〈データとAIが未来を拓く〉マテリアルズ・インフォマティクスにおけるデータ駆動型材料開発の最新動向と実践手法、材料計測、将来展望
～先端MIの国内外動向、質を高める基盤データ構築、人材育成、先端自動車材開発のAI活用例～
Enthought合同会社主催特別講座
★2025年2月20日WEBでオンライン開講。Enthought社主催セミナー。第一人者の三井化学株式会社 向田氏、
積水化学工業(株) 新明氏、産業技術総合研究所 室賀氏、Enthought inc. 佐藤氏、トヨタ自動車(株) 庄司氏が
マテリアルインフォマティクスの開発動向、国内・海外の取り組み等について徹底解説！
■注目ポイント
★「マテリアルズインフォマティクス（MI）」の最前線で活躍するトップ技術者、研究者が一同に集まり、
MIの開発例（日本、米国）、人材育成、推進の仕掛け、課題解決のアプローチ手法まで解説！
★国内普及の現状と課題解決への糸口を探るデータ駆動型材料開発の未来を見据えたMI最前線！
★他では聴けない材料開発の革新を加速するMIの真の可能性：米国発・データ戦略とAIスーパーモデル！
★先端自動車材料の開発AI活用例！WAVEMAP（データ相互利用活用プラットフォーム）とは？
- 第1部 Enthought(エンソート)合同会社 代表取締役社長 溝上 勝功 氏
- 第2部 三井化学株式会社 DX推進本部 DX企画管理部 兼 信州大学 工学部 特任教授 / 東北大学 材料科学高等研究所 特任教授（招聘） / 大阪大学 基礎工学研究科招聘教授 / MISTEM 合同会社 代表 博士（工学） 向田 志保 氏
- 第3部 積水化学工業株式会社 先進技術研究所 情報科学推進センター センター長 (兼) MI推進グループ グループ長 新明 健一 氏
- 第4部 産業技術総合研究所 ナノカーボンデバイス研究センター/主任研究員 室賀 駿 氏
- 第5部 Enthought(エンソート)合同会社 プロフェッショナルサービス＆カスタマーサクセス ダイレクター 佐藤 祐樹 氏
- 第6部 トヨタ自動車株式会社 先進データサイエンス統括部 AD8 / プロジェクト長 庄司 哲也 氏
【1名の場合】5,500円(税込)
定員：60名
※ お申し込み後、受講票と請求書のURLが自動で返信されます。基本的にはこちらで受付完了です。開催前日16：00までに再度最終のご連絡をいたしますので、しばらくお待ちください。請求書と受講票は郵送ではないため必ずダウンロードください。また、同時に送られるWEBセミナー利用規約・マニュアルを必ずご確認ください。
※ セミナー前日夕方16：00までにWEB会議のURLについては、別途メールでご案内いたします。
※ 請求書の宛名の「株式会社」や「(株)」の「会社名の表記」は、お客様の入力通りになりますので、ご希望の表記で入力をお願いします。
※ お支払いは銀行振込、クレジット決済も可能です。銀行振込でお支払いの場合、開催月の翌月末までにお支払いください。お支払いの際は、社名の前に請求書番号をご入力ください。
※ 領収書のご要望があれば、お申込み時、領収書要にチェックを入れてください。
※ 2名以上でお申し込みをされた場合は、受講票と請求書を代表者様にご連絡します。
※ なお、ご参加手続きの際、自宅住所やフリーアドレス、個人携帯番号のみで登録された場合は、ご所属確認をさせいただくことがございます。
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【本セミナーの主題および状況・本講座の注目ポイント】
■本セミナーの主題および状況
ビッグデータ、AI、機械学習などといった情報処理技術の進展によりマテリアルズインフォマティクス(MI)という形で膨大な数の実験や論文を解析して材料の製造方法を予測することで材料開発の効率を向上させる取り組みが活発化しており、多くの素材・化学企業がMIを活用したデータ駆動型の材料開発への変革を進めております。しかしながら、多くの企業がデータ量の不足やデータの整備不足といった課題に直面しております。そこで、本講演では、MIを加速させるための実践的な解決策として①有用なデータ基盤を構築するための実践的な方法、②世界最先端の技術動向として、AIスーパーモデルの活用というアプローチを紹介し、データ戦略の重要性、AIスーパーモデルの仕組みと利点、そして具体的な活用事例を解説することで、MIの真の可能性を引き出し、材料開発の未来を拓く道筋を説明！
