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マテリアルズ・インフォマティクス・コンサルティング・サービス

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、素材産業のお客様のグローバルな競争環境において、競争力ある材料知財の創出とデリバリーによって優位なポジションを構築していくために欠かすことができない手段です。
弊社研究所で培った素材分野の知見と先端ICTの知見を組み合わせたマテリアルズ・インフォマティクス・コンサルティング・サービスによって、お客様の材料知財創出ご支援を通じ、国際競争力向上をサポートいたします。

マテリアルズ・インフォマティクスによる課題解決

マテリアルズ・インフォマティクスの導入、運用、成果の理論化において、専門家がお客様のニーズに合わせてご提案いたします。

素材産業の課題	【企業価値と収益性】企業価値の継続的向上売上高と収益性のバランス改善	【競争環境】高収益な高機能素材分野における熾烈な競争研究開発のROI向上	【環境変化】カーボンニュートラルやサーキュラーエコノミー等、サステナビリティによる機会と脅威への対応
研究開発視点からの課題解決	【高機能化学製品のポートフォリオ強化】顧客ニーズにカスタマイズされた製品高成長性、高付加価値に重点を置く製品ポートフォリオ	【オペレーティングモデルの刷新】グローバルな製品デリバリー体制に対応する研究開発体制をDXで実現	【グローバル市場への適応】組織の多様性を高め、多くの社外知見をいち早く獲得・活用する研究開発体制へ転換
課題解決に対するMIの寄与	高利益率をもたらす製品の開発をマテリアルズ・インフォマティクスで実現顧客ニーズに合うターゲットの素材データを迅速・効率的に振り出し、社内・客先との研究開発活動をデータに基づいて実践、高速化	マテリアルズ・インフォマティクスをグローバル横断の共通研究開発手法化素材データを共通言語とする研究開発体制の構築によって、世界各地の顧客要望に迅速に応える世界各地の顧客需要動向を素材データとして共通知化し、従来は想起しなかったような探索のヒントを逃さない	マテリアルズ・インフォマティクスをグローバル横断の共通研究開発手法化素材データを共通言語とする研究開発体制の構築によって、世界各地の顧客要望に迅速に応える世界各地の顧客需要動向を素材データとして共通知化し、従来は想起しなかったような探索のヒントを逃さない

サービスメニュー

MI導入	導入アドバイザリー	お客様組織内でのMIについての要望を構造化 MIのための業務プロセス・適用すべき技術を要件定義から設計	経験豊富な第三者視点からの助言を得て検討可能
	導入教育	ノーコードツールを用いた基礎的な解析スキル習得プログラム MI業務に必要なアプリ・GUIを自在に創って利用するためのスキル習得に向けたプログラム	お客様組織のニーズに合わせた最適なMI導入のための基礎作りが可能
	MI用アプリケーション導入	ノーコードで基礎的な解析ができるアプリケーション	分野横断的に基本的な分析に利用できるアプリケーション導入で基盤構築
MI運用	生成AIを用いた材料探索高速化	生成AIを用いて論文や各種のデータソースから材料候補振出、応用探索	膨大なデータから高速・効率的に探索分野を振り出し
	ターゲット探索のための伴走支援	ターゲット探索のための技術の特定と、それらに適合したNECの研究者が保有する知見・ノウハウなどを駆使した伴走による支援	お客様が保有されていないスキルを持つ専門家を起用することでコストパフォーマンス良く材料知財創出が可能
	材料データ構造化	高度な解析に用いることを意図したデータ書式カスタム設計	データ記述形式のルール化で材料データ蓄積と再利用による材料知財創出加速
成果の理論化	ドキュメンテーション支援	NECの研究者がご支援した成果の論文や特許、NP申請など、研究成果を対外的に利用する際のドキュメンテーションをご支援	NECの研究者の豊富な経験に基づくノウハウで確度向上

マテリアルズ・インフォマティクス導入

マテリアルインフォマティクスの導入においては、お客様組織の特性やターゲットに合わせて業務設計したうえで進めることが肝要です。NECでは、導入検討のアドバイザリーから、導入のための教育まで対応いたします。

1. 導入アドバイザリー

お客様の組織に所属している研究者や開発者の特性や業務上のニーズを理解した上で、マテリアルズ・インフォマティクスの導入を進めることが定着のために重要です。
お客様が導入を検討される背景を踏まえてご要望を構造化し、マテリアルズ・インフォマティクスのための業務を設計いたします。

2. 導入教育

マテリアルズ・インフォマティクスの定着には、実際に研究・開発を進める方々が仕事に使っていこうというモチベーションを引き出すことが重要です。機械学習に通じていない研究者の方々も業務に抵抗感なく使っていけるように配慮したプログラムや、高度で専門性が高い使い方を目指す方々向けのプログラムに対応いたします

3. マテリアルズ・インフォマティクス用アプリケーション導入

データに基づいて探索領域を絞り込むことや、使いやすいノーコードベースの解析アプリケーションを使うことで、材料知財を創出するためのデータ生成が飛躍的に効率的になります。マテリアルズ・インフォマティクスで用いられるベイズ最適化などの基礎的な解析手法をノーコードで実践し、機械学習のバックグラウンドがない方々でも簡単に解析を行えます。これにより、これまでよりも少ない実験回数で効率的な材料探索が可能になる事が期待できます。

マテリアルズ・インフォマティクス運用

マテリアルズ・インフォマティクスの運用においては、材料知財創出のために材料データを次々に生み出し、活用していく必要があります。材料データの生成からデータを利活用していくための構造化まで対応いたします。

1. 生成AIを用いた材料探索高速化

お客様が保有する特許情報データや公開論文ソースなどを知識グラフとして構造化し、大規模言語モデルによって高速に得たい情報を導出することで、材料知財創出のための探索領域の振り出しや論文検索を高速化・効率化することができます。

「生成AIを用いた材料探索高速化」詳しい技術紹介はこちら

2. ターゲット課題解決のための分析等伴走

無機、有機分野において、計算科学や機械学習を用いて材料データの導出やマテリアルズ・インフォマティクス向けの機械学習フレームワーク構築を経験豊富な専門家が伴走し、ご支援いたします。計算科学(シミュレーション)では、従来はウェットで行っていた活動を、計算科学を駆使してドライにすることで、仮説設定と検証が飛躍的に高速化できるようになります。

マテリアルズ・インフォマティクス向けの機械学習フレームワーク

マテリアルズ・インフォマティクス導入の際に直面するスモールデータ(少データ)問題に対する対処法などを施すことで、まだデータの蓄積が少ない先端領域でもより精度高く機械学習モデルを構築することが可能になります。

「機械学習フレームワーク」詳しい技術紹介はこちら

物性予測／調色支援MI

再生プラスチックペレット製品の製造に用いることを想定して開発した技術です。
物性予測MI：どのような物性の廃プラスチックをどのように配合したらどのような物性の再生ペレットが得られるか、という情報を学習し、物性を予測します。

調色支援MI：複数種類の着色剤の配合から得られる再生ペレットの色の予測をします。