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Elsevier
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Optimize chemicals and materials R&D with Elsevier data and tools

信頼できるエビデンスと専門知識に基づくAIワークスペース、データセット、ツールを活用し、重要な洞察を得て新たな関連性を発見できます。エルゼビアのデータソリューションとサービスは、これらの洞察を組織全体の研究開発に活用できるよう支援します。

Female engineer in safety vest and hardhat
  • Reaxysはデータ統合を自動化し、研究者が分析とより確かな意思決定に集中できるようにします。

    Colin Sambrook Smith

    Sygnature Discovery, Director of Computational Sciences and Informatics

  • LeapSpaceは関連論文を抽出し、従来なら45~50分かかっていた作業を数秒に短縮しました。

    Technology Partnerships Manager

    Leading Chemicals Provider

  • LeapSpaceの回答は非常に構造化されており、信頼度や根拠リンク、関連性の順位付けが特に有用です。

    Operations Head

    Top 5 Energy Company

  • 新製品の開発は、全文情報へのアクセスが不可欠です。全文がなければ、競合他社と同等の製品になってしまい、競争優位性を得ることはできません。

    Product Engineering Director

    Technology Company

AI-powered R&D solutions for chemicals and materials

 How does LeapSpace support the needs of corporate innovation?

エルゼビアはエンドツーエンドのリスク管理を通じて、イノベーションの市場投入を加速します。研究プラットフォーム、化学データベース、キュレーションされたデータセット、分析・予測ツール、そして研究レベルのAIワークスペースであるLeapSpaceを提供し、主要な研究ワークフローを安全な環境で統合します。

  • 複雑な科学的課題を探究する

  • エビデンスと視点を比較する

  • 自社ドキュメントをアップロードして分析する

  • 共同研究者や専門家を特定する

Mapping the landscape and exploring freedom to operate — Is our idea worth exploring?

エルゼビアのソリューションにより、特許データの分析、研究環境の把握、ギャップの特定が可能です。

先行技術を評価し、技術的な経路を検討することで、アイデアの新規性や差別化の可能性を判断できます。

また、構造化されたデータセットを外部ツールやアプリケーションに活用できます。

Technical feasibility — Is there a credible path from idea to reality?

エルゼビアのデータベースを活用することで、新材料や持続可能製品などの技術的実現可能性を検証できます。AIにより信頼性の高いエビデンスを統合し、単なる文献レビューを超えたビジネスケース構築を支援します。

実験条件や性能データを参照し、最も有望なアイデアを特定できます。

エルゼビアの化学データには以下が含まれます:

  • 1億2500万件の文書

  • 4900万件の特許

  • 3億5300万件の物質

  • 7200万件の反応

  • 5100万件の生物活性

Development and scale-up — Can we deliver this reliably, at scale and at the right cost?

エルゼビアは製造プロセスやエンジニアリングデータに関する包括的な情報を提供し、研究から生産への移行を支援します。180以上のエンジニアリング出版社のコンテンツに加え、設計やシミュレーションに必要な材料特性データを提供します。

Sustainable innovation in chemicals — How do we drive a competitive edge?

エルゼビアは高品質な科学文献、材料および特性データ、プロセスエンジニアリングの知見、AI駆動ワークフローを結びつけ、より迅速で確かな持続可能イノベーションを支援します。より環境負荷の低い代替材料の特定、物性評価、プロセス最適化に加え、研究から生産への移行を支援します。さらに、大量の文献とデータから洞察を統合し、競争優位の確立に貢献します。

How can Elsevier support chemicals and materials innovation at your organization?

Diverse team reviewing data