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・課題： CNS領域（脳・精神疾患）の新薬開発において、非臨床段階の動物実験の行動評価が目視・手動に依存しており、薬効・安全性シグナルの見逃しが臨床試験の高い失敗率（成功率8.2%）とコスト損失（数百億円規模）の主因となっている
・説明可能AI「DeepHL」により、動物の行動データから投薬群と対照群の差異を自動検出・可視化。事前の指標設計なしに網羅的な比較分析を実現し、非臨床試験の精度向上と開発成功率の改善に貢献
