公益社団法人新化学技術推進協会御中

材料・触媒開発における新手法の開発状況＜調査報告書＞
2016 年 5 月 31 日

株式会社富士経済
東京マーケティング本部
監修者：常務取締役本部長 南波佐間 浩〒103-0016 東京都中央区日本橋小網町 19-5
akebono 日本橋ビル
ＴＥＬ：03-3664-5821
ＦＡＸ：03-3661-9514

＜ 調 査 概 要 ＞
１．調査背景と目的
液晶ディスプレイやリチウム電池市場のようなかつては日本が優勢であったデバイスやこれに関わる機能性材料の開発が韓国・中国のアジア企業に追い上げられシェアを失いつつあり、競争力のある新規な高機能材料の開発を行っていく必要がある。更に、デバイス製品のライフサイク
ルが短くなってきており、これらに用いられる新規材料を短時間に効率よく開発できる新たな手法が求められている。このような市場は機能性材料に限らず、触媒についても事情は同じであり、高性能触媒を短時間で開発できる新たな手法が求められている。一方で、米国等においては製造分野の改革に向けて、マテリアル・ゲノム・イニシアチブ（材料ゲノム計画）を打ち立て、コンピュータを駆使した新たな機能性材料開発を進めていると言われている。日本でも NIMS やNEDO において、材料データベースや計算科学技術によるデータドリブンの新たな機能性材料開発を探索する動きはあるが、AI を駆使したブレイン機能～材料開発に繋がる一連の飛躍的な開発手法の具体化の動きでは、米国等の諸外国に大きく遅れを取っているという見方もある。また新手法の化学産業への展開を検討していく必要がある。そのため、国内外で単なる計算科学手法だけでなく、計算科学での物性予測に加えて実データも取り込んで、新材料、触媒の新しい開発手法の創出を目指して検討を進めているグループの進捗状況を調査した。

２．調査手順・調査項目・調査手法
調査１．海外での開発状況に関する調査

調査２．国内での開発状況に関する調査

1．海外主要国の動向収集・整理

1．日本国内の主要プレイヤーの抽出・選定

2．米国の主要プレイヤーの抽出・選定

2．国の公的機関へのヒアリング

3．国の公的機関へのヒアリング

3．研究者へのヒアリング

4．研究者へのヒアリング

4．研究プロジェクト個票の作成

5．研究プロジェクト個票の作成

5．調査結果報告

6．調査結果報告【共通調査項目】（公的機関）（研究者）(a) ﾏﾃﾘｱﾙ・ｹﾞﾉﾑｲﾆｼｱﾁﾌﾞ関連のｽｹｼﾞｭｰﾙ、予算(a) 研究ﾃｰﾏ、ｽｹｼﾞｭｰﾙ、予算(b) ﾏﾃﾘｱﾙ・ｹﾞﾉﾑｲﾆｼｱﾁﾌﾞに関するﾕﾆｰｸな研究(b) 研究背景、目的(c) 日本/米国と比較した場合における開発競争力の優劣(c) 研究のﾕﾆｰｸさ、新規性(d) ﾏﾃﾘｱﾙ・ｹﾞﾉﾑｲﾆｼｱﾁﾌﾞ推進上の課題(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開(e) 米国における先進的な研究開発を行う機関(e) 米国における先進的な研究開発を行う機関

３．調査期間2016 年 1 月～5 月（中間報告：2 月 8 日、3 月 23 日、5 月 18 日）

＜ 目 次 ＞【調査結果総括】
1）

日米におけるマテリアルズ・インフォマティクス主要機関.............................

1

2）

5 年後、
10 年後マテリアルズ・インフォマティクスはどうなっていくのか........

2

3）

米国の研究者が MI 分野をどう見ているか、どう動いているか.......................

114）

日本の研究者がこの分野をどう見ているか、どう動いているか......................

16

5）

日米の技術的差異（理論計算、解析、データベース、ソフト）......................

20

6）（新技術は人の育成が必須である）どのように人材育成に取り組んでいるか24

1．海外主要国の動向収集・整理
1）

米国....................................................................................................................

25

2）

欧州....................................................................................................................

343）

中国....................................................................................................................

37

4）

韓国....................................................................................................................

39

2．日本国内の動向収集・整理
1）

マテリアルズインテグレーション（革新的構造材料）....................................

41

2）

42

3）

情報統合型物質・材料開発イニシアティブ（Mi2i）........................................
理論・実験・計算科学とデータ科学が連携・融合した先進的マテリアルズイ
ンフォマティクスのための基盤技術の構築（さきがけ）..................................

4）

超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超プロジェクト）..................

44

5）

その他プロジェクト...........................................................................................

45

43

3．米国ヒアリング調査（公的機関）
1）

NIST（National Institute of Standards and Technology）................................

47

2）

ChiMaD（Center for Hierarchical Materials Design）....................................

50

3）

NREL（National Renewable Energy Laboratory）...........................................

57

4．米国ヒアリング調査（研究者）
1）

Boeing 社..........................................................................................................

59

2）

The Dow Chemical Company 社......................................................................

63

3）

Citrine 社..........................................................................................................

65

4）

Schrödinger 社...................................................................................................

72

5）

Materials Design Inc 社...................................................................................

73

6）

Duke 大学.........................................................................................................

74

7）

New York State 大学.......................................................................................

76

8）

Stanford 大学...................................................................................................

78

9）

University of California, Berkeley..................................................................

81

10）

Maryland 大学.................................................................................................

84

11）

Cornell 大学......................................................................................................

87

12）

Illinois 大学.....................................................................................................

89【参考：EPFL（スイス連邦工科大学ローザンヌ校）】

90

5．日本国内ヒアリング調査（公的機関）
1）

NIMS（物質・材料研究機構）............................................................................

912）

情報・システム研究機構....................................................................................

96

3）

産業技術総合研究所.........................................................................................

984）

科学技術振興機構..............................................................................................

101

6．日本国内ヒアリング調査（研究者）
1）

日立製作所.......................................................................................................

106

2）

富士通研究所....................................................................................................

109

3）

トヨタ自動車...................................................................................................

112

4）

新日鐵住金.......................................................................................................

115

5）

NIMS（物質・材料研究機構）............................................................................

117

6）

情報・システム研究機構....................................................................................

121

7）

産業技術総合研究所.........................................................................................

123

8）

東京大学...........................................................................................................

132

9）

名古屋工業大学................................................................................................

137

10）

京都大学...........................................................................................................

140

11）

東北大学...........................................................................................................

145

7．参考資料1）

技術用語（人工知能、機械学習）........................................................................

148

2）

2016 MRS Spring Meeting 発表プログラム....................................................

149

調査結果総括【調査結果総括】
1）日米におけるマテリアルズ・インフォマティクス主要機関
・今回調査を行った日米におけるマテリアルズ・インフォマティクス（MI）主要機関は下図の通りである。両国とも MI の指令塔を中心に、基礎研究、材料分野（構造材、無機、有機、触媒）毎にコンソーシアムを組むことで、MI による材料開発のパラダイムシフトを推進している。
・日本は、科学技術振興機構（JST）を指令塔に、基礎研究を複数のさきがけプロジェクトが手掛け、構造材を戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）のマテリアルズインテ
グレーション、無機材料を物質・材料研究機構（NIMS）の情報統合型物質・材料開発イ
ニシアティブ（Mi2i）、有機材料を産業技術総合研究所の超先端材料超高速開発基盤技術
プロジェクト（超超プロジェクト）、触媒を北海道大学触媒科学研究所を中心としたキャ
タリストインフォマティクスにおいて、各々コンソーシアムを組み進める意向である。
・米国は、NIST（National Institute of Standards and Technology）を指令塔に、基礎研究を NSF（National Science Foundation）、構造材を ICME（Integrated computational
materials engineering）の流れを汲む ChiMaD（Center for Hierarchical Materials
Design）の Northwestern 大学、無機材料を UC Berkeley の Materials Project、有機材
料を Harvard 大学の Clean Energy Project や ChiMaD の Chicago 大学、触媒を Stanford
大学の SUNCAT（SUstainable eNergy through CATalysis）
や Minnesota 大学の NMGS
（Nanoporous Materials Genome Center）がコンソーシアムを組み取り組む（図表 1）。
図表 1 日米における MI 関連の主要機関
日本

米国

司令塔

基礎研究

構造材*

無機*
Materials Project

有機*
Nanoporous Materials
Genome Center

触媒*1*産業応用を見据えたｺﾝｿｰｼｱﾑの観点からの分類であり、構成による分類（金属、無機、有機、複合材等）、機能による分類（構造材、電池材、熱電材、磁性材等）とは異なることに留意。

調査結果総括

2）5 年後、10 年後マテリアルズ・インフォマティクスはどうなっていくのか
・本調査の 3 年前 2013 年 8 月、科学技術振興機構（JST）の研究開発戦略センター（CRDS）
より「データ科学との連携・融合による新世代物質・材料設計研究の促進（マテリアル
ズ・インフォマティクス（MI））
」という表題の戦略プロポーザルが発表された。ここでは MI の発展段階ごとの取り組むべき事項を提示し、15～20 年後の MI のあり姿が描かれている。
・本調査において、5～10 年後のあり姿について検証すべく、各分野のキーパーソンにヒア
リングを行ったが、明確に 5～10 年後の MI のあり姿を描けているキーパーソンはいな
かった。また米国や日本の政府機関が公表するロードマップにおいても、具体的なスケジュールを元に、MI の 5～10 年後を描いているものは見られなかった。始まったばかりの新しい概念のため、各界のキーパーソンも明確に将来を描くのが難しい模様である。
・そこで本調査結果総括として、CRDS の提案をベースに、ヒアリング先からの 5～10 年
後を示唆する見解を組み合わせることで、MI における 5 年後、10 年後の MI のあり姿を占ってみたい。CRDS 提案自体も 3 年が経過し、予定以上に進んだ点、新たに出てきた課題等表面化しており、CRDS 提案の見直しも含めて検証していく（図表 2）。
図表 2 データ科学との連携・融合による新世代物質・材料設計研究の促進（CRDS 提案）

出典：「データ科学との連携・融合による新世代物質・材料設計研究」（2013、CRDS）
http://www.jst.go.jp/crds/pdf/2013/SP/CRDS-FY2013-SP-01.pdf

2

調査結果総括

ステップ 1：新しいアイデア、アプローチの芽出しと研究開発手法や方法論の確立
開始時期予想 CRDS 提案：2013 年頃～
本調査結果：2013 年頃～
・CRDS 提案では、課題解決に向けた新しいビジョン、アイデア、アプローチ、理論、概念等を誘発し、研究に着手する段階が提案時の 2013 年頃より始まるとしている。到達目
標は、新しいアイデア等の具体化、研究手法や方法論、概念の確立としている。
・本調査の結果、日米とも新しいビジョン、アイデア、アプローチ、理論、概念が提案されていることが明らかとなった。特に米国は 2011 年より White House 主導で、米国製造業の復活を目指すべく、従来の材料開発の考え方とは明らかに違うアプローチを用いることで、材料開発のパラダイムシフトを目指す意向を持つ。具体的には、バックボー
ンの違う研究者による産官学のコンソーシアムへ White House が大量の資金を投入する
ことが、パラダイムシフト政策の柱となる。
・日本はどちらかといえば、米国に追随する形で、CRDS 提案の 2013 年頃より新しいアプ
ローチによる材料開発が始まった。日本では、米国の動きに危機感を持った少数の関係者が、熱心に提案し続けた結果、ようやく動き始めた側面が強い。特に 2015 年以降の日本は、若干バブルの様相を呈している。Stanford 大学の研究者が「ここ 2 か月で 3 名の日本人が訪問してきたが日本では一体何が起こっているのか」と驚きをもって迎えられる等、2015 年以降世界で最も MI に注目しているのは、日本である可能性もある。
・逆に日本のバブルのような動きは危うさも孕んでいる。MI は使いこなす人材が育っていない限り、すぐに結果が出るものではなく、新材料の発見につながるのは早くて 2～3 年後である。MI を導入したけれどあまり役に立たない、とのレッテルが早期にはられてし
まうと、膨らんだバブルがはじけてしまうことが危惧される。バブルをはじけさせないためにも、冷静で腰を据えた取り組みが求められる。
・また日本の MI は、材料メーカー発ではなく、大学の研究者や政府機関、材料の調達側からの発信で進められることにも、注意が必要である。特に材料の調達側の中には、材料メーカーが情報を開示せず、社内にデータを留めていることを不満に持っており、MI を進めることで材料メーカー内の情報開示が促進されることを狙っている。

3

調査結果総括

ステップ 1`：新しい研究手法、方法論に基づく基盤作り
日本の開始時期 CRDS 提案：2013 年頃～
本調査結果：2013 年頃～
・CRDS 提案では、新しい研究手法、方法論のための基盤作りが提案時の 2013 年頃より始まるとしている。
・本調査の結果、日米とも新しい研究手法、方法論のための基盤作りが進んでいる。特に米国は、計算科学や情報科学の技術は日本よりも優れており、コンピュータによりモデル化することへのモチベーションが日本とは違う。UC Berkeley の Materials Project やDuke 大学の AFLOW といった有名どころだけでなく、多数の計算科学を用いた材料データベースが構築されている。またひと昔前の使いにくいデータベースではなく、年々使いやすくなっている。最近のデータベースは最初から機械学習を用いて複数のデータベース間の情報収集を可能とするように設計されている。新材料の発見は、データ量が多ければ多いほど見つかる可能性が高く、米国では目下データベースの充実に軸足が置かれている。さらに Purdue 大学の nanoHUB では、無償ダウンロード可能なモデリン
グとシミュレーションツールが多数公開されており、ツールの基盤整備も始まっている。
・日本は、研究手法、方法論に基づく基盤作りにようやく着手したところである。SIP のマ
テリアルズインテグレーションでは 2014 年度より各種予測システムの確立、NIMS のMi2i では 2015 年度よりハイスループットに耐えうる MatNavi の改良とツールの開発、
超超プロジェクトでは 2016 年度より各種シミュレーション手法の開発を行う。
・研究手法・方法論は、大きく計算科学やシミュレーション、順方向といった従来手法と、情報科学や機械学習、逆方向といった最新手法に分かれる。米国では比較的最新手法の基盤構築が進むが、日本は従来手法も最新手法も両方とも整備が進む。従来手法は着実な材料開発の進行が見込まれるが、元々保有する材料データやノウハウ以上の新材料にはつながり難い。一方最新手法は元々保有するノウハウ以上の材料開発が進むポテンシ
ャルを持つ。これは元々材料開発で先行する日本と遅れる米国の違いが整備する基盤構
築の方向性の差となって表れている。日本は従来の延長で十分であるが、米国は製造業
復活によるゲームチェンジを狙うため、より最新型の方に軸足が置かれている（図表 3）。
図表 3 研究手法・方法論の整理
従来手法

