はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
マーケターがGitHubでコンテンツ管理してみた - AI×Markdownでオウンドメディアを作った話
はじめに Science Aidとして情報発信が増えてきたこともあり、オウンドメディアを立ち上げることになりました。WordPressなど各種CMSも候補に上がりましたが、思い切ってMarkdown×GitHub×AIエージェントという組み合わせを試してみることにしました。 この
AIエージェントとワークフローの協働設計：研究現場での実践と考察
本日は、AIエージェントとワークフローの違いと使い分けについて、私自身の研究での実践例を交えながら整理してみたいと思います。 ワークフローとは ワークフロー言語であるCommon Workflow Language (CWL) の日本語ドキュメントでは、ワークフローはソフトウェア
Science Aidの鈴木です。先日、Laboratory Automation Developers Conference 2025（LADEC 2025）に初参加してきました。 2日間の学会を通じて、ラボオートメーション（LA）を軸に、幅広いテーマの講演・ポスター発表・ワー
【AI for Science試行録】第6回 Biomni利用で気をつけていること
ここしばらくBiomniを使う機会が多く、その中で気づいた「Biomniを使った開発上の注意点」をいくつか整理しようと思います。エージェント開発や利用に取り組んでいる方の参考になれば幸いです。 コンテキスト関連 エージェント開発において、LLMへ渡す「コンテキスト」の調整は避けて
非モデル生物を対象とした研究論文からの遺伝子・生物種名認識について
背景 Science Aidの鈴木です。私はこれまで、ライフサイエンス文献、遺伝子などを対象に研究を行ってきました。ゲノム配列を読み解く技術の発展は近年著しく、多くの研究成果が日々報告されています。その結果、研究者が把握すべき論文も増加し、より精緻な文献探索の重要性が高まっている
【AI for Science試行録】第5回 Biomniソースコード検証 Part3
バイオメディカル分野向けAIエージェントのBiomniでは、独自に作成したベンチマーク用データセットを取り込み、性能を定量的に評価できる仕組みが用意されています。この機能を使うことで、自分の研究分野におけるBiomniの性能を数値として示すことが可能です。今回は、その仕組みを実際
【AI for Science試行録】第4回 Biomniソースコード検証 Part2
背景 バイオメディカル用AIエージェントのBiomniは、新規データ（個人の研究データなど）を「data_lake」に追加し、AIエージェントが直接活用できる仕組みを備えています。この機能を実際に試してみたので、その仕組みと使い方をまとめました。 仕組み Biomniは、内部で生
はじめに Science Aidリサーチャーの鈴木貴之です。本日は、ライフサイエンス論文に付随する補足資料について話題提供します。 補足資料とは？ 本記事で扱う「補足資料」とは、ライフサイエンス論文本文（PDFでダウンロードする論文内）に含まれていない追加資料を指します。多くの場
【AI for Science試行録】第3回 Biomniソースコード検証 Part1
2025年6月2日にbioRxivで報告された、スタンフォード大学によるバイオメディカル汎用AIエージェントBiomniは、そのソースコードが公開されています。公式ドキュメントによるとはBiomniをフル環境で動かすにはUbuntu環境での10時間の環境構築が必要とされていますが
【AI for Science試行録】第2回 特殊な要件を満たす文献セットの取得
Science Aidの鈴木です。AI for Science試行録の第2回は、ユーザーの特殊な要求に対してBiomniとFuturehouseがどのように処理を行うかを観察してみました。 AI for Scienceタスク 特殊な要件を満たす文献セットの取得 下記がエージェント
【AI for Science試行録】第1回：研究課題の探索
Science Aidの鈴木です。隔週でAI for science情報を共有していこうと思ってます。 今回は、難しいタスクだとは思いつつ、研究課題を考える材料として、AIエージェントによる文献調査能力とアイデア提案能力を使ってみました。 AI for Scienceタスク 「酸
2025年BioHackathon国内版参加報告 by suzuki
先日、DBCLS（ライフサイエンス統合データベースセンター）主催の「2025年BioHackathon国内版」に参加しました。本記事はその参加報告です。 DBCLS は、2007年からライフサイエンスデータの利活用を目指したデータベース開発を行っている機関です。特に知識グラフを活
fukuリサーチャーの鈴木貴之です。本日は、文献からの遺伝子名認識と抽出についての調査結果を紹介します。 遺伝子名認識技術の重要性 遺伝子研究は日々進展しており、特に非モデル生物（研究が十分に進んでいない生物）に関するゲノム・遺伝子機能の理解は、今後の大きな発展が期待される分野で
fuku株式会社の鈴木貴之です。ライフサイエンス分野のデータ利活用促進を目指して研究を行っています。最近は特に論文内で表現される情報の再利用促進に興味を持っています。 論文の発行数は年々増えており、一部の研究者からは人間の手に負える出版量を超えているという意見も出てきています（例
こんにちは、fuku株式会社のリサーチャー鈴木貴之です。AIの勉強のため、初めて人工知能学会 (JSAI) に参加しました。これまでは主に生命科学の学会に出ることが多かったため、今回はとても新鮮な体験でした。さまざまな方々のAIに対する考え方や活用事例、開発・応用の研究に触れるこ
第3回 Science of Science研究会に参加した話
こんにちは、リサーチャーの鈴木貴之です。fuku株式会社にて研究活動を行っており、学生時代はバイオインフォマティクスを中心に研究していました。現在は、ライフサイエンス研究（特に論文）を対象とした研究に取り組もうとしているところです。そんな中で代表の山田からのお勧めにより、第３回の
fuku株式会社でインターンをしております、松澤と申します。普段は博士課程学生として、「LLMを用いたバイオインフォマティクス解析環境の自動構築」というテーマで研究を行っています。 今回は、AIを用いたWebアプリケーション開発サービスのbolt.newを利用した感想を記したいと