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公開：2024-12-20

ライオンが新規成分配合ボディソープの品質予測技術を確立、マテリアルズインフォマティクスと機械学習モデルの活用で開発効率が向上

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

• ライオンが新規成分配合ボディソープの品質予測手法を確立
• データサイエンスと研究員の知見を融合した機械学習モデルを開発
• 第47回ケモインフォマティクス討論会で研究成果を発表

ライオンの機械学習活用による新規成分配合ボディソープの品質予測

ライオン株式会社は、マテリアルズインフォマティクスを活用した新たな研究開発の価値創造に向けて、製品成分の化学特性に基づく機械学習モデルを2024年12月19日に発表した。製品に配合する成分の化学特性に着目し、研究員の知見を組み込んで生成した特徴量を機械学習モデルに導入することで、配合組成に期待される品質を予測する手法を確立している。^[1]

マテリアルズインフォマティクスの活用により、これまで過去の研究データがない新規成分を探索する際に必要だった膨大な組み合わせの検討と実験の繰り返しが効率化された。新規成分を配合した組成では、得られる品質の特徴やその品質を左右する要因の予測が難しく一定の検討期間を要していたが、機械学習モデルの導入により高精度な予測が可能になったのだ。

この研究内容について、2024年12月17日から18日にかけて石川県金沢商工会議所会館で開催された第47回ケモインフォマティクス討論会にて発表を行った。発表では「モジュール構造ニューラルネットを用いた多成分系組成物の外挿予測性と解釈性の向上」というテーマで、研究成果の詳細が共有されている。

新規成分配合ボディソープの品質予測に関する詳細

マテリアルズインフォマティクスについて

マテリアルズインフォマティクスとは、機械学習などの情報科学技術を用いて、組成・材料開発の効率化を図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。

• 情報科学技術を活用した材料開発の効率化
• データ解析による新規材料の探索と予測
• 研究開発期間の短縮と品質向上の両立

ライオンのボディソープ開発では、マテリアルズインフォマティクスを活用することで、新規成分を含む配合組成の品質予測が可能になった。研究員の知見とデータサイエンスを組み合わせることで、より効率的な製品開発プロセスを実現している。

機械学習を活用した品質予測技術に関する考察

機械学習モデルによる品質予測技術の確立は、研究開発のスピードアップと効率化という観点で画期的な進展である。従来の試行錯誤による開発プロセスと比較して、新規成分の配合検討における時間とコストを大幅に削減できる可能性を秘めている。特に、研究員の知見を機械学習モデルに組み込むことで、人間の経験と機械の処理能力を効果的に組み合わせることに成功したのだ。

今後の課題として、予測モデルの精度向上と適用範囲の拡大が挙げられる。新規成分の特性や相互作用の予測には依然として不確実性が存在し、予測結果の検証プロセスの確立が重要になってくるだろう。また、異なる製品カテゴリーへの応用においては、各製品特有の要件や制約を考慮したモデルの調整が必要になってくる。

将来的には、この技術を他の製品開発にも展開することで、より広範な製品カテゴリーでの開発効率化が期待できる。さらに、環境負荷の低減や持続可能性を考慮した新規成分の探索にも活用できる可能性を秘めている。マテリアルズインフォマティクスと機械学習の組み合わせは、今後の製品開発の新たな標準となっていくだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「新規成分を配合したボディソープの品質を高精度で予測 データサイエンスと研究員の知見を融合した新たな機械学習（※1）モデルを確立 | ライオン株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000142.000039983.html, (参照 24-12-20).

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