FRONTEO 醫學論文探索 AI 系統「KIBIT Amanogawa」獲 GeneNet 正式採用，旨在從產業廢棄物中探索抗老化成分
FRONTEO 宣布其醫學論文探索 AI 系統「KIBIT Amanogawa」已獲 GeneNet 正式引進。GeneNet 在利用地方政府補助金進行試用後，決定將該 AI 應用於與北海道大學的共同研究中，從食品製造過程產生的廢棄物及植物中尋找抗老化成分，大幅提升了研究效率並促進了「意外發現」。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月24日 01:00
- 🔍 收集: 2026年4月23日 16:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月23日 18:55（收集後2小時23分鐘）
株式會社 FRONTEO（總部：東京都港區，代表董事社長：守本 正宏，以下簡稱「FRONTEO」）宣布，在提供生物技術、奈米技術及再生醫療等領域研究試劑、儀器銷售及研究支援服務的株式會社 GeneNet（總部：福岡市東區，代表董事：明日山 康生）中，FRONTEO 的醫學論文探索 AI 系統「KIBIT Amanogawa」已正式投入使用。本案是利用地方政府補助金進行試用並最終促成正式引進的案例。
GeneNet 目前正與北海道大學合作，進行一項共同研究，旨在從食品製造過程中產生的產業廢棄物和植物中，尋找可用於化妝品和機能性食品且具有抗老化效果的成分。在此過程中，自 2025 年 12 月至 2026 年 2 月的三個月期間，GeneNet 利用福岡縣為實現脫碳社會而設立的「省能源新產品開發支援事業」補助金，試用了「KIBIT Amanogawa」。
由於該試用中的探索成果獲得高度評價，為了進一步推進對目標成分的研究，並以提高文獻調查效率和強化研究基盤為目的，GeneNet 決定正式引進「KIBIT Amanogawa」。
GeneNet 技術開發部研究課 主任 松木園 美穂 氏的評論：
「在多次聆聽 FRONTEO 的研討會後，我們期待 KIBIT Amanogawa 能從海量資訊中『發現新假設和新事物』，因此進行了試用。在試用中，我們致力於尋找能同時實現『保護地球環境』與『維持健康』的抗老化物質。雖然『抗老化』涉及的目標部位和項目非常廣泛，但我們最終針對多個目標獲得了相應的候選物質。非常感謝 FRONTEO 團隊提供的周到支持。今後我們將正式引進該系統，進行候選物質的精選及實證試驗。希望這項研究能為實現永續社會貢獻一份力量。」
FRONTEO 董事/CSO（首席科學官） 豐柴 博義的評論：
「KIBIT Amanogawa 透過獨特的自然語言處理技術，全面且無偏見地分析海量論文，並透過實現非連續性發現的方法，系統性地幫助研究人員遇見意想不到的發現（機緣巧合），從而獲得新構想。GeneNet 的案例是首次利用補助金試用本系統的案例。作為地方研究機構利用 AI 加速研究的模範，我們相信這將為未來的產學合作及研究數位轉型（DX）做出貢獻。我們很高興試用結果獲得認可並促成正式引進。」
關於 KIBIT Amanogawa：
「KIBIT Amanogawa」是一款採用 FRONTEO 原創自然語言處理算法的醫學論文探索 AI 系統，透過「非連續性發現」的新方法，發現論文中未記載的基因與疾病之間的關聯。它能從 PubMed 收錄的超過 3500 萬篇論文數據中，即時檢索、分析並呈現高度相關的資訊，使研究人員的論文探索與假設生成更加高效和高度化。它大幅減少了以往人工進行的海量工作，並透過全面且排除偏見的分析，促進新構想的發現。
關於 FRONTEO：
FRONTEO 是一家利用自主開發的自然語言處理引擎「KIBIT」提供數據分析服務的 AI 企業。
GeneNet 目前正與北海道大學合作，進行一項共同研究，旨在從食品製造過程中產生的產業廢棄物和植物中，尋找可用於化妝品和機能性食品且具有抗老化效果的成分。在此過程中，自 2025 年 12 月至 2026 年 2 月的三個月期間，GeneNet 利用福岡縣為實現脫碳社會而設立的「省能源新產品開發支援事業」補助金，試用了「KIBIT Amanogawa」。
由於該試用中的探索成果獲得高度評價，為了進一步推進對目標成分的研究，並以提高文獻調查效率和強化研究基盤為目的，GeneNet 決定正式引進「KIBIT Amanogawa」。
GeneNet 技術開發部研究課 主任 松木園 美穂 氏的評論：
「在多次聆聽 FRONTEO 的研討會後，我們期待 KIBIT Amanogawa 能從海量資訊中『發現新假設和新事物』，因此進行了試用。在試用中，我們致力於尋找能同時實現『保護地球環境』與『維持健康』的抗老化物質。雖然『抗老化』涉及的目標部位和項目非常廣泛，但我們最終針對多個目標獲得了相應的候選物質。非常感謝 FRONTEO 團隊提供的周到支持。今後我們將正式引進該系統，進行候選物質的精選及實證試驗。希望這項研究能為實現永續社會貢獻一份力量。」
FRONTEO 董事/CSO（首席科學官） 豐柴 博義的評論：
「KIBIT Amanogawa 透過獨特的自然語言處理技術，全面且無偏見地分析海量論文，並透過實現非連續性發現的方法，系統性地幫助研究人員遇見意想不到的發現（機緣巧合），從而獲得新構想。GeneNet 的案例是首次利用補助金試用本系統的案例。作為地方研究機構利用 AI 加速研究的模範，我們相信這將為未來的產學合作及研究數位轉型（DX）做出貢獻。我們很高興試用結果獲得認可並促成正式引進。」
關於 KIBIT Amanogawa：
「KIBIT Amanogawa」是一款採用 FRONTEO 原創自然語言處理算法的醫學論文探索 AI 系統，透過「非連續性發現」的新方法，發現論文中未記載的基因與疾病之間的關聯。它能從 PubMed 收錄的超過 3500 萬篇論文數據中，即時檢索、分析並呈現高度相關的資訊，使研究人員的論文探索與假設生成更加高效和高度化。它大幅減少了以往人工進行的海量工作，並透過全面且排除偏見的分析，促進新構想的發現。
關於 FRONTEO：
FRONTEO 是一家利用自主開發的自然語言處理引擎「KIBIT」提供數據分析服務的 AI 企業。