生成AIを活用したリサーチ(調査)支援ソリューション：マテリアルズインフォマティクスの動向

リサーチ(調査)仕様

当社の生成AIソリューションを活用して、マテリアルズインフォマティクスの最新動向についてリサーチ（調査）を実施しました。

• 調査実施：2024年11月2日

• 所要時間：約1時間

• 情報源：Web検索

  
  

生成AIを活用した当社のリサーチ(調査)支援ソリューション

多くの企業様は、このような専門的なリサーチ（調査）業務を相応な費用で外部委託されています。しかし、当社の生成AIリサーチ支援システムを活用することで、以下のメリットが得られます：

1. 効率的な調査プロセスの実現

2. 調査結果の体系的な管理

3. 自然言語DBによるFact管理

4. 容易な情報更新と再活用

リサーチ(調査)資産化ソリューション全体像

マテリアルズインフォマティクスの動向

【サマリ】

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、AIと情報科学を活用して材料開発を効率化する手法として、世界的に注目を集めています。日本企業も積極的に導入を進め、開発期間の大幅な短縮や新材料の発見に成功しています。特に自動車、化学、電機メーカーでの活用が進み、一部企業では開発期間を従来の1/10以下に短縮する成果を上げています。しかし、データの質・量の不足や人材育成、データ共有の課題も存在します。政府は2030年に向けてデータ基盤整備や産学連携を強化し、企業はAI活用とデータ基盤構築を推進しています。

【詳細】

1. 企業導入の現状と成果

日本の主要企業がMIの導入を積極的に進めています。旭化成は開発期間を半年に短縮し、横浜ゴムはタイヤ用ゴム材料の開発を効率化しました。NECと丸喜産業は再生プラスチックの製造効率を約50%向上させ、AGCは独自のMIデータベース「ARDIS」を構築して素材開発を加速しています。

参考fact:

- AGCのMIデータベース「ARDIS」と分析ツール「AMIBA」の開発

(https://www.agc.com/news/detail/1202958_2148.html)

- NECと丸喜産業の再生プラスチック製造効率化の実証実験

(https://jpn.nec.com/press/202410/20241024_01.html)

- 横浜ゴムのMIを用いた新ゴム材料開発技術

(https://www.y-yokohama.com/release/?id=2896&lang=jp)

2. 技術開発と研究の進展

2023年には重要な技術的進展がありました。DeepMindは38万の合成可能な材料を予測し、Microsoftは100万件のデータを用いた高精度な結晶構造予測を実現しました。日本では、上智大学が次世代固体電解質の効率的な探索手法を開発するなど、基礎研究でも成果を上げています。

参考fact:

- 2023年のMI注目論文の紹介

(https://yokoyamatomoyasu.github.io/mi-paper-2023)

- 上智大学の固体電解質研究

(https://www.sophia.ac.jp/jpn/article/news/release/241007_oipcs/)

3. 課題と対策

MIの導入には主に4つの課題があります：データ量の不足、データ質の偏り、専門知識の必要性、逆問題への対応不足です。これに対し、企業は独自のデータ基盤構築や人材育成プログラムの整備を進めています。

参考fact:

- MIの4つの主要課題の詳細

(https://www.scsk.jp/sp/itpnavi/article/2023/03/citrine_seminar.html)

4. 市場動向と将来展望

MIの市場規模は2023年の1億2,900万ドルから2028年には2億7,600万ドルに成長すると予測されています。特に化学・製薬用途での需要が高く、北米が最大市場となっています。

参考fact:

- MI市場の成長予測と分析

(https://www.gii.co.jp/report/mama1216966-material-informatics-market-by-technique.html)

5. 人材育成への取り組み

企業や教育機関で人材育成が進められています。東京科学大学やコニカミノルタなどが、MIに特化した教育プログラムを提供しています。

参考fact:

- 東京科学大学のMI教育プログラム

(https://www.tac-mi.titech.ac.jp/curriculum/detail/course-3/)

- コニカミノルタのMI・PI活用

(https://research.konicaminolta.com/jp/technology/tech_details/mipi/)

今回は、マテリアルズインフォマティクスの動向についてまとめました。

当社ビジョン：リサーチプロセスのサーキュラーエコノミーを創る

生成AI時代における調査支援の革新により、組織の知識を効率的に蓄積・活用できる新しいリサーチ（調査）の形を提供します。

リサーチプロセスのサーキュラーエコノミー

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