研究知を活かす社会の実現に向けて取り組む、Knowledge Techカンパニーesse-sense（エッセンス）は、2025年9月18日、23.5万人のオリジナル研究者データベースとAIを多層的に活用した探索システム「ANSWER」の提供を開始したと発表した。これにより、研究者探索にかかる時間コストを99.7％削減できるとしている。

従来、先端的な知見を持つ研究者の探索は、博士課程修了などの学術的な知見を必要とする専門的な作業だった。KOL identification & mappingを元に算出されるあるテーマにおける適切な研究者を1人見つけ出すのにかかる時間コストは60時間なのだという。様々なデジタルツールによって検索にかかる時間コストが分単位秒単位へと削減される現代において、約2週間という時間は耐え難いほどに多大な時間コストといえる。

結果、新規事業創出のテーマ探索、R&D戦略推進のパートナー探索、投資戦略実行のための領域開発などの際に行われる研究者探索は、友人・知人・同僚づてか著名人、もしくは分野外の研究者への無理な依頼という経路をたどるか、もしくはそもそも断念しプロセスから外されるかのいずれかだった。

また近年、ディープテック・スタートアップへの注目が高まる中で、大学にある研究者の知が新たな経済の源泉・イノベーションの源泉となる認識が高まってきている。

こうした状況を打破するにあたり、エッセンスは、同時に近年爆発的な速度で発展する生成AIの力を用いることで解消できると捉えた。

同社が開発した「ANSWER」は、同社が構築した、国内の大学所属研究者を中心とした23.5万人のオリジナルデータベースと多層的なAI活用による研究者探索システムによって、スムーズな事業創出支援、R&D戦略支援、投資戦略支援に向けた研究者探索を支援するサービスだ。

生成AIを用いた検索処理によって、専門用語・学術用語を知らなくても研究者・専門家とその研究テーマ・研究内容の探索をスピーディーに実行が可能で、従来の探索活動の99.97％の時間コストを削減できる。

また、生成AIによる検索アシスタント機能によって「レコメンド文章」による解説、「検索キーワード候補生成」による検索ワードの置き換えを半自動化し、学術的な専門知識を必要としないUIUXを実現している。

生成AIによる集約処理によって研究者1人に対して1つの「研究テーマ」と約10,000文字の「解説レポート」を作成し、検索から内容理解までを一気通貫で実現し、探索後の読み解き時間を99.99％削減する。

従来実現しなかったスピーディーな研究者・専門家・有識者の探索を、一元管理されたデータベースと、生成AIをフル活用した検索システム、アシスタント機能、研究テーマ・研究内容解説によって実現。民間企業が直面する、新規事業創出のテーマ探索、R&D戦略推進のパートナー探索、投資戦略実行のための領域開発の困難さを、旧来型の人手と時間をかけるスタイルから情報力に支えられた効率的で効果的なスタイルへと一新している。

同社は、構築した仕組みを自社のみで利用するのではなく、広く民間企業・組織へのサービス提供を通じて、研究知というすでにある力をよりうまく活かせる社会の実現に貢献することを目指すとしている。

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