マテリアルDXによる 研究開発の効率化と社内体制の構築【提携セミナー】

★どこから手をつければいいか？どこで躓くのか？
DX導入・運用の勘所と先進各社のMIによる驚異の効率化技術に迫る！ ！

マテリアルDXによる

研究開発の効率化と社内体制の構築

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

【第１部】

この数年急速に材料開発にマテリアルズインフォマティクス(MI)が導入され始め、掛け声が先行したフェーズから、開発現場のメンバーが身をもって実践するフェーズに移行しつつある。普及・啓蒙を加速し開発プロセスを変革するにあたって、より実戦的な活用を個々が体得していく必要がある。本セミナーでは、コニカミノルタにおけるマテリアルズインフォマティクス普及の取り組み、その過程における課題克服について、事例を交えながらMI初学者の目線で紹介したい。

【第２部】

この１０年ほどの間で、マテリアルズインフォマティクス（MI）による材料開発が急速に加速している。日本で着目を集める きっかけとなった出来事としては、２０１１年に米国で開始された「マテリアルゲノム計画」があげられる。その時点で、 弊社ではMI研究が進んでいない状態であり、このままでは材料開発の分野で競争に遅れるとの危機感を持った。 そのような状況下で、弊社研究所でMIを立ち上げる必要があると考え、私はその導入を任された。取り組み初期の段階から、 一研究所で進めては上手くいかないと悟り、ボトムアップ的に他研究所も巻き込んで進める必要があると考えた。 取り組み初期での「チーム編成や人材育成で苦労した点」や「MIを利用した具体的な応用例」に関して紹介する。

【第３部】

研究者による経験や勘に基づいて行われていた従来の材料設計に対して、AI活用による材料開発スキームがなぜ必要になってきているかという背景を説明する。その際、化学や材料化学に関する専門知識を生かすだけでなく、マテリアルズインフォマティクスなどのデータ駆動型サイエンスの技術を活用することの重要性を示す。その上で、ベースとなるデータの構築と、機械学習・深層学習の手法について具体例を挙げて紹介する。これらのデータと手法を材料開発に用いることで、実験試行錯誤削減を成し遂げることが可能となる。特に、産学連携国家プロジェクト等で具体的研成果を挙げたので、その内容を詳細に説明する。

【第４部】

近年あらゆる産業・業務におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）は急速に進んでおり、企業存続の発展のためにDXは必須といえる状況にある。その流れでは産業の川上に位置する化学・素材の業界においても同様であり、特に研究開発の場面ではマテリアルズインフォマティクスをはじめとするデジタル技術の導入が盛んにおこなわれている。本講演では、MIを含む研究開発をDXを進める上での具体的な進めるべき論点と、それに対するアプローチ方法を解説し、長瀬産業のソリューションを紹介する。

習得できる知識

• 研究開発部門にDXを導入するプロセスが分かる
• 組織体制、人材の育成方法
• 実験の自動化、AIによる解析などDX事例

担当講師

【第1部】コニカミノルタ(株)　技術開発本部 データサイエンスセンター

　　　　データジェネレーション部　アシスタントマネージャ　笠原 健三氏

【第2部】花王(株) マテリアルサイエンス研究所 上席主任研究員　大崎 浩二氏

【第3部】(株)レゾナック　理事 計算情報科学研究センター長　奥野 好成氏

【第4部】長瀬産業(株) NVC室　MI推進チーム チームリーダー　森下 夏希氏

セミナープログラム（予定）

＜１０：００～１１：３０＞

【第１部】MIのつまづきを克服した開発プロセス変革

コニカミノルタ(株)　技術開発本部 データサイエンスセンター データジェネレーション部

アシスタントマネージャ　笠原 健三氏

【講演趣旨】

この数年急速に材料開発にマテリアルズインフォマティクス(MI)が導入され始め、掛け声が先行したフェーズから、開発現場のメンバーが身をもって実践するフェーズに移行しつつある。普及・啓蒙を加速し開発プロセスを変革するにあたって、より実戦的な活用を個々が体得していく必要がある。本セミナーでは、コニカミノルタにおけるマテリアルズインフォマティクス普及の取り組み、その過程における課題克服について、事例を交えながらMI初学者の目線で紹介したい。