■注目ポイント
★国内におけるMI材料開発普及の背景と現状、企業間材料開発の進展、将来展望について解説！
★自動車部品・材料開発におけるAI材料計測の本質とAIが気付いた材料特性の有用性とは！？
★高機能材料の研究開発加速に向けたAI活用とは！？
≪こちらの講座は、WEB上での開催のオンライン講座になります≫
【全体スケジュール】
12:50-13:00 第1部(第1講) 開会の挨拶（Enthought合同会社）13:00-13:45 第2部(第2講)「国内におけるMI材料開発普及の背景と現状、
企業間材料開発の進展、将来展望（仮題）」
13:50-14:35 第3部(第3講)「マテリアルズインフォマティクス活用による
素材・材料開発の効率化と人材育成、環境構築の仕組み化」
14:45-15:30 第4部(第4講)「高機能材料の研究開発加速に向けたAI活用」
15:35-16:20 第5部(第5講)「マテリアルズ・インフォマティクスの可能性を引き出す
世界の最新技術動向と課題解決への実践的なアプローチ」
16:25-17:10 第6部(第6講)「自動車部品・材料開発におけるAI材料計測の本質と
AIが気付いた材料特性の有用性、今後の課題（仮題）」
【第1講】 主催者側からの開会の挨拶
【時間】 12:50-13:00
【講師】Enthought(エンソート)合同会社 代表取締役社長 溝上 勝功 氏
【講演主旨】
本講演会の主催企業であるEnthought合同会社からの開会にあたってのご挨拶を予定
【プログラム】
【第2講】 マテリアルズ・インフォマティクス活用による素材・材料開発：効率化、人材育成、次世代AI技術の統合
【時間】 13:00-13:45
【講師】三井化学株式会社 DX推進本部 DX企画管理部 兼 信州大学 工学部 特任教授 / 東北大学 材料科学高等研究所 特任教授（招聘） / 大阪大学 基礎工学研究科招聘教授 / MISTEM 合同会社 代表 博士（工学） 向田 志保 氏
【講演主旨】
近年、人工知能（AI）やマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の進展により、素材・材料開発が劇的に効率化しています。本講座では、MIの基礎から応用までを分かりやすく解説し、効率的な材料開発手法や実践事例を紹介します。また、生成AIやLLM（大規模言語モデル）を活用した次世代技術や、サプライチェーン全体を考慮した持続可能な材料開発の未来像についても考察します。さらに、MI人材育成の具体的な戦略を提示し、データ駆動型材料開発のノウハウを共有します。専門家だけでなく、異分野から興味を持つ方々にも新たな発見が得られる内容です。
【プログラム】
1. 導入: MIと生成AIがもたらす材料開発の変革
1.1 MIの基本概念と生成AI（LLM）の役割
2. 効率化手法と事例紹介
2.1 実験データからのパターン認識と予測モデル
2.2 新素材の迅速な探索事例
3. MI人材育成の戦略的アプローチ
3.1 教育プログラムの設計
3.2 企業・研究機関での育成事例
4. 実践的ノウハウの共有
4.1 データ駆動型開発のワークフロー構築
4.2 データ品質と標準化の重要性
5. 次世代技術の統合と展望
5.1 サプライチェーンを考慮した材料開発の可能性
5.2 持続可能な開発におけるAIの貢献
【質疑応答】
【キーワード】
・人工知能
・機械学習
・マテリアルズ・インフォマティクス
・生成AI
・大規模言語モデル
・材料開発
【講演のポイント】
AIとMIが融合した次世代の材料開発手法を、事例と実践ノウハウを交えながら学べる内容になっております。
【習得できる知識】
• MIを活用した効率的な材料開発の基本手法と実例
• 生成AI（AIエージェント）やLLMの素材開発への応用法
• MI人材育成の具体的な戦略
• データ駆動型材料開発のワークフロー設計スキル
• サプライチェーンを考慮した材料開発の未来像
以上を踏まえ、専門家はもちろん、これからMIを取り入れたい研究者やビジネスパーソンにも有益な内容を想定しています。
【第3講】 マテリアルズインフォマティクス活用による素材・材料開発の効率化と人材育成、環境構築の仕組み化
【時間】 13:50-14:35
【講師】積水化学工業株式会社 先進技術研究所 情報科学推進センター センター長 (兼) MI推進グループ グループ長 新明 健一 氏
【講演主旨】
