MushMapの特徴
手書き文化を尊重しつつ、AIによる実験管理効率化を実現
マインドマップ自動生成
手書き実験データをAIで解析し、構造化されたマインドマップを自動生成。実験の全体像を視覚的に把握できます。
AI改善提案
既存の実験データに基づき、次回の最適な実験パラメータをAIが提案。実験効率を大幅に向上させます。
ノード別結果管理
各実験パラメータの測定結果を個別に管理。実験の詳細な追跡と分析が可能になります。
チーム共有機能
複数メンバーでの共同実験管理を実現。実験データの共有とコラボレーションを効率化します。
導入前後の変化
導入前
- 手書きデータの手動整理に時間がかかる
- 実験パラメータの最適化が経験頼み
- データの共有と管理が煩雑
- 実験結果の分析に手間がかかる
導入後
- AIによる自動データ構造化
- データ駆動型の最適化提案
- クラウドベースのデータ共有
- 自動生成レポートによる効率化
MushMap 活用シーンのご提案
様々な研究・開発現場で、実験管理の効率化を実現
「パラメータ最適化」の自動化：材料研究
合金組成や熱処理条件など、複数のパラメータを組み合わせた実験設計において、AIが次回の最適条件を提案。
活用イメージ：
既存の実験データを学習し、成功確率の高い次の実験条件を提案。
メリット：
試行錯誤的な実験から脱却し、効率的な研究開発を実現。
「実験計画立案」の効率化：品質管理
製品品質試験において、どのパラメータを重点的に測定すべきかをAIが判断し、効率的な試験計画を立案。
活用イメージ：
過去の不良発生データから、リスクの高いパラメータを優先的に測定。
メリット：
限られたリソースで最大の品質管理効果を発揮。
「知識継承」の仕組み化：教育研究
学生実験や新人研修において、実験手順と結果を構造化して蓄積し、効率的な知識共有を実現。
活用イメージ：
実験ごとにマインドマップが作成され、後続の実験に活用。
メリット：
暗黙知の形式知化により、効率的な技術継承が可能。
よくある質問
実験管理に関するご質問にお答えします
はい、可能です。手書きノートや既存のデジタルデータをアップロードいただければ、AIが自動でマインドマップに変換します。
材料科学、化学、生物学、薬学、食品科学など、幅広い実験分野に対応しています。専門的な用語やパラメータも学習可能です。
高精度なAI認識技術により、文字認識率99%以上を実現しています。複雑な数式や化学式も正確にデジタル化します。
基本機能はオフラインでもご利用いただけますが、AI解析機能をご利用の場合はインターネット接続が必要です。