ISSN 1340-6639の知識や経験に依存してきた科学技術の仮説生成，性能予測，
仮説検証，知識発見の一部が自動化されつつある．AI には様々なタイプがあり，仮説生成には生成 AI，性能予測には
予測 AI，仮説検証には対話 AI，知識発見には説明 AI が利用される．
４つのタイプの AI は異なるタイプの機械学習法に基づいているが，いずれもデータを活用してメカニズムの学習を行うものである．

巻頭言
機械学習を用いた材料・プロセス開発

名古屋大学
竹内 一郎

AI・機械学習の科学技術分野での活用
様々な分野で AI の活用が増え，人間を凌ぐ性能を発揮している．現代の AI は，データに基づいて予測や発見を行う
ための数理情報技術である機械学習をベースとしている．機械材料・材料加工部門の研究開発においても，生産プロセスの IoT 化によって得られたデータを活用するデータ駆動型
アプローチの重要性が増している．ここでは，科学技術分野
において，AI・機械学習がどのように活用されているかを解説し，一例として機械学習を活用したデータ駆動設計と呼ばれるアプローチを紹介することで巻頭言としたい．
図１は科学技術分野における AI 活用の概念を示したものである．AI・機械学習の活用により，これまでは専門家

生成 AI と予測 AI を用いたデータ駆動設計
科学技術のための AI 活用の例として，生成 AI と予測 AI
を用いたデータ駆動設計を紹介しよう．多くの科学技術開発
は，（広い意味での）設計問題と捉えることができる．例えば，建築設計，機械設計，車両設計，回路設計，ソフトウェ
ア設計，分子設計などと呼ばれるタスクがあるが，これらの問題では，まず始めに，設計（パラメータ）空間を同定し，続いて設計空間における最適化が行われる．データ駆動設計の基本アイデアは，AI・機械学習を利用し，データ駆動で設計空間を構築することである．
図２は，データ駆動設計の基本概念を示したものである．
データ駆動設計では，Encoder，
Decoder と呼ばれる２つの機械学習（深層学習）
モデルが重要な役割を果たす．Encoder
は設計対象を設計パラメータ空間に変換する役割を担い，Decoder は設計パラメータ空間から設計対象へ戻す変換をする役割を担う．Decoder と Encoder の間の空間は潜在空間と呼ばれ，データ駆動設計では，潜在空間において最適化が行われる．例えば，図２は分子（化学化合物）設計問題の例を示している．データ駆動設計では，専門家の知識や経験に基づく通常の設計とは異なり，データの背後にある潜在的な設計対象の自由度を過不足なく表現できるようなベクトル空間を構築できるため，複雑な対象に対してもきめ細かな設計が可能になると期待されている．

図１ 科学技術における AI 活用の概念図

図２ データ駆動設計の概念図−1−

No.66 November 2023

Materials and Processing Division Newsletter

近年の AI の進展は著しく様々な分野で変革が起こっている．本稿で議論した科学技術分野においても，専門家の知識や経験だけに頼るのでなく，データを積極的に活用したデータ駆動型のアプローチが益々重要になってくると考えられる．

■特集：機械学習を用いた材料・プロセス開発□

特集１ 金属材料の変形・加工におけるデータ同化の活用□

東京農工大学山中 晃徳
１．はじめにデータ同化（Data assimilation）は，実験・計測と数値
シミュレーションをつなぐ方法である１），２）．ここで，「つなぐ」に対応する英単語は，assimilate（同化させる），fuse（融合する），combine（結びつける）もしくは integrate（統合する）と言えるだろう．このデータ同化を用いることで，実験では計測・測定できない系の状態を推定できるほか，限られた実験・計測データから物性値や材料パラメータを逆推定することも可能である．これは数値シミュレーションの高精度化，予測性能の向上のみならず，実験・計測の設計や最適化にも資する．
筆者らは，データ同化の魅力を認識してから材料工学領域
においてはフェーズフィールド法３）へ応用してきた．機械工学領域（特に機械材料の変形・加工）においては，有限要素法を用いた数値シミュレーションへの応用を進めてきた．本
稿では，本部門に関連する後者のデータ同化の応用事例を紹介する．
２．データ同化
データ同化は，かなり広い意味を持つ．そのなかでも筆者
らは，ベイズの定理に基づくデータ同化に関する研究に取り組んでいる．ここでは，そのデータ同化の基礎となるベイズの定理について簡単に解説する．
データ同化では，実験・計測で対象とする現象の時系列
データを取得し，それに対応する系の時間変化を数値シミュ
レーションモデル（以下，モデルと略記）で解析することを想定する．このとき，ある時刻 t における実験データを含む
観測ベクトル y t と，それに対応するモデル予測値を含む状
態ベクトル x t を定義する．データ同化では，これら x t と y tのそれぞれの確率密度関数（PDF）とその時間発展を考え
る．x t の PDF は p（x t）と表され，事前分布と呼ばれる．
また，y t の PDF は p（y t｜x t）と表され，尤度と呼ばれる．
p（y t｜x t）は x t が所与のもとでの y t の条件付き PDF である．ベイズの定理は，この２つの PDF が与えられたときに，p（x t｜y t）∝p（y t｜x t）p（x t）で表 さ れ る．p（x t｜y t）
は y t が所与のもとでの x t の条件付き PDF であり事後分布と呼ぶ．ベイズの定理における，
３つの PDF の関係を図１に示す．これは，実験データを反映する前のモデル予測値がp（x t）であり，実験データに基づき修正されたモデル予測
値が p（x t｜y t）にあたる．もし，PDF として平均値と標準偏差（または分散）をパラメータとして規定される単変量ガ
ウス分布を仮定したとすれば，p（x t｜y t）の標準偏差（または分散）を評価することで，修正されたモデル予測値の「不確かさ」を定量化することができる．
時系列データに対するデータ同化のアルゴリズムは，逐次
データ同化と非逐次データ同化の２種類に大別できる１）―３）．
逐次データ同化は，各時刻でのモデル予測値 x t に対して，
同時刻で取得された観測データ y t で修正するアルゴリズムである．代表的かつ実用的なアルゴリズムには，アンサンブ
４）
ルカルマンフィルタ（EnKF），粒子フィルタ５）などがある．
筆者らは，フェーズフィールド法による材料組織形成シミュ

図１ ベイズの定理における各種の確率密度関数（事前分布，尤度，
事後分布）の関係

レーションに対しては EnKF を適用してきた６）．
非逐次データ同化は，時系列データ全体をトレースするよ
うに初期状態 x０ を推定する方法である．代表的なアルゴリ
ズムには，４次元変分法（４DVar）やアンサンブル４DVar
７），
８）（En４DVar）などがある．４DVar では，各時刻での観測データとモデル予測値との誤差（ミスフィット）の時間積分値を含むコスト関数の最小化問題を解く．この最小化問題を解く際に，コスト関数の勾配を求める必要があるが，後述の事例のような非線形有限要素解析を対象とした場合には難し
い．これに対して，筆者らはコスト関数の勾配を求めることなく，様々なモデルに非逐次データ同化を実装できるアルゴ
リズム DMC―BO８）と DMC―TPE９）を開発した．以下では，これらの非逐次データ同化の応用事例を紹介する．
３．材料試験データからの加工硬化則パラメータの逆推定
En４DVar を用いた，デジタル画像相関（DIC）法による非接触ひずみ計測と非線形弾塑性有限要素解析のデータ同化の事例を紹介する．この事例では，DIC 法によるひずみ
計測結果から，A５０
５
２―O アルミニウム合金の加工硬化を表す Swift 式 の パ ラ メ ー タ を 逆 推 定 す る こ と を 目 的 とした１０），１１）．
図２に実験系と試験片を示す．スプレーを用いて，試験
片表面にランダムパターンを塗布し，その試験片を用いて単軸引張試験を実施した．２台の CCD カメラで試験片表面の連続画像を撮影し，DIC 法ソフトウェア GOM Correlate