多くの素材・化学企業が、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用したデータ駆動型の材料開発への変革を進めている。当社においても、材料開発、化学分析、計算科学、画像解析、実験自動化等の幅広い専門領域の人材が協創することによって、独自のMIを推進し、近年では、フィルム、複合材料、触媒など多くの領域にてMIの活用が進捗し、そのいくつかは、すでに世に出た製品への適用を実現している。本講座では、素材・材料開発において、有効にMIを活用するために、当社がおこなってきたMI推進の戦略、人材育成、そしてMIの活用事例について述べる。
【プログラム】
1．MIの導入
1.1 積水化学におけるMI活用の紹介
1.2 社会課題とMIへの期待
2. MIの材料・素材開発への活用事例
2.1 フィルム製品の自動配合設計と品質予測システムの構築
2.2 外部データを活用した触媒材料の探索
2.3 中間物性を活用した複合材料の設計
3. 材料・素材開発へのMI活用に向けた仕組み作り
3.1 MI人材の育成と仕組み化
3.2 データ駆動型材料開発を実現するための環境整備
3.3 MI×実験自動化への展開と将来展望
【質疑応答】
【キーワード】
マテリアルズインフォマティクス、MI、機械学習、データサイエンス、材料開発
【講演のポイント】
メーカーにおける素材・材料開発へのMI活用の実例を知れるとともに、素材・材料開発へのMI活用を成功に導くための人材育成、環境構築などの仕組み化についても理解することができる
【習得できる知識】
・素材・材料開発へのMI活用の事例
・MIを進めるために必要とされる組織、人材、技術要件
・ラボの実験自動化における世の中の動向
【第4講】 高機能材料の研究開発加速に向けたAI活用
【時間】 14:45-15:30
【講師】産業技術総合研究所 ナノカーボンデバイス研究センター/主任研究員 室賀 駿 氏
【講演主旨】
材料分野における研究開発の高速化、人力では難しい最適化、労働人口の減少に対する省人化などの目的の中でＡＩの活用が高い注目を集め、マテリアルズ・インフォマティクスやプロセス・インフォマティクスに関する取り組みが盛んになってきた。本セミナーでは材料分野で研究開発の加速に向けたAI活用の考え方を紹介する。
【プログラム】
1. 材料化学分野におけるデータ活用のこれまで
1.1 手法の歴史的背景
1.2 データ活用のトレンド
2. 多様なデータを取り込めるマルチモーダルAI
2.1 複雑な材料をAIで扱う難しさ
2.2 深層学習を用いた材料物性の予測
3. AIによる自律駆動実験
3.1 実験の自動化と自律化
3.2 実験プロセスを自律化するためのポイント
4. これからのAIの活用
【質疑応答】
【キーワード】
深層学習/ディープラーニング、生成AI、マルチモーダルAI、自律実験、マテリアルズ・インフォマティクス、プロセス・インフォマティクス
【講演のポイント】
材料、プロセス、計測データなどの多様な対象に対するインフォマティクスの経験を有し、データサイエンスだけでなく対象の知識をもとにした目的に合わせた手法の使い分けやデザインなどに強みがあります。
【習得できる知識】
・材料分野におけるAI活用のトレンド
・AIを用いた材料やプロセス条件探索の効率化
【第5講】 マテリアルズ・インフォマティクスの可能性を引き出す：世界の最新技術動向と課題解決への実践的なアプローチ
【時間】 15:35-16:20
【講師】Enthought(エンソート)合同会社 プロフェッショナルサービス＆カスタマーサクセス ダイレクター 佐藤 祐樹 氏
【講演主旨】
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るが、多くの企業がデータ量の不足やデータの整備不足といった課題に直面している。本講演では、MIを加速させるための実践的な解決策として2つのアプローチを示したい。ひとつは有用なデータ基盤を構築するための実践的な方法、そしてもうひとつは世界最先端の技術動向として、AIスーパーモデルの活用というアプローチを紹介する。データ戦略の重要性、AIスーパーモデルの仕組みと利点、そして具体的な活用事例を解説することで、MIの真の可能性を引き出し、材料開発の未来を拓く道筋を説明する。
【プログラム】
1. マテリアルズ・インフォマティクスを加速するためのデータ課題の克服
