データケミカルがAIを駆使した新たな材料開発支援機能を発表

データケミカル株式会社は、東京都渋谷区に本社を構える企業で、最近新たに自身のAI・機械学習を活用したクラウドサービス「Datachemical LAB」にデータ可視化機能を強化する新機能を導入すると発表しました。リリース日は2025年2月26日を予定しており、これにより材料開発のプロセスが一層効率的になることが期待されています。

「Datachemical LAB」は、材料開発における多岐にわたる実験や製造データを活用することで、次に必要な実験条件をAIによって予測し、開発者の負担を軽減しています。特に、金属やゴム、薬品など様々な材料の開発では、その特性や原料の組み合わせに関する情報が膨大であり、従来は技術者が経験や知識に基づいて条件を検討してきましたが、データケミカルのAIを用いてこれを簡素化します。

新機能には、パレート最適解とクラスタリングが含まれています。パレート最適解は、異なる特性を持つ材料の最適な条件を一目で見つけ出すのに役立つ機能です。具体的には、強度と柔軟性、耐久性とコストといった相反する要求に対して、最もパフォーマンスを引き出すための条件を容易に識別できるようになっています。この視覚的なデータ分析により、開発者は次の実験を効果的に計画できます。

もう一つの重要な機能、クラスタリングは、同様のデータをグループ化し、隠れた関係性や外れ値を見つけるために使用されます。このプロセスにより、大量のデータを整理しやすくすることで、データ間の関連性を迅速に把握でき、さらなる研究や開発促進に貢献します。

「Datachemical LAB」は、多くの企業で採用されており、2022年のサービスリリース以来50社以上に導入されています。多彩な機能を駆使して、開発プロセスを簡素化し、業界全体の効率向上に寄与しています。データケミカルのCTOである金子弘昌氏は、明治大学の准教授でもあり、同社の技術の基盤がしっかりと確立されていることが伺えます。彼の指導のもとで開発されたこのプラットフォームは、専門的な操作がない方にも親しみやすく設計されています。

これにより、学生や新入社員でも簡単に操作でき、解析ミスを避ける手助けになるでしょう。加えて、サービスの活用領域はラボでの初期実験から量産化まで、全体に渡っており、少量のデータでも高い予測精度を実現します。ユーザーは使いやすいインターフェースで、複雑なプログラミングなしにデータ解析を行うことができるため、研究者たちにとって大きな助けとなります。

データケミカルはこのプラットフォームを通じて、化学、製薬、食品など様々な分野での材料開発の効率化に大きく寄与しています。これにより、企業の競争力を高めるとともに、新たなイノベーションの創出を促進することが期待されています。

最後に、「Datachemical LAB」サービスの詳細については公式サイトにアクセスすることで確認できます。今後のアップデートや機能強化にも注目です。