非学習設定
外部API利用時は契約に基づく条件を確認
Rscript_解析.R
library(tidyverse)
df <- read.csv("public_data.csv")
model <- lm(value ~ group + time, data = df)
summary(model)図表ロードマップ
Figure 1 概要図Figure 2 UMAPFigure 3 HeatmapFigure 4 Methods
この図表は解析ロードマップの 3. 探索 / UMAP に対応します。
AI for Science 実装基盤
LaboPipe Research Agent Pack
研究を、AIにつなぐ。判断と根拠は、研究者の手元に。
LaboPipeは、学術論文、公共データ、解析コード、解析条件・結果ログを安全にAIへ接続し、研究者が確認・実行・記録しながらAI活用を検証する研究AI基盤です。SPReAD、科研費、AMED、JST、NEDO等の研究費申請に向けたAI活用計画と経費妥当性の整理まで支援します。
LaboPipeは研究代行・論文代筆サービスではありません。AIが提示した候補の採否判断と結果解釈は、必ず研究者が行います。
根拠付き応答
出典・バージョン・解析条件を追跡
再現性ログ
実行条件、出力、エラー、再実行手順を記録
情報・アイデアの秘匿性
相談段階でも投入除外とマスキングを確認
権利帰属
研究成果・IPは研究者と所属機関に帰属
最終判断は研究者
AIは候補を示し、採否判断は研究者が行う
研究現場の3つの壁
「AIを研究に使いたい」を阻むのは、AIそのものよりも実装・計画・ガバナンスです。
研究者が止まりやすいのは、AIの使い方そのものだけではありません。どの研究工程にAIを入れるのか、経費としてどう説明するのか、機微情報と権利帰属をどう守るのかまで、研究計画として説明できる必要があります。
専門外の準備に時間を奪われるほど、本来の問いに向き合う時間が減ります。LaboPipeは、その準備を研究計画として説明できる形に整えます。
LaboPipeの定義
解析代行ではなく、研究者が自律的に回せるAI研究基盤です。
LaboPipeが行うのは、AI利用環境の構築、研究情報の接続、Rコマンド候補やエラー診断、図表説明・解析方法メモの作成補助、評価ログの整理です。研究仮説の価値判断、解析結果の採否、論文の最終記述、研究成果の責任は研究者に残ります。
基本スタンス研究者の主体性を最優先に、出所・根拠・判断理由を記録します。
対応すること
- AIワークスペース設定環境
- 学術論文・公共データ・CSV・解析コードの接続整理
- Rscript / Rmdテンプレート
- Rコマンド候補生成
- エラー診断・再実行ログ
- 図表説明、結果要約、論文構成案の作成補助
- 解析方法メモ: 使用ツール、バージョン、条件の整理
- AI出力評価レポート
対応しないこと
- 研究仮説そのものの創作
- 解析結果の正しさのシステム保証
- 論文・申請書の代筆
- e-Rad等の代理提出
- フルスクラッチの商用アプリ開発
- 個人情報・未公開知財の無加工投入
研究者の反復サイクル
情報整理、仮説構築、検証・評価を、小さな反復ループにします。
研究は、情報を整え、仮説を立て、検証して評価する反復です。LaboPipeはこの反復をAIで置き換えるのではなく、各段階で「次に何を確認すべきか」を提示し、研究者の判断をログとして残します。
研究者の主体的な問いと判断
情報整理
仮説構築
検証・評価
記録・再現
解析意図の入力
Human
研究者が目的、比較条件、QC条件、解像度、採用条件を入力する
手順候補の生成
AI
Rscript、必要パッケージ、確認ポイント、想定エラーを提示する
実行
Human
研究者がRStudio Terminal / Rコンソールで実コードを実行する
修正案の提示
AI
エラーログや外れ値を読み込み、修正案と再実行コードを提示する
記録
Human + AI
採否判断、採用条件、失敗例、図表フォーマットを評価ログへ蓄積する
専門知識が不足して「次に何を確認すべきか」で止まる状態を減らし、確認・実行・記録のループを研究室に残します。
Research Workspace
1つの万能AIではなく、役割特化型エージェントで認知負荷を下げます。
論文、公共データ、CSV、解析コード、解析条件・結果ログ、図表・投稿先フォーマット要件を、出所と判断理由が追える形で接続します。
データ取込・出所管理
公共データ、論文、CSV、解析対象データを入力単位に分け、出所、バージョン、サンプル情報を追跡します。
文献・根拠レビュー
関連論文や既存知見を横断検索し、根拠付きで応答します。出典不明の断言を避け、参照元を確認できる形で提示します。
解析コマンド生成
研究目的を解釈し、RStudio Terminal / Rコンソールで研究者が確認・実行できるRscriptやRコマンド候補へ変換します。
