AI

エーアイ

公開：2024-12-05

日本ゼオンが企業間実験データ連携に成功、AIモデルの物性予測性能が飛躍的に向上

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• 日本ゼオンが企業間の実験データ連携に成功
• AIモデルの物性予測性能が大幅に向上
• 秘密計算技術の実装による新価値創出へ

企業間実験データ連携によるAIモデルの性能向上を実証

日本ゼオン株式会社は企業間の実験データ連携を実現し、AIモデルの物性予測性能の向上に成功したことを2024年12月3日に発表した。異なる企業のデータ管理体制を持つZeon Chemicals L.P.との間で合成ゴムに関する実験データの連携を達成し、7,000水準以上の配合データベースを構築することに成功している。^[1]

企業間のデータ連携において最大の課題であるデータの秘匿性を確保するため、SBテクノロジー株式会社と連携し、秘密計算技術の本格検証を進めることを決定した。秘密計算技術の一つであるTEEを介したデータ連携とAI解析システムを構築し、今回の成果の再現性を検証することで実現可能性を確認する予定だ。

日本ゼオンはゴムのベストオーナーとしての立場から、まずはゴム業界における秘匿化されたデータプラットフォームの構築と提供を目指している。多岐にわたるゴム関連企業の研究開発データを集結させることで、新たな価値提供を実現し、将来的には各材料分野への水平展開も視野に入れているのだ。

企業間データ連携の実証結果まとめ

秘密計算技術について

秘密計算技術とは、データを暗号化したまま計算処理を行うことができる技術のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• データの機密性を維持したまま計算処理が可能
• 企業間のデータ連携における秘匿性を確保
• 安全な計算処理の実行を実現

日本ゼオンが実装を目指すTEEは秘密計算技術の一種で、ハードウェア上の隔離された実行領域内でデータとプログラムを実行する技術となる。企業間のデータ連携においてTEEを活用することで、各企業の機密データを保護しながら高度な解析や予測が可能になるだろう。

企業間データ連携に関する考察

企業間データ連携の成功は、材料開発における新たな可能性を切り開くものとして高く評価できる。特にAIモデルの予測性能向上が実証されたことは、研究開発の効率化や新材料開発の加速につながる重要な成果であり、今後の材料開発における競争力強化に大きく貢献するだろう。

一方で、企業間でのデータ共有には、データの品質管理や標準化、セキュリティリスクなどの課題が存在する。これらの課題に対しては、データ形式の統一化やセキュリティプロトコルの確立など、業界全体での取り組みが必要になるはずだ。

将来的には、ゴム業界に限らず他の材料分野への展開も期待される。特に新素材開発や材料特性の予測において、企業間データ連携による知見の集約は大きな価値を生み出す可能性を秘めており、産業界全体のイノベーション促進に寄与することが期待できるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「企業間の実験データ連携のための秘密計算技術の実証を開始 | 日本ゼオン株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000061.000103820.html, (参照 24-12-05).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

「AI」に関するコラム一覧「AI」に関するニュース一覧