図２ デジタル画像相関法を用いた非接触ひずみ計測による観測デー

−2−

タの取得

Materials and Processing Division Newsletter

No.66 November 2023

図４ 穴広げ成形試験における DIC 法による非接触ひずみ計測による観測データの取得

図５ 試験片表面の x 方向変位分布の DIC 法による測定結果との絶対誤差（パンチ高さ１０．
８mm）

図３（a）DIC 法によるひずみ測定結果と（b）En４DVar によるデー

ム合金板の変形挙動を高精度に再現できていることがわかる．
この事例では，xt の成分に金型や金属板材との間の摩擦係数を含めることで，実加工に近い条件で摩擦係数を逆推定することもできる．

タ同化で推定した加工硬化パラメータを用いたシミュレーショ

５．おわりに本稿では，データ同化を金属材料の変形および加工の数値
シミュレーションに応用した事例を紹介した．冒頭に述べたProfessional を用いて，ひずみ場を取得した（図３
（a）
）
．こ
ように，
データ同化を用いれば，測定可能な限られた実験デーのひずみ場を y t の成分とした．有限要素解析は，ABAQUS
タからでも物性値や材料パラメータ等を逆推定し，数値シ／Standard を用いて，ユーザーサブルーチンの導入にはミュレーションの予測精度を向上させることができる．これ
UMMDp を用いた１２）．
データ同化で逆推定した Swift 式のパラメータを用いて， はいわば，実現象のデジタルツインを構築する強力な方法であると言えるだろう．データ同化を応用して，各種現象のデ
単軸引張試験を模擬する有限要素解析を行い，DIC 法で計ジタルツインを構築できるようになれば，様々な材料（サン測したひずみ場と比較した（図３（b））．試験片に発生するくびれを含めて，変形挙動を精度良く再現できることがわかる． プル）の物性値の取得方法としても有用ではないだろうか．
本稿では，紙面の都合上，データ同化の概要のみを述べる
xt に推定したいパラメータを含めることで，計算方法をほとに留まったが，興味を持って頂いた読者には，解説論文１６），１７）
んど変えることなく，複数のパラメータの逆推定も可能である１３）．
も参照して頂けると幸いである．最後に，本稿で紹介した研究成果は，JST CREST（JPMJCR１
８J４），科学研究費補
助金（２
０H０
２
４
７
６，
２
３H０
１
２
９
７）および公益財団法人天田財
４．プレス成形加工試験データからの材料モデルパラメー
団２
０２
１年度重点研究開発助成（AF―２
０
２
１
０
０
０
２―A２）のもとタの逆推定で得たものであり，ここに記して深甚なる謝意を表す．
金属板材のプレス成形加工のシミュレーションに用いる降伏関数（材料モデル）のパラメータは，二軸引張試験などの多軸応力試験のデータを蓄積して，それに基づき同定されて文献
きた１４）．これに加えて，筆者らは DMC―TPE に基づく非逐１）淡路敏之，蒲地政史，池田元美，石川洋一，データ同化
次データ同化手法により，金属板材のプレス成形加工試験で観測・実験とモデルを融合するイノベーション，取得できる実験データから降伏関数のパラメータを逆推定す
（２
０
０
９）
，京都大学学術出版会る方法を提案している．その事例として，A５０
５２―O アルミ２）樋口知之，上野玄太，中野慎也，中村和幸，吉田亮，データ同化入門次世代のシミュレーション技術，
（２
０１１）
，朝
ニウム合金板（公称厚さ１．
０mm）に穴広げ試験を行い，
倉書店
同時に DIC 法によるひずみ計測を実施し，その計測結果か
３）山中晃徳，三好英輔，Python によるフェーズフィール
ら Yld２０００―２d 降伏関数１５）の９つのパラメータを逆推定しド法入門基礎理論からデータ同化の実装まで，（２０２３），
た．この事例では，観測データを得るために，穴広げ成形試
丸善出版
験を実施した（図４）．有限要素解析に用いたソフトウェア
４）G. Evensen, Ocean Dyn., Vol.５３
（２
０
０
３）
, pp.３４
３−３６７.
やユーザーサブルーチンは，３章で紹介したものと同一で
５）G. Kitagawa, J. Comput. Graph. Stat., Vol.５（１９９６）, pp.１ある．
−２
５.
DMC―TPE に基づく非逐次データ同化手法で逆推定した
６）例えば，A. Yamanaka, Y. Maeda, K. Sasaki, Mater. Des.,
パラメータを用いて，穴広げ成形シミュレーションを実施し
Vol.１
６
５
（２
０
１
９）
,１
０
７
５
７
７.
て得られたひずみ場と DIC 法で測定したひずみ場との絶対
７）C. Liu, Q. Xiao, B. Wang, Mon. Weather Rev., Vol.１３６
誤差を図５に示す．従来の二軸引張試験データに基づく方
（２
０
０
８）
, pp.３３
６
３−３
３
７
３.
法で同定されたパラメータを用いた場合よりも，アルミニウ
ン結果

−3−

No.66 November 2023

Materials and Processing Division Newsletter

８）A. Ishii, A. Yamanaka, E. Miyoshi, A. Yamamoto, Mater. Today Commun., Vol.３０
（２
０
２
２）
,１０
３
０
８
９.
９）A. Ishii, A. Yamamoto, A. Yamanaka, Sci. Technol. Adv.
Mater. : Methods, Vol.３
（２
０
２
３）
,２
２
３
９
１
３
３.
１０）S. Sueki, A. Ishii, A. Yamanaka, Proceedings of JSMEInternational Conference on Materials and Processing２０２２（, ２０２２）, Paper No. Tu−３B−３.
１１）S. Sueki, A. Ishii, A. Yamanaka, Int. J. Solids Struct., Vol.
２７９
（２０２３）,１１２３５０.
１２）H. Takizawa, T. Kuwabara, K. Oide, J. Yoshida, J. Phys. :□Conf. Ser., Vol.７３
４
（２
０
１
６）
,０
３
２
０
２
８.
１
３）末木咲衣，石井秋光，山中晃徳，塑性と加工，第６
４巻
（２
０
２
３）
，pp．
１
９
５−２
０
１．
１
４）桑原利彦，鉄と鋼，第１０
８巻
（２
０
２
２）
，pp．
２
３
３−２４
８．
１
５）F. Barlat, J. C. Brem, J. W. Yoon, K. Chung, R. E. Dick, D.
J. Lege, F. Pourboghrat, S. H. Choi, E. Chu, Int. J. Plasticity, Vol.１９
（２
０
０
３）
, pp.１２
９
７−１
３
１
９.
１
６）山中晃徳，ぷらすとす，第６巻
（２
０
２
３）
，pp．
２
４
８−２５
２．
１
７）山中晃徳，計算工学，Vol．
２
８
（２
０
２
３）
，pp．
７−１
０．

