注目のスタートアップ企業：Katalyze AIによるバイオ製造データのトランスフォーメーション

Snowflakeのスタートアップスポットライトでは、スタートアップ企業の創業者を迎え、解決しようとしている問題、構築しているアプリ、スタートアップジャーニーから得た教訓についてインタビューします。本エディションでは、Katalyze AIの共同設立者兼CEOであるReza Farahaniをご紹介します。Katalyze AIがどのように非構造化バイオ製造ドキュメントを検索可能な構造化データに変換し、医薬品生産を最適化し市場投入までの時間を短縮したかをご紹介します。

あなたは誰ですか？

Katalyze AIの共同設立者兼CEOのReza Farahaniです。私は、エンジニアリング、AI、データサイエンスのコンサルティングに携わってきたシリアルアントレプレナーで、10年以上にわたってさまざまな業界やセクターの複雑なワークフローを最適化するためにAIと機械学習を適用してきました。 

創業者としてのインスピレーションは何ですか？

私は、AIがバイオ製造を再構築する可能性に突き動かされています。ライフサイエンス業界は、2070年という時代にふさわしいイノベーションを推進していますが、その手作業による断片化されたプロセスの中には、1950年代のままになっているものもあります。

最先端のAIと医薬品製造の厳しい業務実態のギャップを埋めることに、私はワクワクしています。私は、AIは最終的には救命製品をより利用しやすく、コスト効率の良いものにすることができる精密なツールだと考えています。

Katalyze AIを始めたきっかけは何ですか？

私のモチベーションは 救命治療を患者に提供できない 本当のボトルネックは 製造の非効率性にあると気付いたことです結核などの病気は今でも何百万人もの命を奪っています。これは治療法がないからではなく、非効率的で一貫性のない生産プロセスが原因です。私は、AIを使用して製造を変革し、効率的かつ一貫した大規模な治療法を生み出す機会を見出しました。

Katalyze AIのビジョンは、バイオマニュファクチャリングの可能性を最大限に引き出すことです。これには、原材料の変動性の最適化、文書化の自動化、生物製剤生産の拡大が含まれます。バイオファーマ製造では、単に成分を混ぜるだけではなく、20,000個以上の原子を持つ複雑な分子を正確な条件と規模で一貫して製造します。それこそが、Katalyze AIが構築する未来です。

バイオ医薬品の製造は複雑なプロセスです。取り組むべき具体的な課題をどのように特定しましたか？

私たちは、バイオ製造における隠れた最大のボトルネックの1つである、生産プロセスにおける構造化されたアクセス可能なデータの欠如をターゲットにしています。非構造化ドキュメントには、バッチレコード、逸脱レポート、品質ログなどが含まれます。そのため、意思決定が遅くなり、ヒューマンエラーが生じ、高度なアナリティクスをプロセス最適化に活用することがほぼ不可能になります。

私たちのチームは、課題を直接理解しています。一流のコンサルティング企業、大手製薬会社、データ企業、有名大学の専門家が、専門知識と業界知識を駆使して問題を解決します。そこで私たちは、AIを活用したドキュメントインテリジェンスプラットフォームであるDigityze AIを設計し、重要な製造データをデジタル化して構造化し、リアルタイムの検索性、自動レポート、高度なアナリティクスを実現することにしました。

Snowflakeネイティブアプリフレームワークは、業界の限界を押し広げるためにどのように役立ちますか？ 

Digityze AIをSnowflakeネイティブアプリとして構築することにより、シームレスで安全かつスケーラブルなドキュメントインテリジェンスをお客様のSnowflake環境内で直接実行できるようになり、データサイロ、セキュリティ懸念、統合摩擦が減少しました。

製薬会社は、遅い手動のデータ抽出プロセスに依存する代わりに、AIを活用したアナリティクスを迅速に検索し、適用し、規制ワークフローを自動化できるようになりました。 

これにより、エンドツーエンドのプロセスの可視化が実現し、バイオ製薬会社は生産タイムラインの短縮、無駄の削減、データドリブンな精度でのバッチ歩留まりの改善を実現できます。以前は大規模には不可能でした。

