マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とは？注目される背景や課題、実践のポイントを解説

製造業における材料開発では、開発期間の長期化や試行錯誤の多さ、人材依存といった課題への対応が求められています。その中で注目されているのがマテリアルズ・インフォマティクス（MI）ですが、「MIとは具体的に何を指すのか」「どのように活用すればよいのか分からない」と感じている方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の基本的な考え方や従来手法との違いをはじめ、注目される背景や課題、実践のポイントについて詳しく解説します。材料開発の効率化やDX推進を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とは

マテリアルズ・インフォマティクス（Materials Informatics：MI）とは、統計学や機械学習などの情報科学の手法を活用し、新材料や代替材料の探索・開発を効率化する取り組みです。従来の材料開発が研究者の経験や試行錯誤に大きく依存していたのに対し、MIではデータとアルゴリズムを活用することで、より合理的かつ高速に材料開発を進めることが可能になります。

その仕組みは、過去の実験データや論文情報、シミュレーション結果などをAIに学習させ、「材料の構造・組成」と「特性（物性）」の関係性をモデル化することにあります。このモデルを用いることで、目的とする性能を持つ可能性のある材料候補を抽出し、優先順位付けできるようになります。AIによる予測は、膨大な候補の中から実験すべき対象を絞り込むための支援手段であり、最終的には実験による検証が必要です。

例えば、「高強度かつ軽量な材料」や「高い導電性と耐熱性を兼ね備えた材料」といった複雑な要件に対して、膨大な組み合わせの中から有望と考えられる候補を絞り込み、実験検証の優先順位を付けることが可能です。これにより、従来であれば膨大な時間とコストを要していた探索プロセスを大幅に短縮できます。ただし、予測された候補が実際に合成可能か、量産に適しているか、コストや安全性の条件を満たすかについては、別途検証が必要です。

MIの本質は、単なるデータ分析ではなく、「材料開発プロセスそのものの高度化」にあります。データを起点に仮説を立て、検証するというサイクルを高速化することで、研究開発の質とスピードを同時に向上させることができます。

従来の材料開発手法との違い

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の価値を理解するためには、従来の材料開発手法との違いを把握することが重要です。従来の材料開発手法とMIの違いを整理すると、以下のようになります。

項目	従来の材料開発（エジソン型）	マテリアルズ・インフォマティクス（MI）
開発アプローチ	試行錯誤（トライアンドエラー）中心	データ解析・AI予測を起点に探索
開発プロセス	実験 → 評価 → 改善を繰り返す	予測 → 有望候補抽出 → 実験で検証
開発期間	長期（数年〜10年以上）	短縮可能（探索・スクリーニング工程の）
実験回数	非常に多い（網羅的に実施）	削減可能
コスト	実験コスト・人件費が高い	無駄な実験削減により低減
成功確率	経験や勘に依存しばらつきが大きい	データに基づき高精度に予測
知識の蓄積	個人依存（属人化しやすい）	データとして蓄積・共有可能
意思決定	研究者の経験・直感	データとアルゴリズムに基づく
再現性	個人差が出やすい	モデル化により再現性が高い
データ活用	限定的（分散・未整理）	一元管理・高度活用が前提

従来の材料開発では、研究者の経験や知見に加え、理論、実験計画法、シミュレーション、品質工学などを組み合わせながら、実験と評価を繰り返して材料を探索してきました。一方で、扱う材料組成やプロセス条件の組み合わせが膨大になるほど、実験だけで網羅的に探索することは難しく、開発期間やコストが増大しやすいという課題があります。

MIでは、こうした従来の知見や実験データを活かしながら、機械学習や統計解析によって有望な候補を予測・優先順位付けする点に特徴があります。つまり、従来手法を否定するものではなく、材料開発にデータ駆動型の探索を体系的に取り入れるアプローチです。

この違いにより、以下のような効果が得られます。

• 実験回数の大幅削減
• 開発期間の短縮
• 開発コストの低減
• 成功確率の向上

この変化の本質は、「実験して確かめる」から「予測して実験する」へのパラダイムシフトです。従来は実験が起点でしたが、MIではデータ解析と予測が起点となります。

また、従来手法では研究者個人の知見に依存する部分が大きく、属人化しやすいという課題がありました。MIを活用することで、知識をデータとして蓄積・共有できるため、組織全体での知見活用が可能になります。

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）が注目される背景

近年、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）が急速に注目を集めている背景には、複数の社会的・技術的要因が複雑に絡み合っています。ここでは、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）が注目される背景として、以下の4つのポイントについて解説します。

• 開発スピードの加速要求
• コンピュータ性能とAI技術の進化
• 国際競争力の維持
• SDGs・脱炭素への対応

開発スピードの加速要求

市場競争が激化する中で、新材料をいかに迅速に開発し市場に投入できるかが、企業の競争力を大きく左右する要素です。特に電池材料や半導体材料、先端樹脂などの分野では、技術革新のスピードが非常に速く、従来の開発手法では競争に追いつけないケースも増えています。