特集２ 材料・プロセス開発における機械学習の活用□

東京エレクトロン株式会社
守屋
剛・吉井 直樹

１．はじめに
近年，計算能力の向上と AI アルゴリズムの進歩により，機械学習の応用が広まっている．これらの技術を材料科学に応用することで，新たな半導体材料の発見やスクリーニングが期待されている．半導体デバイスは電子機器の中核であり，微細加工を施したシリコン基板から製造される．半導体デバ
イスの製造には高精度な加工が要求され，エッチング，成膜，洗浄，リソグラフィなどのプロセスがガスや薬液を用いて行われる．半導体製造装置では機械学習が新規材料や製造プロ
セスの探索に活用されている．１―５）
本稿では，半導体製造プロセスにおける機械学習の適用例
として，成膜原料探索について紹介する．データから有用な知識を効率的に抽出するために，機械学習アルゴリズムを使用してモデル式を自動生成した．このモデル式を使用して数値の予測を行った．
半導体製造プロセス開発において，機械学習の利点として，大量のデータを高速に処理し，高精度な判定を行うことができる点が挙げられる．また，生成された機械学習モデルを繰り返し利用することも可能であり，十分な学習データがあれ
ば，機械学習は経験豊富な技術者と同等以上の精度で予測を行うことができる．
２．機械学習による成膜原料の探索
半導体製造プロセスでは，化学気相堆積（CVD）法において使用する原料によって成膜結果が異なることが知られている．これまで，エンジニアの知識と経験に基づいてさまざ
まな原料が開発され，半導体製造工場で使用されてきた．たとえば，プラズマ CVD 法による炭素膜の成膜には，メタン（CH４），アセチレン（C２H２），プロピレン（C３H６），シクロブ
タン（C４H８），シクロヘキサン（C６H１２），トルエン（C７H８），
一酸化炭素（CO）などの原料が使用され，成膜後の膜質や成膜速度は原料とプロセス条件によって変化する．６―７）
機械学習では，目的変数と説明変数を使用してモデル式を算出する．目的変数は成膜速度や硬度などの目標値を表し，説明変数は成膜原料の特性や構造などの特徴量を示す．材料
特性データとしては，Mordred などの分子記述子計算デー
タベースが利用可能であり８），本研究では炭素系の成膜原料を対象とし Mordred で公開されている１，８
２５の材料記述子を使用した．教師データとして，炭素の成膜に関する１
９
３
報の公開論文から，成膜速度や硬度などの多目的変数を抽出し，表１のデータセットを構築した．
説明変数には，圧力，温度，成膜原料ガス流量，プラズマ
パワー，バイアス電圧などのプロセス条件１２個が含まれて

表１ 公開論文から収集したデータの情報

おり，制約条件は表２のように設定した．目的変数として，
成膜速度３
０
０
［nm／min］
以上，硬度５
０±５
［GPa］
以上と設定
した．Mordred に含まれる１，８
２５の記述子は次元削減を行い，精度向上と過学習リスクのバランスをとった．
最適なアルゴリズムを検討するために，ランダムフォレス
ト，ガウス過程回帰，サポートベクター回帰を比較した結果を表３に示す．図１に，成膜速度と硬度のデータセットに対して予測と実測を比較した結果を示す．ランダムフォレス
ト，ガウス過程回帰，サポートベクター回帰の各アルゴリズ
ムの予測結果を検証した結果，ランダムフォレストの相関係数が最も高いことがわかった．この結果から，本研究ではランダムフォレストによる分析を実施した．
ブロイデン・フレッチャー・ゴールドファーブ・シャンノ法を使用して，成膜速度と硬度を目的変数として，ターゲッ−4−

表２ プロセス制約条件

Materials and Processing Division Newsletter

No.66 November 2023

表３ Mordred 記述子に対する各アルゴリズムの相関係数と平均誤差

かった．
上記は目的変数を成膜速度と硬度に絞って，どの材料ガスを用いるとターゲット値に近くなるかを探索した結果であり，実際にはプロセス条件についても最適化が必要である．それぞれの記述子の寄与率を算出した結果を図２に示す．成膜速度は上位４件，硬度は上位５件までがプロセス条件記述
子であることが分かった．材料記述子の寄与率は，上位のプロセス条件記述子と比較すると小さく，プロセスの最適化が原料ガスの選択よりも重要であるといえる．選択された記述
子については，プロセス技術者が重要と考える記述子が削除されていないかを確認し，妥当性についても検証されている．
３．まとめ
本研究では，炭素膜のプラズマ CVD において，成膜原料ガスの探索を行った．公開論文から得られたデータを使用して機械学習モデルを生成し，成膜原料ガスの優先順位を算出した．その結果，プロセスパラメータにより成膜結果が大きく影響されることが明らかになり，特に，基板バイアス電圧の影響度が高いことが示唆された．また，この解析結果を経験のあるプロセス技術者が確認することで，反応メカニズムを理解することができるという利点がある．
このように，機械学習のフレームワークが新規半導体材料
探索やプロセス開発に役立つ可能性が示された．ビッグデー
タの時代においては，自律化された実験装置と機械学習による予測モデルを組み合わせることで，新規材料開発を加速することができると考えられる．

図１ 予実のアルゴリズム依存性（x 軸：実測値，y 軸：予測値）

参考文献
１）守屋剛，応用物理 ，９
０巻，
５号，
２
９
０
（２
０
２
１）
．
２）M. Hankinson, T. Vincent, K. Irani and P. Khargonekar,IEEE Trans. Semicond. Manufact.,１０,１
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３）S. Kang, IEEE Trans. Semicond. Manufact.,３１,１
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４）T. Moriya, Y. Suzuki, H. Yonemichi and H. Moki, J. Phys.
D : Appl. Phys.,５６,３
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０
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０
２
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５）F. Tanaka, H. Sato, N. Yoshii and H. Matsui, IEEE Trans.
Semicond. Manufact.,３
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０
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８２３
（１
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７）S. J. Park, D. Kim, S. Lee, Y. Ha, M. Lim and K. Kim, Thin
図２（a）成膜速度，（b）硬度に対する各記述子の寄与率
Solid Films,６
６
３,２
１
（２
０
１
８）
.
８）森脇寛智，川下理日人，田雨時，高木達也，第３９回ケ
ト値に近づけるためにどの材料ガスを使用すればよいかを探
モインフォマティクス討論会，
Y４
（２
０
１
６／０
索した．その結果，C３H６＞CH４＞C４H８＞C２H２，C６H１２，C７H８，
９／２
９―３０，
浜松）．
CO の優先順位で原料ガスを使用すべきであることがわ□ 特集３ インフォマティクス研究に繋がるセラミックス粉体および薄膜のハイスループット合成・評価・解析技術□