最新手法

計算科学

情報科学

シミュレーション

機械学習

順方向

逆方向

大半の企業が取り入れ

一部の企業が試行的に取り入れ*詳細は「７．参考資料 1）技術用語」を参照**なお従来より機械学習の手法（例：有機系材料の分野でニューラルネットワークの使用）が用いられる分野もあり、
必ずしも上図表は厳密ではない。上図表は研究手法・方法論の傾向整理の目的で作成した。ステップ 2 以降においても、新しい手法とは全て情報科学、機械学習、逆方向に基づいたものではなく、従来より用いられていなかった新手法を指し、広義の意味で使用している。

4

調査結果総括

ステップ 2：新しい手法、方法論の様々な現象、ケースへの適用
日本の開始時期 CRDS 提案：5 年後の 2018 年頃～
本調査結果：2 年後の 2015 年頃～
・CRDS 提案では、ステップ 1 で創出された方法論、研究手法、実験手法などの様々な現象や事例への適用可能性の拡大、イノベーションに向けた多様なシーズの創出が期待されている。同時に、新しい方法論、研究手法などに触発された研究者の参入による研究者・技術者コミュニティの拡大が期待される。また研究手法、リサーチ・ツールの普及や将来の標準化に向けた活動への取組等が始まり、企業からの研究者・技術者も参画・協力し、研究ノウハウ等が共有される。以上は 5 年後の 2018 年頃より始まるとしている。
・本調査の結果、技術者コミュニティ形成の面では、米国は 2011 年より日本は 2015 年より実験屋と計算屋が同じ技術テーマで議論をする取り組みが始まっている。日本は、3 年
前倒しで始まることとなった。MI 進展のポイントに異なる背景を持つ研究者が同じテー
ブルで議論をすることを挙げている研究者もあり、これを日米の差を図る物差しとすると 4 年間の差（米国：2011 年、日本：2015 年）と見ることができる。
・一方、標準化に向けた動きは日米ともまだ始まっておらず、米国では 2016 年度あたりからワークショップを設けて、標準化（データベースの共通コード）の議論を開始する予定である。標準化の中心は NIST-ChiMaD である。2016 年度のワークショップでは、MDCS（Materials Data Curation System）、Dspace、MRR（Materials Resource
Registry）、MDF（Materials Data Facility）、実験データ、ポリマーナノコンポジット
データのためのスキーム、自然言語プロセッシング、密度汎関数理論、CALPHAD（熱力学計算）プロトデータベースが検討される見込みである。ただし標準化という言葉が具体的に意味する詳細については不明である。
・また企業の動きも、従来型（計算科学、シミュレーション、順方向）の手法を用いたものが大半であり、一部の先行企業が最新型（情報科学、機械学習、逆方向）を一部で試行的に取り入れているレベルである。これは日米とも企業による差はない。一例として、
DOW 社は AI や機械学習のモンテカルロ法を用いた、よりハイスループットな材料開発に取り組もうとしているが、これはチャレンジングな取り組みとしている。取り組むた
めには、社内にそれらに対応できる人材が育っていないこと、ハイスループットな材料開発に耐えうるだけのデータの質が追い付いていないことを挙げている。そこで人材育成のためには社外から当該分野のエキスパートを採用すること、データの質のためには産業界からアカデミアへ要望を発信していくことを挙げている。

5

調査結果総括

ステップ 3：シーズの展開、技術の実証、産業化の橋渡し
日本の開始時期 CRDS 提案 10 年後の 2023 年頃～
本調査結果 5 年後の 2018 年頃～
・CRDS 提案では、これまでのステップで創出された多様なシーズと産学官の研究者の相互刺激が更なる研究開発や共同研究等を誘発し、シーズの発展や産学官連携による技術の創出と実証、産業化への橋渡しが 10 年後に期待されるとしている。
・本調査の結果、産業化への橋渡しとして Citrine 社や Questeck 社のような MI システムの構築をサポートするベンチャーが、米国内で少しずつ立ち上がっている事例が見られた。CRDS 提案では産業化への橋渡しにおよそ 10 年かかるとしているが、米国ではその芽が少しずつ見えてきている。
・これらベンチャーが出てくる素地として、米国ではステップ 1`の基盤作りが先行している点が 1 つの要因とみられる。Citrine 社のサービスは、（主に）米国内に存在する材料
データベースのデータを社内のデータと統合するシステムの構築支援であり、参照し易いオープンデータソースの充実が Citrine 社立ち上げの背景にあると考えられる。
・ただし、これらベンチャーは米国国内の企業のみを顧客としているわけではなく、日本のメーカーを含め世界中の企業が顧客となる。そのため、これらの動きをキャッチアップし、米国で先行する産業化の橋渡しの動きを、日本メーカーが取り入れることも可能である。事実 Citrine 社や Questeck 社には複数の日本メーカーがコンタクトを取っている。中には契約まで至ったケースもある。日本に限らず多数の材料メーカーがこれら企業とコンタクトを取っているが、実際に契約に至るのは、社内に材料データベースやノウハウに乏しい材料の調達側が契約するケースが多い。社内に材料データベースを持つ企業は、当該ベンチャーがどのようなことができるか、様子見の段階とみられる（図表 4）。
・また日本ではここ数年の盛り上がりを受け、CDRS 提案より前倒しが進み、NIMS の Mi2i
プロジェクトが終わる 2018 年頃より産業分野で実用化されていくと見込まれる。
図表 4 Citrine 社提供サービスの概要

出典：Citrine 日本語パンフレット
6調査結果総括

ステップ 4：技術の効果の検証、安全性の確認、新たな基礎的研究課題の導出
日本の開始時期 CRDS 提案 15-20 年後の 2028 年-2033 年～
本調査結果 5-10 年後の 2018 年-2023 年～
・CRDS 提案では、15～20 年後に技術の効果の検証、上位ステップから、下位ステップへのフィードバック、新たな基礎的研究課題としている。
・本調査の結果、技術効果の検証フェーズに至っている事例は見られなかった。日米のメーカーとも、まだ様子見の段階である。様子見の段階ではあるが、ソフトウェア企業曰く日本企業はモノゴトを慎重に進めすぎる傾向にあり、新しい技術をとりあえず試しにやってみる欧米韓企業とは企業文化が異なり、様子見の仕方も異なるとしている。様子見ではあるが、技術効果の検証は CRDS 提案から前倒しが進み、複数のコンソーシアム
プロジェクトが終了する 2018 年頃より始まるとみられている。技術的効果の検証に際して、現時点ではあるがヒアリング対象者から幾つか示唆を得ている。
・1 つ目は、順方向（演繹的手法）、逆方向（帰納的手法）の問題である。逆方向の開発はゲームチェンジを起こす新材料の発見につながるが、産総研が進める超超プロジェクト
等、日本のプロジェクトは順方向が多い。特に有機系材料の開発にあたっては、逆方向、、、、、、、、、の MI 適用は非常に難しく順方向の開発が中心である。今の技術レベルでは、当該分野でノウハウに乏しい企業が MI を用いた逆方向の開発により新材料を発見し、日本メーカーが競争優位性を持つ有機系材料においてゲームチェンジが起こることは考えにくい。特に日本メーカーにとって脅威となるのは、既に実績のある構造組織パラメータから逆問題を解くのではなく、機能から逆問題を解くことである。しかし機能から逆問題を解く
ことは、今のところ見通せていないのが実情のようである。
・2 つ目は、人工知能や機械学習によるゲームチェンジの可能性である。材料分野に適用してから日が浅く、今はまだ技術的評価をできる段階にないようである。日本の機械学習の研究者曰く、アルファ碁のようなこと（機械が人間に勝つ）が起こるのは、どれだけ、、、、、、、、、
材料関連の情報がどろどろしているかであるとのことである。チェスや将棋より囲碁が複雑といえどもゲームのルールは厳密である程度見通しを得られるが、材料関連はルールが不明瞭であり情報も限られていることから、囲碁よりも難しそうとのことである。
また米国の技術者曰く、よりよい新材料発見のためには、人工知能を用いたツールの開発よりも、より新材料発見に近いデータを保有しているかが重要としていた。また別の研究者曰く、内挿と外挿で考えた場合、アルファ碁と人間が 4 勝 1 敗であったのは、内挿：外挿＝4：1 の関係をうまく表現しており、材料に置き換えても同程度の割合として、、、、、いる。いくら守備範囲外から外挿でデータを入れたとしても、今のところ内挿で現在のデータを活用した方がよりよい材料を開発できる。外挿の可能性を図りつつも、内挿を中心に技術検証を行う方がよいとのことである。また、当面人工知能によって研究者が必要となることはなさそうである。

7

調査結果総括

・3 つ目は、日本で話題になった Materials Project が計算シミュレーションで日本の自動車メーカーの電池材料と同等のものを開発した計算特許の問題である。日本ではこれと同様の事例が他でも出れば日本の材料開発が危ういとして、一気に MI へ注目が集まった。
しかし Materials Project はそれ以降新たな材料を生み出しておらず、日本の自動車メー
カーはその後実験を続け、MIT を上回る性能の材料を開発している。MI は複数のパラメータから最適解を得るのには適しているが、チャンピオンデータを得るのには不向きのようである。米国では計算シミュレーションによる特許取得が厳しくなってきたことからも、第二の MIT のような事例はそれほど心配する必要はなさそうである。MI の最適化技術によってゲームチェンジが起こる可能性は少なさそうである。
・4 つ目は、MI の範囲を材料開発だけでなく、プロセスにまで踏み込むものである。2013年の CRDS 提案時点では新物質創成のみであったが、実際は物性極値化、材料最適化を実現できる製造プロセスまで含めた新たな視点が、課題として台頭しており、プロセス
へ MI 活用のニーズは大きい（図表 5）。日本では既に複数のメーカーでプロセス上のパラメータ（例：温度、厚み、成形機等）と材料組成に関するデータを組み合わせて、最適な材料設計の開発事例が見られる。また構造材の「マテリアルズインテグレーション」、
有機材料（触媒による反応の部分）の「超超プロジェクト」で、プロセスまで含めた MIが検討されている。一方でプロセス上のデータは企業にとって虎の子の情報であり、簡単に外部に出すわけにはいかない。逆にプロセス情報を外に出すことさえしなければ、日本メーカーの優位性は簡単に崩れない。今後プロセスデータの取扱い方の検討が重要になってくるとみられる。
図表 5 プロセス段階における MI の適用

出典：「出口から見た MI2 期待と課題」（2015、NIMS）

・5 つ目は、Spring8 のような放射光施設や京のようなスパコン施設等、大型施設との組み合わせ課題が CRDS 提案以降浮上してきた。放射光施設は、一度計測した結果を使い捨てせずデータベース化し、機械学習等で別目的の開発に使い回しすることが課題である。
8

調査結果総括

日本では 2016 年度より CREST において本課題に対する国プロが始まった。また米国では、リニアック（放射線治療装置）と計算科学の融合を図る Stanford 大学等、大型加速器を保有する研究機関が積極的な材料開発に取り組む。スパコン施設は、網羅的計算による材料開発を行う場合に必要となる。日本では、京やポスト京は順番待ちや Intel 系のソフトでないことから使い勝手が悪く、米国や中国の方が計算科学に関する環境が整うとされている。
・最後 6 つ目は、人材育成の問題である。5～10 年後を見据えた場合、MI バブルで終わらず継続的な人材育成が重要となる。人材育成は、基本的な計算科学の素養を持つ人材育
成と、情報科学を使いこなすエキスパート育成の問題に分かれる。基本的な計算科学の素養は、米国では大学教育にて計算科学の科目が必須であったり、計算科学単独の学科
や MI 単独の学部を設置する等、人材教育体制に日米間の開きがある。しかしながら、ある日本の研究者によれば、材料開発に計算科学を取り入れるのはエクセル講習会レベルのノウハウで十分とも言われており、企業でできることとしては、日頃材料開発に取り組む研究者が、エクセル講習会レベルのノウハウを取り入れることが重要と考えられる。
エキスパート育成は、DOW 社が MI のエキスパートを社外から雇う等、米国企業は人材の引き抜きで対応することが多い。一方日本では「さきがけ」プロジェクトにおいて、2015 年度より若手エキスパートの育成を始めている。なお米国のアカデミア分野の MI
研究は、欧米系の第一人者の研究を中国系若手研究者が支えている実情が顕著であり、中国系研究者には注意が必要である。米国にそのまま残る中国系研究者も多数存在するが、中には中国に戻り自国の産業育成に貢献する人材も登場する可能性も十分にありえる。中国は MI 関連に米国の 2 倍の予算を投入するとも言われており、日系メーカーにとって将来の脅威の芽として、中国の動向に注視する必要がある（図表 6）。
図表 6 MI 技術要素別の日系メーカー優位分野における脅威
日系メーカー
要素技術
優位分野での脅威
１．逆方向（帰納的手法）

