データ駆動型R&D組織を推進する マテリアルズ・インフォマティクス

MI-6株式会社 データ駆動型R&D組織を推進する マテリアルズ・インフォマティクス 材料研究・開発に無理なくデータサイエンスを適用 機械学習などの統計数理に基づいた技術を活用し、材料開発プロセスの効率化を目指すマテリアルズ・インフォマ ティクス（以下、MI）が注目されている。同技術では、実験によって得られた計算データを AIで解析することで、 従来よりも短期間・低コストで開発が可能になる。しかしながら、MIを取り入れる上で必要なデータサイエンスの 専門知識を身につけていない、どのような開発テーマに MIを適用すれば良いか分からない場合もある。こうした課 題を解決すべく、専門知識を持たない実験者でも使いこなすことができ、新たな実験・開発手法を提供する MIソフ トウェアが登場している。 効率化する必要がある。 機械学習が産業分野にも浸透 化学 こうした課題を踏まえ、MIによる材料開発の研究・開発 メーカーにおけるMI活用の課題とは などを伴走支援するSaaS製品の提供、コンサルティング 昨今では AIや機械学習といった技術を、学術分野だけで 事業、プロジェクトマネジメント事業を展開する企業がMI-6 なく産業分野にも応用する機運が高まっている。化学業界も である。化学メーカーの開発プロジェクトに参加しながら、 例外ではなく、研究開発にデジタル技術を適用するMIが注 データサイエンスの導入を支援する「ハンズオンMI」を提 目を集めている。大手化学メーカーの中には、中期経営計 供するほか、材料の研究・開発現場で得られたMIのベスト 画においてデータ駆動型組織への変革を目指し、その一環 プラクティスで研究・開発の効率化をサポートする「miHub」 としてMIを採用するところも見られるようになった。 の提供や、MIとロボットを組み合わせたサービスの提案も 化学・材料・素材など、高機能化学の分野では、日本企 行っている。 業はグローバル市場において優位に立っている。しかし、ア 材料の配合研究に特化した メリカや中国、そのほかの新興国などでデジタルトランス ベイズ最適化による解析ソフトウェア フォーメーション（以下、DX）が推進されていることを考え ると、日本の化学メーカー企業もさらなるDXへ踏み切って miHubは、これまでMI-6が材料配合の研究・開発にデー 市場競争に勝ち残れるよう工夫しなければならない。 タサイエンスを導入した成果を集約した SaaSプロダクト 産業分野における材料の研究・開発で行う原料の配合・ だ。材料の開発業務は「素材の配合」と「加工」の大きく 加工は、学術理論とは異なり演繹的な方法論が通用せず、 2つに分けられるが、miHubは材料配合の効率化を図るた 実験を通して初めて成果を得られる。配合・加工する原料 めに、機械学習のアプローチの 1つとして用いられる「ベイ は数多く、分量や組み合わせの種類は途方もない数に及ぶ。 ズ最適化」による研究の支援に特化している。ベイズ最適 従来の統計学的なアプローチとしては「実験計画法」があ 化をサポートするMIツールは他社からも提供されているが、 るものの、効率良く再現性の高い実験手法が確立されてい 材料配合の研究に特化したソフトウェアは現時点では存在し るわけではない。ベテランの研究員や専門家の経験や勘に ないという。 頼ることが多いのが実情だ。それに加えて、労働人口が減少 材料の配合が必要な研究・開発において幅広く利用可能 している日本では、材料を使った実験や研究・開発手法の で、半導体や金属材料、化粧品、製剤、ゴム、接着剤、塗料、 継承も課題となっている。こうした背景から、MIやロボティ 顔料など、さまざまなプロダクトの開発に使われた実績がある。 クスの導入によって、誰でも品質を保ちながら研究・開発を miHubの操作はWebブラウザ上で容易に行え、機能も 1　データ駆動型 R&D組織を推進するマテリアルズ・インフォマティクス

シンプルであるため、機械学習に関する知識やプログラミン 発成功後も研究結果の解析を継続したところ、基本的な構 グのスキル、高いスペックのPCがなくても利用できる。研 成や目標物性は変えずに物性の目標値のみを変更する別の 究者やMI推進担当者は、miHubを使うことで、データサイ 開発案件では、前回のデータを引き継ぐことで、工数をさら エンスを取り入れた研究・開発を無理なく実現できる。実験・ に半分削減している。MIに懐疑的だった社内の研究者から 解析結果の可視化をすることで、意思決定にも役立つだろう。 高評価されるとともに、データによる意思決定の文化が社内 導入の流れは以下の通りだ。 に根付いたという。 1.研究・開発テーマがmiHubに適しているかどうか議論 ほかにも、miHubを利用した顧客からは「操作が非常に 2.過去の実験データや解析条件を入力して目標や課題を設定 簡単でマニュアルが必要ない」「サポートが手厚い」「MI推 3. 管理画面上の解析結果を参考に、目的の材料発見や改 進のための手法をレクチャーしてもらえる」「ソフトウェアの 善可能性を追求 アップデート頻度が高い」といった声が寄せられている。 さらにMI-6では、データサイエンスを用いた研究・開発 MI-6は、「miHubは万能なソフトウェアではないが、頼 の文化を根付かせるべく、MIを熟知したデータサイエンティ りになるツールの１つ」と顧客に伝えている。無料の相談を ストやカスタマーサクセス担当者が伴走し、顧客が研究デー 受け付けており、データサイエンティストなどの専門家とディ タの価値を最大限に得られるようサポートしている。 スカッションを重ねた上で、研究テーマがmiHubに適して いるかどうかを判断できる。全ての研究テーマにmiHubを 開発工数を 4分の 1にまで削減 データ駆動型経営の実現にも寄与 適用して効果を得られるわけではない、という前提に立って いるためだ。しかし、操作性に優れたMIツールの1つであり、 miHubの活用事例として、創業 70年以上の化学メーカー 導入を検討する価値はあるだろう。これからMIを活用して のケースを紹介しよう。同社は多くの化学・材料メーカーと みたいと考えている研究者やMI推進担当者は、自社の研究 同じく、顧客ニーズの多様化、素材開発期間の短期化、地球 テーマにmiHubが適切かどうか相談し、自社のDXを推進 環境への配慮、諸外国からの競合他社の台頭、社内での研究・ してほしい。 開発の属人化、人的リソース不足という問題に直面していた。 こうした課題を打破すべく、同社はMIを取り入れようと 準備室を立ち上げた。しかし、社内にデータサイエンティス トは在籍していなかったため、伴走支援が可能なMIベンダー を探したという。同社が求めていたのは、複数の物性値を同 時に満たす材料を開発できるMIだったが、どのソフトウェ アも 1つの変数の最適解を求めるものばかりだった。 miHubを採用した理由は、複数の目的変数を同時に最適 化できるためだ。miHubを導入した結果、新たな材料開発 に成功し、開発工数は従来の半分に削減できたという。開 材料開発における「実験条件の最適化」をサポートするMIソフトウェア (SaaS) MI-6株式会社 〒103-0024 東京都中央区日本橋小舟町8-13 天翔オフィス日本橋 お問い合わせ Mai：l bd@mi-6.co.jp https://mi-6.co.jp/ すべての製品名、サービス名、会社名、ロゴは、各社の商標、または登録商標です。 製品の仕様・性能は予告なく変更する場合がありますので、ご了承ください。 2　データ駆動型 R&D組織を推進するマテリアルズ・インフォマティクス