【材料開発のDX】材料メーカーがMIに期待するメリットと課題とは - 株式会社STANDARD
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【材料開発のDX】材料メーカーがMIに期待するメリットと課題とは

目次

材料開発を劇的に効率化する手法として、「MI(マテリアルズ・インフォマティクス)」が注目されています。MI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MI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、MIの概要とメリット、課題などについて紹介します。

MI(マテリアルズ・インフォマティクス)とは

MI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「BI(バイオインフォマティクス)」や、化学における「CI(ケモインフォマティクス)」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MIの特徴です。MI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。

MIに期待されるメリット

MI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、MI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

MI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。MI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

MI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、MI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MIに期待が寄せられています。

MIを導入する際の課題

MIを導入する際の課題

MI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、MI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

MI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MI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

MI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「PI(プロセス・インフォマティクス)」です。MIが材料の予測から試作までを加速させるのに対し、PI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。

MIとPI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

MI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PI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。MI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。

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

MI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MI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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