小～中

２．人工知能や機械学習

不明

３．計算シミュレーションによる技術特許

小４．製造プロセスまで含めたインフォマティクス

小５．大型施設（放射光施設、スパコン）

中６．人材育成（中国）小～大9調査結果総括

マテリアルズ・インフォマティクスにおけるロードマップ
・本調査結果によるロードマップ検証結果をまとめると図表 7 の通りとなる。
・米国では 2011 年のマテリアルズ・ゲノム イニシアティブ、日本では 2015 年前後の各種コンソーシアムプロジェクトから、MI の機運が高まり、材料開発のパラダイムシフトお
よび基盤づくりが始まった。現在は日米とも各種ユースケースへの適用を行っている段階である。今後は、2018 年頃より各種プロジェクトの適用具合から、技術的課題の検証が進み、産業化されるもの、技術的に使えるものが選別されていくと考えられる。
・2018 年以降、技術的課題の検証が進み MI による新しい技術が使えるようになると、日、、、、、系材料メーカーにとって 6 つの脅威が想定される。今のところそれほど大きな脅威とは考えにくいが、6 つの脅威は各々ゲームチェンジの可能性を秘めており、注意が必要である。中でも中国系人材の脅威は、長期的に注意を払う必要があると思われる。
・なお、下図表ロードマップは、材料分野による MI 適用時期の違いに留意が必要である。
無機（主として結晶ベース）、有機、構造材（主として複合材）で分けた場合*、無機は構造が単純なため MI を適用しやすく、有機、構造材は構造が複雑で適用しにくい。また
無機のうち、電池材料は次元が小さく MI を適用しやすいが、熱電材料、磁性材料は次元が大きく、超電導材料は更に次元が大きく適用しにくい。実際に電池材料では開発期間短縮に MI の適用が進み、アカデミアレベルで実績が出ていることから、前頁の通り
CRDS 提案より前倒しのロードマップ実現は可能である。
・一方有機や構造材は、アカデミアレベルで目立った実績が出てきておらず、2018 年以降
産業化への橋渡し時期を特定するロードマップを、現時点で描き難い。ただし、有機は産総研が提案し、2016 年よりヘテロ接合構造と電子/熱/イオンの相関に関するキャリア
輸送設計、相反機能両立材料設計、触媒の反応過程と反応速度計算に関するリアクタ反
応設計を行う予定であり、これら周辺からロードマップが固まり始めるものとみられる。
図表 7 マテリアルズ・インフォマティクスのロードマップ

10調査結果総括

3）米国の研究者が MI 分野をどう見ているか、どう動いているか・本調査では、米国の産官学のキーパーソン（下図◎へ取材）へ、この分野をどう見ているのかに関してヒアリングを行った（図表 8、9）。
・米国のキーパーソンの見解を集約すると、マテリアルズ・ゲノムイニシアティブ（MGI）
は、新しい製造業のチャレンジとして始まり、当初の予定よりも進展は緩やであるが、データ駆動型のハイスループットな材料開発につなげるよう、まずはデータベースの構築から行い、データの質および量の充実化そして人材育成を図ることで、着々と準備を進めているとの認識である（各キーパーソンの見解は次々頁の通り（図表 10））。
・米国の MGI は、2000 年代より始まった ICME（Integrated computational materials
engineering）の流れを汲む ChiMaD（Center for Hierarchical Materials Design）のNorthwestern 大学を中心とした構造材関連の取り組みが多い点が特徴である。それに加え近年は UC Berkeley の Materials Project を中心とした、理論物理をベースとした無機材料系の動きが出てきた。さらに Harvard 大学の Clean Energy Project や ChiMaD のChicago 大学、NREL 等が活躍する有機材料系や、Stanford 大学の SUNCAT や
Minnesota 大学の Nanoporous Materials Genome Center といった触媒系の動きも出てきて、全方位展開が進みつつある。更にそれらの動きに紐づくベンチャー企業が産業界への橋渡しとなっており、有機・触媒関連では Clean Energy Project や SUNCAT に関
わる Citrine 社といった企業が出てきている。また日本にとっての脅威は、情報科学系の研究者が入ったプロジェクトとみられ、下図の★の動きには注意が必要となる。

図表 8 米国における MI 関連の相関図

11調査結果総括

図表 9 米国における MI 関連相関図（詳細）12調査結果総括

図表 10 米国調査ヒアリング対象者一覧
分類
政府
機関
ﾒｰｶｰ
ｿﾌﾄｳｪ
ｱ企業
大学

組織
NIST（National Institute of Standards and Technology）
ChiMaD（Center for Hierarchical Materials Design）
NREL（National Renewable Energy Laboratory）
Boeing 社 Research & Technology
The Dow Chemical Company 社
Citrine 社
Schrödinger 社 Materials Science
Materials Design 社
Duke 大学
New York State 大学
Stanford 大学 SUNCAT
Stanford 大学
University of California, Berkeley.
Maryland 大学
Cornell 大学
Illinois 大学

研究者
Robert J. HanischVoorhees Resiarch
Stephan LanyDonald S ShihBilly Bardin
Bryce Meredig / Greg Mulholland
Tim Keefe―
Stefano Curtarolo (Ph.D.Martins)
Krishna Rajan
Jens K. Nørskov
Ioannis Petousis
Gerbrand Ceder
竹内一郎
Ronan Le Bras
Andrew Wilson Long

取材*

○
○
○
○
○
○
○

*取材：○は時間を設けて取材実施、無印は講演聴講後個別質問

NIST
米国の製造業復権を目的に MI を実施。日本と競争力優劣を比較してない。MGI 推進上の課題は多岐。Materials Genome Initiative Strategic Plan に詳しい。
ChiMaD
日本の研究者と連携しながら、鉄のデータベースを増強していく予定。競争力の優劣は比較し難い。MI の課題は、どのようにして産業界に入り込んでいくか。データベース（DB）増強がデータマイニングの向上につながるため、DB 整備が最重要。DB は各目的にあった分散型の DBに、共通コードでアクセスできる体制が望ましい。共通コード確立のため 2016 年秋に国際的なDB に関するワークショップを計画。
NREL
再生可能エネ関連材料に関して第一原理計算と逆設計による新発見に取り組む。
Boeing 社
MGI よりも ICME の考え方で動く。ICME の導入は自社の認証制度部門との折衝で挑戦的な課
題だが、徐々に導入が進む。ICME の導入は材料分野による違いはなく航空機の部位による違いが大きい。また使用するツールの成熟度にも拠る。日本はクライアントとしても、サプライヤ
ーとしても重要。重工業メーカーが本調査を依頼したと思ったが材料メーカーが依頼したとは意外。重要なパートナーとして情報交換を希望。
The Dow Chemical Company 社
大学では、Minnesota 大学や Carnegie Mellon 大学と共同で MI を進める。現在は新しい挑戦として AI や機械学習のモンテカルロ法といったよりハイスループットな材料開発に取り組む。
それらを進めるには、教育の課題とデータの質の課題がある。前者は外部から優秀なデータサイ
エンティストを採用、後者は産業界として学術界にデータの質の向上を求めていく。日本についてはあまり知らない。
Citrine 社
MI は、機械学習や人工知能を用いたインフォマティクス技術が課題でなく、どれだけデータを集められるかが課題。予測と現実のギャップ解消には、データ量が重要。そのためには、ソフト
ウェアメーカーの Citrine は、顧客からデータ提供を求めるが、顧客はデータ提供に慎重。特に13調査結果総括

日本企業は慎重。米国企業は日本の材料メーカーに追いつけ追い越せでやっている。Citrine の技術に対して米国企業の評価はまちまちである。日本のメーカーは他国と異なり非常にアドバン
ストな質問をするので最先端。
Schrödinger 社
バイオインフォマティクスなら Gaussian のみでよいが、MI は VASP と Gassian まで含めた分子動力学のパッケージソフト。自社は Gassian 中心。分子動力学のソフトは MGI が始まる前か
ら商用化されていたが、MGI により更に市場は拡大した。日本メーカーは自社でソフトを開発するが、米国メーカーは外部からソフトを購入する割合が高い。
Materials Design 社
Gaussian、VASP に加えて、MOPAC、Gibbs+LAMMPS、UNCLE までトータルで提供するソ
フトウェア企業。自社の実績は MGI の影響を受けていない。
Duke 大学
現在保有するデータベース AFLOW は金属材が中心だが、将来的に有機材料も対象と希望。MGI開始前より AFLOW を初めており、MGI の影響はない。
New York State 大学
MGI で材料開発の手法が変わるので、各社は準備する必要あり。MI のコンソーシアムを組んだりインフラ整備を行う初期段階で、ここ 2.3 年で終了する。その後 5 から 10 年かけて、各産業が MI で実現するゴールに向かって進む。米国は複数の MI 拠点が独自に進める。UC Berkeleyの Ceder 氏は物理と数学が専門、Northwestern 大学の Wolverton 氏はデータマネジメントに秀でる、Matyland 大学は計算科学が進む、Duke 大学の Curtarolo 氏はデータ収集技術に優れる。日本メーカーは情報収集は行うが、本気で取り組む意向は見えない。
Stanford 大学
MGI 以前より触媒開発に MI 適用してきたが、MGI 後研究規模が拡大。現在は燃料電池の触媒開発に従事。平時は BASF や日本の化学メーカーと共同研究するが、これら企業は社内にデー
タや人材リソースを有し、新興企業が MI 技術を駆使してもそう逆転されることはない。日本からここ 2 ヶ月で 3 名来た。日本で何が起こってるのか気にしている。
University of California, Berkeley
中心人物の Ceder 氏は MIT で実績を積んだ後、2015 年より自らの出身校且つ西海岸の MI 拠点である同校に学部ナンバー2 のポジションで招聘された。全固体電池の後、固体酸化物燃料電池や磁性材の研究に移行。ハイスループットなコンピューティング、ビッグデータ、データアナ
リシスを組み合わせることで、今後 10 年で材料開発が大きく変革するとみる。機械学習や人工知能への言及はなし。日本からの共同研究は歓迎。日本の自動車メーカーと電池開発で競争する意識は持っていない。
Maryland 大学
米国の MGI はここ 5 年で材料と計算学者の議論が積み重なり、結構進展。日本は 2015 年からようやく議論が始まった。米国はその分のアドバンテージがある。しかし米国は騒がれているほど MGI に予算がつかず、当初予定より MI の進展は緩やか。むしろ米国より脅威は中国。中国
は今後 5 年間で米国の倍以上の予算を投入し、MI の研究開発を進める予定であり、5 年後にMI 業界の状況が大きく変わる可能性を秘めている。
Cornell 大学
機械学習を用い材料探索が 13 時間から 16 分へ短縮。しかし機械学習を用いた材料探索はまだよちよち歩きの研究であり、実ビジネスに繋げるにはハードル高い。

14

調査結果総括【参考】

図表 11 その他エリアにおける MI 関連相関図

15

調査結果総括

4）日本の研究者が MI 分野をどう見ているのか、どう動いているか
・米国と同様、各業界における産官学のキーパーソン（下図◎へ取材）を対象に、この分野をどう見ているのかに関してヒアリングを行った（図表 12、13）。
・日本のキーパーソンは総じて、米国の取り組みは情報科学のインフラ・教育面では進んでいるが、今すぐ日本の競争力が脅かされるものではなく、現在の研究開発の延長線上
で情報科学の要素を取り入れていけば、心配はないとのことであった（各キーパーソンの見解は次々頁の通り（図表 14））。
・日本では、2014 年以降各種コンソーシアムが次々に立ち上がりバブルの様相を呈している。まずは 2014 年に東京大学小関教授の元、構造材分野においてコンソーシアムが立ち上がった（高分子関連は山形大学、新日鉄住金化学）。2015 年に入ると、無機系材料に関して物質・材料研究機構（NIMS）の元 Mi2i が立ち上がった。蓄電池、磁性材、伝熱・熱電材料の出口だけでなく、MI 用ツール開発に東京大学の津田教授、岡田教授、統計数理研究所の吉田氏、MI 用データベース構築に NIMS の徐氏が参画している点が特徴である。また同年 MI の若手研究者育成に向け東京大学常行教授の下さきがけプロジェクトが始まっている。そして 2016 年に有機系のコンソーシアムが産総研の主導で立ち上がり、産官学のキーパーソン参画が計画されている。順方向のシミュレーションを基礎に置きつつも、将来的な取り組みとして人工知能との融合を見据える点が特徴である。また触媒系のコンソーシアムも産総研、北海道大学、理研主導で検討されている。これらの動きの中でも特に、情報科学系の研究者が入るプロジェクト（下図★参照）が、今後の MI動向の動きの鍵になってくる。
図表 12 日本における MI 関連相関図

16

調査結果総括

図表 13 日本における MI 関連相関図（詳細）17調査結果総括

図表 14 日本調査ヒアリング対象者一覧
分類
政府
機関

ﾒｰｶｰ

大学

組織
NIMS（物質・材料研
究機構）
情報・ｼｽﾃﾑ研究機構
産業技術総合研究所
科学技術振興機構
日立製作所
富士通研究所
トヨタ自動車
新日鐵住金
東京大学
名古屋工業大学
京都大学
東北大学

部署
国際ナノアーキテクトニクス研究拠点
調査分析室 ﾏﾃﾘｱﾙｽﾞ・ｲﾝﾌｫﾏﾃｨｸｽﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ
統計数理研究所（ISM）モデリング研究系
材料・化学領域 機能材料ｺﾝﾋﾟｭﾃｰｼｮﾅﾙﾃﾞｻﾞｲﾝ研究ｾﾝﾀｰ
情報・人間工学領域 人工知能研究センター
ｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ拠点推進部 ｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝﾊﾌﾞ構築支援事業
研究開発グループ 材料イノベーションセンタ
専任研究員
先進技術開発カンパニー 電池材料技術・研究部
技術開発本部 先端技術研究所 数理科学研究部
工学系研究科 化学システム工学専攻
物質工学専攻 環境共生材料研究室
工学研究科 材料工学専攻 量子材料学分野
原子分子材料科学高等研究機構（AIMR）

取材*
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○

*取材：○は時間を設けて取材実施、無印は講演聴講後個別質問

NIMS
米国は White House 主導で産業の方向性を主導。米国の製造業復活戦略の最終ゴールが MGI。
現在は機械学習等のﾃﾞｰﾀﾏｲﾆﾝｸﾞでなく計算科学が中心。MIT、nanoHUB が脅威。米国は多少荒くても実用化に向かうが、日本は純度向上を目指すため MI が馴染み難い。
米国の MGI は ICMEのプロジェクトからの継続案件が多い。計算特許は最近難しい傾向。米国の課題はデータの取り方であり、日本も同じ課題に取り組み中。Northwestern の Wolverton、Chicago の Ian Foster
がデータドリブン可能なデータベース構築で先行しており脅威。日本が MI に取り組むなら、日本の強い薄膜全般等に注力するのが望ましい。
情報・システム研究機構
米国の MI は機械学習のトップサイエンティストは材料に入っておらず、大したことない。深層学習は大量データが必要だが、材料はデータ量が少ない。データサイエンスを材料に適用始めたのはここ最近であり何が役に立つかわからない。米国のクリーン･エネルギー･プロジェクトは機械学習による実用化に一番近く面白い。
産業技術総合研究所
米国の MIT は順方向であり脅威でない。その中では ChiMaD の Questeck が実用研究寄り。大型の測定装置を持つ機関が脅威。材料業界ごとに MI の進展が異なり一概に評価することが難しい。半導体は進んでいる。合金は計算科学を使いやすいところから進む。高分子コンポジットは、計算科学にとって新しい分野のため今後どうなるか分からない。順問題は足元の課題、逆問題は将来の課題と分けてアプローチ。逆問題の要望は強いが、材料から逆問題を解くのは非常に難しい。順方向もだいぶ先鋭化しているので、順問題を計算で解くのはかなり限られたケースとなってきている。人工知能に材料の経験がないので、これから色々試してみる段階。機械学習で解く
場合、どの程度公開データがどろどろしているか。まずは SciFinder への機械学習適用から。
科学技術振興機構
米国は数学者が材料開発に入ってきているが、統計学者は入ってきているように見えない。日本
は統計学も数学も入っており先進的。
日本は QSAR でも進んでいる。
米国では、MIT、nanoHUB、
NIST、SUNCAT が取り組みとして先行している。今後は研究開発だけでなくプロセスデータに対応することが必要。日本は 2015 年以降盛り上がり、2013 年発表のロードマップは前倒し
18

