手作業の配合設計から脱却したい、最適化を実現するためのポイントとは？

　現在、配合開発の現場では、社内に蓄積された経験を土台に“手作業”で膨大な量の施策の検討が行われている。しかし、この方法では時間とコストがかかりすぎる上、計量値や評価結果の記録がサイロ化しやすいという問題がある。近年ではサステナブルな原材料を用いた配合が求められるようになるなど、配合開発は複雑化の一途をたどっており、従来の手法は限界を迎えつつあるといえる。

　こうしたアナログな配合開発から脱却するために注目されているのが、「配合設計・最適化ソリューション」だ。原材料や物質、工程など配合に関わる情報を一元管理することで、コストや法規制を参照しながらの配合設計を実現。また、配合と物性の関連性を分析して予測モデルを提示する他、分析データの可視化と共有なども可能になるという。

　本資料では同ソリューションの特長について解説しつつ、その活用例として機械学習を用いた多目的最適化（パレート最適化）や実験計画法を紹介。配合開発の課題をいかに解決できるか、その実力を明らかにしている。