エラー診断・再実行支援
複雑なRログから依存関係、パッケージ不足、メモリ不足、外れ値を切り分け、修正候補と再実行手順を提示します。
図表・Methods支援
UMAP、Heatmap、Dot plot等の図表説明、結果要約、論文構成案、解析方法メモを作成補助します。執筆代行ではありません。
評価ログ・ガバナンス
AI出力の採否、判断理由、失敗例、再実行条件、非学習設定、アクセス権限を記録し、再現性と説明責任を支えます。
解析ワークフロー事例
公共データから知見を抽出する流れを、研究者が追える形にします。
研究費申請やPoCでは、AIを使うという宣言だけでは不十分です。どのデータを、どの手順で、どの図表・ログ・評価に接続するかを示す必要があります。
取得
公開DB、SRA、GEO、論文、CSVなどを取得し、出所、バージョン、サンプル情報を記録します。
前処理
QC、低品質データ除外、バッチ補正、IDマッピングを行い、必要に応じて対応表を整理します。
探索
クラスタリング、マーカー解析、UMAP、Heatmap、Dot plotを図表化し、解析条件と解像度をログ化します。
解釈
関連論文、細胞アノテーション、既存知見と照合し、根拠と不確実性を併記します。
拡張
擬似時間解析、空間統合などを必要に応じて任意検証し、対象データや拡張範囲は個別に設計します。
成果化
図表説明、解析方法メモ、評価ログ、再現性ログ、共有可能なノウハウ資料へ整理します。
公開データPoC例: GSE173706
公開済みのヒト乾癬皮膚データをモデルに、比較条件と図表化の流れを検証します。
例: 公開データを用いたPoCでは、乾癬患者の病変部・非病変部の線維芽細胞クラスターを比較する、といった解析意図を研究者が入力し、AIがRコマンド候補、QC条件、確認ポイント、図表説明、再現性ログを提示します。
- Source
- NCBI GEO公開データ
- Tissue/Disease
- Human Psoriasis Skin
- Sample Size
- N = 33
- Data
- single-cell、spatial sequencing、processed data、SRA raw dataを含む
標準6か月PoC
研究期間内に、AI活用の実践知まで残す標準6か月PoC。
審査者は「期間内に何が終わるか」を見ます。LaboPipeは、初期検証、中間PoC、最終評価を区切り、解析の成功例だけでなく失敗例や再実行条件も研究成果として残します。
導入・設計
- 研究テーマ、使用データ、解析意図の整理
- AI利用設計
- データ棚卸し
- 非学習設定、アクセス権限、投入除外条件の確認
AI利用設計書 / データ棚卸しメモ / ガバナンス設定メモ
初期解析・接続
- 論文・公共データ・CSV・解析コードの接続
- Rscript / Rmdテンプレートの準備
- 初期図表のロードマップ位置づけ
初期Rscript / Rmdテンプレート / 解析条件ログ
中間PoC
- 初期エージェント試作
- 出力の有用性、誤出力傾向、再実行条件の検証
- 研究者による採否判断ログの記録
中間PoCレポート / AI出力評価ログ
プロンプト化・手順化
- 自然言語の解析意図からR手順候補を生成するテンプレート作成
- エラー診断と再実行手順のパターン化
解析意図テンプレート / 再実行手順メモ
検証・改善
- 研究者または解析経験者による結果・操作性評価
- 図表フォーマット、投稿先要件、Methods記載情報の確認
- 正確性、信頼性、公正性の観点で評価
操作性評価メモ / 図表・Methods支援メモ
最終評価・成果化
- エージェント改善
- 再現性ログ確認
- AI活用の成功・失敗パターン抽出
- 当該分野におけるAI適用可能性の整理
最終PoCレポート / AI活用ノウハウ共有資料 / 再現性ログ / 図表説明・解析方法メモ
Academic Integrityとデータガバナンス
AIを使うほど、判断・根拠・ログを明示する設計が不可欠です。
LaboPipeは、研究者の主体性、情報・アイデアの秘匿性、権利帰属、再現性を守るため、AIができることと研究者が判断することを明確に分離します。
研究者の最終判断
AIは候補を提示します。採用理由、却下理由、結果解釈は研究者が残します。
根拠付き応答
関連論文、データ出所、解析条件、参照バージョンを確認できる形で提示します。
再現性ログ
プロンプト、Rscript、実行条件、出力、エラー、再実行手順をデジタル研究ノート化します。
正確性・信頼性・公正性
誤出力や過剰解釈の過程も記録し、価値ある知見として共有可能にします。
非学習設定
外部API利用時は、契約に基づく非学習条件を確認します。
情報・アイデアの秘匿性
無料相談の段階でも、研究テーマ、未公開アイデア、申請内容の秘匿性を守ります。