調査結果総括で達成する見込み。実際始めると、無機は MI 適用が早いが有機や構造材は見通しが持てない。
無機でも電池は適用が早いが、磁性材、熱電材、超電導材は遅い。プロセスデータや計測のインフォマティクスも必要。MI 適用は既知の親構造のものに限られ、MI によるゲームチェンジの可能性は低い。
日立製作所
材料データは豊富にある。データを意味あるものにするにはツールが重要。
富士通研究所日本の Mi2i は大学の取り組みであり産業界の意向が取り込まれていない。材料はデバイス化まで見ると更に時間がかかる。計算屋でなく実験屋が主役となるべき。企業はデータの囲い込みをしていてはだめ。半導体分野で進むプロセスパラメータの取り込みを化学分野にも取り入れるべき。まずは大企業の基礎研究部門から MI が始まる。
トヨタ自動車材料メーカーが抱え込むデータを出し合って開発速度向上を図る必要あり。Mi2i は材料メーカ
ーがなかなか協力しないので難しい。MI は多量のデータから最適値を出すのに適するが、チャンピオンデータ追求には向かない。MI 適用により、個人の経験や既存理論に頼らないようにするため、記述子自動生成の実現に取り組む。
新日鐵住金
米国の MI はたいしたことない。鉄は非平衡のため MI に向かない。
東京大学
MI により 1 つの有益な道具が出ると、材料に強い日本企業の立場が一気に逆転される可能性あり。30 年近くケモインフォを研究してきた結果、結局は記述子の問題に帰着。記述子化に対する勘所は欧米はある。有機はある程度記述子化の素養はあるが、無機が問題。日本の材料研究者
は記述子化の能力が欠落。今後身に付ける必要あり。日本のデータベースは MI 用に揃えていな
い点が問題。最近ようやく整備開始。困難な取り組みだが、一定期間を設けてやり抜いて欲しい。
名古屋工業大学
結晶構造を数学的に解明し新材料発見をもたらすことは難しく停滞。情報学にはフリーランチセ
オリーがあり、データのないところにポッと出で新発見は出ない。新材料発見にはデータを太らせる必要あり。5 年後は今と大して変わらないが 10 年後は現在アカデミアで使用する MI 技術が産業界で使われる感覚。日本人は英語が苦手なので舶来ソフトを使った機械学習等にハンデ。
京都大学
米国の最先端は図書館所蔵文献を人工知能探索することで材料開発の速度が飛躍的に向上している。日本の出足は遅かったが 2015 年夏より風向きが変わりバブルの様相。人材が育っていな
い現状では MI は役に立たないね、ということで早々バブルがはじける可能性も。産業界が MIと付き合うには、どんなデータを持って、何をモチベーションにするかが重要であり、あとはエクセルレベルの講習会のノウハウで十分。500 万円の PC クラスタを使えば 1 ヶ月で計算可能というのは 2011 年以前の計算科学の話。現在は計算で出てきた多量のデータに対し機械学習や人
工知能を用いることで飛躍的な技術革新が起こる情報科学の話。またデータベースは使えないのは 10 年前の話であり最近は毎年使い易くなり、発想が Google のようになってきた。そうなると情報が大切となり企業は虎の子の情報を外に出してはいけない。アルファ碁とプロ棋士の戦跡
4 勝 1 敗は、材料分野の内挿：外挿＝4：1 の割合に近い。データを外部に出さない限り、自分たちの守備範囲で戦い内挿を鍛えていれば問題はない。外挿は多少気にするレベルで十分。
19

調査結果総括

5）日米の技術的差異（理論計算、解析、データベース、ソフト）(a) 理論計算、解析手法（統計学、その他数学的手法）、データ集積・日米の技術的差異を、理論計算、解析手法、データ集積の 3 つの項目で整理する。
・理論計算は、日米とも第一原理計算による物質・材料開発に適用する取り組みは多数行われており、それほど差はないものと思われる。無機分野は、京都大学の第一原理計算を用いるマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の第一人者が、Northwestern 大学の Wolverton 氏や UC Verkeley の Ceder 氏と適宜情報交換をしており、産業分野でも、日本の自動車メーカーや海外メーカー（Samsung 等）の事例が出ており遜色なさそうである。また半導体分野も第一原理デバイスシミュレータを産総研や Intel が開発し合っており違いはなさそうである。ただし定量的構造活性相関に関しては、日本の材料メーカ
ーが世界一とも言われており、当該分野では日本は優れていそうである。
・解析手法（統計学、その他数学定手法）は、日本が材料の分野にデータサイエンティス
ト（東京大学、統計数理研究所）が入り始めたようであるが、米国も近年 Chicago 大学の Ian Foster といった一流のデータサイエンティストが入ってきており、日米の差は一概に言えない。しかしながら、データサイエンティストの裾野は米国の方が広く、Ian
Foster の Globus が成果を上げると、一気に入ってくる可能性があり、米国の方がポテン
シャルが高い。また日本のデータサイエンティストが Harvard 大学の Clean Energy
Project と共同研究する等、米国にデータサイエンティストを受け入れる素地がありそうである。更に Harvard 大学は、Stanford 大学から機械学習の第一人者 Stefano Ermon
を招いてセミナーを行う等、徐々に専門家の取り込みが始まっている模様である。
・データ集積は、米国の方が進んでいる。ハイスループット計算手法を用いてデータ収集
効率と速度を大幅に向上させており、ひと昔前の使えないデータベースとは異なり毎年進化している。米国では、マテリアルズ・ゲノム イニシアティブの予算を受け 20 前後の最新データベースの整備が進むとともに、司令塔の NIST 自身もデータベースの専門
家 Robert Hanisch を据えデータベースの整備を進めている。日本は、元々MatNavi のデータベースが整備されていたが、来るべき MI 時代には相応しくないデータベース整備手法であり、現在データ集積手法をようやく変え始めた。向かう方向性は間違っていな
いが、データベース整備スピードにおいて、日米では大きな開きがあるのが現状である。
図表 15 日米の技術的差異
項目

日本

米国

１．理論計算○○２．解析手法（統計学、その他数学的手法）△△→○

３．データ集積△○○：進んでいる、△：通常
20

調査結果総括(b) データベース
・米国は、ハイスループット計算手法を用いてデータ収集効率と速度を大幅に向上させて
おり、ひと昔前の使えないデータベースとは異なり毎年進化している。司令塔役の NIST
もまずはデータベース構築が重要としており、自らもデータベースの整備に取り組む。
現在代表的なのは、構造材料系の AFLOW（Duke 大学）、無機材料系の Materials Project（UC Berkeley）であるが、下図の通り各々の目的に合った使いやすいデータベースが数多く整備されている。有機材料系では、Harvard 大学の Clean Energy Project Database、
触媒系では SUNCAT の CatApp Documentation が注目される。また情報科学の技術者が入り飛躍的な進化を遂げている Cicago 大学の globus や、材料開発のツール自体のデータベースである Purdue 大学の nanoHUB は今後の動きに注意が必要である（図表 15）。
図表 16 米国の材料関連の主要データベース

・欧州では、AiiDA、NoMaD の 2 つのデータベースがハイスループットな計算手法を用いて効率的なデータ収集を進める。韓国でも、MIDAS にてデータベースを整備している。
・一方、日本は NIMS が 2002 年より、無機材料、高分子、構造材料の基礎データとエン
ジニアリングデータをデータベース化した MatNavi を構築してきた。MatNavi は、公開文献から抽出されたデータと、オリジナルな実験・計算結果によるものの二種類あるが、研究者や専門家による検証をした後にデータを収録しており、データの質は確保されるが、データ収集速度が遅く、来るべき MI 時代においては時代遅れの整備手法であった。
そこで Mi2i プロジェクトにおいて、来るべき MI 時代に向けて 2015 年よりデータベースの設計手法を大きく変更することとした。まずは、従来リファレンスデータや材料選択を主目的に特性データ中心に収集してきたことを改め、プロセス、構造、特性、パフ21

調査結果総括

ォーマンスを有機的にリンクさせた材料データセットを構築することとした。また人間が検索で用いることを想定するだけではなく、機械処理用のアプリケーション・プログ
ラミング・インターフェース（API）を整備し、ビッグデータを前提とした設計に改めた。
そうすることで、保有している結晶構造データベースを用いて、第一原理自動計算シス
テムを開発し、物質のバンド構造を計算、提供することとした。同時にコンビナトリア
ル実験、テキストマイニング、各研究者からのデータ提供等、多様なデータ収集方法を検討している。データ提供に関しては、データ提供者によって、オープン、シェア、クローズの三段階のデータ公開方式を検討していて、明確なデータ公開ポリシーを策定する予定である。
(c) ソフト・順方向の汎用シミュレーションソフトは、Gaussian、VASP、MOPAC、Gibbs+LAMMPS、
UNCLE の 5 段階に分かれる（図表 16）。Gaussian はバイオ薬品メーカー、Gaussianと VASP は半導体メーカー、5 つをまとめたフルパッケージは総合石油化学メーカーが主な顧客となる。当該ソフトはマテリアルズ・ゲノムイニシアティブ（MGI）以前から販売されており、MGI 以降それほど売れ行きが変わることはない。
図表 17 シミュレーションソフトウェア相関図

出典：Materials Design 社のパワーポイント資料

・一方 MGI 以降は機械学習による遺伝的アルゴリズムを搭載したソフトが、相次ぎ発売された（次頁参照）。これらのソフトを、欧米系の製造業は外部から購入するが日系の製造業は自社開発する割合が高いとされている。また欧米系の製造業は、サンプルで導入することに積極的であるが、日系の製造業は慎重とされている。
・実際にソフトを使用する企業は、単なるツールとの位置づけであり、ソフトの良し悪しが、材料開発による競争力を左右するものではないとの認識である。ただし英語のソフトは日本人にとって若干ハードルがあるため、ソフトを使いこなす初期の段階では、出遅れてしまうとの懸念もされている。

22

調査結果総括

Chemish（日）船津公人氏、東京大学が 2000 年に開発。主な機能は、多変量解析帰納として基礎統計量、
相関行列、主成分分析、回帰分析帰納として MLR、PLS、QPLS、NN を用いたモデリン
グ、予測モデルを用いた予測及び逆解析。変数選択手法として、GAPLS、GAQPLS。クラスタリング機能として、コホーネンネットワーク、カウンタープロパゲーション。ケモイ
ンフォナビ社から有料販売。
USPEX（米）New York State 大学の Artem Oganov 教授が 2004 年に開発した結晶構造予測のための新規方法。Oganov 氏は 2008 年まで EPFL（ｽｲｽ）で研究を行い、2010 年より現職。現在 3,000以上の研究者によって使用。USPEX コードは進化的アルゴリズムに基づくだけでなく、
random sampling、metadynamics、corrected particle swarm optimization algorithmsを有す。ユーザー事例として、高エネルギー密度材料のナトリウムペンタゾール（South
Florida 大学）、有望なエネルギー変換触媒の酸化ニッケル（Princeton 大学、Annabella
Sellon 等）、Sc または Ta と Al の化合物（CSRIO（豪）、Bilić, A 等）
、超伝導材の H3S（吉林大学、Defang Duan 等）、リチウムイオン電池正極材の LixCoO2（名古屋工業大学、中山将伸等）等の成果が公表されている。
CALYPSO（中）Yanming Ma 氏、吉林大学が開発。VASP、SIESTA、GULP、Quantum Espresso、CP2Kとインタフェース。Xe 化合物（Li Zhu）、カーボンナノチューブ（Shaohua Lu）、Cs 化合物（Mao-sheng Miao）、タングステンホウ化合物（Li）等の成果あり。
MedeA2.17（米）Materials Design 社が販売する最新型ソフト「MedeaA2.17」は遺伝的アルゴリズムを使用。
「Medea-ForcefieldOptimizer（FFO）」ではパラメーター空間の探索に、「MedeA-UNCLE」
ではクラスター選別に遺伝的アルゴリズムが用いられている。
Materials Science Suite（独）Schrödinger 社が販売するソフト「Materials Science Suite」において、物性最適化による遺伝的アルゴリズム（二分子間構造交換）を使用。
Biovia QSAR（米）Dassault Systems Viobia 社が扱う QSAR モジュールに遺伝的アルゴリズム（GFA）を実装。同社は Dassault Systems 社が 2014 年に Accelrys 社を買収することで誕生した会社。
3M 社の OHP フィルム用コーティング剤開発、National Starch 社の界面活性剤における臨界ミセル濃度の決定、Rohom & Haas 社の合成ポリマー多様化に対応した集中化コンビ
ナトリアルライブラリー設計等に採用事例あり。
Atommodel（ﾃﾞﾝﾏｰｸ）
QuantumWise 社が Fraunhofer SCAI、Scapos 社と共同で開発する機械学習を盛り込んだソフト。只今自己学習のバージョンを開発中、近々発売予定。
23調査結果総括