東京理科大学創域理工学部先端化学科
藤本憲次郎
１．はじめにセラミックス（無機材料）におけるマテリアルズインフォ
マティクス（MI）やプロセスインフォマティクス（PI）では，蓄積した化学組成と物性のデータセットから機械学習に
よって新材料を提案したり，材料合成プロセスのカギとなる要因（プロセス条件）を特徴量として見出して材料合成へ
フィードバックさせたりしている．また自律化自動実験への取り組みでは，ベイズ最適化を併用して効率的かつ最短距離（時間）で最適な機能性材料（ゴール）を人為的関与なしに見つけ出す挑戦が進められている．効率的に測定および解析

する計測インフォマティクスもあらゆるところで開発が進み，これらの分野のさらなる発展が期待される状況である．
セラミックスの合成方法には「固相合成法」，「液相合成法」，「気相合成法」の３つに大きく分類され，そこからさらに研究者の工夫により手法が細分化されている．そしてそこから得られる試料形態も
「粉末」
，
「単結晶」
，
「焼結体」
，
「膜」
，
「非
晶質」と多様である．前述の自律化自動実験では，東京大学
大学院理学研究科化学専攻の一杉太郎教授らが「気相合成法」
により薄膜を作製し，その物性データから次に実験すべき化
学組成や熱処理条件をベイズ最適化により提案している１）．

−5−

No.66 November 2023

Materials and Processing Division Newsletter

温し，
１
２
０
０℃ から２００℃ までを３０分で強制冷却するシステ
ムの開発も進められた．ちなみに２００℃ を強制冷却下限としたのはハンドの耐熱温度を考慮したためである．
初号機における知見を踏まえ，COMBIT では反応容器に混合原料を分注し蒸発乾固させるまでに機能を限定するとともに装置を小型化させた．改良した機能に原料液体の混合がある．液体原料が混合されたときに沈殿物を生じることがある．沈殿物内の偏析を避けるため，また液体の混合度合いを均質にするため，攪拌棒が高速回転するホモジナイザを６台搭載し，混合原料のためのバイアル群に対し１列（６試料）毎にまとめて撹拌混合する機能を付与した．なお次の６試料の撹拌におけるホモジナイザによるコンタミ防止のため，
ホモジナイザの洗浄槽を設け，列ごとに撹拌と洗浄を繰り返す仕様とした．装置を小型化し機能を集約したため，粉体ラ
イブラリを調整するまでの間の作業を雰囲気制御させたり，
２．ハイスループット合成プロセス
搬送システムを後付けさせたりするのも容易である．
この概念となるコンビナトリアルケミストリーは１
９
８
６年
そしてセラミックス粉体ライブラリの作製手法の多様化をにノーベル化学賞を受賞した Merrifield 氏が提案した微小図るため，静電噴霧堆積法に基づいた装置開発も開発してきポリマービーズを活用した固体ペプチド反応の提案２）による
た．静電噴霧堆積法は，シリンジの先端に装着する注射針にもので，効率的な材料探索の方法の概念として現在ではコン相当する部分に高電圧（正電荷）を印加することで，吐出さビナトリアル技術（あるいはプロセス）という言葉も多く使れる液体が接地された対極との間での表面張力，静電気力，われる．セラミックス粉体の場合，合成から X 線回折によ
重力との相関で微細な液滴を発生させ，接地された（負に帯る結晶構造の定性分析までの一連の作業時間は１日〜数日電された）基材上に引き寄せられ堆積させる方法である．図を必要とする．この作業効率を飛躍的に高め，従来に比べ２は開発装置（M―ist Combi）の概念図を示す５，６）．当該装置
１００倍近い粉体試料群の作製能力を有するコンビナトリアル
技術の開発はが，東京工業大学と科学技術庁無機材質研究所
は最大４種類の原料液体をそれぞれ独立したシリンジに充（のちに物質・材料研究機構（NIMS）として改組）の共同
填し，シリンジポンプの送液速度を制御することで原料液体
で１９９９年に開始された先導研究プロジェクト（コンビナトの送液速度を制御する．それぞれのシリンジから送り出されリアル材料科学の創製と先端産業への展開（コンビナトリア
た液体はマニホールドで１本の送液チューブに集約され高ルプロジェクト；２００５年までの７年間実施））の一部とし電圧を印加したステンレスカットチューブから噴霧させる．
て進められた．このプロジェクトは６グループから構成さ
そして噴霧位置は３軸ロボットハンドによって制御される．
れ，そのうちのひとつがリチウムイオン二次電池正極材の探Lenggoro らの報告にもあるように，当該装置の基盤とな索に焦点を当てられ，ここで多元系セラミックス粉体試料群る静電噴霧堆積法は低電圧ではパルスジェット状，高電圧で（ライブラリ）のハイスループット合成に向けた装置開発がはコーンジェット状と，印加電圧の制御によって液滴サイズ
行われた．
と噴霧形態を変化できる７）．ただし原料種や溶液濃度によっ３）
図１左は初号機（COMBIG），図１右は市販を想定したて液滴サイズと噴霧形態は異なるため印加電圧値は固定され４）ない．この現象を活用することで当該装置では印加電圧に２号機（COMBIT）
である．両装置の基本概念は， 原料
よって液体・粉体・薄膜の３種類の試料形態からなるライは溶液もしくはスラリー（泥漿）， 原料液体の分注と混合
ブラリを構築することができる．ただし，粉体と薄膜ライブ
はマイクロピペットを使用， 混合された原料液体は１６もラリを作製する場合，前述の反応容器（３５×３５×５mm）の
しくは３６の窪みを持つ３５×３
５×５mm の反応容器に分注
ように狭小領域にライブラリを作製する場合，噴霧された液
しホットプレート上で蒸発乾固，の３つで構成される．初滴が隣接する試料に混入してしまう可能性があるためコンタ号機の COMBIG は天吊り型のロボットアームを有し，複ミ防止用マスクを施す必要がある．この問題点の改善策とし数のハンドが装着可能であった．具体的には液体を分注およて，原料を噴霧するステンレスカットチューブの周囲に溶媒び撹拌（吸引と吐出の繰り返しにより実施）のためのロボッ
のみを噴霧するステンレスカットチューブを複数本均等配置
トハンド，もうひとつはルツボの代替となる反応容器の搬送させたノズルを発明した．これにより図３のように正電荷用ハンドである．後者のハンドは蒸発乾固した粉体ライブラを有する液滴同士の反発によって狭小領域に粉体や膜のライリを含む汎用容器を電気炉や分析装置へ搬送するためのものである．合成プロセス全体における律速過程は熱処理であり， ブラリをマスクレスで構築できることを可能にした８）．そし
時間短縮のために３０分程度で室温から１２００℃ 付近まで昇一方で固相合成や液相合成を基盤とした粉体や膜の自律化自動実験は薄膜のようには進んでいない．
１９９９年以降，筆者を含めたメンバーは，MI，PI そして自律化自動実験に密接な関係となるであろう「固相合成」および「液相合成」に軸足を置いたセラミックス粉体および膜のハイスループットプロセス（コンビナトリアル技術）研究を構築してきた．これは MI や PI で必要となるデータセッ
トを自前の研究データを短期間で作り上げるうえでは非常に重要なツールであり，計算化学や文献データからデータセッ
トを構築する研究者にとっても空白領域を補間するうえでは効果的な研究手法になり得るはずである．そこで本稿では，
これまでに構築した各種ハイスループットプロセスのいくつかを紹介したい．

