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What it solves

このプロジェクトは、学術研究が商業化の準備ができているかどうかを自動的に評価します。研究テーマに実行可能な商業的ポテンシャルがあるかどうかを判断するために、学術論文、特許データベース、および市場インテリジェンスから証拠を集める、手動で時間がかかるプロセスを置き換えます。

How it works

CrewAI フレームワークに基づいて構築されたこのシステムは、構造化されたパイプライン内で動作する6つの特化されたAIエージェントを採用しています。

1. Evidence Gathering: 3つのエージェントが並行して動作し、学術ソース (OpenAlex, PubMed, arXiv, Semantic Scholar)、特許データベース (Lens, WIPO, EPO)、および市場インテリジェンスソースからデータを収集します。
2. Drafting: Report Writer エージェントが、インライン引用と参考文献ブロックを備えた Markdown レポートを合成します。
3. Reviewing: Report Reviewer エージェントが、7つの特定のルール (引用の整合性や根拠のない数値の主張など) に基づいてドラフトをチェックし、修正を適用します。
4. Scoring: Commercialization Readiness Scorer エージェントが、生の証拠を独立して分析し、TRL (Technology Readiness Level) および MRL (Manufacturing Readiness Level) を含む定量的なスコアカードを生成します。

Who it’s for

特定の研究方向や学術論文の商業的実行可能性を迅速に評価する必要がある研究者、技術移転オフィス、および投資家向けに設計されています。

Highlights

• Multi-Source Integration: OpenAlex, PubMed, arXiv, および Lens を含む幅広い専門的なツールからデータを取得します。
• Verifiable Outputs: 追跡可能なインライン引用 ([A1][P2][M3]) と構造化された JSON スコアカードを備えたレポートを生成します。
• Rigorous Validation: ハルシネーションによるソース ID や根拠のない数値の主張を防ぐための、専用のレビューエージェントとガードレールが含まれています。
• Quantitative Assessment: 複数の次元にわたって商業化の準備状況をスコアリングするための、重み付けされた数式を提供します。