化学メーカーをはじめとする大手製造業が、人工知能(AI)などを応用して材料開発の効率を高めるマテリアルズ・インフォマティクス(MI)の取り組みを加速させている。材料候補の特性をAIによって予測したり、逆にある特性を満たす材料の分子構造などをAIによって予測したりできれば、材料開発の期間を大幅に短縮できる可能性があるためだ。

しかし優れた機械学習モデルを開発するには、多くの学習用データ、特に実験データを生み出して蓄積する必要がある。つまりMIを成功させるポイントは、研究開発(R&D)のプロセスをデジタル変革(DX)し、膨大なデータを蓄積して活用する体制を整備することにあるのだ。日本の大手製造業がMIに挑む姿と、MIの未来像をリポートする。