材料開発の工数を半分に、老舗化学メーカーはデータサイエンスをどう適用したか

　化学・材料といった高機能化学の分野において、日本企業は世界でも高い優位性を誇ってきた。しかし近年では米国を筆頭に海外企業のDXが加速しており、デジタル技術による効率化が急務の課題となっている。こうした中で注目されているのが、AIや機械学習を研究・開発に適用することで、品質を保ちつつ効率化も実現するマテリアルズインフォマティクス（MI）だ。

　これに対する支援サービスも充実し始めており、MIツールやロボットなど、機械学習アプローチの1つである「ベイズ最適化」による解析ソフトウェアが登場している。中には材料配合の研究に特化したSaaSであり、専門知識や高スペックのPCなどを必要としない強みを持つものもあり、半導体や金属材料、化粧品、塗料などさまざまなプロダクトで利用されている。

　本資料では、同サービスの概要とともに、化学メーカーの導入事例を紹介する。データサイエンティスト不在でも複数の物性値を同時に満たす材料開発が可能なMIとして採用され、開発工数を半減させるなど多数の成果を上げているという。