6）（新技術は人の育成が必須である）どのように人材育成に取り組んでいるか
・人材育成は計算科学と情報科学で分けて考える必要がある。
・計算科学の人材は、京都大学の田中教授曰く、どんなデータを持って何をモチベーションに実施するか定まれば後はエクセル講習会レベルの技術で十分であり、産業界は身構える必要がなく、内部の人材を育てる必要があるとしている。MI を用いた材料開発で重要なのはどのような記述子を描くかであり、記述子化の力は材料開発に携わってきた実
験屋が勘と経験をはたらかせていくしかないようである。なお有機材料の方は記述子化の素養はできているが、無機材料が不十分とされている。
・2015 年より日本で始まった MI はバブルの様相を呈しているが、人材教育が進んでいな
いと成果が出ず、MI って役に立たなかったねとバブルがはじけて終わってしまうことが危惧されている。日本人は欧米に比べて計算科学の素養が足りていない。これは大学に基礎科目の 1 つとしてそれらを教える体制が整備されていないことに起因している。
・一方情報科学に関する人材は、機械学習や逆問題を解いたりする必要がある専門職にあたるため、不足していれば外部から人材を招く必要が指摘されている。これらの専門職は結構余っているとのことだが、材料分野はデータサイエンティストにとってはデータの数が少なく、どうしても材料分野に人が集まらない。これは米国も同様で、一流のデータサイエンティストが材料の分野に入ってきていないともされている。しかしながら、
Chicago 大学の Ian Foster といったデータサイエンティストが材料開発の基盤整備を行い、ある程度のインパクトを与えているのも確かである。
・そこで、日本はこの課題を補うため、2015 年よりさきがけプロジェクトで若手研究者に
機械学習等を用いた最新の MI 研究を始め、コアとなる専門家の育成を進めている。
・なお、人材の面では米国のアカデミア分野の MI 研究は、欧米系の第一人者の研究を中国系若手研究者が支えている実情が顕著であり、中国系研究者には注意が必要である。米国にそのまま残る中国系研究者も多数存在するが、中には中国に戻り自国の産業育成に貢献する人材も登場する可能性も十分にありえるので、注視しておく必要がある。

24

1.海外主要国の動向収集・整理

1．海外主要国の動向収集・整理
1）米国
・米国は、2011 年にマテリアルズ・ゲノムイニシアティブ（MGI、Materials Genome
Initiative）を発足させ、連邦政府の 5 つの機関から 1 億 5,000 万ドル以上の巨額投資を行ってきた。米国製造業の復権を目指し、実験ツール、計算ツール、デジタルデータを活用することで、物質・材料開発の期間・コストを半分にする取り組みである（図表 1-1）。
・2014 年 6 月にロードマップの位置づけとなる「Materials Genome Initiative Strategic
Plan」が発表され、全体像が明らかとなった。
図表 1-1 Materials Genome Initiative のコンセプト

出典：「Materials Genome Initiative Strategic Plan」（2014）
http://www.nist.gov/mgi/upload/MGI-StrategicPlan-2014.pdf

・同プランでは、具体的な時間軸によるロードマップは示されていないが、MGI の目標、
材料ターゲット、各機関の役割が詳細に明示されている。
(a) 4 つの目標
・MGI の目標として、①A Culture Shift in Materials Research,and Development（材料研究文化の変革）、②Integration of Experiments, Computation, and Theory（実験、コンピュータによる計算、理論を一体化）、③Access to Digital Data（デジタルデータへのアクセス）、④A Well-Equipped Workforce（材料関連の人材育成）、4 つを目標に定める。
・①はコンピュータ利用、データ、実験を連携させることで、従来の実験をベースにした
開発からのパラダイムシフトを狙う取り組みである。それを実行するため、(1)Encourageand Facilitate Integrated R&D（統合された R&D の奨励と促進）、(2)Facilitate Adoptionof the MGI Approach（MGI アプローチの採用促進）、(3)Engage with the International
Community（国際コミュニティへの参加）の 3 つの小目標を掲げている。

25

1.海外主要国の動向収集・整理

・(1)は、MGI を進めていく上で基礎となる考えであり、理論、計算、実験間の統合のため、
学界、産業界、連邦研究機関にまたがる強力な学際的チームを必要としている。連邦政
府は、計算と実験の統合を繰り返すプロジェクトの提案を評価し、助成するターゲットを絞り込むことで、パラダイムシフトの移行を促進させる役割を担う。さらに連邦政府
はコミュニティ間の相互作用を高める活動、省庁間横断のプロジェクトへの助成を行う。
【(1)のマイルストーン】
1) 2 年間で MGI 関連プロジェクトに参加した研究者の累積数を 50％増加
2) 業界の代表を含んだ研究会を複数開催
3) 2 年間で連邦政府によってサポートを受ける複数の FEP（Foundational
engineering problem）プロジェクトを追加
4) 2 年間で新しい省庁横断の補助金や協調プロジェクトのための機会を創出
・(2)は、単発の投資ではなく、産官学が MGI アプローチを促進する長期的なインセンティ
ブの構築が重要としている。特に業界のリーダーにターゲットを絞ったアプローチは有効である。さらに製造プロセスへ新しいツールの適用は、MGI の長期的な実現に不可欠である。産官学の交流を容易にし学生が最先端ツールの専門知識に触れ、起業家支援を行うことで、長期的な MGI の実現に寄与する。
【(2)のマイルストーン】
1) MGI 関連プロジェクトに学生を含めた学術界および産業界の研究者間の相互作用を促し、大学、専門学界と協力して材料科学と工学の働きを進める
2) 2 年間で急速な新材料発見のための MGI 技術実証へ絞ったｲﾝｾﾝﾃｨﾌﾞを用意
・(3)は、多くの国は産業界牽引のドライバとして先端材料に焦点を当てている。国際コミュニティーに参加し、個別産業分野のニーズに応えた標準化動向を捉えることで、米国内の研究コミュニティがより良いプロセスを踏むことにつながる。
【(3)のマイルストーン】1) 国際ネットワークを強化し、国際フォーラムに参加し続ける②は先進的ツール・技術を装備し、研究から産業応用に至るまでの材料開発の統合した流れに沿った開発を行う取り組みである。③は実験・計算から得られるデータを、検索可
能な材料データ基盤に統合し、研究者に自らのデータを他社がアクセス可能とする取り組みである。④はハイテク製造技術職など、学界や産業界の専門職として訓練を受けた人材を育成する取り組みである。
・これら 4 つの目標は、政府予算により具体的実施機関がコンソーシアムプロジェクトを組み、図表 1-2 の通り取り組みが進む。プロジェクトを見ると、Northwestern 大学とChicago 大学が幹事となる ChiMaD グループが、4 つ全ての目標にコミットする機関であり、中核機関とみられる。また米国で 2000 年より取り組まれている ICME（Integrated
computational materials engineering）の流れを引き継ぐ取り組みが多く、金属を軸とした構造材中心の取り組みが多い。

26

1.海外主要国の動向収集・整理

図表 1-2 米国の MGI 実現に向けたプロジェクト一覧（●は詳細記載後述あり）
目標①A Culture
Shift in
Materials
Research,andDevelopment
材料研究文化の変革

コンソーシアムプロジェクト
幹事機関
Center for Hierarchical Materials Design (CHiMaD)●
Northwestern 大学/Chicago 大学
Center of Excellence on Integrated Materials Modeling (CEIMM)
Johns Hopkins 大学
Joint Center for Energy Storage Research (JCESR)
Argonne 国研
Multidisciplinary University Research Initiative: Managing the Mosaic of Microstructure Carnegie Mellon 大学
PRedictive Integrated Structural Materials Science (PRISMS) Center
Michigan 大学
QMCPACK
Illinois 大学
The Brilliance of Diamonds
Argonne 国研
The Center for Materials in Extreme Dynamic Environments (CMEDE)
Johns Hopkins 大学
The Materials Project●
UC Berkeley/ Berkeley 国研
The Nanoporous Materials Genome Center
Minnesota 大学②Integration ofCenter for Hierarchical Materials Design (CHiMaD) ●Northwestern 大学/Chicago 大学
Experiments,Co Center of Excellence on Integrated Materials Modeling (CEIMM)
Johns Hopkins 大学
mputation,and
Data and Computational Tools for Advanced Materials Design:
Northwestern 大学
TheoryStructural Materials Applications - Cobalt Based Superalloys
実験、コンピュー DOE EERE Fuel Cell Technologies Office Database
DOE
タによる計算、理 Innovative methods to identify critical and/or strategic
USGS
論を一体化
elements from unconventional domestic sources
Multidisciplinary University Research Initiative: Managing the Mosaic of Microstructure Carnegie Mellon 大学
PRedictive Integrated Structural Materials Science (PRISMS) Center
Michigan 大学
QMCPACK
Illinois 大学
Rational Design of Advanced Polymeric Capacitor Films
Conneticut 大学
Multidisciplinary University Research Initiative (MURI)The Center for Materials in Extreme Dynamic Environments (CMEDE)
Johns Hopkins 大学
The Nanoporous Materials Genome Center
Minnesota 大学③Access to
Automatic Flow for Materials Discovery (AFLOW) ●Duke 大学
Digital Data
Center for Hierarchical Materials Design (CHiMaD) ●Northwestern 大学/Chicago 大学
デジタルデータCenter for Theoretical and Computational Materials Science (CTCMS)
NIST
へのアクセス
Data and Computational Tools for Advanced Materials Design:
Northwestern 大学
Structural Materials Applications - Cobalt Based Superalloys
Development and application of innovative methods for
USGS
quantification of hexavalent chromium in soils
DOE EERE Fuel Cell Technologies Office Database
DOE
Innovation in High Energy Diffraction Microscopy Adds
Air Force Research
New Insights to Material Deformation and Failure
Laboratory
Innovative methods to identify critical and/or strategic
USGSelements from unconventional domestic sources
Joint Center for Artificial Photosynthesis (JCAP)
California 工科大学
Materials Data Curation System
NIST
PRedictive Integrated Structural Materials Science (PRISMS) Center
Michigan 大学
The Materials ProjectUC Berkeley/ Berkeley 国研
Automatic Flow for Materials Discovery (AFLOW)④A Well
Duke 大学
Equipped
Center for Hierarchical Materials Design (CHiMaD) ●Northwestern 大学/Chicago 大学
WorkforceCenter of Excellence on Integrated Materials Modeling (CEIMM)
Johns Hopkins 大学
材料関連の人材
Joint Center for Energy Storage Research (JCESR)
Argonne 国研
育成
Multidisciplinary University Research Initiative: Managing the Mosaic of Microstructure Carnegie Mellon 大学
PRedictive Integrated Structural Materials Science (PRISMS) Center
Michigan 大学
Rational Design of Advanced Polymeric Capacitor Films
Conneticut 大学
Multidisciplinary University Research Initiative (MURI)The Materials Project●
UC Berkeley/ Berkeley 国研
出典：Materials Genome Initiative Activities（White House）
https://www.mgi.gov/activities27

1.海外主要国の動向収集・整理①A Culture Shift in Materials Research,and Development
材料研究文化の変革②Integration of Experiments,Computation,and Theory
実験、コンピュータによる計算、理論を一体化

Nanoporous
Materials
GenomeCenterMaterials
Project

Nanoporous
Materials
GenomeCenter

ＭＵＲＩ

MURI

MURI

③Access to Digital Data
デジタルデータへのアクセス④A Well Equipped Workforce
材料関連の人材育成

ＭＵＲＩ
CTCMS

Materials
Project

Materials
Project

28

MURI

1.海外主要国の動向収集・整理•前頁以外のその他取り組みとしては、Harvard 大学と IBM が Harvard Clean Energy
Project を立ち上げ 230 万種の分子の検索可能なデータベースを公表したもの、ソフトウェアメーカーの Autodesk が MGI 関連ソフトの無料教育訓練講座を設けたもの、Orlando
Materials Innovation Principles（31 組織のコンソーシアム）が IT とデータを用いた材料開発を進めるもの、半導体製造装置メーカーの ASM International 社が材料データを集約管理するプロトコルの整備を進めるもの、Lockheed Martin 社主導で The Carbon
Nanostructures Consortium を立ち上げ高性能カーボン・ナノ構造の開発を促進させる
もの、GE 社が開発速度短縮化のため Summit on Additive Manufacturing を主催し製造プロセス開発のテクノロジーをモデル化するもの、Iowa 州立大学（中心人物の Rajan 氏
は Newyork 州立大学で MGI 学部立ち上げ準備中）がロスアラモス研究所等と MGI のマ
ッピングのワークショップを実施したもの、MGI を主導するシリコンバレーのベンチャ
ーCitrine 社がデータベースを公開しているもの等が White House から紹介されている。
(b) 材料ターゲット
・また同プランの材料ターゲットとしては、2013 年に学界、連邦研究所、産業界からの代表が集まって Summit を開催し議論が行われた。
・その結果 National Security（国家安全）分野、Human Health and Welfare（健康福祉）
分野、Clean Energy Systems（クリーンエナジー）分野、Infrastructure and Consumer
Goods（消費財適用を見据えたインフラ材）分野、以上 4 分野で開発を必要とする材料として、①Biomaterials（生体材料）、②Catalysts（触媒）、③Polymer Composites（高分子複合材）、④Correlated Materials（相関材料）、⑤Electronic and Photonic Materials（エレクトロフォトニクス材）、⑥Energy Storage Systems（蓄電材料）、⑦Lightweightand Structual Materials（軽量構造材）、⑧Organic Electronic materials（有機エレク
トロニクス材）、⑨Polymers（ポリマー）を重点材料として設定した（図表 1-3）。
図表 1-3 MGI における材料ターゲット

