開発を進めています。
これにより、実験の探索空間を効率的に絞り込み、材料開発や化学プロセス研究における試行錯誤の回数を減らし、研究開発の高速化を目指しています。
▍公開データを用いた地域状況の可視化・予測
政府機関や研究機関が公開している各種統計データを活用し、地域ごとの状況を可視化・分析するデータ解析プロジェクトに取り組んでいます。
公的データには、地域別の統計情報や人口動態など、多様な情報が含まれています。しかし、これらのデータは複数の機関に分散して公開されていることが多く、継続的に収集・整理し、分析に活用することは容易ではありません。
本プロジェクトでは、公開されている統計データを自動的に収集・統合するパイプラインを構築し、地域ごとの状況をヒートマップなどの形で可視化します。さらに、統計モデルや機械学習を用いた解析により、地域ごとの変化傾向の把握や将来予測にも取り組んでいます。
公開データの統合と解析を通じて、複雑な社会データを直感的に理解できる仕組みの構築を目指しています。
▍診断機器に搭載されたセンサーデータからの構造抽出
産業機械などの診断装置に搭載された多様なセンサーから得られるデータを解析し、状態変化や異常兆候を検出するAIの開発に取り組んでいます。
近年の診断機器には、画像センサー、振動センサー、温度・圧力センサーなど、さまざまなセンサーが組み込まれており、多様なデータが継続的に取得されています。しかし、これらのデータは時系列かつノイズを含む複雑な構造を持つため、人間が直接解釈することは容易ではありません。
本プロジェクトでは、複数のセンサーデータを統合した時系列解析モデルを構築し、診断過程における特徴的なパターンや状態変化を自動的に検出するアルゴリズムの開発を進めています。
こうした解析により、機器の状態診断や異常検知の高度化など、診断機器から得られるデータを活用したAI解析の可能性を広げることを目指しています。
Why we do
▍私たちのMission
AI技術でScienceの力を解き放つ。
私たちが目指しているのは、単なるDX支援ではありません。
単発のPoCで終わる企業でもありません。
「R&Dそのものを高速化する企業になること」
AIによって研究プロセスを構造化し、
仮説検証を加速し、科学の進歩に直接貢献する。それが、IDATENAseの存在理由です。
▍研究開発・科学技術の標準インフラとなり、世界の発見を牽引する
私たちは、研究開発を支える標準的な基盤になることを目指しています。
再生医療、災害対策、医療、材料、インフラ。
社会を前進させるあらゆる領域の根底には、科学技術があります。
しかし研究の現場では今もなお、属人的な判断、再現性の担保が難しいプロセス、試行錯誤に依存した実験設計、構造化されていないデータといった課題が存在しています。
優れた研究者がいても、仮説検証の速度が遅ければ、発見は遅れる。
だから私たちは、研究プロセスそのものを構造化し、高速に回る基盤をつくりたい。
「発見の速度」を引き上げる存在になること。
それが、私たちのVisionです。
▍なぜ、研究開発なのか
世界の発見速度が上がれば、何が起こるのか。
それは単に論文が増えるという話ではありません。
再生医療の実用化が早まれば、救われる命が増える。
防災技術の高度化が進めば、被害は減る。
材料開発が加速すれば、脱炭素社会への移行も早まる。
発見の速度は、社会課題解決の速度です。
さらに、研究プロセスが構造化されれば、無駄な実験が減り、有望な仮説に集中でき、再現性が高まり、成功確率が上がる。研究の「量」だけでなく「質」も向上します。
研究者はデータ整理や反復作業ではなく、問いを深め、構造を見抜くことに集中できる。
そして科学技術の進歩は、国家や社会の競争力そのものを左右します。
「発見の速度」は、社会の進化速度です。
私たちは、その変数を引き上げる企業でありたい。
それが、IDATENAseがこの挑戦を続ける理由です。
How we do
▍私たちの進め方
私たちは、東大松尾研発のスタートアップとして「自然科学 × AI」の領域で研究開発の現場に深く入り込みながら価値を生み出しています。
特徴的なのは、構成メンバーの多くが大学生・大学院生であり、研究活動と並行して会社に関わっていることです。研究で培った専門性や思考法を、そのまま社会の課題解決に持ち込む。研究と実装が分断されない環境こそが、IDATENAseの強みです。
私たちはスタートアップを「完成された組織」とは考えていません。一人ひとりの意思決定とアウトプットの積み重ねによって、会社そのものが進化し続ける存在だと捉えています。
肩書や年次ではなく、合理性と構造で意思決定する。その文化の中で、研究開発を推進しています。
▍私たちを支える5つのValue
◇ Ownership
一人ひとりが当事者として意思決定し、結果に責任を持ちます。
指示待ちではなく、自ら課題を定義する。「何がボトルネックか」「次に何を作れば発見速度が上がるか」まで踏み込む。サラリーマン思考ではなく、スタートアップ思考を体現します。
◇ Scientific Integrity
科学的厳密さを、すべての基準にします。
再現性、検証、誠実さを最優先。
精度が出た、で終わらない。なぜそうなったのかを構造で説明できること。
私たちはAIをブラックボックスで終わらせません。
◇ Radical Speed
圧倒的な速度で仮説検証を回します。完璧を待たない。構造を掴みながら前進する。
IDATEN＋ase―反応を加速させる酵素のようにー、素早く柔軟に研究開発を前に進めます。
◇ Co-Creation
私たちはワンマンではありません。信頼関係を基点に、共に価値を創り続けます。
成果だけでなく、長期的な関係性そのものを価値と考えます。人との信頼を軽視する行動は評価しません。
◇ Growth Beyond Work
ここでの挑戦を、人生を支える力に変える。
スキルだけでなく、思考力、挑戦力、自己研鑽力を磨く。
「なぜIDATENAseに所属しているのか」を問い続けられる環境です。
▍研究と開発が両立する仕組み
私たちの働き方は、研究と実装の両輪が回るように設計されています。
受託で現場に入り込み、得た知見を抽象化・資産化する
案件を単発で終わらせず、再利用可能な基盤へ昇華する
技術だけでなく、設計・議論・ナレッジ共有まで含めて価値を出す
研究との両立（社会人博士など）も柔軟に支援する
役割は固定されすぎません。構造を作れる人が、価値を作ります。
▍求めているのは、仲間
私たちは、当事者意識を持って事業づくりに関わる姿勢を特に大切にしています。求めているのは一緒に会社を作る仲間です。
不安や疑問があるのは自然なこと。だからこそ将来像・成長ロジック・報酬設計を言語化し、対話します。
リスクを取りながら、安定を作りにいく。
発見の速度を上げる挑戦を、共に楽しめる人を待っています。
