マテリアルズインフォマティクス最前線
近年、製品ニーズの多様化と激しい国際競争の影響で、国内のメーカーは、素材製造プロセスの高度化と開発期間の短縮が求められていますが、技術者のノウハウに依存したこれまでの手法では対応が難しい状況です。解決策の1つとして、新素材開発の速度と精度を向上させるために、マテリアルズインフォマティクス（MI）とプロセスインフォマティクス（PI）を活用する国内メーカーが増えつつあります。そこで、国内のメーカーが注力するMIやPIなどの最新の取り組みを紹介します。
マテリアルズインフォマティクス最前線
マテリアルズインフォマティクス最前線（9）：
研究開発において論文に残らない失敗データや詳細なプロセスが重要だ。この気付きを生かして、無機材料の研究者でもあるさくらインターネットの研究員が開発したノートアプリケーションのオープンβ版が提供されている。同アプリの開発背景や特徴、今後の展開について迫る。
マテリアルズインフォマティクス最前線（8）：
製造業のDXを阻む属人化の壁。日本ペイントコーポレートソリューションズは、生成AIを活用した技術検索システム「Ai-Tech」を構築し、この課題を解消した。20年稼働した旧システムを刷新し、技術検索にかかる時間を最大20分の1へ劇的に短縮。こうした成果を生んだAIの活用方法とは――。
マテリアルズインフォマティクス最前線（7）：
本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第7回は、全固体電池界面などの構造解析を高速、高精度で予測できる分子動力学シミュレーション技術「GeNNIP4MD」の開発背景や特徴、今後の展開について聞いた。
マテリアルズインフォマティクス最前線（6）：
本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第6回は、MIやロボティクス技術などを応用したサービスとソフトウェアの研究、開発、提供を行うMI-6の取り組みを紹介する。
マテリアルズインフォマティクス最前線（5）：
本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第5回は、光学材料部品事業や電子材料部品事業を展開するデクセリアルズの取り組みを紹介する。
マテリアルズインフォマティクス最前線（4）：
本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第4回は、国内化学メーカー向けにマテリアルズインフォマティクスのコンサルティング実績を積み重ねてきたEnthoughtを紹介する。
マテリアルズインフォマティクス最前線（3）：
本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第3回は環境配慮素材「LIMEX」と再生素材「CirculeX」を展開するTBMの取り組みを紹介する。
マテリアルズインフォマティクス最前線（2）：
本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第2回では住友ゴムの取り組みを紹介する。
マテリアルズインフォマティクス最前線（1）：
本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第1回では積水化学工業の取り組みを紹介する
マテリアルズインフォマティクス新着記事
マテリアルズインフォマティクス：
物質・材料研究機構（NIMS）と日本IBMは、材料科学分野で役立つAI活用基盤の構築を目指す協業に向けた覚書（MOU）を締結した。
マテリアルズインフォマティクス：
東レが名古屋に開設した研究拠点「マテリアルイノベーションセンター」。延べ床面積約8600m2の施設には、高度な分析装置や3D造形装置に加え、アイデアを実証できる「ワンフロア型オフィス・ラボ」を備えている。
マテリアルズインフォマティクス：
「過去の実験データが散在していて再利用できない」――そんなエラストマー製品の研究開発現場が抱える共通課題を、素材メーカー自らが解決に乗り出した。日本ゼオンは2026年6月29日、エラストマー研究に特化したデータマネジメントシステムの提供を開始した。
マテリアルズインフォマティクス：
材料開発において重要な役割を果たす計算化学だが、「環境構築」「ドメイン知識」「プログラミング」といった高いハードルが研究の足かせになっている。そこで、用原子レベルシミュレーターを提供するMatlantisは、自然言語の指示のみでシミュレーションの作成や結果解釈を可能にする「AIエージェント連携機能」の提供を開始した。
マテリアルズインフォマティクス：
NGKとLaboro.AIが、生成AIを活用した科学技術計算シミュレーションソフトの開発手法を共同で開発した。同手法により、生成AIで正確なプログラムを作成できる他、人間の負担を従来の3分の1程度に減らせる見通しを得た。
マテリアルズインフォマティクス：
フィックスターズは、40量子ビットを超える、大規模GPUクラスタ向け量子化学用量子回路シミュレーターを開発した。実証実験で、状態ベクトル型シミュレーターとして、世界最大の問題サイズと量子回路サイズのシミュレーション実行に成功した。
マテリアルズインフォマティクス：
東陽テクニカは、二次電池を中心とする電池、材料研究分野における電気化学測定データの解析とデータベース化を支援するソフトウェア「Echem-DA-Lab」の提供を開始した。
マテリアルズインフォマティクス：
富士通は、AIを活用して10万原子超からなる全固体電池界面の構造解析を高速、高精度で予測できる分子動力学シミュレーション技術を開発した。
ケミカルマテリアル Japan2025：
トヨタ自動車は、「ケミカルマテリアルJapan2025」で、マテリアルズインフォマティクス（MI）の導入を支援するクラウドサービス「WAVEBASE」や、2026年に実装を予定している同サービスの新機能を紹介した。
マテリアルズインフォマティクス：
日本の製造業GDPの3割を支える「材料産業」が今、岐路に立たされている。世界的なPFAS規制の厳格化、中韓勢の台頭、そして熟練技術者の減少――。この複合的な課題の解決策として、日本IBMは「材料開発のDXサービス」の提供を開始した。
マテリアルズインフォマティクス：
レゾナックの計算情報科学研究センターと、ニューロダイバーシティー人材で構成された専門部署「ジョブ・サポートチーム」が連携し、高品質な教師データの内製化を実現した。
マテリアルズインフォマティクス：
住友ゴムがNECとの共創により、非熟練者でも材料開発で重要な配合レシピ設計の期間を95％削減できる技術を開発した。その技術や両社の共創について迫る。
- 少ないゲート数や回路実行回数で大規模電子系のグリーン関数を計算できる新手法 (2023年8月23日)
- MIモデルを活用した研究開発組織向けデータ活用プラットフォームを提供 (2023年8月18日)
- TDKが独自のAIデータ分析プラットフォームを開発、1時間かかった粒界の記入を数秒に (2023年5月24日)
- GPTとAIを融合し、新規用途探索の高精度化と高速化を図る実用検証を開始 (2023年4月26日)
- 秘密計算技術で企業間のデータを安全に連携できる分析基盤を構築 (2023年4月13日)
- レゾナックが「共創の舞台」に半導体材料の開発を加速するVR技術を導入 (2023年2月21日)
- 「LIMEX」や「CirculeX」の開発でMIを採用、環境配慮型の素材開発を加速 (2023年1月24日)
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