出典：「Materials Genome Initiative Strategic Plan」（2014）
29

1.海外主要国の動向収集・整理①Biomaterials（生体材料）
・生体材料の分野は、罹患関節、血管等人間の細胞組織を修復するための材料として開発が進む、ティッシュエンジニアリングの分野である。
・当該分野の課題は以下の通り。
●長さと時間スケールにまたがる理論とモデリングツールの開発●材料合成と製造のためのハーネスバイオロジーと自己組織化材料の開発の加速●ワトソンクリックペアリングの忠実度を模倣する化学で 3 次元自己組織化材料設計●再生医療のための生体材料の活用●生命システムの機能を制御する物質の作成●化学的に配列決定された合成ポリマーの戦略策定●材料で創発特性を作成するための戦略策定●ﾌｧﾝｸｼｮﾝﾍへのﾘﾝｸを発見するためｽｹｰﾙを変化させて生体材料非破壊構造解析のためのﾂｰﾙの開発
各種箇条書きの出典（以下同様）：「Materials Genome Initiative Strategic Plan」（2014）②Catalysts（触媒）・触媒は、エネルギー、化学品、医薬品など多くの米国産業にとって重要な技術である。
・Stanford 大学の SUNCAT、Minnesota 大学 Nanoporous Materials Genome Center が
当該分野の拠点となる。当該分野の課題は以下の通り。
●基本的理論（例：密度汎関数理論）以上により高度なモデルツールの開発●ｱﾌﾟﾘｹｰｼｮﾝを加速しながら、活性部位とその機能を実験と計算により触媒作用科学を可能に●速度、熱化学データが含まれた触媒用のオープンアクセスデーベース●触媒設計を可能にし、分子水準で定まる複数機能を取り入れ、ラボからスケールアップ商用化まで全水準で適用される新しい合成戦略の策定●適切な合成技術、条件、前躯体材料を提案する文献の熱力学と相図情報、データマイニングを活用するためのツールの開発●性能、特性評価プロトコル、材料の検証識別を評価するための試験基準の確立③Polymer Composites（高分子複合材）
・高分子複合材は、航空宇宙用途で活用されたが、現在は自動車を始めとするほかの産業
で迅速な製品化が進む。
・ChiMaD を中心とした、ICME 関連のプロジェクトが当該分野の拠点となる。Boeing 等の航空機分野の材料開発者が注目している。当該分野の課題は以下の通り。
●複合部品の 3,500cm3 の 3D 画像化●3D で硬化中に、非平衡、ポリマー分子量、化学的機能を変更するための寸法とモデルの開発●コンポジットテストとシミュレーションデータに関するキュレーションデータベースの開発●化学接合が壊れて最終的な特性を予測するため、必要に応じて「反応分子ﾀﾞｲﾅﾐｯｸｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ」の実施●量子論的、そしてより現実的にローカルな化学量子論における変化、欠陥状態と分布を含めることによる微細構造の記述●正確なモデリングを介して、指定信頼区間での損傷の発症および伝播を予測するためのツール開発●マルチフィジックス／化学動力学モデルにすべての処理関連現象のキャプチャ●迅速な実験技術を用いて、原子からﾏｸﾛｽｹｰﾙまで全ての長さと時間でそのﾊﾞﾘｴｰｼｮﾝと特性の計測●特に非常に高弾性な炭素繊維の場合、残留熱ひずみの進化のモデル化

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1.海外主要国の動向収集・整理④Correlated Materials（相関材料）
・相関材料とは、近年発見された多くの新材料技術であり、電子のインタラクションから生じる驚異的な特性を有する。高温超伝導体、スピントロニクス材料、磁性材料、巨大磁気抵抗材料、絶縁材料がこれに当たる。
・今のところ当該分野に特化した拠点は見当たらない。具体的な課題は以下の通り。
●生成エネルギー、構造、励起の傾向を、相関効果を組み込むツールで迅速に調査●新材料級の合成を可能にするための多変数最適化技術の使用●相関材料構造と成長のモデル●長期的にはナノ 3D プリンタで探索し、サブ 10 ナノメートル（nm）のデバイス製造能力を開発●ｽｹｰﾙや方法論により、上向きのﾅﾉｽｹｰﾙから統合したﾓﾃﾞﾙを使うことでの複雑なﾃﾞﾊﾞｲｽのﾓﾃﾞﾙ化●4 次元データセットを生成する大規模なユーザー施設で、シミュレーションと実験を統合●酸化物中の界面工学の機会、電気化学のナノスケール制御、非線形メモリデバイスのためのエンジ
ニアリングの欠陥を利用することで、相関現象の制御による新しいデバイスの作成⑤Electronic and Photonic Materials（エレクトロフォトニクス材）
・エレクトロニクスとフォトニクス産業の機器・デバイスは、異例の高度化と規模拡大化を遂げてきたが、引き続き急速な進歩を必要としている。
・当該分野は複数の拠点で実施しているが、DOE や NREL が関わるエネルギー関連の
NREL MatDB や Center for Inverse Design は重要プロジェクトの１つである。当該分野の課題は以下の通り。
●電子材料において、励起状態、輸送、および非平衡構造の予測●10nm 以下の構造における材料の電気的光学的特性をモデル化するため高精度の理論と方法を実証●フルデバイス、エマージェント、または材料特性、統合のモード、処理履歴、構造や欠陥の属性、および空間的幾何学的な特徴からの入力を使用して、システムプロパティの予測モデルを確立●漸進的に検証するツールを実装し、素材中心のデータベースをレンダリング●研究規模で得た情報を使用し、生産規模のデバイス、回路、電子システムの特性をモデル化、予測●材料の機能と処理の関数として製造装置の部品間の変動を予測⑥Energy Storage Systems（蓄電材料）
・信頼性の高い蓄電システムは、住宅から工場、民間、政府、軍事部門、電気自動車や医療機器等様々なアプリケーションに不可欠である。2013 年のサミット期間中、当該蓄電材料部門の意見が最も活発であった
・UC Berkeley の Materials Project、Argonne 国立研究所の JCESR が当該分野の拠点となる。主な課題は以下の通り。
●固体を含むすべての電解質のためのバルクおよび界面反応機構を解明することにより、高エネルギ
ー密度の安定した新電池システムの有効性。5 年以内に 5V のシステムのためのノウハウを確立●新材料や新電池システム設計の実装を高速化するため、長期的な故障モードを決定する低レートの劣化メカニズムを特定し、定量化●予測ツールの誤差と能力の向上により、蓄電システムの新材料の合成と予測ツール取り込みを加速。
具体的に、無機化学と情報、動態を含む Pourbaix のような図を計算する計算ツールを強化（その他提案事項）●新しい金属アノードの発見とデザインの有効性 ●固有の物理的および電気化学的材料特性のﾘﾝｸ●添加剤及び微量不純物を占める予測と設計ツールの開発●不燃性、まだ高性能電解質の発見とﾃﾞｻﾞｲﾝの有効性 ●3V 水系電池のより安定した水性系の有効性

31

1.海外主要国の動向収集・整理⑦Lightweight and Structual Materials（軽量構造材）
・自動車、航空宇宙、重機、造船、鉄道、家電部門は、低価格な軽量構造材料に依存し、市場規模も非常に大きいため、新材料が与える社会的インパクトは非常に大きい。
・当該分野は、ChiMaD を中心とした、ICME 関連のプロジェクトが当該分野の拠点となる。データベースとして Duke 大学の AFLOW が充実している。具体的な課題は以下。
●定量的に任意の金属合金の腐食挙動を予測し、特性への影響を予測●完全に一週間以内に複雑なエンジニアリング合金の 1cm3 に微細構造を特徴づける能力を発揮●1 日以内に、1cm の最大深さを含む 10cm3 の体積にわたって 10mm の解像度を持つコンポーネント
でフルテンソル残留応力場をマッピングするための統合実験とモデリング手法の確立●より大きなスケールでの実験、ﾓﾃﾞﾘﾝｸﾞ、設計のための代表的なﾎﾞﾘｭｰﾑを定義するための手段の開発●簡単にデータアクセス可能なフェデレーテッド・データベースとデータベース・ツールの操作（熱力学、動力学、弾性定数、熱膨張、結晶構造、電気及び熱伝導性、プラスチック特性）●デスクトップ規模で計算可能な大規模データセットからプロセス構造-特性の結合の効率的な抽出のための分析ツールの開発⑧Organic Electronic materials（有機エレクトロニクス材）
・有機エレクトロニクス材は、証明、ディスプレイ、センシング、エネルギー変換貯蔵、
医療診断、生体適合性等の業界に影響を与え、今後数年間で大きく市場が拡大する。
・Harvard 大学の Clean Energy Project 等が拠点となる。主な課題は以下の通り。
●分子結晶構造および多形体の予測●粒子構造とメソスケール結晶とアモルファスドメイン分布を含む、長さ、時間、次元スケールの異なる大きさの組み合わせで、材料特性や動作を特徴付けるとモデル化●分子スケールでのプロジェクトデバイスのプロパティの進化●液相製造パラダイムの作成●有機電子-生物学的なインターフェイスのための包括的モデルの開発●パフォーマンスを不安定化させるマーカーの発見⑨Polymers（ポリマー）
・ポリマーは、エネルギー、輸送、航空宇宙、エレクトロニクス、バイオテクノロジー、製薬、パッケージング、水管理など、ほぼ全ての産業で重要なコンポーネントである。
新しいポリマーは、原理的には複雑な構造を複数使用して作成することとなる。そのため新材料発見の広大なパラメータ空間では、モデル予測、ターゲット合成、高速 3 次元
時間依存データ分析上に構築された、MGI ベースの戦略に依存する。
・ChiMaD の Chicago 大学、Clean Energy Project の Harvard 大学、リーディング企業
DOW 社と共同研究を進める Minnesota 大学や Carnegie Mellon 大学が当該分野の拠点となる。主な課題は以下の通り。
●平衡と非平衡ポリマー構造、形態（レオロジーを含む）を予測するための、そしてそのカップルが構築するポリマー加工戦略を設計するためのメソスケールモデルの開発●ポリマー材料の階層構造の設計●リアルタイムなダイナミクスと 3D 構造を解釈し、特徴づけるための開発戦略●長時間スケールでの高分子材料特性の進化を識別し、モデル化し、予測し制御する開発戦略●極端な環境で応答するポリマーを開発するための計算可能なアプローチ設計

32

1.海外主要国の動向収集・整理

・ほか材料分野に拠らない主要拠点として、無償ダウンロード可能なモデリングとシミュ
レーションアプリケーションを提供する Purdue 大学の nanoHUB があげられる。
(c) 各機関の役割
・政府機関は、①NIST（国立標準技術研究所、National Institute of Standards andTechnology）、②DOE（エネルギー省、Department of Energy）、③NSF（全米科学財団、
National Science Foundation）が主に主導する。
①NIST（MGI 関連予算：12 年度 6,600 万＄、13 年度 2,500 万＄）・NIST は、米国の MGI で中心的な役割を担う機関である。産業界、学界、政府内の利害関係者と協力し、MGI 推進のハブとなる。
・材料データ、モデル、シミュレーションの品質評価、コンピュータシミュレーションの相互運用性を可能とするよう、指導的役割を担う。また材料イノベーションのインフラを作成するべく、データベース、データ交換プロトコルの作成を担う。さらに、MGI 研
究のベンチマークとなるべく、自所の研究員が MGI 関連の具体的な研究（超合金と高度な複合材料等）を行う。
②NSF（MGI 関連予算：12 年度 1,200 万＄、13 年度 3,500 万＄、14 年度 4,200 万＄、15 年
度 2,200 万＄）・NSF は、MGI の基礎研究を行う全米の大学機関に研究資金を配分する組織である。MGI
用に DMREF（Designing Materials to Revolution and Engineer our Future）という研究ファンディングの枠組みを設けている。
・基礎研究に重点を置いた枠組みであり、計算が実験・理論を先導し、実験・理論が計算の発展を促すようなプロセスが繰り返されるように、計算・実験・理論の連携が図られる取り組みに支援がなされる。年を追うごとに、統計アルゴリズム、機械学習・データ
マイニング・スパースモデリングなどを活用した予測モデル構築、新しいデータ解析手法、アクセス性や拡張性をもったデータインフラ、膨大かつ複雑で多様なデータを管理する共同施設といった、より情報科学に寄った提案を求めてきている。
③DOE（MGI 関連予算：12 年度 600 万＄、13 年度 1,020 万＄）
・DOE はエネルギー関連のアプリケーション設計において、主導的な役割を担う。DOEの拠出資金が多額のため、米国の MGI 戦略の出口はエネルギー関連の材料開発が大半を占める。
・MGI の出口材料として、エネルギー貯蔵、太陽燃料、高温構造材料、触媒、太陽光発電、
磁性材料、超伝導材料、炭素繊維複合材料、軽量高強度合金等が対象となる。
・外郭団体の NREL（National Renewable Energy Laboratory）でベンチマークの研究を行うとともに、関連する産業界に資金を拠出する。
33

1.海外主要国の動向収集・整理

2）欧州
・欧州は、2009 年に MatSEEC（Materials Science and Engineering Expert Committee）、
2013 年 10 月に ICMEg（Integrated Computational Materials Engineering←団体名）
が設立された後、2014 年 2 月にマテリアルズ・インフォマティクス（MI）に特化したEMMC（The European Materials Modelling Council）が発足し、MI に取り組む体制が構築された。
・EMMC は、大学の研究者レベルではなく、産業界が利用できるオープンなプラットフォームの構築を目指している点が特徴である。また欧州が強い計算科学に関するシミュレ
ーション技術を、ナノレベルからマクロレベルまで整理することが特徴である。
・運営管理の主要メンバーは、ウィーン工科大学（ｵｰｽﾄﾘｱ）の Nadja Adamovic 氏、トリノ工科大学（伊）の Pietro Asinari 氏、Dow Europe 社（ｽｲｽ）の Rudolf Koopmans 氏、フランホーファー研究所（独）の Adham Hashibon 氏、Goldbeck Consulting 社（英）の Gerhard Goldbeck（英）氏、ウプサラ大学（ｽｳｪｰﾃﾞﾝ）の Kersti Hermansson 氏、Materials Design 社（仏）の Erich Wimmer 氏の 7 名である。
・また産業界のアドバイザリーボードとして、Alenia Aermacchi 社、Abengoa 社、DSM
社、Dow 社、Schaeffler 社、Solvay 社、National Composites Centre 社、Unilever 社、
MTU Aero Engines 社、SABIC 社、Coezpair 社が名を連ねる（図表 1-4）。
図表 1-4 EMMC における産業界アドバイザリーボード一覧

出典：EMMC のホームページ
https://emmc.info/emmc-2/

・EMMC では、10 のワーキンググループ（①Business Decision Support、②Continuum
Models、③Discrete Models(including Electronic Models, Atomistic Models, Mesoscopic
Models, Coupling and Linking)、④Interoperability、⑤Open Simulation Platform
Concept、⑥Materials Model Marketplace、⑦Manufacturers、⑧Software Owner、⑨Translator、⑩Validation）が個別課題に取り組む。
・また 2018 年-2020 年に向けてロードマップを現在策定中である。暫定版を随時アップロードする形で進化させており、現在 2015 年版ホームページ上に公開中である（図表 1-5）。
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1.海外主要国の動向収集・整理

