研Q · For Enterprise
1行の課題文から、 数分で相談すべき研究者を見つけ出す。
企業の課題に、最適な研究者を。1行の課題文から、AIが候補をリストアップ。産学連携の「探せない」を、研Qが解きほぐします。
幅広い業界の大手企業が PoC 導入中
Challenge
産学連携が進まない、本当の理由。
国内の研究知見のうち、企業活動に活用される機会はごくわずか——。優れた知見と、企業の課題は、出会えないまま離れています。その隔たりを生むのは、たった三つの「壁」です。
探せない
数十万人規模の研究者から、自社の課題に合う一人を見つける術がない。検索しように、どんな言葉で探せばよいかも分からない。
判断できない
専門外の研究領域を前に、誰が本当に適任なのかを判断できない。論文を読み解く時間も、専門知識も足りない。
つながれない
接点も紹介ルートもなく、最初の一歩を踏み出せない。問い合わせ方すら分からず、検討が止まってしまう。
The Shift
探索の壁を、AIで取り除く。
研Qは、人脈と勘に頼っていた研究者探しを、根拠あるプロセスへと置き換えます。
Before — 従来の研究者探し
人脈頼みで、数週間〜数ヶ月。
- 知人やOB・OGをたどる属人的な探索
- 候補は限られ、最適とは言い切れない
- なぜその人なのか、根拠が曖昧なまま
- 専門外で適性の評価ができない
After — 研Qで解決
1行の課題文から、わずか数分。
- 自然言語で書くだけ、AIが論点を整理
- DB全体から最適な約10名を網羅的に抽出
- マッチ理由を、根拠とともに自動生成
- 参考論文つきで、その場で適性を確認
How it works
1行の課題文から、数分で候補リストへ。
専門知識も、特別な準備もいりません。3つのステップだけで、最適な研究者にたどり着きます。
Step 01 · Input
課題を入力する
自然言語で課題を書くだけ。AIアシストが論点を整理し、要件を言語化します。専門用語は必要ありません。
Step 02 · Match
AIがマッチングする
研究者データベースと独自のアルゴリズムが、課題に最適な研究者を解析。膨大な知見を横断的に探索します。
Step 03 · Result
候補リストを受け取る
マッチ理由と参考論文つきで、約10名の候補をリストアップ。誰に、なぜ会うべきかが一目で分かります。
Features
探せなかった研究者に、今日からつながる。
自然言語での課題入力
専門用語は不要。日々の言葉で課題を書くだけで、AIアシストが論点を磨き上げ、検索可能な要件へと変換します。
網羅的な研究者データベース
国内外の研究者・論文を横断的に探索。人脈の範囲を超えて、本当に最適な専門家を見落とすことなく見つけ出します。
マッチ理由の自動生成
なぜその研究者が最適なのか。課題との接点を、根拠とともに自動で言語化。社内での合意形成もスムーズに進みます。
参考論文の提示
各研究者の代表的な論文をその場で確認。専門外でも、実績と研究内容を踏まえて適性を見極められます。
Trust
探索から連携推進まで、一気通貫で。
研Qは、研究者を「見つける」だけで終わりません。最初の課題整理から、その先の連携推進まで伴走します。
PHASE 01
課題整理
AIアシストで、漠然とした課題を要件へと言語化。
→PHASE 02
研究者探索
DBから最適な候補を、理由と論文つきで抽出。
→PHASE 03
コンタクト
最初の接点づくりを支援。研究者に明確な意図・理由を伝える。
→PHASE 04
連携推進
相互理解に向けたワークショップを経て、産学連携を前へ。
幅広い業界の大手企業を中心に、PoC 導入が進行中。
PoC・導入が進む業種
国立・私立大学で、研Q と産学ワークショップの導入が始まっています。
FAQ
よくあるご質問。
Qどんな企業・部門が利用していますか？
Q専門知識がなくても使えますか？
Qどのような研究者が探索の対象ですか？
Qセキュリティや情報の取り扱いは？
Q導入までにどのくらいの期間がかかりますか？
Q既存の産学連携窓口との違いは？
Contact
貴社の課題に、
最適な研究者を。
まずはデモで、研Qの探索体験をご覧ください。実際の画面で、課題入力から候補リスト取得までの流れをご確認いただけます。
- 製品デモのご案内（オンライン可）
- 貴社の課題に沿った活用イメージのご提案
- 導入の進め方・体制についてのご相談