図１ 溶液やスラリーを原料としたハイスループット粉体合成ロボッ

図２ 静電噴霧堆積法を基盤としたハイスループット材料探索装置

ト COMBIG および COMBIT の全体像

（M―ist Combi）の概念図−6−

Materials and Processing Division Newsletter

No.66 November 2023てきた．前述のコンビナトリアルプロジェクトが実施されていた当時はシンチレーション検出器が主であったことから，測定範囲にも依存するが，おおむね一試料あたりの測定時間は３０分程度と見込まれる．前述のハイスループット合成シ
ステムでは１日あたり１００試料の粉体試料の合成が可能だ
が，従前の検出器による X 線回折測定では全試料の測定に少なくとも丸二日は必要になる．そこで柳瀬・渡辺らは前述の反応容器から試料を取り出すことなく，X 線の照射位置が制御可能な X―Y ステージに搭載し，検出器に位置敏感型
比例検出器（PSPC）と組み合わせたハイスループット X
線回折装置（RIGAKU RINT２
５
５
０PC―K）を開発した．こ
れにより１
０〜１
４
０°までの X 線回折パターンを結晶性に依存するが最短で３０秒程度で，かつ X―Y ステージにより測図３ 噴霧堆積領域を意図的に絞り込むための方法
定位置を変化させて連続して回収することに成功した１０，１１）．
３．
３． 放射光 X 線測定治具
MI 研究では組成と物性から機械学習させることが多い．
て，当該装置は前述の液体分注型よりも小型化が可能であり，これに加えて格子定数や分率座標といった結晶学データから
こちらもライブラリ作製時においても雰囲気制御が可能で得られる結合距離や結合角などもデータセットに加えることある．
ができれば材料探索におけるインフォマティクス研究はさらに向上すると考えている．海外と比べれば国内の放射光施設
３．ハイスループット評価プロセスの数は恵まれて，身近なものになってきた．そこで高輝度か合成だけがハイスループット化されても計測と解析が従前
つ指向性の高い放射光 X 線回折測定と構造精密化はハイスのままではデータセットの効率的な生成にほど遠い．これまループットに対応できるか検討した．従前の方法では粉末ラでに積み上げられてきた評価手法と同等の精度でデータが得イブラリを放射光 X 線回折測定する際に試料準備に要するられるハイスループット評価・解析ツールの開発が必要であ
作業時間が膨大になる．粉体試料をキャピラリーチューブにる．本項ではこれまで開発に挑戦した計測技術のうち３つ充填する作業は１試料あたり少なくとも５分程度見込まれを紹介したい．
るだろう．先ほども述べたが１日当たり１００試料程度のラ３．
１．温度−抵抗値測定
イブラリが得られる場合，それらをキャピラリーチューブへ
前節の M―ist Combi 装置は薄膜ライブラリの作製も可能
充填する作業は最低でも８時間必要である．さらに放射光であることを述べた．膜作成から評価までをハイスループッ
施設におけるキャピラリーチューブのホルダーへの固定，そト化する実証例としてサーモクロミック材に着目し，二酸化して測定ごとに行われるキャピラリーチューブのセンタリン
バナジウム（VO２）膜の作製とともに「温度−抵抗値」測定
グ作業も時間を要し，与えられた測定時間（シフト）の半分のためにプローブ開発を行った．具体的には M―ist Combi
を測定外の時間として費やしてしまうかもしれない．これら
装置の液体噴霧パーツを四深針プローブに付け替えられる機の手間を可能な限り省いた上で同等の質を有する X 線回折構を付与し，同一装置で膜作成から物性計測までに行えるよ強度を得るための手段を考えている．図５は３D プリンタ
うにした．ライブラリの温度変化はホットプレートをペルにより試作した放射光測定治具である．良く粉砕された粉体
チェヒーターへ置き換えて可能にした．図４左は石英ガラ
をポリイミドテープに付着させ，コンタミを防ぐためにもうス基板上に堆積させた１６個からなる VO２ 膜を示す．そし一枚のポリイミドテープで挟み込み，そのテープをコンパクて図４右はそれぞれの VO２ 膜に対する温度−抵抗値曲線を
トカセットに用いられているテープ状に加工するだけである．
示す．ライブラリは全て VO２ であるが膜厚にバラツキがあ
図６は実際にあいちシンクロトロン光センターの BL５S２ることから抵抗値には相違がみられるが，半導体状態から金を利用して得られた粉末 X 線回折パターンを従前のキャピ属状態への臨界温度は６７〜６８℃ 程度で同一であり，各点はラリーに粉体を充填した場合と併せて示す．試料は熱電材探１秒程度で測定が可能であった９）．
索で作製したペロブスカイト型 Ca０．９７Bi０．０３MnO３１２）である．
３．
２． 実験室系粉末 X 線回折測定
セラミックスを扱う場合，粉体試料を作製したあとには
キャピラリーに封入された粉末は二次元回折像に見られるよX 線回折測定により結晶相の確認（相同定）を行うのが一
うに明瞭なデバイシェラー環が観察される．一方，治具を測般的な流れとなる。近年，高速検出器の発展のおかげで実験
定系に固定して X 線を照射すると，X 線照射領域（コリメー
室系の粉末 X 線回折装置による測定時間が大幅に短縮され
タ径：０．
５mm φ ）内の粉末が少なく，試料の向きが偏ったため，環ではなく回折点が現れた．図６右の X 線回折パター
ン（黒と青）の強度比の違いもこれを示している．そこで，固定していた測定系の X 線照射位置を中心に±５°の範囲で回転（揺動）させたところ，概ね従来法で測定したものと同