図表 1-5 EMMC ロードマップ 2015 におけるデータの取扱いについて

出典：EMMC ロードマップ 2015

https://emmc.info/roadmap/

・欧州の MGI 関連の拠点では、Max Plank（独）の NOMAD プロジェクト、EPFL（ｽｲｽ）の MARVEL プロジェクトが、欧州が得意とするシミュレーションから一歩踏み込んだ、
機械学習や人工知能を取り込んだ取り組みとして注目されている。
・NOMAD プロジェクトは、Max Planck（独）の Fritz Haber 研究所（所長：Matthias
Scheffler）が 2015 年 11 月から取り組むプロジェクトで、EU Horizon 2020 から 3 年間
で 500 万€の支援を得ている（図表 1-6）。Nomad-repository.eu と呼ばれるオープンアク
セス可能なデータベースを有し、データマイニング技術によりデータを分析し、未知化合物を予想したり、既知の物質の新しい性質の発見を目指す。メタン、液体燃料、太陽電池製造に関する触媒から、スマートフォン、低燃費車、電気自動車のための電池材料まで対象としている。データマイニング技術では、Pintail 社の Ciaran Clissmann 氏、デンマーク工科大学の Kristian Sommer Thygesen 氏、フンボルト大学の Claudia Draxl
氏、キングスカレッジの Alessandro De Vita 氏等と共同研究を進める。
図表 1-6 NOMAD プロジェクトの概要

出典：「マテリアルズインフォマティクスの現状と将来展望」（田中功、2015）
http://ibisml.org/archive/ibis2015/s3-tanaka.pdf
35

1.海外主要国の動向収集・整理

・MARVEL プロジェクトは、スイス国内の 11 年の研究機関がコンソーシアムを組んだプ
ロジェクトであり、EPFL（スイス連邦工科大学ローザンヌ校）が主幹となる（ディレク
ターNicola Marzari 氏）。プロジェクトは、①新規材料の物理研究、②新規材料の応用研究、③高度な量子シミュレーション、④高度なサンプリング、⑤固有言語によるビッグ
データシステムの設計、⑥情報プラットフォーム、⑦各種実験に分かれる。また 2016 年
1 月、第一原理計算を用いたハイスループットソフト「AiiDA」をリリースし、本格的な運用を開始した（図表 1-7）。
図表 1-7 NOMAD プロジェクトの概要

出典：「マテリアルズインフォマティクスの現状と将来展望」（田中功、2015）
http://ibisml.org/archive/ibis2015/s3-tanaka.pdf

・米国の MRS Spring 2016 大会では、
NOMAD プロジェクトより 2 件（Matthias Scheffler、
Kristian S. Thygesen）、
MARVEL プロジェクトより 2 件（Nicola Marzari、Anatole von Lilienfeld）の発表とともに、図表 1-8 の通りその他複数の発表が行われた。
図表 1-8 MRS Spring 2016 学会発表一覧（欧州）
研究機関

研究者

テーマ

Max Planck（独）Matthias
Scheffler 他
Kristian S.
ThygesenNicolaMarzari 他
Anatole vonLilienfeld
AlfredLudwigCausal Models in Big-Data Analytics for Novel Materials Discovery
新規材料発見のためのビッグデータ分析を用いた計算モデル
Computational Design of 2D Materials and van der Waals
Heterostructures 2D 材料とﾌｧﾝﾃﾞﾙﾜｰﾙｽﾍﾃﾛ構造のコンピュータ設計
Computational Exploration of the Space of 2-Dimensional Materials
2 次元材料野空間におけるコンピュータ探索
Quantum Properties from Machine Learning in Chemical Space
化学空間における機械学習からの量子特性
Application of High-Throughput Experimental Methods to Materials
Development for Energy Application
エネルギー応用のための材料開発へハイスループット実験法の適用Interface Structure Prediction using the Ab Initio Random Structure
Searching Method 第一原理ﾗﾝﾀﾞﾑ構造の探索手法を用いたｲﾝﾀｰﾌｪｲｽ構造予測
Computational Screening of Novel Bismuth Based Solar Absorbers
新規ビスマス系の太陽吸収材のコンピュータースクリーニング

Denmark 工科大学
（ﾃﾞﾝﾏｰｸ）
EPFL（ｽｲｽ）
Brussels 自由大学
（ﾍﾞﾙｷﾞｰ）
Ruhr 大学（独）Cambridge 大学（英）University College
London（英）Georg
SchusteritschDavid Oliver
Scanlon36

1.海外主要国の動向収集・整理

3）中国
・中国は、中国科学院（CAS、Chinese Academy of Sciences）と中国工程院（CAE、Chinese
Academy of Engineering）が主導して、China MGI（中国版 Materials Genome Initiative）を進める。
・両機関は、2011 年 12 月に「材料科学システム工学」のテーマでシンポジウムを開催した後、3 年間かけて基本的なコンセンサスを得るため各種研究会を開催し、2014 年に国務院へマテリアルズ・ゲノムイニシアティブ（MGI）を進めていく上での、戦略協議報
告書を提出した。これを受け、2015 年より本格的に MGI の取り組みが始まった。米国の MGI よりも規模が大きく、米国の 3 倍、年間 100 億円規模とも言われている。
・China MGI のキーマンは、中国科学院の Liquan Chen 氏である。同氏は、1970 年代にドイツの Max Planck 研究所で MGI の基礎を学んだ後、2001 年より中国科学院においてリチウムイオン電池や燃料電池といったエネルギー材料の研究を行う。2011 年の「材料科学システム工学」シンポジウムから、研究グループの取り纏めを行ってきた。
・中国の特徴は、国家レベルよりも上海や北京など地方政府レベルで、プロジェクトが複数立ち上がっている。2015 年 4 月より上海大学（図表 1-9）
、2015 年 5 月より北京科技大学（図表 1-10）に MGI 研究所が設立された。各々上海市、北京市からの資金援助により設立された。
図表 1-9 上海大学の MGI 研究所

図表 1-10 北京科技大学の MGI 研究所

出典：上海大学材料基因组工程研究院のﾎｰﾑﾍﾟｰｼﾞ
http://www.mgi.shu.edu.cn/

出典：材料基因组工程北京巿重点实验室のﾎｰﾑﾍﾟｰｼﾞ
http://adma.ustb.edu.cn/about.asp

・中国の材料関連製造業は、研究開発を基にした競争力では諸外国に比べ劣るが、米国のアカデミア関連では中国系研究者が積極的な研究活動を展開する。米国の MRS Spring2016 大会において、多数の中国系研究者が研究成果を発表しており、特に研究として注目されているホットな研究に中国系研究者の発表が集中している。実際に MRS の会場では、中国系の若手研究者による MGI 関連のホットな研究が終わった後、聴講者の大半が37

1.海外主要国の動向収集・整理

会場を後にし、少数の聴講者を相手に欧米系のベテラン研究者が昔ながらの研究を発表する状況が散見された。
・中国系研究者は、中国から発表に来た中国系研究者と、普段は米国で研究を行う中国系研究者に分かれる。前者は、MGI のセッションではあるが、計算科学や情報科学を用いていない研究内容が大半であり、中国本土の MGI 研究はまだ始まったばかりとみられる。
一方、後者は計算科学や情報科学を用いた最新の MGI 関連の研究を発表していた。実際に米国で研究を行った中国系研究者が、2015 年 9 月に寧波で MGI に関する研究所を立ち上げる等、米国の研究成果を持ち帰る事例が出始めている。
・米国のアカデミアレベルの MGI 研究は、Ceder 氏のような欧米系の第一人者が研究の方向性を示し、実際の研究現場ではポスドクを中心とした中国系の若手研究者が支えるケースが多く、米国と中国の関係は深い。図表 1-11 に米国在住中国系研究者の発表一覧を掲載する。
図表 1-11 MRS Spring 2016 学会発表一覧（中国系）
研究機関

研究者

Maryland 大学

Yifei Mo

California-San
Diego 大学
Northwestern 大学

Shyue Ping
Ong
Wei Chen

Illinois 大学

Jie Zhang

McGill 大学

Bin Ouyang

テーマ
Accelerated Materials Design Based on Computational
Approaches: From bulk to interfaces
バルクからインタフェースへ：計算手法に基づいた材料設計の加速First Principles Design of Alkali Superionic Conductors
アルカリ超イオン伝導体の第一原理デザイン
Application of NanoMine Data Source to Analysis of Interphase
Mechanism in Polymer Nanocomposites
ﾎﾟﾘﾏｰﾅﾉ複合体の中間相の機構解析へﾅﾉﾏｲﾝﾃﾞｰﾀの適用
Mixing Machine Learning with Experiment: Learning Assembly
Mechanisms from Particle Tracking Data
実験と機械学習の併用：粒子追跡ﾃﾞｰﾀからの会合ﾒｶﾆｽﾞﾑを学習
Molybdenum Disulfide Nanostructures with Controllable Phase
Stabilities: Predicted by First Principle Calculations with
Continuum Modelling
相安定性を制御できる二硫化モリブデン：連続体モデルと結合した第一原理計算による予測*Maryland 大学の Yifei Mo 氏と California San Diego 大学の Shyue Ping Ong 氏は Ceder 研究室出身者

・現在の中国は、新素材分野におけるコアな競争力はかなり劣っている。キー材料に関する自国製造（自給率）は低い。しかしながら、10 年後、20 年後を考えた場合、いずれ訪れる MGI 分野の人材不足に対応するべく、米国のアカデミアに人材を送りこみ、着々と仕込みを進めているのが中国である。すぐに結果が出るわけではないが、10 年後、20 年
後に最も脅威となるのは中国という可能性も否定できない。

38

1.海外主要国の動向収集・整理

4）韓国・韓国政府は、2015 年より 10 年間で 3,000 億ウォンを投入し、既存素材の後追い開発ではなく、新素材の発見・開発から主導するよう政策を転換した（図表 1-12）。「第 3 次素
材・部品発展基本計画（2013-2016）」において、素材分野のフォロワーから抜け出し市
場のリーダーになる計画目標を受けてのことである。
・新素材の発見・開発の分野へ国費を投入するのは初のケースである。従来の韓国メーカーが得意としてきた先端デバイスの単純改良だけでは産業として限界があるため、素材の開発に軸足を移す。開発手法の中心は、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）である。計算科学、コンビナトリアルマテリアル、材料データベースなどを活用する。韓
国政府の中長期大型プロジェクトの特徴として、初年度は盛大に始めるが、年を重ねる
毎に予算が減額となったり、プロジェクト自体が立ち消えになったりする例が少なくな
いため、長期的な事業継続が肝心となる。
図表 1-12 Creative Materials Discovery Project

出典：「Korean Committee of Computational Materials Science and Engineering」（KIST、2014）
http://www.apdic.info/fileadmin/content/communities/apdic/members/korea/latest_report.pdf

39

1.海外主要国の動向収集・整理

・韓国の MI は、KIST（韓国科学技術研究所）が中心である。KIST 内では計算材料設計
グループが、①Strain Engineering（ひずみエンジニアリング）、②Atomic and Electronic
Structure of Interfaces（原子・電子構造のインターフェース）、③Calculations of energy
related materials（エネルギー関連材料の計算）、④Utilities（ユーティリティ（クラスター展開法、遺伝的アルゴリズム、自動計算））、⑤Materials informatics（高度な検索のための材料情報データベース）の分野に分かれて、研究開発を進める。また MIDASという第一原理計算結果のデータベースが構築され、これを利用して材料設計が行われている。
・米国の MRS Spring 2016 大会では、蔚山科学技術大学、釜山大学の計 2 件の発表が見られた（図表 1-13）。
図表 1-13 MRS Spring 2016 学会発表一覧（韓国）
研究機関

研究者

テーマ

蔚山科学
技術大学

Steve Granick

釜山大学

Seung Geol
Lee 他

Mixing Machine Learning with Experiment: Learning Assembly
Mechanisms from Particle Tracking Data
実験と機械学習の併用：粒子追跡データからの会合メカニズムを学習
Adhesion Mechanism of the Diglycidyl Ether of Bisphenol A (DGEBA)
Adhesive on the Fe(100) Surface: Density Functional Theory Approach
密度汎関数理論のアプローチ：鉄表面上ビスフェノール接着剤のジグリシジ
ルエーテルの接着機構

・韓国の MI は、国の研究機関や大学の基礎研究レベルとみられる。明らかに日本の材料メーカーを意識した産業政策がとられており、今後の動向が注目される。

40

2.日本国内の動向収集・整理

２．日本国内の動向収集・整理
・米国活発な動きを受け、日本でもここ数年マテリアルズ・インフォマティクス（MI）関連の動きが活発となってきた。
・2014 年度より構造材料系の業界が中心となって取り組む「①マテリアルズインテグレー
ション（革新的構造材料）」、2015 年度より無機材料系の業界が中心となって取り組む「②情報統合型物質・材料開発イニシアティブ（Mi2i）」、同年に業界横断的に若手研究リーダーの輩出に向け支援を行う「③理論・実験・計算科学とデータ科学が融合した先進的マテリアルズインフォマティクスのための基盤技術の構築（さきがけ）」、2016 年度
より有機材料系の業界が中心となって取り組む「③超先端材料超高速開発基盤技術プロ
ジェクト（超超プロジェクト）と、次々に国家プロジェクトが発足した。

1）マテリアルズインテグレーション（革新的構造材料）（幹事機関：東京大学、期間：2014～2018 年度、MI 関連予算：15 年度 9 億円）
・マテリアルズインテグレーションは、内閣府が戦略的イノベーション創造プログラム（SIP：Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion）の中で岸輝雄氏をプログラ
ムディレクターとして始まった「革新的構造材料」プロジェクトの中の 1 つである（図表 2-1）。
「革新的構造材料」プロジェクトを進めていく上で、耐熱合金・金属間化合物、樹脂・FRP、セラミックスコーティングの 3 分野に跨り、シミュレーションや数学的アプローチを活用しながら、材料開発期間の一桁短縮を目指すものである。
図表 2-1 革新的構造材料研究の全体構想

出典：「革新的構造材料研究開発計画」
http://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/keikaku/3_zairyou.pdf

41

2.日本国内の動向収集・整理

・マテリアルズインテグレーションの中身は、各研究のハブとなる拠点型プロジェクトと、個別研究のベンチマークを目指す個別テーマ実施型に分かれる。全体のハブとなる拠点
は東京大学の小関敏彦氏が担い、計測技術は産業技術総合研究所の大久保氏、溶接部は大阪大学の廣瀬氏、界面は九州大学の津崎氏が各々個別技術のハブ拠点を担う。個別の研究は東北大学を中心に行われており、一部材料メーカーも参画している（図表 2-2）。
・米国のマテリアルズゲノムイニシアティブ（MGI）は構造材料寄りであることから、当該プロジェクトが米国の MGI に一番近いと思われる。MGI の中核拠点である ChiMaD
をベンチマークに、米国で 2000 年代から始まった ICME（Integrated computational
materials engineering）の流れを踏まえた取り組みが中心と思われる。
図表 2-2 マテリアルズインテグレーションプロジェクト一覧
分類
拠点型
拠点型
拠点型
拠点型

