その素材の“次の価値”をどう見つけ、どう検証するか ～AI論文探索で拓く「機能性拡張」の仮説と、ヒト試験につなげる実装戦略～

食品・健康食品分野の研究開発では、以下のような課題を抱えている企業が増えています。

•    新規機能性素材や差別化テーマの探索が難航し、研究テーマが枯渇気味
•    学会や論文情報は収集しているが、自社製品に直結する研究テーマに落とし込めない
•    競合の類似品や後追い企画に留まり、独自性を打ち出せない
•    アイデアの萌芽はあるものの、科学的仮説への昇華や社内承認のための根拠作りに苦戦

この背景には、従来型の情報収集や研究プロセスでは突破できない「実行の壁」があります。

本ウェビナーでは、この課題を打破する新たなR&Dアプローチとして、発見型論文探索AIによる仮説生成と、食品ヒト試験の知見に基づく試験実装・リスク評価を組み合わせた研究開発スキームをご紹介します。具体的には、自社素材や既存研究を起点に、キーワード検索では見えにくい関連性や機能性拡張の仮説を見出し、その仮説をヒト試験につなげられるか、研究計画として実装可能かを検討します。

これにより、既存素材の可能性を“次の価値”として再定義し、科学的に検証可能な研究テーマへと落とし込むことで、機能性開発と差別化の道筋を提示します。