○ 企業が直面する複合的・具体的な課題：データ取得とデータ整備
○ データの重要性と将来への備え
2. アプローチ1: 有用なデータ基盤の構築
○ データ整備のための実用的なガイダンス
■ データ整備の主要な原則とベストプラクティス
■ 適切なツールとテクノロジーの選択
■ 弊社の支援例
○ 有用なデータ基盤の長期的な利点
3. アプローチ2: AIスーパーモデルによるデータ不足の克服
○ AIスーパーモデル：データ不足に対する新たなソリューション
■ 直感・理論・データ（統計）の融合がもたらす革新
○ データが限られた状況におけるAIスーパーモデルの利点
○ AIスーパーモデル：海外発の最新事例
4. AIスーパーモデル技術の詳細
○ AIスーパーモデルの基盤となるメカニズム
○ AIスーパーモデルと従来のアプローチとの違い
5. まとめ
○ データ不足に対処するための2つのアプローチ
○ AIスーパーモデルの可能性
○ マテリアルズ・インフォマティクス成功に向けた次の一歩
【質疑応答】
【キーワード】
マテリアルズ・インフォマティクス、AI、AIスーパーモデル、データ戦略、データ準備、FAIRデータ、機械学習、最新技術、課題解決、イノベーション、材料開発、米国
【講演のポイント】
● データの整備不足という共通課題を抱える企業に対し、実践的な解決策を提示
● 世界最先端の技術動向と、Enthoughtの専門知識に基づいた具体的なガイダンスを提供
● 最新技術であるAIスーパーモデルの仕組み、利点、活用事例をわかりやすく解説
【習得できる知識】
● マテリアルズ・インフォマティクスにおけるデータの課題と重要性
● 強固なデータ基盤を構築するための実践的な方法
● AIスーパーモデルの仕組みと利点
● データ不足を克服し、材料開発を加速するための戦略
【第6講】 MIとDX -自動車用材料開発におけるAI×データの活用-
【時間】 16:25-17:10
【講師】トヨタ自動車株式会社 先進データサイエンス統括部 AD8 / プロジェクト長 庄司 哲也 氏
【講演主旨】
AIを使ってデータを解析して業務を進めたい、解析結果を理解したい・・・そういう気持ちがあっても中々始められない方が多いのではないでしょうか？この講義では、材料開発の中でのAI活用（所謂Material Informatics：MI）を事例として、どのようなステップでデータを使ったらよいのか？を解説すると共にAI技術の活用やデータの蓄積、シェア、データドリブンな意思決定に繋げていくために必要な意識・環境についての考え方を述べさせていただきます。
【プログラム】
１．はじめに 材料開発へのAI活用（歴史の振り返り）
２．材料データの特徴と最近の動向
３．先端的な材料の研究開発でのAI活用の事例紹介
・希土類磁石の研究における階層的AI活用事例の紹介
４．プラットフォームの紹介
・WAVEBASE（データアナリティクスプラットフォームの紹介と簡単な活用事例）
・WAVEMAP（データ相互利用活用プラットフォームの紹介）
５．将来に向けて
【質疑応答】
【キーワード】
AI活用、データ活用、材料開発、複雑なデータの活用、計測手法間の相関、画像解析、スペクトル解析、特徴抽出、特徴量化
【講演のポイント】
入社以来、磁石・パワー半導体・チタン合金・マグネシウム合金・熱電材料など様々な材料の研究開発に従事。
特に希土類磁石については重希土類フリーでのバルク磁石の高耐熱化を世界で初めて実現し、その技術で研究フェーズから開発、生産技術開発、量産性検討まで広く経験。
特に開発～生産技術開発でデータの活用の重要性に気づき、以降はデータ解析に重きを置いた開発スタイルになりました。
研究企画の経験として、文部科学省研究振興局にて様々な施策立案に携わった経験があります。特に、マテリアルインフォマティクスの初の施策であるMI2I（情報統合型物質・材料開発イニシアティブ）の施策立案、データ活用を軸とした様々な材料研究プロジェクト立案に携わっており、多くのMI関係の研究者との繋がりがあります。
現在はWAVEBASEプロジェクトのプロジェクト長としてMIの活用と研究開発のDXを支援する新規事業の責任者として、データ活用の重要性と有用性の普及に務めている。
【習得できる知識】
・世の中の材料ドメインでのAI活用の動向
・複雑なデータに対してのデータ解析の考え方、ウレシサ
・データ解析にあたっての注意点
・普及にあたってのプラットフォーム活用の意義