a.s.istがレゾナックの共創プログラムに採択。材料R&Dの自動解析を検証

発表内容のポイント

• レゾナックの共創プログラムに採択され、材料R&Dの高度化に向けた検証を開始
• ベイズ推論やスパースモデリングを活用した、スペクトルデータの自動解析技術を投入
• 実験条件の探索・最適化技術により、研究開発プロセスの属人化解消と高速化を目指す

発表の背景

材料開発の現場では、実験条件の設計や計測データの解析、次の実験条件の決定といったプロセスにおいて、専門知識と多くの時間が必要とされている。特にXRDやXPS、FT-IR、NMRなどのスペクトル・計測データの解析では、ピーク数やバックグラウンドの判断が解析者の経験に依存しやすく、再現性の確保や効率化が課題となっていた。こうした背景から、a.s.istは東京大学での研究知見をもとにした自動解析技術による課題解決を図る。

何が発表されたのか

今回の採択に伴い、a.s.istは「自動データ分析技術を核とした材料R&D向けラボオートメーションの実現」をテーマに掲げ、検証を行う。具体的には、同社が持つホワイトボックスAI技術を用いて、スペクトルデータや材料解析データの自動解析、特徴量抽出、実験条件の最適化を検証する。プログラム期間中には、レゾナックの研究開発現場のニーズに合わせ、材料解析データの自動処理や実験結果に基づく次の実験条件の提案など、プロセス全体の効率化に向けた技術検証を進める計画だ。

製造業・生産管理への見方

素材や化学、電子部品などの製造業において、新材料の開発スピードは競争力を左右する極めて重要な要素である。しかし、実験データの解析や次の実験条件の選定が熟練技術者の経験に依存しているケースは少なくない。本取り組みで検証される自動解析技術や実験条件の最適化技術が実用化されれば、解析業務の属人性が低減され、実験から解析、判断、次の実験条件決定にいたるサイクルが高速化する。これにより、材料開発のリードタイム短縮やラボオートメーションの推進が期待される。

現場で確認したいポイント

• 自社の材料開発や物性実験において、スペクトル解析などのデータ処理が属人化していないか
• 実験データの解析や次の実験条件の選定に、どれほどの時間と工数がかかっているか
• ベイズ推論やスパースモデリングを用いた自動解析手法が、自社の分析対象に適用可能か

確認しておきたい点

本発表は事業共創プログラムにおける技術検証の開始を知らせるものであり、具体的な導入効果や実用化の時期、レゾナックの特定の生産ラインへの適用実績などについては現時点で明らかにされていない。

関連リンク

• 発表企業サイト：株式会社a.s.istの公式ウェブサイト
• 関連ページ：事業共創プログラム「OnStage」の特設サイト
• 発表企業のPR TIMESページ：株式会社a.s.istのプレスリリース一覧

出典情報