マテリアルズ・インフォマティクスとは？データ分析で開発を推進させる手法をご紹介！

今回のテーマは「マテリアルズ・インフォマティクス」です。

（約5分で読めます）

～～～～～～～～～目次～～～～～～～～～
１、マテリアルズ・インフォマティクスとはなにか？
２、マテリアルズ・インフォマティクスの企業事例3選をご紹介！
３、マテリアルズ・インフォマティクスの進め方
 ４、おわりに
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１. マテリアルズ・インフォマティクスとはなにか？

■マテリアルズ・インフォマティクスとは
機械学習などの情報科学（インフォマティクス）を用いて、様々な材料開発の効率を高める取り組みです。
今までは、主に経験と勘に頼った材料開発が行われていましたが、現在は、データから材料候補の絞り込み・組み合わせを行っていく手法が広がっています。

■マテリアルズ・インフォマティクスを行うメリット
(1)開発時間の削減
データをもとに仮説を立てるため、仮説の精度が高まり時間を無駄にする可能性を減らせます。そのため、少ない作業時間で開発が可能になります。

(2)費用・コストの削減
仮説の検証にかかる研究の材料費や機械稼働費などのコストも、減らすことができます。加えて、人件費も減らせます。

(3) 競争優位に立つことができる
早く安く開発を行えるようになるため、同業他社よりも優位に立つことができます。

上記のメリットに注目が集まるようになり、現在は、マテリアルズ・インフォマティクスを導入する企業が増えています。

２. マテリアルズ・インフォマティクスの企業事例3選をご紹介！

■総合化学メーカー（従業員数：約19,000人・連結）
■総合化学メーカー（従業員数：約10,000人・連結）
■タイヤ・ゴム業界（従業員数：約28,000人・連結）

■総合化学メーカー（従業員数：約19,000人・連結）
過去の有機材料の材料開発データを用いて、従来の技術と比べ、高性能な新材料の開発に必要な実験の試行回数を 4分の1に削減できることを確認しました。

■総合化学メーカー（従業員数：約10,000人・連結）
半導体材料において目標性能を満たす新素材探索の精度が約50%向上することに加え、新素材探索に必要な実験時間が30～50%短縮すると確認ができました。

■タイヤ・ゴム業界（従業員数：約28,000人・連結）
この企業様では、AIを活用したゴムの配合物性値予測システムを独自に開発し、タイヤ用ゴムの配合設計において実用化を開始しました。この予測システムにより膨大な仮想実験が可能となりました。結果として、開発のスピードアップやコスト削減、高性能な商品の開発に加え、経験の浅い技術者による配合設計が容易になりました。

出典：日本化学会第102春季年会（2022）内シンポジウム
「デジタルトランスフォーメーションがもたらす化学・材料領域のイノベーション」
https://www.jst.go.jp/crds/sympo/20220325/（最終アクセス：2024/07/09）

1、2社目の企業様は、まだ取り組みの途中でしたが、時間の削減や精度の向上が可能になることが明らかになりました。
3社目の企業様では、実際にマテリアルズ・インフォマティクスを導入し、成果も挙げていることが分かります。

３. マテリアルズ・インフォマティクスの進め方

2章でご紹介した事例のように、マテリアルズ・インフォマティクスを推進している企業様もございますが、「思うように推進できていない...」というお話もよく伺います。そこで今回は、マテリアルズ・インフォマティクスを推進する7つの手順もご紹介します。

<手順>
①プログラミング言語の知識をつけ、プログラミング言語を選定する
②①で選んだプログラミング言語の基本知識を理解する
③データ分析を学習する
④AIを学習する
⑤新しく開発したいものを明確にする
⑥必要なデータをそろえて分析する
⑦分析したデータを開発に役立てる

①プログラミング言語の知識をつけ、プログラミング言語を選定する
データ分析や機械学習を行う場合は、専用のツールを活用する方法やプログラミングを活用する方法がございます。費用がほとんどかからない点や自身で細かく設定できる点から、プログラミング言語を使用し、データ分析やAI開発を行っている企業も多くあります。
プログラミング言語は多くの種類がありますが、その中でもPython、R言語、Juliaなどがデータ分析やAI開発に向いています。

②①で選んだプログラミング言語の基本知識を理解する
データ分析・AI開発を行うためには、選定した言語の基本文法を習得することが必要です。

以下の研修は、データ分析や機械学習を行う際によく使われる「Python」の基礎を1日かけて学べます。プログラミング未経験の方に特におすすめです。
・Python学院～基本文法編/プログラミング未経験から業務への活用方法を学ぶ（１日間）
https://www.insource.co.jp/bup/bup_python_programming_basic.html

③データ分析を学習する
データ分析を行う手順や方法などを学習します。取得したデータから考察や結論を出すためにも、データの見方なども理解しておく必要があります。

・Python学院～データ分析編／統計の基礎とPandasライブラリの活用（１日間）
https://www.insource.co.jp/bup/python_business_data_analysis.html
・ビジネスデータの分析研修～既存データの活用に向けてデータを加工する編
https://www.insource.co.jp/bup/bup_business_analysis.html

④AIを学習する
AIの種類や開発手法を学習します。
AI開発が可能になれば、過去のデータから「どのような材料をどのように加工すれば良いか」などの予測を立てることができます。

・Python学院～AI・機械学習入門編／機械学習の基礎を学び分析モデルを作成する（２日間）
https://www.insource.co.jp/bup/bup-python-machine-learning.html
・AI開発基礎研修～Pythonで機械学習・ディープラーニングを理解する編（３日間）
https://www.insource.co.jp/bup/bup-python-deep-learning-3days.html

⑤新しく開発したいものを明確にする
AIへの理解を深めたら、実際にマテリアルズ・インフォマティクスを導入します。
まず、新たに開発したいものを明確にすることで、どのようなデータや分析が必要かを明らかにします。

⑥必要なデータをそろえて分析する
どのようなデータが必要かを考え、データを収集します。収集したデータは、③や④で学んだことを活かし、加工などを行います。
その後、プログラムを作成し分析します。

⑦分析したデータを開発に役立てる
⑥で分析した結果をもとに、考察を行ったり結論を導き出したりします。
さらに状況に応じて、プログラムに予測を立ててもらいます。

上記の①～⑦の順番でマテリアルズ・インフォマティクスを導入していきます。

４. おわりに

今回は、「マテリアルズ・インフォマティクス」についてお伝えしました。マテリアルズ・インフォマティクスについて理解を深めていただけましたら幸いです。
それでは、次回もお楽しみに！

１. マテリアルズ・インフォマティクスとはなにか？

２. マテリアルズ・インフォマティクスの企業事例3選をご紹介！

３. マテリアルズ・インフォマティクスの進め方

４. おわりに

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