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コグニティブ検索・アナリティクスプラットフォーム Sienqua ES
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Sinequaは、ガートナー社の
2018年インサイト・エンジンのマジック・クアドラントで
リーダーに選ばれました

引用:https://go.sinequa.com/gartner-magic-quadrant-2018.html

複雑で膨大なデータから
価値ある情報抽出が求められる時代

製薬企業では、薬理学や薬剤、生物学、遺伝学、化学など科学的データや、統計解析、申請用の臨床試験データ、患者情報、患者の治療満足度に関するソーシャルメディア投稿情報など、多種多様で膨大な関連データが発生しています。これらには社内・社外データベースに格納される構造化データだけでなく、文書・画像・ビデオからの非構造化データも含まれます。しかし、このような多様性と複雑さが、データから価値ある情報や洞察を得る上で大きな課題となっています。

複雑性

製薬企業では様々な文書が用いられています。例えば、実験報告書、実験結果、臨床試験結果報告書、科学論文、特許出願書またE-メールでさえも文書として取り扱われることがあります。そして、これらの文書は通常、社内と社外両方のデータソースに由来しています。このように、製薬企業が保有する文書およびデータは、疾患、遺伝子、医薬品、作用機序(MOA)に関するものや、化学構造式、臨床試験の統計解析データなど内容・形式が多岐に渡っています。そのため、データの利活用は容易ではありません。

膨大なデータ量

製薬企業では、億単位の文書や数十億単位のデータレコードなど、いわゆる「ビッグデータ」が取り扱われています。膨大なデータに対する効率的な利活用が課題となっています。

コグニティブ検索・アナリティクスが
R&Dプロセス加速に貢献

コグニティブ検索・アナリティクスは、企業内に蓄積されたデータや社外のデータソースに対する統合検索により、必要な情報をタイムリーにアクセスできるようになり、情報に基づく迅速な意思決定を支援します。
企業が保有する知的財産から有意な情報を引き出せるだけでなく、重複した作業の排除が業務効率化にもつながり、最終的に医薬品の開発サイクルの短縮に貢献します。

コグニティブ検索・アナリティクスがR&Dプロセス加速に貢献

Sinequaは、構造化データ(例:数値)と
非構造化データ(例:文書、画像、音声)の
いずれに対しても検索可能な状態にし、検索により抽出された情報から価値を見出し、
企業の戦略立案などに活用できる “インフォメーションドリブン” を支援します。

Sinequa ES
コグニティブ検索・アナリティクスプラットフォーム

Sinequa ESは、Fortune Global 2000企業および政府機関向けのコグニティブ検索・アナリティクスプラットフォームです。 高度な自然言語処理(NLP)と機械学習アルゴリズムを使用して、構造化データと非構造化データから抽出された洞察を与えます。オンプレミス、クラウド、およびHadoopなど広範なデータソースへの接続は、企業活動全般を促進し、加速させます。

Sinequa ES コグニティブ検索・アナリティクスプラットフォーム

Sinequa ESポイント

1. 180種類以上の外部システム接続用コネクターが提供

様々なエンタープライズアプリケーションや、データレイク、DB、クラウドアプリケーションなどに対応したコネクターが提供されており、迅速な接続が可能

提要可能なコネクター例
  • Alfresco v5
  • Apache Hive
  • Amazon Redshift
  • Amazon Dynamo DB
  • Amazon S3
  • Blue Kiwi
  • Box
  • Dropbox
  • EMC Documentum
  • Facebook Crawler
  • Google
  • Hadoop FileSystem
  • Hadoop Map-Reduce
  • IBM
  • IDBS E-WorkBook Suite
  • LDAP
  • MapR
  • Microsoft OneDrive
  • Microsoft Sharepoint
  • SharePoint Online
  • Microstrategy
  • Open Text
  • Oracle
  • PTC Windchill
  • Salesforce
  • SAP
  • SAS
  • Teradata
  • Twitter Crawler
  • Veeva Vault
  • WordPress
  • Yammer

他多数

2. 高度な自然言語処理(NLP)

日本語を含む21種の言語にて、自然言語処理(NLP)および自然文検索が可能。加えて、統計解析、機械学習を組み合わせた技術によるコンテンツアナリティクスを実行。

3. 大規模なエンタープライズサーチプラットフォームに最適

数十万人規模のユーザーで利用でき、更に数億のドキュメント、数十億のデータベースレコードのハンドリングにも対応可能。

4. 洗練された検索結果画面・ビジュアライズインターフェース

Webブラウザー上でGoogleライクな検索窓にキーワードを入力し、複数のデータソースへ一括検索が可能。検索結果は洗練されたデザインでビジュアライズ。

Sinequa検索画面
Sinequa検索画面
特定キーワードによる検索ヒットリスト
特定キーワードによる検索ヒットリスト
ヒットした検索結果からビジュアライズ
ヒットした検索結果からビジュアライズ
ネットワーク
ネットワーク

製薬企業ユースケース
(SBA: Search Based Application)

Sinequa ESはのSBAは、製薬企業におけるR&D、臨床開発、規制関連業務など広範な業務に適用が可能です。以下は、グローバルの製薬企業におけるSinequa ES活用の一例です。

  • エキスパート・ネットワークの検索

    例)特定薬剤のドラッグリポジショニングプロジェクトで、関連する分子や作用機序のエキスパートを検索し、プロファイルの閲覧などが迅速に行えます。

  • R&Dインテリジェンス

    特定分野における知見を探索し、全ての文書・データを横断した言語レベルでの共起関係を分析します。通常のWeb検索では困難だった情報間の相関性特定に役立ちます。

  • 臨床試験における活用

    臨床試験では膨大な試験結果と統計解析データが生成しており、有用なデータの引き出しが非常に困難です。Sinequa ESは、一定の基準に基づいた精密な検索により臨床試験データの価値ある活用を可能にします。

製薬企業ユースケース(SBA: Search Based Application)

CTCは、各企業様のデータ活用に対する戦略や課題に応じて、
最適なアプリケーションをご提案いたします。

先ずはお問い合わせいただき、
お客様のデータ活用状況についてお聞かせください。

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