本研究では、網羅的に知識横断的な解決策を生成する手法SELLMを提案しました（図１）。SELLMは、知識や技術を網羅するリストから、「専門家」の網羅的なリストを作成することで解決策を生成します。具体的には、リストの知識を１つずつ取り出して、その知識に関する専門家としてLLMに振る舞うよう、テキストベースで指示します。「専門家」LLMのそれぞれから解決策を提案させることで、他分野の目線から考えた、さまざまな解決策を生成させることが可能になります。網羅的なリストとして、国際特許分類（IPC）や周期表（元素のリスト）などが利用可能です。例えば、IPCは古今東西の既存技術を網羅しており、多様...

本研究では、予測AIの適用範囲を定義する信頼度を自動的に調整するフレームワークであるDyRAMO（Dynamic Reliability Adjustment for Multi-objective Optimization）を開発しました。DyRAMOによる信頼度の調整は、①信頼度の設定、②分子設計、③設定された信頼度の高さと分子設計の結果の評価、を通して行われます（図２）。Step 1：使用する予測AIそれぞれにおいて、信頼度を設定し、それに基づき適用範囲を定義します。ここで、本検証での信頼度は、予測する分子と教師データに含まれる分子との構造的な...