権利帰属
研究成果・IPは研究者および所属機関に帰属します。
公開データ中心
個人情報・未公開知財は原則として無加工投入せず、公開データやマスキング済み情報をモデルとして検証します。
研究費申請サポート
申請書に書けるAI活用計画まで、相談段階で整理します。
「自分の研究データでAIがどう使えるか」「申請書にどう書けばよいか」「経費としてどう説明するか」を、オンラインで具体化します。無料相談でも、情報・アイデアの秘匿性はお約束します。
無料ヒアリング
30から60分のオンライン面談で、研究テーマ、使用データ、AIで高度化したい工程、申請予定の研究費を整理します。
AI活用計画の構造化
ヒアリング内容をもとに、AIを入れる工程、標準6か月PoCの到達目標、データ管理、評価方法を構造化します。機微情報は事前にマスキングします。
申請書・経費計画の整理
AI活用パート、DMPのたたき台、経費記載案、必要性説明の骨子をご提案します。採択保証ではありません。
推奨費目名
LaboPipe Research Agent Pack 6か月利用料（研究AI基盤利用・解析ワークフロー構築支援・評価ログ整理を含む）
必要性説明の骨子
本経費は、AI for Science PoCを研究期間内に実施するためのソフトウェア利用環境、API利用枠、研究データ接続、解析ワークフロー構築支援、評価ログ整理に係る必須費用である。
料金
研究の複雑度と研究費枠に合わせた、標準6か月プラン。
上記は標準6か月PoCの目安です。研究費の要件、対象データ、空間統合等の拡張余地、成果物範囲に合わせて個別にお見積りします。
Light
240万円 / 6か月AI利活用の入口を作るプラン。
- データ1系統
- エージェント2種
- 文献・既存知見・解析条件ログの整理
- AI活用計画の初期PoC
Standard
360万円 / 6か月文献と研究データの両方を接続し、本格的なPoCと評価レポート作成までをカバーします。
- データ2から3系統
- エージェント4種
- 研究AIワークスペース構築
- 中間PoCレポート
- 最終PoCレポート
- AI活用ノウハウ共有資料
Full
480万円 / 6か月複数データの横断解析や簡易ツール連携まで含む高度案件向けプラン。
- データ3から5系統
- エージェント5種以上
- 複数データ横断
- GitHub / Google Drive等の簡易連携
- 高度な評価ログ整理
FAQ
よくある質問
研究者、URA、事務担当者が事前に確認しやすい論点を整理しました。
LaboPipeは解析や論文作成を代行するサービスですか？
いいえ。LaboPipeは研究者が確認・実行・記録するための研究AI基盤です。AIは候補を提示しますが、解析結果の採否判断、結果解釈、論文の最終記述は研究者が行います。
未公開データや個人情報をAIに入れる必要がありますか？
原則として、個人情報・未公開知財は無加工で投入しません。公開データ、マスキング済み情報、投入除外条件を確認したうえでPoCを設計します。外部API利用時は、契約に基づく非学習条件を確認します。
GEOやscRNAだけが対象ですか？
いいえ。GEOは事例の1つです。公共データ、bulkデータ、CSV、論文PDF、解析コード、空間トランスクリプトーム等、研究内容に応じて接続範囲を設計します。
研究費申請ではどのように経費化できますか？
人件費や代行費ではなく、研究AI基盤利用、API利用枠、研究データ接続、解析ワークフロー構築支援、評価ログ整理として整理します。申請先のルールに合わせて、費目名と必要性説明の骨子を作成します。
無料ヒアリングでは何が得られますか？
研究テーマ、使用データ、AIで高度化したい工程を整理し、AI活用計画、標準6か月PoCの到達目標、DMPのたたき台、経費記載案を具体化します。採択保証ではありません。
RStudioでの実行は誰が行いますか？
研究者がRStudio Terminal / Rコンソールで確認・実行します。LaboPipeはRscript、必要パッケージ、確認ポイント、エラー修正案を提示します。
研究成果やIPは誰に帰属しますか？
研究成果・IPは研究者および所属機関に帰属します。LaboPipeは基盤提供、接続整理、ログ整理、技術伴走を行います。
無料ヒアリングCTA
まずは、無料でAI活用計画を整理しませんか？
「自分の研究データでAIがどう使えるか」「申請書にどう書けばよいか」「経費としてどう説明すればよいか」を、30から60分で整理します。無料相談でも、情報・アイデアの秘匿性はお約束します。
相談前に機微情報を送る必要はありません。研究テーマや未公開アイデアは、必要に応じてマスキングまたは投入除外して進めます。
申請書ドラフトは研究計画整理の支援であり、補助金・研究費の採択保証ではありません。最終確認と提出は研究代表者の責任において行っていただきます。