日本電子

化学分析においてガスクロマトグラフ質量分析（GC-MS）で得られるデータから未知物質の構造を特定するには、専門知識と膨大な時間が必要だった。既存のライブラリ検索では検出できない未知物質への対応が課題であった。

機械学習とディープラーニングを組み合わせた2つのAIシステム（メインAI・サポートAI）を開発。約1億種の化合物構造から予測EIマススペクトルを生成したAIライブラリを構築。GC/EIデータとソフトイオン化データの統合解析を実現。

分析機器メーカーがAIをソフトウェアに統合することで、装置の付加価値を飛躍的に高められる。約1億種規模のAIライブラリ構築は、未知物質分析の自動化という従来不可能だった課題を解決する。