Snowflakeネイティブアプリフレームワークは、Katalyze AIの成長戦略にどのような影響を与えましたか？

SnowflakeのグローバルなGTMエクスポージャーはゲームチェンジャーです。バイオ医薬品の製造は、セキュリティ、コンプライアンス、運用の信頼性が妥協を許さない、非常に機密性が高く規制の厳しい業界です。Digityze AIをSnowflakeネイティブアプリとして展開することで、世界最大規模の製薬会社やバイオテクノロジーメーカーを含む、Snowflakeの10,000社以上の企業顧客に即座にアクセスできます。

これにより、当社の市場投入戦略は3つの点で一変しました。Snowflakeはすでにトップクラスの製薬会社に組み込まれているため、規制対象市場へのスムーズな拡大が可能になります。また、新規顧客を即座にオンボーディングできるため、エンタープライズグレードのスケーラビリティも即座に確保できます。また、Snowflakeのデータリーダーのネットワークにより、Snowflakeの既存の関係やGTMイニシアチブを通じて意思決定者に直接アクセスできます。 

Katalyze AIの成長に伴い、どのような教訓が得られましたか？

初期には、AIがバイオ製造の効率に与える影響（10週間で歩留まりが8%向上するなど）がすぐに採用を促進すると想定していました。しかし、大規模な製薬会社は、プロセス、厳格なコンプライアンス要件、複雑なステークホルダー環境が根付いています。

できれば、もっと早い段階で、SnowflakeやVeevaなどのプラットフォームとの連携、規制チームや品質管理チームとの連携、AIモデルの既存の運用ワークフローへのシームレスな適合など、業界エコシステムへの埋め込みに注力したいところです。このアプローチは、大規模な導入を促進する上ではるかに効果的であることが実証されています。

スタートアップ企業の経営について、最も価値のあるアドバイスは何ですか？

ボストンコンサルティンググループ（BCG）時代にメンターから受けたアドバイスの中で、「テクノロジーを構築しない - ミッションクリティカルな問題を解決せよ」

AIやデータサイエンスの熱気に包まれがちですが、結局のところ、緊急かつ高価値の問題点に対処しているかどうかで企業の導入は決まります。Katalyze AIにとっての問題点は、バイオマニュファクチャリングにおける非構造化データの非効率性であり、歩留まり、コンプライアンス、コストに直接影響します。私たちが開発するすべての特徴量は、技術的新規性だけでなく、生産成果に測定可能な影響を与える能力で評価されます。

AIは誰もが気にかけていることですが、創業者でありイノベーターであるあなたは、急速に変化するAIの展望をどのように見ていますか？ 

AIは、誇大広告のPoC（概念実証）から会社全体の事業化へと移行するという、重大な局面を迎えています。最もエキサイティングで価値のあるAI/MLイノベーションは、インサイトから自動化への移行、シームレスな企業統合の実現、説明責任と規制コンプライアンスの強化です。そのため、Snowflakeを土台とした開発が不可欠です。コンプライアンスに対応した安全なデータ環境内でAIインサイトを生成して適用し、データ移動の摩擦を排除できます。

最大の課題は、業界固有の専門知識のないAIへの過剰依存です。多くのAIスタートアップは、一般的な自動化に重点を置いていますが、バイオマニュファクチャリングでは、ドメイン知識はモデル自体と同じくらい重要です。そのため、Snowflakeのアプローチは、製薬会社に関する深い専門知識とAIドリブンな意思決定を組み合わせ、あらゆるインサイトを実用的なものにし、信頼性とコンプライアンスを確保しています。

バイオファーマにおけるAIの未来は、より良いデータに関するものだけでなく、生産効率、コスト、市場投入までの時間に直接影響するインテリジェントな自動化に関するものとなっています。それこそがKatalyze AIの構築です。

Katalyze AIがバイオマニュファクチャリングをどのように https://katalyzeai.com/ で変革しているかについては、をご覧ください。また、Snowflakeマーケットプレイスの Digityze AIアプリ をお試しいただくか、 Snowflake Builder Blog on Medium の技術的な詳細をご覧ください。Snowflakeは、Snowflakeで構築しているスタートアップ企業の目標達成をサポートしています。Powered by Snowflakeスタートアッププログラムをぜひご確認ください。