図４ M―ist Combi 装置による VO２ 膜ライブラリとそのサーモクロ
図５ ３D プリンタにより試作した放射光回折測定治具

ミック特性
−7−

No.66 November 2023

Materials and Processing Division Newsletter

図６ 放射光回折測定治具による Ca０．９７Bi０．０３MnO３ の測定結果

じ強度比の X 線回折パターンを得ることができた．回収された回折強度データからリートベルト解析１３）を行い，比較の一例として信頼度因子 Rwp を比較したところ，従来法，治具固定時，治具揺動時で，それぞれ２．
７７％，
１
８．
９％，
７．
２％
を示した１４）．現在，信頼度因子を含めて従来法に近い精度を得るための改良を現在も進めている．なお，当該治具を作製したことによる副産物として，BN 粉体との混合によりペレット化させてから測定する必要があった透過法による X
線吸収微細構造（XAFS）測定が，ポリイミドテープに付着させること以外に新たな加工を必要とせず測定できた．
４．ハイスループット解析プロセス（構造精密化の自動化を例として）
前節で X 線回折測定に関する説明が大半を占めたが，セラミックス材料においては合成したら X 線回折測定をするのが一連の流れとなっているのでご容赦いただきたい．本節ではその続きとなる．化学，物理，機械など，あらゆる分野
で物性評価を実施した後は，そのデータを何かしらの方法で解析する．その解析自体もハイスループット化することが今後の MI や PI には必要になる．セラミックス粉体を取り扱う分野では X 線回折測定を実施したのち結晶相の確認（定性分析）だけでなく単位格子中の原子座標（分率座標ともいう）を求める「構造精密化」を行う場合があるが，これも一連の実験（合成・評価・解析）のなかで律速になる可能性が高い．そこで相見晃久氏（２０２
３年１０月より防衛大学校）が構造精密化の代表的な方法である Rietveld 解析を自動化するための開発を進めてきた．Rietveld 解析を行うソフトウェ
アは国内外で様々なものが提供されているが，我々は泉富士夫博士が開発した RIETAN―FP１３）を使用することを前提とした．
手動解析手順をそのまま自動化するのではなく，「真値に近い初期値を用いることで精密化手順の最適化をしなくても簡単に真値が得られる」というコンセプトの元，自動解析ア
ルゴリズムを考案した．詳細は文献に記載した論文を読んでほしい．本解析法は初期値と精密化手順の最適化を不要にしたことにより，解析者によるパラメータ調整を必要とせず広範な試料に対して適用可能でありかつ解析結果の個人差を排除できる．実験室系 X 線，放射光 X 線問わず様々な試料に対して解析速度約４倍でかつ妥当な解析結果が得られた１５）．
なお本稿で紹介した自動 Rietveld 解析ソフトは東京理科大
学藤本研究室のホームページ（以下の URL）から無料でダウンロードが可能である．
https : //tus-fujimotolab.jp/download/autorietveld（使用する前に必ず利用規定を確認）

５．おわりに
本稿では MI や PI さらには自律化自動実験に繋がるコン
ビナトリアル技術の開発状況とハイスループット材料合成および評価・解析の例について触れた．セラミックス粉体における PI 研究では，国立研究開発法人産業総合技術研究所極限機能材料研究部門固体イオニクス材料グループの研究チー
ムがロボット実験と AI によりセラミックスの化学焼結プロ
セスの条件探索を進めた成果がプレスリリース（２
０
２３年１０
月１
８日）された１６）．実験プロセスは限定されているが，今後の発展が期待される．また，セラミックス粉体ではないが，東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻の長藤圭介准教授の研究チームが，固体高分子型燃料電池を構成する触媒層である粉体膜の乾燥プロセスにロボットと機械学習を導入して少ない実験回数でクラックのない緻密化膜の条件を最適化した１７）．それぞれの専門分野において粉体や液体をハンドリン
グする技術と知見が集約されれば，「固相合成」や「液相合成」から得られるセラミックス材料の自律化された自動実験
や MI，PI の研究もさらに加速するのではと期待している．
謝辞
本稿で触れた放射光測定治具の図面作成，制御回路とソフ
トウェアの開発には東北大学大学院工学研究科の丸山伸伍准教授のご協力があって成しえたものであり，これまでのご協力に感謝申し上げます．また，このツールを用いた XRD お
よび XAFS 実験は，あいちシンクロトロン光センターの BL
５S１および BL５S２にて実施されたものです（課題番号：
２
０
１
７P０
２
０
２，
２
０
１
８P０
１
０
４，
２
０
１
９P０
１
０
６）
．本研究の遂行に関わられたすべての皆様に深く感謝致します．
文献１）S. Kobayashi et al., ACS Materials Letters ５（１０（）２０２３）
２
７
１
１−２
７
１
７.
２）R. B. Merrifield, J. Am. Chem. Soc.８
５
（１
９
６
３）
２
１
４
９−２１５４.
３）K. Fujimoto and M. Watanabe, Meas. Sci. Tech.１
６（２００５）
４１−４５.
４）S. Suehara et al., Appl. Surf. Sci.２
５
２
（２
０
０
６）
２
４
５
６−２５６０５）K. Fujimoto et al., Solid State Ion.１
７
７
（２
０
０
６）
２
６
３
９−２６４２.
６）K. Fujimoto et al., ACS Comb. Sci. １
５
（１
２（
）２
０
１
３）６２６−
６
３０.
７）I. W. Lenggoro and K. Okuyama, J. Soc. Powder Technol.,Japan３
７
（２
０
０
０）
７
５
３−７
６
０.
８）藤本憲次郎，伊藤滋，特許第５
０
１
６
９
６
０号
９）K. Fujimoto et al., Mater. Sci. Eng. A４
７
５
（１−２）
,（２００８）５２−５６.
１０）I. Yanase et al., Solid State Ion.１
５
４―１
５
５
（２
０
０
２）
４
１
９−４２４.
１１）I. Yanase et al., Solid State Ion.１
５
１
（１―４（
）２
０
０
２）
１
８９−１９６.
１２）K. Fujimoto et al., J. Ceram. Soc. Jpn１
２
５
（４（
）２
０
１
７）
３０８−
３
１
２.
１
３）F. Izumi and K. Momma, Solid State Phenom.１
３０（２００７）
１
５−２
０.
２
（１
２（
）２
０
２
０）７３４−
１４）K. Fujimoto et al., ACS Comb. Sci.２
７３
７.
１５）A. Aimi et al., ACS Comb. Sci.２
２
（１（
）２
０
２
０）
３
５−４
１.
１
６）https : //www.aist.go.jp/aist̲j/press̲release/pr 2023/
pr 20231018/pr 20231018.html
１７）K. Nagai et al., Sci. Rep.１
２
（２
０
２
２）
１
６
１
５.

−8−

Materials and Processing Division Newsletter

No.66 November 2023

□ 特集４ ニューラルネットワークモデルを用いたスピニング加工の高精度板厚制御□

産業技術総合研究所
権藤 詩織

１．はじめに
金属加工のものづくりの現場では，加工条件や作業環境，
作業者の経験など様々な因子が，成形品の形状や寸法精度な
どの加工結果に影響を及ぼす．ゆえに，最適加工条件の決定には多くの試行錯誤を要する．このような課題に対し，デー
タ駆動型加工の開発が様々な加工を対象に進められている．
これは，金属加工に AI（人工知能）を組み合わせて，最適加工条件を効率的に導く技術である．本研究ではスピニング
加工と呼ばれる逐次成形を対象に，目標板厚を得る最適ロー
ラーパスを導出するデータ駆動型加工を開発してきた．本稿
ではこれまでの開発２）−４）の概要を紹介する．

本研究では，入力，隠れ層，出力層の３層からなるニュー
ラルネットワークモデルで両者の関係をモデル化した．
３）最適化
目標寸法を qd とし，qd＝f（p）を満たす p を，最急降下法に基づく反復計算により求める．具体的には，関数 f に pを与えたさいの出力 q と目標値 qd の差 e を求め，e を小さくするように，与える入力の値を p から p＋Δp に更新する．
このとき，微小修正量 Δp は差 e とヤコビ行列 J を用いて式
（１）で計算される．
Δp＝−bJ Te（１）b は係数である．ヤコビ行列は式（２）で計算される．
２．スピニング加工
スピニング加工は図１a）に示すように，ローラーを金属板の一部に押し当てながら動かし，少しずつ変形させて立体形状に成形する技術である．へら絞り加工とも呼ばれる．成形品の用途は自動車部品，航空・宇宙部品，半導体医療部品，
建築・工芸品など多岐に渡る．変形は局所的かつ逐次的であるため，成形に必要な金型は一つで済む，小型の装置で成形できるなど，製造コストの観点で多くの利点を有する．また，ローラーを自由自在に動かせるため，ローラーの駆動と金型の回転を同期させて，図１b）のような複雑形状の一体成形も可能である．一方，加工中の材料流動はローラーの動作経
路（パス）に敏感である．ゆえに，板厚の制御が容易でなく，前述のように加工条件出しの試行錯誤が避けられない．著者
はこの問題に対する解決策として，機械学習モデルの構築と逆問題の解法から成る，データ駆動型加工に着目した．具体的には，複数の加工条件が相互に作用し，人間では結果の予測が難しい加工において，既知の特徴に基づいて予測する機械学習が役立つと考えた．また，加工条件を入力，加工結果を出力とし，両者の関係を機械学習モデルで記述するだけではなく，構築したモデルに対し逆問題を解法することで，目標の板厚を得るための各加工条件の具体値が得られると考えた．

