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公開：2025-02-27

データケミカルがDatachemical LABを機能強化、AIによる材料開発の効率化を実現

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

• DatachemicalがAI解析クラウド「Datachemical LAB」を機能強化
• パレート最適解による実験条件の選定機能を追加
• クラスタリングによるデータ関係性の可視化機能を実装

データケミカルがAI材料開発支援ツールを強化

データケミカル株式会社は、材料開発向けAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」に新たなデータ可視化機能を2025年2月26日にリリースした。このサービスは2022年のリリース以来50社以上に導入され、化学・工学分野における分子・材料設計からプロセス設計・管理まで幅広い技術テーマで活用されている。^[1]

パレート最適解の可視化機能により、強度と柔軟性、耐久性とコストなど、相反する特性を持つ材料開発において最適な実験条件の選定が容易になった。AIにより算出された大量の未知の実験条件の予測結果から、効率的に次の実験条件を判断することが可能になっている。

クラスタリング機能によって、大量の実験データから隠れた関係性を見える化し、新たな知見を得ることができるようになった。また、精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる外れサンプルの検出も可能になり、開発プロセスの効率化に大きく貢献している。

Datachemical LABの新機能まとめ

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パレート最適解について

パレート最適解とは、複数の評価基準において、ある基準の改善が他の基準の悪化を招くような状況下での最適な解の集合を指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• トレードオフ関係にある複数の目的を同時に最適化
• これ以上の改善余地がない効率的な解の集合
• 実験条件の選定における意思決定の指標として活用

材料開発においては、強度と柔軟性、耐久性とコストなど、相反する特性を持つ実験条件の中から最適な組み合わせを見つけ出す必要がある。Datachemical LABでは、パレート最適解を活用することで、効率的な実験条件の選定と開発プロセスの最適化を実現している。

Datachemical LABの機能強化に関する考察

Datachemical LABの新機能は、材料開発における実験効率の向上と品質改善に大きな可能性を秘めている。特にパレート最適解の可視化機能は、開発者が直感的に最適な実験条件を選定できるため、開発サイクルの短縮と成功確率の向上が期待できるだろう。

しかし、AIによる予測の精度向上には、質の高い学習データの蓄積が不可欠となる。データの収集方法や前処理の標準化、実験条件のラベリング精度など、運用面での課題も存在するため、ユーザー企業との密接な連携とフィードバックの収集が重要になってくるだろう。

今後は機械学習モデルの説明可能性の向上や、異なる材料間での知見の転用機能など、より高度な機能の追加が期待される。材料開発のデジタルトランスフォーメーションを加速させるツールとして、産業界全体の競争力強化に貢献することが望まれる。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「【材料開発×AI】データケミカル、データ解析クラウド「Datachemical LAB」にてデータ可視化機能を強化 | データケミカル株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000019.000099918.html, (参照 25-02-27).

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