【講演項目】

１．コニカミノルタの紹介

２．コンピュータサイエンスの歴史と現在位置

３．MIとは

3.1　本筋は計算ではなく効率化

3.2　画期的な開発プロセス事例

3.3　データだけでなく理論も必要

４．機械学習とシミュレーションが支えるMI

５．つまづきポイントと対処　

６．MI社内普及の取り組み紹介

6.1　社内体制

6.2　人財育成

6.3　データベース構築

【質疑応答】

＜１２：１５～１３：４５＞

【第２部】花王R&DにおけるMI研究体制の構築と人材育成

花王(株) マテリアルサイエンス研究所 上席主任研究員　大崎 浩二氏

【講演趣旨】

この１０年ほどの間で、マテリアルズインフォマティクス（MI）による材料開発が急速に加速している。日本で着目を集める きっかけとなった出来事としては、２０１１年に米国で開始された「マテリアルゲノム計画」があげられる。その時点で、 弊社ではMI研究が進んでいない状態であり、このままでは材料開発の分野で競争に遅れるとの危機感を持った。 そのような状況下で、弊社研究所でMIを立ち上げる必要があると考え、私はその導入を任された。取り組み初期の段階から、 一研究所で進めては上手くいかないと悟り、ボトムアップ的に他研究所も巻き込んで進める必要があると考えた。 取り組み初期での「チーム編成や人材育成で苦労した点」や「MIを利用した具体的な応用例」に関して紹介する。

【講演項目】

１．背景

２．マテリアルズ・インフォマティクス（MI）研究体制の構築

2.1　MIのためのデータベース作成

（１）どのようなデータを利活用するか

（２）誰がデータクレンジングをするか

（３）材料設計者に協力してもらうためには

2.2　MIを進めるための体制

（１）MIを進めるにあたり必要な能力、及び人材

（２）プロジェクトリーダーに求められる能力

（３）データサイエンティスト、材料設計者に求められる能力

（４）チームとして求められる能力

2.3　インフォマティックス人材の育成

（１）教育対象者をどのように設定するか

（２）人材育成講座（初級編）の立ち上げ

（３）人材育成講座（中級編）の立ち上げ

３．マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の応用例

【質疑応答】

＜１４：００～１５：３０＞

【第３部】AI解析等の活用による材料開発の試行錯誤削減

(株)レゾナック　理事 計算情報科学研究センター長　奥野 好成氏

【講演趣旨】

研究者による経験や勘に基づいて行われていた従来の材料設計に対して、AI活用による材料開発スキームがなぜ必要になってきているかという背景を説明する。その際、化学や材料化学に関する専門知識を生かすだけでなく、マテリアルズインフォマティクスなどのデータ駆動型サイエンスの技術を活用することの重要性を示す。その上で、ベースとなるデータの構築と、機械学習・深層学習の手法について具体例を挙げて紹介する。これらのデータと手法を材料開発に用いることで、実験試行錯誤削減を成し遂げることが可能となる。特に、産学連携国家プロジェクト等で具体的研成果を挙げたので、その内容を詳細に説明する。

【講演項目】

１．AI活用による材料開発スキームが必要になってきている背景

1.1　研究者による経験や勘に基づいて行われていた従来の材料設計

1.2　AI活用による材料開発スキームの期待

２．データ駆動型サイエンス技術を活用することの重要性

2.1　マテリアルズインフォマティ クス

2.2　データ駆動型サイエンスの技術

３．AIのベースとなるデータの構築

3.1　構造化データと非構造化データ

3.2　データ構築の課題

４．機械学習・深層学習の手法

4.1　機械学習の種類と詳細

4.2　深層学習の種類と詳細

５．実験試行錯誤削減を成し遂げた事例の紹介

5.1　産学連携国家プロジェクト等の内容と成果

【質疑応答】

＜１５：４５～１７：１５＞
【第４部】MI推進体制、ステップとデータ駆動型研究開発の取り組み

長瀬産業(株) NVC室　MI推進チーム チームリーダー　森下 夏希氏

【講演趣旨】

近年あらゆる産業・業務におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）は急速に進んでおり、企業存続の発展のためにDXは必須といえる状況にある。その流れでは産業の川上に位置する化学・素材の業界においても同様であり、特に研究開発の場面ではマテリアルズインフォマティクスをはじめとするデジタル技術の導入が盛んにおこなわれている。本講演では、MIを含む研究開発をDXを進める上での具体的な進めるべき論点と、それに対するアプローチ方法を解説し、長瀬産業のソリューションを紹介する。

【講演項目】

１．はじめに

1.1　自己紹介

1.2　長瀬産業の紹介

２．研究開発におけるDX

2.1　研究開発を取り巻く環境

2.2　研究開発DXにおける論点

３．長瀬産業が提供するソリューション

3.1　電子実験ノートを中心としてデータマネジメントプラットフォーム活用

3.2　機械学習活用による配合最適化

3.3　外部データの活用による発想の深化

４．まとめ

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023/5/15（月）10:00~17:15

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき66,000円(消費税込み､資料付)

〔1社2名以上同時申込の場合1名につき60,500円(税込)〕

技術情報協会主催セミナー　受講にあたってのご案内

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備考

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お申し込み方法

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※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。