従来のトライアンドエラー型の開発では、実験の繰り返しに多くの時間がかかり、開発期間が長期化する傾向にありました。しかしMIを活用することで、事前に有望な材料候補を絞り込むことが可能となり、実験回数の削減と開発サイクルの短縮を同時に実現することが可能です。

このように、開発スピードを飛躍的に向上させる手段として、MIは多くの企業にとって不可欠な技術となりつつあります。

コンピュータ性能とAI技術の進化

MIの実用化を支えている大きな要因の一つが、コンピュータ性能の向上とAI技術の進化です。近年では、高性能なGPUやクラウド環境の普及により、大規模なデータ処理や複雑なシミュレーションが以前よりも低コストで実行できるようになりました。

また、機械学習や深層学習、ベイズ最適化といった高度なアルゴリズムの発展により、材料の特性予測精度も大きく向上しています。これにより、従来は理論的に扱いきれなかった複雑な材料系に対しても、現実的な時間内で解析が可能となりました。

さらに、オープンソースのAIツールやライブラリの充実により、専門機関だけでなく一般企業でもMIに取り組みやすい環境が整ってきている点も重要です。こうした技術基盤の進化が、MIの普及を大きく後押ししています。

国際競争力の維持

日本はこれまで、素材産業において世界的に高い競争力を持ってきました。しかし近年では、欧米や中国企業がデジタル技術やAIへの投資を積極的に進めており、競争環境が大きく変化しています。

特に海外では、MIを活用した材料開発の効率化が急速に進んでおり、従来の開発手法に依存している企業は競争上不利になる可能性があります。このような状況の中で、日本企業が競争力を維持・強化するためには、データとAIを活用した開発体制への転換が不可欠です。

MIは単なる技術革新ではなく、企業の研究開発戦略そのものを変革する取り組みであり、今後の国際競争における重要な差別化要因となることが期待されています。

SDGs・脱炭素への対応

持続可能な社会の実現に向けて、環境負荷の低減や資源の有効活用が強く求められるようになっています。その中で、新材料の開発は非常に重要な役割を担っています。

例えば、軽量かつ高強度な材料の開発は輸送機器の燃費改善につながり、蓄電池や太陽電池の高性能化は再生可能エネルギーの普及を後押しします。また、有害物質を含まない代替材料の開発も重要なテーマです。

MIを活用することで、こうした環境性能を満たす材料を効率的に探索できるようになります。従来であれば膨大な実験が必要だった条件探索も、データとAIによって短期間で実現可能となるため、SDGsや脱炭素社会への対応を加速させる手段としても注目されています。

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の課題

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は材料開発に革新をもたらす技術として期待されていますが、実際の現場で活用するにはいくつかの課題が存在します。ここでは、MIに関する以下の代表的な課題について解説します。

• データ量の不足・低品質
• 専門人材の不足
• 標準化が困難など運用面の課題

データ量の不足・低品質

MIの根幹となるのはデータですが、多くの企業ではAI学習に適した「整理されたデータ」が十分に蓄積されていないという課題があります。特に問題となるのが、過去の実験データが体系的に整理されていない点です。

さらに、成功した実験データだけでなく、失敗した実験（負例データ）も重要な情報であるにもかかわらず、記録・共有されていないケースが多く見られます。これにより、AIモデルの精度が十分に向上しない原因となります。

また、測定条件や前処理の違いが明確に記録されていない場合、データの信頼性自体が低下し、分析結果の解釈が困難になることもあります。MIを活用するためには、単にデータ量を増やすだけでなく、「再利用可能な高品質データ」を整備することが不可欠です。

専門人材の不足

MIの実践には、材料工学の知識とデータサイエンスのスキルの両方が求められます。しかし、この両方を兼ね備えた人材は非常に限られており、多くの企業で人材不足が課題となっています。

材料研究者はAIや統計解析に不慣れである場合が多く、逆にデータサイエンティストは材料特有の現象や評価指標に対する理解が不足しているケースがあります。このギャップにより、MIプロジェクトが思うように進まないことも少なくありません。

そのため、単に人材を採用するだけでなく、既存人材の育成やチームとしての連携体制の構築が重要になります。異なる専門分野の人材が協働できる環境づくりが、MI成功の大きなポイントとなります。

標準化が困難など運用面の課題

MI導入においては、データの標準化や運用ルールの整備も大きな課題です。現場では、紙の実験ノートや個人PCのExcelファイルなど、データの管理方法が統一されていないことが多く、組織横断的な活用が難しい状況にあります。

また、研究分野ごとにデータ形式や評価方法が異なるため、統一的なデータ基盤を構築すること自体が容易ではありません。このような「データのサイロ化」は、MI活用の大きな障壁となります。

さらに、材料データは企業にとって重要な知的財産であるため、セキュリティやアクセス権限の管理も慎重に設計する必要があります。利活用と保護のバランスをどう取るかも、運用面での重要なテーマです。

マテリアルズインフォマティクス（MI）を実践するポイント

MIを効果的に活用するためには、単にAIツールを導入するだけでは不十分です。組織全体としての取り組みが求められます。ここでは、実践において押さえておきたい以下のポイントを解説します。

