課題背景

成果

導入前の背景や課題

独自の技術力を強みとする化学メーカー・日本ゼオン株式会社は、材料開発研究の質とスピードを高める施策の一環として、実験やシミュレーションの結果を、情報科学の手法や機械学習を用いて解析して素材開発に活かす「マテリアルズ・インフォマティクス」に取り組んできました。しかし、その過程でいくつかの課題に突き当たりました。

1つは、データの収集・解析には高度な専門性が問われること。他の研究所や工場など現場からの解析依頼は年間数十件に上り、その度に、データ分析の専門性がある研究員がデータの収集・整理を支援し、さらに手作業でデータの解析を行ってきました。その結果、その研究員の負担が増加し、メインミッションである高度な解析業務に十分な時間を割けないケースが増えていました。もう１つが、手作業では膨大な変数に対応しきれないこと。

現場の社員たちが自ら解析を進めることができるAIエンジンが必要とされていましたが、複雑なプラットフォームでは現場への展開が見込めません。精度と手軽さを高いレベルで統合できるAIエンジンはないか。こうした課題意識のもと、基盤研が注目したのがdotDataでした。