　現在は、エンソートのマテリアルズインフォマティクス・コンサルティングチームを統括するとともに、産業界の研究者と連携し、機械学習、AI（人工知能）、自動化されたデータ分析パイプライン、物理学ベースのシミュレーションツール、ラボオートメーション（実験自動化）システムを活用したMIソリューションを開発している。

　本稿では、ハイバー氏が講演の中で取り上げたMIによるイノベーションの高速化や、1990～2000年代に日本の製造業が成功した要因、その日本のモノづくり力を超える原動力となりつつあるAIを活用した先進的な材料設計について紹介する。

AIが実現する「研究開発の第5のパラダイム」

　国内外では近年、素材／化学の研究開発で、人間が入力した化学構造や配合レシピ、プロセスの変数に基づき、AIが物性などの材料特性を出力するマテリアルズインフォマティクスの活用が増えつつある。

マテリアルズインフォマティクスのイメージ［クリックで拡大］出所：エンソート

エンソートディレクタープロフェッショナルサービス＆カスタマーサクセスマテリアルズインフォマティクスのマイケル・ハイバー氏

　ハイバー氏は「素材／化学の研究開発では、新しいAI技術の登場により、AIが意思決定をますます担うようになっている。場合によっては完全自律的に研究開発が行える段階にまで達している。こうした進展によって、大量のデータと機械学習を組み合わせて研究開発を実施する第4世代のビッグデータ主導型パラダイムから第5のパラダイムに移行しつつある。第5のパラダイムにおける素材／化学の研究では、AIが大規模な科学知識を調査研究しそれをベースに仮説を生成して、自律的に検証、評価、報告、問いを設定するというサイクルを繰り返す。これにより、データの収集速度が速くなっている他、材料の構造、加工方法、特性、性能に関する複雑な関係性をAIが学習するスピードが劇的に加速している」と話す。

AIが実現する「研究開発の第5のパラダイム」［クリックで拡大］出所：エンソート

　こういったマテリアルズインフォマティクスによるイノベーションの高速化が、顧客のニーズやコスト、法規制、支援技術、保管技術の変化などへの対応を実現するという。「第5のパラダイムシフトを理解するために、前回の大きなエンジニアリングパラダイムシフトを振り返る必要がある。それは日本企業をグローバルリーダーへ押し上げたコンカレントエンジニアリングへのシフトだ」（ハイバー氏）。