AIシステム開発事例
長瀬産業株式会社様

材料分野の化学研究開発の素材は、元素の組み合わせや結晶構造、加工条件など検討すべきパラメータが非常に多く、探索空間が広いという特性があります。

一般に、研究者の経験に基づき候補材料を1つずつ合成・評価していく手法が用いられてきましたが、こうした試行錯誤を前提とした開発では、新材料を実用化するまでに10年以上を要することもあり、多大な時間と研究費が必要となります。

長瀬産業様は、こうした研究開発の難易度が高い環境下において、研究者個人の能力に依存している開発のあり方や開発プロセスの長期化・高コスト化を解消し、スピードと精度の両立を実現できる解決策を必要としていました。

長期化しがちな研究開発プロセスや、コストが増大しやすい開発構造、研究データ未活用の課題に対し、機械学習を活用してデータに基づく候補選定や条件検討を可能にする研究開発支援システムをご提案しました。

候補素材に関する合成・評価データを蓄積・活用することで、過去の試行結果を踏まえた候補選定や条件検討を可能とし、材料探索における属人化の解消と判断速度・精度の向上を実現しています。

現場の研究者が無理なく扱えることを重視し、機械学習やデータ分析に関する専門的な知識を前提としない、必要な機能に絞った軽量かつ低コストな構成を検討。要件検討からPoCをアジャイル型で進め、段階的に機能を具現化しながら、アルゴリズムの適用や予測モデルの構築を行いました。