∂q ∂f（p）
J（p）＝ ∂p ＝ ∂p（２）

e が十分に小さいときの p を，qd を得る最適な入力値とみ
なす．
４．教師データの取得
被加工材には直径１５０mm，板厚１．
５mm の純アルミニ
ウム A１０５
０P―O，ローラーには直径７０mm，円み半径８mm の合金工具鋼 SKD１
１，
金型には直径８５mm の機械構
造用炭素鋼 S４
５C 焼き入れ材を用いた．ローラーは金型の軸方向に対し４５°の方向に設けた．
図２a）に示すように，ローラーの軌道を以下のパラメー
タを用いて表現した．マンドレルの軸方向を x，半径方向をy とし，ブランク材表面の x 方向位置 x０，マンドレル側面の y 方向位置 y０ を原点（０，０）とする．ローラーは x 方向に xstart までマンドレルに沿うように直線的に動いたのち，
曲線パス上を動く．その後，材料から離れて曲線パスの始点
xstart まで戻る．次のパスはここから Δx だけ直線的に動き，同様に曲線パスに移行する．各曲線パスは円弧の一部を x, y
方向に伸縮した凹型形状とした．曲線パスの終点は，（xstart,y０）を中心とし，（xstart, yend）と（xend, y０）を通る１／４楕円上に存在する．曲線パスの始点と終点を結ぶ傾斜角は，
１パス
目では a とし，
２パス目以降は一定角ずつ増加し，最終の n
パス目で π／２となるようにした．マンドレルの回転速度を

図１ スピニング加工の a）様子と b）複雑形状成形例

３．データ駆動型加工の構成
データ駆動型加工を以下の３つの項目で構成した．
１）パラメータ化
加工条件を入力，加工結果を出力とし，それぞれを多変数
ベクトル p＝
（p１，
p２，
…，
pn）
，q＝
（q１，
q２，
…，
qm）
で表現する．
２）モデル化
入出力関係を多変数ベクトル関数 （p）
f ＝q で表現する．

図２ スピニング加工のパラメータ化．a）ローラーパスと b）カッ−9−

プ高さ方向の板厚分布

No.66 November 2023

Materials and Processing Division Newsletter
図４に t５０％ の実測値と構築したニューラルネットワーク
モデルで計算した予測値の比較を示す．RMSE（二乗平均平方根誤差）は０．
０１１となり，高精度に板厚を予測できた．

６．最適化
構築したモデルを用い，高さ方向の板厚が一定となるような入力パラメータの値を，最急降下法を用いて導出した．実際に最適値として得られた入力パラメータの値でスピニング
加工をおこなった．
目標の高さが極端に高く，板厚が薄くなる条件では割れが発生したが，カップ状に加工できた成形品では，高さ方向に板厚が一定となるように成形できた．図３に示す通り，その板厚分布は図中の直線に非常に近い位置にプロットされている．線から離れたプロットは，フランジが成形された成形
図３ 教師データと最適加工条件下で得た成形品の板厚分布の比較．
品に該当する．図５に教師データと最適条件下で成形した
１８
０rpm，ローラーの送り速度を１．
３１pfeed mm／rev とした． カップの断面を示す．条件の最適化により，明らかな寸法精度の向上が確認でき，精度は０．
１mm 以内であった．加工
本研究では入力パラメータを p＝（n, xstart, xend, Δx, yend, a,の操作に慣れた作業者がローラーパスを設計しても，直径
pfeed）とした．
３６通りの入力パラメータの組み合わせ下で成２６０mm，板厚２．
０mm の軟鋼のスピニング加工において，形した．加工後，図２b）に該当するように，成形品の高さ
高さ方向の板厚分布が０．
５mm ほど変動するとの報告例が
h をハイトゲージで測定し，高さの２
５％，
５
０％，
７５％ の位置ある５）．一方，本方法では経験の度合いに寄らず，容易に高での板厚 t２５％，t５０％，t７５％ をマイクロメータを用いて測定した．また，xend と h の差をパス余り長さ rp として式い精度を達成できる．
（３）
より
算出した．
rp＝xend−（h+Rround）（３）

Rround はローラー円み半径である．出力パラメータを q＝（h,
t２５％，t５０％，t７５％，rp）とした．
教師データの３６条件のうち，１条件下でのみ割れが発生したが，その他はカップ状に成形できた．図３に教師データとして得た成形品の板厚分布を示す．図中の直線は板厚一定を示す．プロットの多くは直線から離れ，成形品の多くは板厚が高さ方向に一定ではなかった．
５．モデル化
教師データ取得後，入力パラメータ p と出力パラメータq の関係を３層のニューラルネットワークモデルで表現した．隠れ層は１０ノードとし，活性化関数にはシグモイド関数を採用した．

図４ 高さ５０％ の位置における板厚の実測値とニューラルネット

図５ 教師データと最適加工条件下で得た成形品の断面．

７．まとめ
スピニング加工のローラーパスと板厚の関係を，
３０程度の少数の教師データからなる AI モデルで構築し，目標の板厚を得る最適ローラーパスを導出するデータ駆動型スピニング
加工を開発した．
０．
１mm 以内の精度での板厚制御を容易に実現できた．本方法はスピニング加工以外の他加工法にも適用可能で，様々な加工の条件出しの工程の時間短縮と高寸法精度化に大きく貢献できる．
参考文献
１）L. M. Russo et al,. J. Mater. Process. Technol.,２９４（２０２１）
,
１
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２）S. Gondo, H. Arai, J. Intell. Manuf.,３
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０
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３）S. Gondo, H. Arai, CIRP Annals,７
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０
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４）権藤ら，ぷらすとす，
６−６
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０
２
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４
０
２−４
０
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５）葉山，精密機械，
４
４−４
（１
９
７
８）
，
４
７
２−４
７
５．

ワークモデルによる予測値の比較．

２０２３年度年次大会報告
第１０
１期第一技術委員会（年次大会担当）
委員長 坂口 雅人（岐阜大学）

去 る２
０２３年９月３日（日）〜６日（水）に４日 間 の 日
程で２
０２３年度年次大会が東京都立大学南大沢キャンパスを会場に開催されました．今回の発表件数は８１３件があり，
このうち３５
７件がポスター発表となりました．また，
１５９９

