【材料開発のDX】マテリアルズ・インフォマティクス（MI）のメリットと課題

材料開発を劇的に効率化する手法として、「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」が注目されています。マテリアルズ・インフォマティクスの活動が活発になったのは、2011年にアメリカで実施された国家プロジェクト「Materials Genome Initiative」がきっかけです。日本国内でも、すでにマテリアルズ・インフォマティクスに取り組んでいる先進的な材料メーカーが複数あります。

そこで本記事では、マテリアルズ・インフォマティクスの概要とメリット、課題などについて紹介します。

マテリアルズ・インフォマティクスとは

マテリアルズ・インフォマティクスとは、情報科学（インフォマティクス）を応用して材料（マテリアルズ）の探索・開発を行う取り組みのことです。生物学における「バイオインフォマティクス（BI）」や、化学における「ケモインフォマティクス（CI）」に似たものと考えればイメージしやすいでしょう。

材料に関する膨大なデータと、AIを活用するのがマテリアルズ・インフォマティクスの特徴です。マテリアルズ・インフォマティクスは、材料開発の分野におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）だといえます。

なお、AIとDXの関係性については、こちらの記事でも説明しているので参考にしてください。

マテリアルズ・インフォマティクスに期待されるメリット

マテリアルズ・インフォマティクスを導入すると、何ができるようになるのでしょうか。ここでは、マテリアルズ・インフォマティクスの可能性について以下の観点から説明していきます。

– 材料開発の期間短縮とコスト削減
– ロボットによる実験の自動化
– 持続可能な社会を見据えた材料開発

材料開発の期間短縮とコスト削減

マテリアルズ・インフォマティクスの最大の狙いは、材料開発を「早く」「安く」行えるようにすることです。

従来の材料開発は、研究者の勘と経験に頼った大量の実験に支えられていました。マテリアルズ・インフォマティクスを取り入れれば、試す価値の高い実験をあらかじめAIが導き出してくれるようになります。これにより、最適解にたどり着くまでに必要なトライ＆エラーの回数を、劇的に減らすことが可能になります。開発期間の短縮と、コスト削減が実現できるのです。

ロボットによる実験の自動化

マテリアルズ・インフォマティクスで用いるAIに、ロボットを組み合わせて導入すれば、実験の工程をある程度自動化することも可能です。

実験そのものの人的コストを削減できるほか、研究者は自動化により浮いた時間をより生産的な作業に割り当てられるようになるでしょう。例えば、実験結果の考察などに集中して取り組めるようになるのです。

また、これまでの材料開発の実験には、研究者の勘と経験に依存する部分が大いにありました。しかし、マテリアルズ・インフォマティクスの導入によって、データに基づいた裏付けのある実験を行えるようになります。これにより、当初の想像を超えた材料を発見できる可能性も見えてきます。

持続可能な社会を見据えた材料開発

近年注目されているSDGsの目標達成や、持続可能な社会の実現も新たな材料開発の動機となっています。いずれ枯渇する資源から作られる材料は、いつまでも使い続けられないためです。

今後は製造から廃棄・リサイクルまでの過程で環境への負荷が高い材料について、代替となるものを発見していかなければなりません。そのためにも、未知の材料を効率的に発見できる可能性のあるマテリアルズ・インフォマティクスに期待が寄せられています。

マテリアルズ・インフォマティクスを導入する際の課題

マテリアルズ・インフォマティクスで期待した効果を得るためには、解決すべき課題もあります。ここでは、マテリアルズ・インフォマティクスにおける以下の3つの課題について説明していきます。

– 元となるデータの整備
– 製造工程の確立
– AI未経験の研究者

元となるデータの整備

マテリアルズ・インフォマティクスでは、以下のようなデータを使用します。

– 材料データベース
– 論文や特許
– 各企業が独自に実施した実験結果、など

しかし、これらのデータを実際に活用する際には、マシンリーダブル（ソフトウェアで読み込める状態）にしなければなりません。人間にとって「見える化」されているデータであっても、そのままAIが「読める」とは限らないからです。

そのためには、大量のデータを自然言語処理などによって整理し、共通のデータ基盤として整備する必要があります。今後マテリアルズ・インフォマティクスを発展させていくにあたり、個々の企業の枠を超えてデータを共有できる体制づくりが課題となっています。

製造工程の確立

マテリアルズ・インフォマティクスにより新しい材料の開発に成功したとしても、それを量産できなければ製品にはなりません。

そこで重要となるのが、材料の製造を効率化する「プロセス・インフォマティクス（PI）」です。マテリアルズ・インフォマティクスが材料の予測から試作までを加速させるのに対し、プロセス・インフォマティクスは試作から工業的に利用可能な製造方法を導き出すことを目的としています。

マテリアルズ・インフォマティクスとプロセス・インフォマティクスは、どちらもデータとAIを活用するという点で共通しています。新しい材料を実用化するには、2つの技術を両輪と捉えて導入していくことが重要です。

AI未経験の研究者

マテリアルズ・インフォマティクスには、AIに関する知識やスキルが欠かせません。例えば、機械学習や自然言語処理、プログラミングといったデジタル技術が必要です。また、データ基盤の整備やプロセス・インフォマティクスにおいても、同様の技術が求められます。

