コニカミノルタと産総研、複合樹脂の混練および成形条件をAIで最適化：製造IT導入事例

コニカミノルタと産総研は、複合樹脂の混練および成形の条件をAIで最適化する技術を確立した。少量のデータで物性を予測可能なマルチモーダルAIモデルを構築し、再生材などの品質安定化に貢献する。

[MONOist]

　コニカミノルタと産業技術総合研究所（産総研）は2026年3月13日、複合樹脂の混練および成形の条件をAI（人工知能）で最適化する技術を確立したと発表した。バイオマス由来樹脂やリサイクル樹脂の活用時に課題となる品質のバラつきを抑制し、成形品の品質安定化に寄与する。

　同技術は、コニカミノルタのセンシング技術を活用した計測ソリューションと、産総研の「マルチモーダルAI」および「自律自動実験」の知見を統合し、マテリアルズインフォマティクス（MI）やプロセスインフォマティクス（PI）に活用することで開発された。

　樹脂の種類や添加剤の配合比率、混練、成形時の状態を計測し、独自のデータ処理を施すことで、目標とする物性を備えた樹脂成形品を製造するために最適な条件を導き出すマルチモーダルAIモデルを構築。同AIモデルは、複数の計測データから目的の物性を予測するアルゴリズムを核としている。膨大な実験データを必要とせずに効率的な予測ができ、市場に流通する多様な材料に対して幅広い適用が可能になる。

　今後は、コニカミノルタの計測ソリューションへの応用や、インテリジェント再生材、バイオものづくりのプロセスモニタリングなどへの展開を目指す。

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