−10−

Materials and Processing Division Newsletter

No.66 November 2023

表１ 過去５年間の年次大会の発表件数と有料参加登録者※オンライン開催

会場となった東京都立大学南大沢キャンパス

名の方（有料参加登録者）にご参加いただきました．表１
より，過去５年分の発表件数を比較すると縮小傾向が継続している状況です．
２０２３年度大会では機械材料・材料加工部門の関係する単独オーガナイズドセッションと部門横断的・部門融合的なオーガナイズドセッションに加え，学会のキャッチフレーズ「機械工学の英知を結集しゼロエミッション社会を拓く」に関連した，基調講演，先端技術フォーラムを開催させて頂きました．
本会が盛況に終えることができましたこと，ご参加・ご協力いただきました皆様に感謝を申し上げます．
末筆となりますが，６月に委員長を急遽交代することとなったにもかかわらず，活動を支えていただきました委員の皆様に重ねてお礼申し上げます．
オーガナイズドセッション［S０４１］伝統産業工学［S０４２］異種材料の界面強度評価と接合技術［J０４１］超音波計測・解析法の新展開［J０４２］セラミックスおよびセラミックス系複合材料［J０２５］バイオマテリアルおよび細胞／組織のプロセス・力
学・強度
［J１１
３］トライボロジーの基礎・応用と表面設計［J１２１］１DCAE・MBD と物理モデリング［J１３２］加工技術の最前線［J１３３］マイクロナノ理工学：nm から mm までの表面制
御とその応用［J１８１］交通・物流機械の自動運転［J２２４］マイクロ・ナノ機械デバイスとその信頼性
先端技術フォーラム
「複合材料研究の最新動向と今後の展望」（講演５件）「M&P 最前線」（講演５件）
基調講演「高分子基複合材料の成形加工」

２０２４年度年次大会のご案内
第１技術委員会（年次大会担当）高橋学（愛媛大学）坂口 雅人（岐阜大学）

をキャッチフレーズとし，「AI を活用したデジタル変革」「環，
境にやさしいエネルギ変革」，「未来を担う技術人材の育成」
をテーマに掲げ，講演および各種企画を実施する予定で
す．
２
０
２
３年度大会では，新型コロナウィルス感染症の感染症
法上の位置付けが５類に移行し，従来通りの対面開催が実施され，盛会に終えることができました．２
０２
４年度は愛媛・
松山の地にて講演会と懇親会および部門同好会の開催に向け，準備を進めているところです．
本部門では単独，あるいは，他部門と協力しながら幅広い
多くのテーマのオーガナイズドセッション企画をすでにご提案いただいておりますので以下にご紹介させていただきます．
【OS（本部門単独企画）】
伝統産業工学
溶融加工・半凝固加工
異種材料の界面強度評価と接合技術
愛媛大学 城北キャンパス
セラミックスおよびセラミックス系複合材料】
２０２４年９月８日（日）〜１１日（水）ま で の４日 間〔た 【JS（合同企画）
超音波計測・解析法の新展開（幹事：本部門）
だし，
８日（日）は市民開放行事を予定〕にわたり，愛媛大バイオマテリアルおよび細胞／組織のプロセス・力学・学城北キャンパス（愛媛県松山市文京町３番）を会場として，日本機械学会２０
２４年度年次大会が開催される予定です．
強度
２０２
４年度年次大会では「機械工学で実現する日本産業変革」
マイクロ・ナノ機械デバイスとその信頼性−11−No.66 November 2023

Materials and Processing Division Newsletter

トライボロジーの基礎・応用と表面設計
マイクロナノ理工学：nm から mm までの表面制御とその応用
交通・物流機械の自動運転
１DCAE・MBD と物理モデリング（順不同）
また，上記オーガナイズドセッションの他にも，基調講演，
先端技術フォーラム，ワークショップ，市民フォーラム他，
市民向け・子供向け行事（９月８日（日）開催）等の各種企画を募集しております．
（お申込み，お問い合わせについて
は文末をご参照いただきますよう，お願いいたします．
）
末筆になりますが，２０
２４年度年次大会の会場となる愛媛大学城北キャンパスは，コンパクトシティとして成熟した町の一つである松山市にあり，さらに『現存十二天守』の一つである松山城の北側に位置します．一方，東側には有名な道後温泉，南側には城下町の商業地域が広がり，路面電車がこれらを繋いでいます．俳人正岡子規や高浜虚子，夏目漱石の小説『坊っちゃん』や司馬遼太郎の小説『坂の上の雲』など，
ことばを大切にしたまちづくりで 文学のまち としても知られています．こころが癒やされる松山にぜひ足をお運び頂
ければ幸いです．実行委員はじめ愛媛大学スタッフ一同，多数の方のご参加をお待ちしております．
各種企画のお申込み・お問い合わせ先：
第１技術委員会
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０２
４年度担当
愛媛大学 高橋学：mtaka@ehime-u.ac.jp

第３０回機械材料・材料加工技術講演会（M&P２０２３）開催報告
実行委員長 松崎 亮介（東京理科大学）

２０２３年９月２７日（水）か ら２９日（金）ま で の３日 間にわたり，機械材料・材料加工部門主催の第３０回機械材
料・材料加工部門技術講演会（M&P２０２３）が筑波大学・筑波キャンパスで開催されました．２
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１９年以来の久しぶりの対面での開催となり，コロナ禍以前の活発な活動に近づけるべく，技術講演会に加えて，新技術開発フォーラムや若手ポスターシンポジウムも開催しました．
今回は初の取り組みとして，部門間の交流を目的に材料力学部門（M&M）とコロケーション（同会期・同会場）で開催されました．
６件の合同 OS，２件の合同フォーラム，２件の合同特別講演，そして合同懇親会など，コロケーション開催を活かした企画が行われました．M&P 側では，
１
１７件の講演と１１件のポスター発表があり，
１７８名の方々が参加されました．M&M と合わせると，合計で５
１０件の講演が行わ
れ，７００名以上の方々にご参加いただきました．普段の M&
P 講演会では聴けないような内容の講演や，普段会うことができない方々との交流ができたことを，実行委員として非常に嬉しく思います．ご尽力いただきました M&M，M&P の関係者の皆様に感謝を申し上げるとともに，参加された皆様に深く感謝申し上げます．
次回の M&P２
０２
４は富山で開催されます．引き続きのご参加をお待ちしております．

編集後記
機械材料・材料加工部門ニュースレター No．
６６をお届けいたします．発行が遅れたこと改めてお詫び申し上げます．
本号を発行するにあたり，巻頭言の竹内先生をはじめ，ご執筆いただいた方々，発行にご尽力をいただいた皆様に深く御礼を申し上げます．皆様に様々な情報を発信して，より魅力のある部門にしていきたいと考えておりますので，ご意見・ご要望等がございましたら，遠慮なく広報委員会・櫻井（junpei.sakurai@mae.nagoya-u.ac.jp）までご連絡ください．

特別講演の様子

M&M と M&P 合同での懇親会の様子

発

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行

〒 162―0814

発行日 202３年１１月１８日

東京都新宿区新小川町 4 番 1 号
KDX 飯田橋スクエア 2 階
一般社団法人 日本機械学会 機械材料・材料加工部門
第１
０
１期部門長
佐々木 元
広報委員会委員長
櫻井 淳平
Tel.03―4335―7616 Fax.03―4335―7619