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マテリアルズ・インフォマティクス（Materials Informatics: MI）とは、情報科学（インフォマティクス）の技術、特に人工知能（AI）や機械学習、ビッグデータ解析などを活用して、新材料の開発を効率化・高速化する取り組みです。
従来の経験と勘に頼った試行錯誤型の材料開発から脱却し、データ駆動型のアプローチによって革新的な材料を合理的に設計・探索することを目指します。
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●なぜ今、マテリアルズ・インフォマティクスが注目されるのか？
従来の新材料開発は、研究者の知識と経験に基づき、膨大な時間とコストをかけて実験を繰り返す「トライアンドエラー」が主流でした。しかし、この手法では一つの材料を実用化するまでに10年以上かかることも珍しくありませんでした。
近年、以下の要因が組み合わさることで、MIが急速に発展・注目されています。
・計算機性能の飛躍的向上: 複雑なシミュレーションや大規模なデータ解析が現実的な
時間で可能になりました。
・AI・機械学習技術の進化: 画像認識や自然言語処理で成果を上げた技術が、材料分野
にも応用され始めました。
・材料データベースの整備: 過去の実験データや論文、シミュレーション結果などを
集約した大規模なデータベースが構築され、AIが学習するための土壌が整いました。
・開発競争の激化: 半導体、電池、航空宇宙など、あらゆる産業で高性能な新材料への
要求が高まっており、開発スピードの向上が至上命題となっています。
●マテリアルズ・インフォマティクスの主な手法
MIのアプローチは、大きく2つに分類されます。
1. 順問題的アプローチ（フォワード・アプローチ）
材料の構造や組成、製造プロセスといった*原因（説明変数）から、どのような物性や機能が生まれるかという結果（目的変数）を予測する手法です。
・目的: 候補となる材料の性能を、実験前に効率的にスクリーニングする。
例: 「この化学構造を持つポリマーの硬度はどのくらいか？」「この合金の組成を変える
と、融点はどう変化するか？」といった問いに答えます。
・活用技術: 回帰分析や分類モデルなどの機械学習アルゴリズムが用いられます。
2. 逆問題的アプローチ（インバース・アプローチ）
MIの真骨頂ともいえるアプローチで、望ましい物性や機能という結果（目的変数）から、それを実現するために最適な材料の構造や組成、プロセスといった原因（説明変数）を探索・設計する手法です。
・目的: 未知の高性能材料や、特定の機能を持つ新物質を効率的に発見する。
例: 「現在のリチウムイオン電池より容量が20%高い電極材料の化学組成は？」「特定
の波長の光を吸収する、安価で安定した有機分子の構造は？」といった問いに答えます。
・活用技術: ベイズ最適化や遺伝的アルゴリズムなどの最適化手法が用いられます。これ
により、無限に近い組み合わせの中から有望な候補を効率的に絞り込むことが可能に
なります。
●企業や研究機関での応用事例
MIはすでに様々な分野で実用化が進み、成果を上げています。
・タイヤ用ゴム材料の開発（横浜ゴム）: AIを活用し、ゴムの物性（強度、燃費性能
など）を予測する技術を開発。開発期間の大幅な短縮を実現しています。
・全固体電池の材料開発（サムスン）: 従来5年かかるとされた材料探索を1年で達成
するなど、次世代電池の開発を加速させています。
・高性能ポリマーの開発（ENEOS）: MIを用いて製造プロセスの条件を最適化し、高
性能なポリマーの収率を改善しました。
・熱電変換材料の開発（NEC・東北大学）: 廃熱を電気に変える熱電変換材料の性能を
予測するモデルを構築し、開発期間を短縮しました。
●課題と今後の展望
MIは大きな可能性を秘める一方、いくつかの課題も存在します。
・データの質と量: AIの予測精度は学習データの質と量に大きく依存します。しかし、
材料開発のデータは企業秘密であることが多く、量が限られたり、フォーマット
が不揃いであったりする点が課題です。
・記述子の設計: 材料の複雑な構造や特性を、AIが理解できる数値データ（記述子）
に変換するプロセスが非常に重要であり、専門的な知識が求められます。
・人材育成: 材料科学と情報科学の両方に精通した「MI人材」が不足しており、育成
が急務となっています。
今後は、実験プロセスを自動化するロボティクスとMIを連携させ、データ収集から
予測、実験、評価までをハイスループットで行う「スマートラボラトリー」の実現
が期待されています。また、生成AIを活用して、人間が思いつかないような全く
新しい物質構造を創出する研究も進んでおり、マテリアルズ・インフォマティクス
は今後ますます重要性を増していくと考えられます。
