NGK與Laboro.AI成功利用生成式AI開發大規模模擬軟體
NGK與Laboro.AI共同建構了利用生成式AI開發大規模模擬軟體的方法。該方法將開發者的編程負擔減輕至三分之一，並將應用於NGK的結晶形態預測軟體中。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月10日 00:30
- 🔍 收集: 2026年4月11日 00:30（發表後24小時0分鐘）
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月20日 00:13（收集後215小時42分鐘）
日本礙子株式會社（社長：小林茂，總部：愛知縣名古屋市，以下簡稱 NGK）與 Laboro.AI 株式會社（代表董事CEO：椎橋徹夫，代表董事COO兼CTO：藤原弘將，總部：東京都中央區，以下簡稱 Laboro.AI）共同建構了利用生成式AI開發大規模科學技術計算模擬軟體的方法。NGK將把此成果應用於「有機化合物結晶探索服務」中的結晶形態預測軟體開發。
## 關於專案
本專案旨在將NGK在紅外線照射（※1）及結晶析出（※2）方面的理論與實驗知識，與Laboro.AI在AI技術導入方面的專業技術相結合，以更準確、高效地推進製造業中至關重要的模擬技術開發。
在NGK提供的有機化合物結晶探索服務中，目標是即使是相同的化合物成分，也能透過不同的析出條件，製造出不同的結晶結構。結晶結構的差異會影響溶解性、穩定性、成型性等，因此特別在製藥等領域是重要的考量因素。另一方面，為了獲得各種結晶形態，必須探討溫度、濃度、紅外線照射條件等多種參數的組合。由於僅靠實驗難以進行全面驗證，因此期望能利用模擬的事前預測來縮小條件範圍。
為因應這些挑戰，NGK與Laboro.AI致力於開發將紅外線照射及結晶析出相關的物理化學定律以數學公式呈現，並進行大規模數值計算的模擬軟體。過去，這類軟體開發主要依賴人工實作與驗證，存在程式錯誤風險及開發週期過長等問題。
在本次驗證中，我們評估了透過將數學公式、條件和限制以人類可理解的格式文件化，並將其輸入生成式AI，是否能夠正確生成大規模數值計算程式。結果證實，只要適當提供「應遵守的開發規則」和「作為範本的基礎程式碼」，生成式AI就能夠生成準確的程式，而不會擅自簡化或誤解。同時，我們也預期通用型程式碼編寫代理（※3）將能承擔大部分的程式實作工作，從而將人力負擔大幅減輕至傳統的三分之一左右。這使得開發人員能夠更專注於理論與數學公式的探討、結果解釋等核心技術研究。
[本次開發・驗證的模擬軟體架構]
NGK透過將本次驗證的生成式AI程式生成方法應用於結晶形態預測軟體的開發，將能根據客戶需求迅速擴充功能，服務產品
## 關於專案
本專案旨在將NGK在紅外線照射（※1）及結晶析出（※2）方面的理論與實驗知識，與Laboro.AI在AI技術導入方面的專業技術相結合，以更準確、高效地推進製造業中至關重要的模擬技術開發。
在NGK提供的有機化合物結晶探索服務中，目標是即使是相同的化合物成分，也能透過不同的析出條件，製造出不同的結晶結構。結晶結構的差異會影響溶解性、穩定性、成型性等，因此特別在製藥等領域是重要的考量因素。另一方面，為了獲得各種結晶形態，必須探討溫度、濃度、紅外線照射條件等多種參數的組合。由於僅靠實驗難以進行全面驗證，因此期望能利用模擬的事前預測來縮小條件範圍。
為因應這些挑戰，NGK與Laboro.AI致力於開發將紅外線照射及結晶析出相關的物理化學定律以數學公式呈現，並進行大規模數值計算的模擬軟體。過去，這類軟體開發主要依賴人工實作與驗證，存在程式錯誤風險及開發週期過長等問題。
在本次驗證中，我們評估了透過將數學公式、條件和限制以人類可理解的格式文件化，並將其輸入生成式AI，是否能夠正確生成大規模數值計算程式。結果證實，只要適當提供「應遵守的開發規則」和「作為範本的基礎程式碼」，生成式AI就能夠生成準確的程式，而不會擅自簡化或誤解。同時，我們也預期通用型程式碼編寫代理（※3）將能承擔大部分的程式實作工作，從而將人力負擔大幅減輕至傳統的三分之一左右。這使得開發人員能夠更專注於理論與數學公式的探討、結果解釋等核心技術研究。
[本次開發・驗證的模擬軟體架構]
NGK透過將本次驗證的生成式AI程式生成方法應用於結晶形態預測軟體的開發，將能根據客戶需求迅速擴充功能，服務產品