• データのデジタル化と一元管理
• スモールスタートと成功体験の蓄積
• ドメイン知識との融合
• 外部連携の活用

データのデジタル化と一元管理

MIの成否を左右する最も重要な要素がデータです。そのため、まず取り組むべきは、実験データのデジタル化と一元管理の徹底です。

そこで、電子実験ノート（ELN）やLIMSといったシステムを活用し、データを統一フォーマットで蓄積・管理することが重要になります。さらに、単にデータを集約するだけでなく、測定条件や試験手順などのメタデータも含めて整理することで、データの価値を高めることが可能です。

このような基盤が整うことで、過去の実験データを迅速に検索・分析できるようになり、MIの活用効果を最大化できます。

スモールスタートと成功体験の蓄積

MI導入においては、最初から大規模なプロジェクトとして展開するのではなく、小さく始めて段階的に拡大していくことが重要です。

例えば、特定の材料やテーマに絞ってMIを試行し、その有効性を検証することで、現場の理解と納得を得ることができます。小規模な取り組みであれば、失敗した場合のリスクも抑えられ、試行錯誤を繰り返しながらノウハウを蓄積可能です。

また、成功事例を社内で共有することで、MIに対する理解が深まり、他部門への展開もスムーズに進むようになります。こうした成功体験の積み重ねが、組織全体の文化醸成につながるでしょう。

ドメイン知識との融合

MIの活用においては、AIによる予測結果をそのまま採用するのではなく、材料研究者の専門知識と組み合わせて解釈することが不可欠です。

AIはデータから相関関係を見出すことに長けていますが、その結果が物理的・化学的に妥当であるかを判断するには、専門的な知識が必要です。例えば、予測された材料組成が実際に合成可能か、製造プロセスに適合するかといった判断は、人の知見に依存します。

そのため、データサイエンティストと材料研究者が密に連携し、それぞれの強みを活かした協働体制を構築することが重要です。このような体制により、AIの予測精度を実務レベルで活かすことが可能になります。

外部連携の活用

MIは高度な専門領域であるため、自社だけで完結させるのが難しいケースも少なくありません。そのため、外部の専門企業や研究機関との連携を積極的に活用することが重要です。

例えば、AI開発ベンダーとの協業によるモデル構築や、大学・研究機関との共同研究による先端技術の導入などが挙げられます。また、データ基盤の構築や運用を支援するITソリューションの活用も有効です。

外部リソースを活用することで、自社の不足しているスキルやノウハウを補完し、MI導入をスムーズに進めることができます。特に初期段階では、外部の知見を取り入れることで、立ち上げのスピードと成功確率を高めることが可能です。

まとめ

本記事では、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の基本概念から、従来の材料開発手法との違い、注目される背景、課題、実践のポイントについて解説しました。

MIは、データとAIを活用することで材料開発のスピードと精度を大きく向上させる技術であり、今後の製造業において競争力を左右する重要な取り組みといえます。従来の試行錯誤型の開発から、「予測して実験する」アプローチへと転換することで、開発効率を飛躍的に高めることが可能になります。

一方で、MIの導入にはデータ不足や人材不足、運用面の課題といったハードルも存在します。しかし、スモールスタートによる段階的な導入や外部連携の活用、データ基盤の整備などを組み合わせることで、現実的に取り組むことが可能です。

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の成功には「データ基盤」の整備が重要

MIの成否を分ける最も重要な要素は、AIそのものではなく、その土台となる「データの質と管理体制」です。

多くの現場では、実験データが紙のノートやExcel、個人ファイルなどに分散しており、十分に活用できていないケースが見られます。このような状態では、AIによる分析や予測の精度を高めることは困難です。

また、成功データだけでなく失敗データ（負例）を含めた体系的な蓄積や、測定条件・試験手順といったメタデータの管理も重要です。これらを適切に整備することで、初めてMIの効果を最大限に引き出すことができます。

MI活用を支えるELN・データ管理基盤

こうした課題を解決するためには、実験データのデジタル化と一元管理が不可欠です。電子実験ノート（ELN）やLIMSといったシステムを活用することで、データの標準化や検索性の向上、組織横断での共有が実現できます。

これにより、データの再利用性が高まり、AIによる分析の精度向上だけでなく、研究開発全体の効率化にもつながります。さらに、ワークフローの標準化や記録の一貫性確保といった効果も期待できます。

MIに向けたデータ基盤整備には「NEXS」が有効

西川計測が提供する電子実験ノート「NEXS」は、MIに取り組むうえで重要となる実験データの蓄積・標準化・共有を支援するソリューションです。

MIを効果的に活用するためには、AI解析そのものだけでなく、その前提となる高品質な実験データを継続的に蓄積できる環境が欠かせません。NEXSを活用することで、実験記録や測定条件、試験手順などを一元管理し、後から検索・再利用しやすい形でデータを整備できます。

これにより、将来的なAI解析やMI活用に向けたデータ基盤づくりを進めることができます。

MIの導入やデータ活用に課題を感じている場合は、こうしたデータ基盤の整備から着手することで、より効果的な取り組みにつなげることができるでしょう。NEXSについては、ぜひ以下より詳細をチェックしてみてください。

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