データ基盤と特徴量設計
- 材料データ統合: 実験値・第一原理計算・公開データセットをクレンジング。
- 記述子設計: 結晶構造や分子構造をグラフ特徴量として表現。
- 品質管理: 欠損補完や外れ値検知で信頼性を担保。
マテリアルズインフォマティクススペシャリスト
シミュレーション×AIで新素材探索を加速
実験室とシミュレーション環境を行き来しながら、狙った物性を持つ材料を逆算で探し出す――マテリアルズインフォマティクスの現場を等身大に描きました。
役割概要
マテリアルズインフォマティクススペシャリストは、量子化学シミュレーションや実験データベースを統合し、望ましい特性を持つ材料候補を高速で絞り込む役割です。従来の試行錯誤に頼った研究を、データ駆動で再構築します。
材料科学者・計算化学者・製造技術者と連携し、機械学習モデルと現場知見を組み合わせた逆設計を実施。試作回数とリードタイムを減らし、研究成果をビジネス価値へ結び付けます。
主な業務領域
特性予測と逆設計
- 機械学習モデル: ランダムフォレストやグラフニューラルネットで物性を予測。
- ベイズ最適化: 目標性能を満たす組成やプロセス条件を探索。
- シミュレーション連携: DFT・分子動力学と学習モデルを往復させ精度を高める。
研究実装と価値検証
- 試作優先度付け: 仮想スクリーニング結果を実験計画へ落とし込む。
- 効果測定: 不良率・材料コスト・開発期間の改善幅を定量評価。
- 知財とレポート: 発見素材の特許出願や学会発表をサポート。
代表的なプロジェクト
横浜ゴム株式会社 AI・機械学習を活用したゴム材料開発の技術革新
従来の実験と経験則に依存した開発プロセスに、AIと機械学習を導入。材料の配合と物性値の関係を予測するモデルを構築し、目標性能を満たすゴム材料の探索を高速化・効率化した。
旭化成株式会社 MI人材育成による開発期間の短縮
社内にマテリアルズ・インフォマティクス（MI）を実践できる人材を育成する教育システムを構築。研究員自らがデータを活用することで、新規材料の開発期間を半分以下に短縮する成果を挙げている。
ENEOS株式会社 MIシミュレーター「Matlantis」を活用した触媒開発
原子レベルのシミュレーションと機械学習を組み合わせたPFN社のプラットフォーム「Matlantis」を活用。高性能ポリマーの収率を改善するための触媒開発において、実験回数を大幅に削減し、開発を加速した。
スキル&マインドの3層マップ
テクニカル
- 量子化学/DFT: VASPやGaussianで計算データを生成。
- 機械学習: グラフニューラルネットやベイズ最適化を活用。
- 高性能計算: HPCクラスターやクラウドGPU環境を運用。
- データキュレーション: 欠損・ノイズの多い実験データを補完し、学習に耐える形へ整える。
ビジネス理解
- R&Dロードマップ: 材料開発のゲートレビューに合わせ成果を整理。
- コストとサステナ: レアメタル代替やCO₂削減効果を評価。
- 知財戦略: 発見した素材の特許戦略を研究部門と連携。
コラボレーション
- 研究者連携: ウェットラボと仮説検証を繰り返し、知見を共有。
- 外部協業: 大学・研究機関とデータ共有や共同研究を推進。
- 成果発信: 論文・学会・社内報告でナレッジを横展開。
- スキルトランスレーション: 材料研究者とデータサイエンティストの間で前提を翻訳し、人材ギャップを埋める。
キャリアの伸び方
スペシャリストパス: プリンシパルMIサイエンティストとして特定領域の第一人者になり、全社横断の高度解析を牽引。
マネジメントパス: MI研究チームやR&Dデジタル推進室のリーダーとして、研究ロードマップと外部連携を統括。
クロスファンクションパス: 材料系スタートアップ、コンサルティング、製造DX領域へ越境し、データ駆動型研究を広げる道もあります。
キャリアに関するあれこれ
- Q: データが少なすぎてモデルが学習できません…
- 実験データが数十件しかないのは普通です。文献やシミュレーションから情報を足し、ドメイン知識で特徴量を工夫する泥作業が欠かせません。
- Q: 材料研究者とデータチームのギャップをどう埋める？
- 用語や前提がまるで違うので、定例で互いの疑問を持ち寄る場を設けます。材料の「勘」を数式に落とし、データ側はモデルの限界を正直に共有するのが大切です。
- Q: 現場から「AIに仕事を奪われる」と警戒されたら？
- MIは研究者を置き換えるのではなく、試作回数を減らす共闘ツールだと説明し、成功例を小さく積み重ねます。モデルの提案と実験結果をセットで振り返ると安心してもらえます。