しかし、材料開発に携わる研究者がAIに詳しいとは限りません。マテリアルズ・インフォマティクスを導入する際には、このような技術面の不足をいかにして補うかが最初の課題となるでしょう。

マテリアルズ・インフォマティクスにおける技術者不足を解消するには

ここからは、マテリアルズ・インフォマティクスに欠かせないAIに関する知識・スキルの不足をいかにして補うかについて、以下の3つの対策を紹介します。

– 人材は採用だけに頼らず自社で育成する
– 既存の学習用コンテンツを活用する
– 組織全体の意識改革を進める

人材は採用だけに頼らず自社で育成する

AIの技術者を外部から獲得するのは簡単ではありません。DXを実現したい多くの企業が、AIをはじめとする先端技術のスキルを備えた人材を求めているからです。そのうえ材料開発にも詳しい人材となれば、出会える可能性はさらに低くなってしまいます。

マテリアルズ・インフォマティクスのための人材を採用だけに頼るのは、リスクが高い選択だといえるでしょう。ある程度の時間はかかりますが、社内の人材がAIについて学べる環境を整え技術者を育成していく方法が確実です。

既存の学習用コンテンツを活用する

社内の人材がAIを学べるようにするには、AIについて教えられる人材が必要だと思うかもしれません。書籍などでもある程度のスキルは習得できますが、独学のみでAIの実践的な力を身につけるのは実際のところ難しいでしょう。とはいえ、既存の学習用コンテンツを活用するのは現実的な方法のひとつです。

多種多様な企業がすでにAIを取り入れていることからもわかるように、AIには業界や業種に縛られない汎用性の高さがあります。質の高いコンテンツを選定して社内の研究者をAI技術者としても育成すれば、材料開発とAIの知見を併せ持つ人材を増やしていけるでしょう。

組織全体の意識改革を進める

マテリアルズ・インフォマティクスは、組織全体として取り組む必要のある大きな変革です。研究者が個別に努力すれば達成できるようなものではありません。そのためDXと同様に、組織内に意識のズレがあると変革が進まなくなる恐れがあります。たとえば、新人をAI技術者として育成したもののマネージャーがデジタル技術を重視しない、などのケースです。

社内の研究者をAI技術者として育成する際には、あわせて組織全体に「全員でマテリアルズ・インフォマティクスを実現するのだ」という意識を浸透させることも重要です。

マテリアルズ・インフォマティクスを成功させるためのヒント

マテリアルズ・インフォマティクスでは、材料開発とAIという2つの高度な要素をコントロールする必要があります。それには、ある程度の戦略性が求められるでしょう。ここからは、そのための参考情報として以下の3つを紹介します。

– Pythonを採用して機械学習・AI開発を効率化する
– 失敗に学びながらステップアップする
– 人材を計画的に育成する

Pythonを採用して機械学習・AI開発を効率化する

マテリアルズ・インフォマティクスを導入する主要な動機は、開発期間の短縮とコスト削減です。そのために役立つ「既製品」があるなら、積極的に活用するべきでしょう。

AI開発にたずさわる技術者はさまざまなプログラミング言語を用いますが、なかでもPythonは人気の高い言語です。その理由のひとつに、機械学習などAIによる開発に必要なライブラリやフレームワークが充実している点が挙げられます。これにより、大量のデータを処理するプログラムでも比較的少ない作業量で作成できるのです。

マテリアルズ・インフォマティクスにおいても、Pythonを利用して作業の効率化をはかる研究者が増えています。

失敗に学びながらステップアップする

マテリアルズ・インフォマティクスでは、実験の失敗例もAIの学習に有益なデータとなります。AIモデルは、さまざまなデータから学習を重ねることによって実用性を増していくためです。

また、AIモデルを構築していく過程においても、失敗は重要なヒントとなるでしょう。AIを用いた開発を成功させるには、全体の道のりを小さなステップに分割し、うまくいかなかった部分に修正を加えながら完成を目指すアプローチがポイントとなるためです。この考え方は、時間をかけて一気に完成を目指したものの、最終段階で大きな失敗が判明するという最悪の事態を避けるためにも役立ちます。

人材を計画的に育成する

研究者をAI技術者としても育成するという施策は、単発の取り組みではありません。新人が加わるたびに同等のカリキュラムが必要となるのはもちろん、既存業務で忙しい研究者にとっても各自のペースで学習を進められる環境を構築しておくことが望ましいでしょう。

それには、対象者ごとの学習の成果を把握しながら育成を進めていく計画が欠かせません。具体的には、求める人材のスキルレベルを定義したうえで、学習の達成状況を客観的にトラッキングできる仕組みも必要となります。研修サービスのなかには、こうした仕組みの構築まで含めてサポートしてくれるものもあるので、利用を検討してみるとよいでしょう。

未来を見据えた人材育成計画に活用できる2つのソリューション

マテリアルズ・インフォマティクスの導入により、材料開発の効率は劇的に向上する可能性があります。一方、日本企業がマテリアルズ・インフォマティクスを発展させていくには、技術者不足という各社共通の課題を乗り越えなければなりません。

DX推進のために多くの企業がデジタル人材を取り合っている現状をふまえると、外部から新たな人材を求めるよりも、社内の研究者を育成するほうが堅実です。未来を見据えた人材育成計画の一環として、弊社の2つのソリューションをお役立てください。

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