導入事例 CASE STUDY

阪神化成工業という会社は、医療用のプラスチック容器等を開発・製造・販売している会社で、富山に本社があります。容器の製造は基本的には受注製造のものがほとんどで、毎回試行錯誤しながら工夫を重ね、お客様に納めています。
わたしはそのなかで、再生医療事業部というところに所属していまして、チームのメインは沖縄にラボを持っており、メンバーはそこで、実験・研究開発を行っています。

そうですね。わたしたちは、次世代培養を目指す「NexCulture」というプラットフォームを開発しています。
「NexCulture」は、再生医療に伴う細胞の培養を行う研究者に向けたものなのですが、
・AIによる細胞画像の解析（システム）
・リモート培養（細胞培養装置）
・培養条件レコメンド付きECサイト（WEBサービス）
などの機能を備えています。再生医療の現場で必要となる細胞培養の効率を上げ、再生医療という分野の早期普及に向けて取り組んでいます。

一番は、何から手を付けたらいいかわからないということでした。今も継続して利用しているのですが、まず、レンタルサーバを借りて「NexCulture」の開発に着手しました。その後、サービスとしてお客様にご提供するとなった場合に、サービスの質の担保という面では、もっと堅牢なインフラ環境を整える必要がありました。ですが、インフラ環境をどう作っていけばよいかが分からず、手探りの状態でした。

はい。最初の時点は、まずは自分たちの課題を知るところからでした。チームを導いてくれるような、ディレクションするための要員もいなくて、わたしのほうでパートナーさんを探して、クラウドサービスである、AWSや、Google、Azureなどを調べていきました。
「NexCulture」の開発を手伝ってもらっている会社さんがいるのですが、その会社さんとも相談しながら、最終的にAWSを使うことに決めた、という経緯があります。

そうですね、コストとスピード感、レスポンスが良かったことです。
「NexCulture」の開発を手伝ってもらっている会社さんと相談しながら、インフラ部分はAWSを使うことに決めたのですが、AWSの構成をどうするかや、どの会社さんがいいかについては決まっていませんでした。複数の会社さんにお問い合わせをしていたんです。
その際に、自分たちのほうで、どの会社さんがいいかという選択をするほど目利きできなかった部分もありました。お問い合わせした会社さんから、ある程度絞ってきたなかで、御見積などのご対応をしてもらう中での、コスト面や、スピード感、レスポンスが良かったので、サンエムさんに決めさせていただきました。

そうですね、わたしたちは、ある意味ではほとんど分からない状態からお願いすることになったのですが、情報を整理して出していただけたのが助かりました。
構築のところは、御社のKさんがメインで対応してくれたのですが、Ｋさんがいろんなところに気を回してくれて、先ほどの開発担当の会社さんに聞くところと、うちに聞くところとを、バランスを取りながら切り分けていて、また他方で聞いた内容も情報共有しながら進めてくれて、とても助かっています。セキュリティやバックアップなど、事業展開として必要になってくる部分を厚くしていただきました。安心して進められています。

そうです。ただ、AWSの環境は作っていただいたのですが、まだ、実装は完了していないんです。これから、という部分があります。
たとえば、今後、AIモデルの数を増やしていかなきゃいけないと思っておりますが、そうするとAWSのインスタンスの数も増やすのかどうか？など、コスト的な面も含めて今後のアプローチを考えなければならない。AIモデルのほうで、一つのインスタスに複数のAIモデルを動かせるようにもできますが、それですと数の限界があります。ユーザの数やAIの数が増えてくると、切り替えをこなすのも難しい。今後を見越してどのように対応するのが良いか、検討しているところです。

そうですね、ある程度、その開発会社さんも含めて、お願いしたことを御社なりに解釈してもらえて、こちらが期待するような提案をしてもらえることが多々あります。
依頼内容の理解が深いのはとても助かっています。コスト的な面でもうちのことを考えてご提案をくださったりと、安心して相談できたところが大きいです。

直近では、年明けからお客様へのサービス提供が開始されます。開発はまだ継続していて、開発しながら実用で使ってもらいながら、という形で販売を開始していきます。
将来的には、装置のほうが、今は画像を撮影することしかできていないのですが、中に入っている培地を交換するなど、装置側での機能拡張も考えています。
システムのほうの機能追加ももっとしていきたい。今だと、品質の担保は細胞の数を数えているだけなのですが、AIモデルの改良により、細胞の品質がいいか悪いか、を判断できるようにしたい。そして、ひとつの基準に対して定量的な判断をできるようになれば、ある意味品質の担保に繋がるのではなどと考えております。
AIのモデルを増やしていき、品質に関わるところを拡充させていけば、ユーザー様のニーズにはまるのかなと考えております。サンエムさんに作ってもらった今の構築と環境を、今後どう活用していくかがあると思います。