１、Pipeline Pilotとは

Pipeline Pilotは、大量なデータ処理や解析、作業の自動化やワークフローの可視化を実現するツールです。本ソフトウェアは、業界・分野を問わずに研究、開発、設計、製造で取り扱う様々なデータ（構造、画像、論文や電子実験ノート、物性測定結果、などの様々なデータ）を素早く集約、解析することができます。

このことから、膨大なデータの処理、活用することで「マテリアルズ・インフォマティクス」への活用も可能です。
このようなツールであるPipeline Pilotは、様々なビッグデータを有効活用することを可能にする、

”強力なツール”

です。

Pipeline Pilotは、プロトコル、パイプライン、コンポーネントの概念を取り入れています（右画像）。それによるワークフローの可視化から、プログラミングのスキルに関係なく、多様な機能を持つアプリケーションを作成できます。
また、各種の処理はコンポーネントで提供されており、使い方次第では機械学習のような独自の解析も可能にします。

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ワークフロー：ワークフローは作業の一連の流れを指し、作業の円滑化につながります。
情報の明確化につながるので、作業の効率化につながる概念です。

電子実験ノート：電子実験ノート（一例として、 BIOVIA Notebook）は、紙のノートではなく電子デバイスに記録をつけます。
機密保全、操作性、検索性において紙の実験ノートより優れていることから、電子実験ノートは、近年急速に中核的な存在となっています。

マテリアルズ・インフォマティクス（Materials Informatics,MI）：MIとは、“情報科学を通じて、新規材料探索を行う取り組み”です。
蓄積されたデータをもとに、情報科学を駆使して解析し、解析結果を材料探索などに生かしています。

機械学習：課題を効率的に実行するために、入力されたデータの傾向から未知のデータを予測する手法です。
この入力されたデータにより、未だに知られていない物に対しても分類や識別が可能になります。

２、Pipeline Pilotのメリット

柔軟性に優れているPipeline Pilotは次のようなメリットをもたらし、かつデータ・サイエンスの手助けにもなります。

サイエンスに特化したデータ分析

Pipeline Pilotでは、複雑なデータの処理や分析に取り組めます。
また、コンポーネントを用いることで複雑な作業の手間が省け、実行しやすくなります。プログラミングの必要はありません。

分析に機械学習を活用

一般的なデータ処理や分析にとどまらない高度な解析が可能です。
Pipeline Pilotには、サイエンスに特化したモデリングツール、統計フィルター、クラスタリング、の機能を持つコンポーネントが揃っているため、サイエンティフィックなデータの予測分析と機械学習が可能です。データの活用が進んでいる今日において、自社の競争力を高めることができます。

BIOVIAアプリケーションの機能拡張

Pipeline Pilotを使って、BIOVIA Notebook（電子実験ノート、ELN）、 Materials Studio、といった他のBIOVIAアプリケーションとの連携が可能です。このことから、グラフや詳細なレポートを作成したり、ファイル、データベースからデータを読み込んだり、他のアプリケーションや機器と統合したりすることができます。

解説動画（機能紹介と解析例）

右の動画では、『Pipeline Pilot』の機能と解析事例を紹介しています。

Pipeline Pilotは、大量なデータ処理や解析、作業の自動化、ワークフローの可視化を実現するツールです。

【内容】
・なぜPipeline Pilotが必要なのか
・Pipeline Pilotの機能と特徴
・Pipeline Pilotを用いた機械学習による解析例