研究機関
産業技術総合研究所
東京大学
大阪大学
九州大学

研究者
大久保雅隆
小関敏彦
廣瀬明夫
津﨑兼彰

個別ﾃｰﾏ実施型
個別ﾃｰﾏ実施型

東北大学
東北大学

西浦廉政
松原秀彰

個別ﾃｰﾏ実施型
個別ﾃｰﾏ実施型
個別ﾃｰﾏ実施型
個別ﾃｰﾏ実施型

東北大学
山形大学
産業技術総合研究所
新日鉄住金化学

毛利哲夫
栗山卓
菖蒲一久
藤元伸悦

研究テーマ
構造材料の未活用情報を取得する先端計測技術開発
マテリアルズインテグレーションシステムの開発
溶接部性能保証のためのシミュレーション技術の開発「界面」を通じた、構造材料における未解決課題克服のための技術構築ﾏﾃﾘｱﾙｽﾞｲﾝﾃｸﾞﾚｰｼｮﾝへの数学的アプローチ技術開発
高温物質移動および組織の時間依存挙動のシミュレーショ
ン技術開発
計算機を用いた材料支援技術への時間依存特性導入技術
高性能高分子材料の長期時間依存特性の予測技術の開発
構造材料開発に利用する計算熱力学に関する技術基盤構築
構造用高分子材料の実用型最適設計・総合評価支援ツールの開発

2）情報統合型物質・材料開発イニシアティブ（Mi2i）（幹事機関：物質・材料研究機構、期間：2015～2019 年度、MI 関連予算：4.5 億円/年）
・情報統合型物質・材料開発イニシアティブ（Mi2i）は、科学技術振興機構（JST）が「イノベーションハブ構築支援事業」の中で、寺倉清之氏（物質材料研究所（NIMS））をプ
ロジェクトリーダーに進めるものである。電池材料、磁性材料、伝導材料を出口戦略に据え、2015 年 7 月から物質・材料科学とデータ科学とを融合させた新しい材料開発手法
で、膨大なデータ群の蓄積と、ビッグデータ解析の一種である機械学習など、最先端の情報科学を駆使した解析を組み合わせ基盤の構築を図っている（図表 2-3）。
・マテリアルズインテグレーションに比べて、データ科学的ツールの開発、データプラッ
トフォームの開発といった、情報技術に注力している点が特徴である。現在は大学の研究者の参画が中心であるが、2016 年度より積極的に企業のコンソーシアムを構築し、産業界を取り込んだ取り組みへと発展を目論む。蓄電池を中心とした無機系のエネルギー
関連材料を出口としていることから、米国の MGI 関連では MIT の Materials Project や
DOE（NREL）の取り組みをベンチマークに、進んでいくものとみられる。

42

2.日本国内の動向収集・整理

図表 2-3 情報統合型物質・材料開発イニシアティブの全体構想

出典：「情報統合型物質・材料開発イニシアティブ」（Mi2i ホームページ
http://www.nims.go.jp/Mll-l/about/index.html

43

2.日本国内の動向収集・整理

3）理論・実験・計算科学とデータ科学が連携・融合した先進的マテリアルズイ
ンフォマティクスのための基盤技術の構築（さきがけ）（幹事機関：東京大学、期間：2015 年度、2016 年度）
・当該プロジェクトは、2015年度よりマテリアルズ・インフォマティクス（MI）分野の若手研究リーダーの輩出を目的に始まったものである。「多様な天然炭素資源を活用する
革新的触媒の創製」「情報デバイスの超低消費電力化や多機能化の実現に向けた、素材
技術・デバイス技術・ナノシステム最適化技術等の融合による革新的基盤技術の創製」「分野を超えたビッグデータ利活用により新たな知識や洞察を得るための革新的な情報技術及びそれらを支える数理的手法の創出・高度化・体系化」「環境・エネルギー材料
や電子材料、健康・医療用材料に革新をもたらす分子の自在設計「分子技術」の構築」
を戦略目標としている。
・初年度の2015年度は5分野15件の研究プロジェクトに予算がついたが、MI目的では予算化が難しく他の名目を駆使しながら苦労して研究プロジェクトを発足させたとの話も出ている。しかしながら、MIを取り巻く社会環境が大きく変わってきたことから、2016年
度はMI目的での予算化や増額申請が実現し、MI研究の充実化が図られることとなった。
初年度2015年度の研究者は、概ねMI分野の研究を行う第一人者もしくは第一人者の研究室に属する若手研究者の研究が採択を受けている（図表2-4）。
・米国のMGI関連では、NSF内のDMREFファンディングに近い取り組みとなる。
図表 2-4 さきがけのマテリアルズ・インフォマティクス関連の研究一覧（2015 年度）
研究機関
北海道大学
北海道大学
東北大学
東北大学
物質・材料研究機構
物質・材料研究機構
科学技術振興機構さきがけ
東京大学
北陸先端科学技術大学院大学
名古屋工業大学
名古屋大学
京都大学
大阪大学
近畿大学
理化学研究所

研究者
小林正人
瀧川一学
中島千尋
中村壮伸
大久保勇男
小原真司
袖山慶太郎
山地洋平

研究テーマ
化学反応における多元系のシナジー効果の評価と触媒探索への応用
大規模データに基づく電子物性予測のための深層学習技術の創出
物性測定における『熟練』と機械学習の統合的ｱﾌﾟﾛｰﾁ
ﾄﾎﾟﾛｼﾞｶﾙﾃﾞｰﾀ解析に基づくｱﾓﾙﾌｧｽ構造の包括的記述と特徴抽出
第一原理計算・インフォマティクス主導型新物質開拓
機能性不規則系物質の原子・電子レベル構造解析基盤の構築
高精度 DFT-MD 法とﾃﾞｰﾀ科学を融合させた新規高濃度電解液探索
強相関第一原理電子状態計算と分光学実験データの統合によるトポ
ロジカル物質の理論物質設計手法創出
Dam Hieu 実験・計算データのマイニングと精密結晶構造解析との融合によるChi
逆問題可解な材料設計技術の開発
烏山昌幸
機械学習に基づく効率的な界面物性探索法の開発
塚田祐貴
材料開発を加速するための組織シミュレーション基盤技術の構築
世古敦人
機械学習手法による合理的な材料物性予測技術の構築
佐伯昭紀
超高速ｽｸﾘｰﾆﾝｸﾞ法を駆使したｴﾈﾙｷﾞｰ変換材料の探索
畑中美穂
発光・消光経路のデータベース化によるランタノイド発光センサーの分子設計指針の構築
是常隆
有効模型化を利用したﾏﾃﾘｱﾙｽﾞｲﾝﾌｫﾏﾃｨｸｽ

442.日本国内の動向収集・整理

4）超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超プロジェクト）（幹事機関：産業技術総合研究所(予定)、期間：2016～2021 年度、予算：17.8 億円/年）
・超超プロジェクトは、2016 年度より始まる NEDO 事業であり、現在産業技術総合研究
所がプロポーザル提案を出している有機系材料の MI に関するプロジェクトである（図表2-5）。有機系材料へ機能的な逆方向のアプローチを行うことは難しいことから、順方向のシミュレーションに関するプロポーザルが中心となる。計算科学を利用したシミュレー
ション設計で的を絞ることで、試作回数・開発期間を 20 分の 1 にし、2030 年にプロジ
ェクトの成果を利用した有機材料系機能性材料の製品化を目指すことを目標とする。
・プロジェクト内容は「(1)計算機支援次世代ナノ構造設計基盤技術」「(2)高速試作・革新プ
ロセス技術開発」「(3)先端ナノ計測評価技術開発」に分かれ、対象は、(ⅰ)有機系材料の
光電変換デバイス等への応用を想定したヘテロ接合構造と電子・熱・イオン等の挙動の相関をシミュレーションするキャリア輸送設計、(ⅱ)機能性高分子材料への応用を想定したコンポジット素材の相分離、微粒子分散、ナノ空孔等を最適に制御し、相反する機能（光学特性／断熱特性や力学特性／誘電特性等）の両立をシミュレーションする相反機
能両立材料設計、（ⅲ）ハイスループットな有機材料合成への応用を想定した触媒の反応過程の網羅的な探索技術と反応速度計算、触媒－流体界面設計を一連でシミュレーショ
ンするリアクター反応設計が、対象となる。
・米国の MGI 関連では、DOW 社が共同研究を行う、Minnesota 大学や Carnegie Mellon
大学、ChiMaD の Chicago 大学、Harvard 大学等の取り組みが似通った取り組みになると思われる。
図表 2-5 超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクトの全体像

出典：経済産業省概算要求（2015）45

2.日本国内の動向収集・整理

5）その他プロジェクト
・その他の動きとしては、北海道大学・触媒科学研究所、産業技術総合研究所・触媒化学
融合研究センター・人工知能研究センター、理化学研究所・環境資源科学研究センター・
計算科学研究機構の 3 機関が連携し、2015 年度より「キャタリストインフォマティクス
による触媒開発」のプロジェクトを始動させた（図表 2-6）。
・触媒業界は元々計算科学、情報科学を早くから取り入れていた業界であり、触媒学会のコンピュータの利用研究会（世話人代表：三菱重工業）を拠点に研究が進められていた。
触媒開発においては、密度汎関数法、post Hartree-Fock 法、第一原理分子動力学法、分子動力学法、モンテカルロ法、粗視化手法、ニューラルネットワークなど、多様な手法が活用されている。特に最近では、電子レベルからμm スケールまでのマルチスケール
での触媒解析が重要となってきている。同研究会には企業が積極的に参画しており、三菱化学、住友化学、旭化成、日本触媒、旭硝子、ダイセル、ダイキン工業、JX 日鉱日石エネルギー、東京ガス、三菱重工業、日産自動車、千代田化工建設等が名を連ねている。
・米国の MGI 関連では、Stanford 大学の SUNCAT プロジェクトが似通ったプロジェクトとなる。本調査にて SUNCAT プロジェクトの担当者を訪ねた際は、2 か月で 3 人もの日
本人が訪問してきたと述べており、当該分野では日本メーカーの活発な情報収集活動が行われているようである。
図表 2-6 キャタリストインフォマティクスの提携イメージ

出典：「北海道大学・触媒科学研究所 産学官連携強化」
http://www.cat.hokudai.ac.jp/technological.html

46

3.米国ヒアリング調査（公的機関）

3．米国ヒアリング調査（公的機関）
1）NIST（National Institute of Standards and Technology）
Robert J. Hanisch 氏（MRS Spring Meeting 2016 発表聴講+発表後個別質問）(a) マテリアルズ インフォマティクス関連のスケジュール、予算・NIST は、マテリアリズ・ゲノムイニシアティブ（MGI）において、材料データ、モデル、
シミュレーションの品質を確保することで、指導的役割を担う。
・MGI の野心的な目標を達成するため、NIST は年間 500 万ドルを最大 10 年間拠出する計画である。
これを受け、2014 年より ChiMaD（Center for Hierarchical Materials Design）
へ、5 年間でトータル 2,500 万ドルを供給することとなった。MRS Spring Meeting 2016
では、「Materials Science Data Management Initiatives at NIST」のテーマで、主にNIST で構築中の材料データベースの紹介がなされた。

(b) マテリアルズ・インフィマティクスに関するユニークな研究
・MGI に関する研究は、NIST 内の MML（Material Measurement Laboratory、材料測定研究所）が、NIST の ITL（Information Technology Laboratory、情報技術研究所）とパートナーシップを結び、実行していく。NIST 内の研究は、材料イノベーションの開発インフラを構築すること、もしくは MGI を推進する上でベンチマークとなるようなモ
デルプロジェクト（輸送用向けの複合材料等）のどちらかとなる。研究内容は図表 3-1
次頁の通りである。

47

3.米国ヒアリング調査（公的機関）

図表 3-1 NIST における MGI 関連の研究テーマ一覧
項目
High
Throughput
Materials
Science

研究テーマ
所管
1.High-Throughput (Combinatorial) "Foundry" for
MML
Inorganic Materials: "Data on Demand"
2.Machine Learning for High Throughput Materials
MML
Discovery and Optimization Applications
3.Searching the ICSD for new functional materials from first principles MML
Data and Model 4.ASM Structural Materials Data Demonstration Project MML
Dissemination 5.Atomistic Potentials and the Future of Nanomaterials Metrology
MML
6.Density Functional Theory (DFT) Informatics and Repositories
MML
7.DFT Benchmarking
8.Facilitating the Development of Modular Data Models in Materials Science MML
9.Materials Data Curation System
ITL
10.Materials Data Repository
MML
11.Materials Informatics
MML
12.Materials Resource Registry
MML
13.MGI Code Catalog
MML
14.Multiscale MD-FEM Methodology
MML
15.Semi-Automatic Curation
ITL
16.Strategy for extensible, evolving terminology for MGI efforts MML
17.Structure-Property Links in Deformation of Materials MML
18.Web Force-Field (WebFF)
MML
Data Capture
19.Cloud of Reproducible Records
CoRR
20.Integrated Data Management for Materials Discovery MML
4.8.9.10.15 を含む―
Markup Tools
21.Automation for Atomistic Simulation
MML
and Workflow
8.19 を含む―
Software Tools 22.FiPy
MML
23.Generic Materials Design Toolkit
MML
24.High-Precision Structural Measurements
MML
25.Modeling Dispersion Rheology for Non-Spherical Particles
MGI
26.Multiscale MD-FEM Methodology
MML
27.Object Oriented Finite Elements (OOF)
ITL
28.OpenCALPHAD
MML
29. Transport Properties of Complex Particles and Polymers
MML
30.µMAG: Micromagnetic Modeling Activity GroupITL
14.17.19 を含む―
UQ, Data
31.Concurrent Experiments and Simulations of Zinc Oxide Nanowires
MML
Quality,
32.Integrated Nanoscale Experimentation, Prediction, and Validation
MML
Improved
33.Investigating the Diameter-Dependence of Elastic Moduli of MML
ModelsZinc Oxide Nanowires using Molecular Dynamics Simulations
34.Uncertainty Quantification in Computational Materials Science
ITL
35.Validation of Classical Atomistic Simulations of Nanoscale Material Phenomena
MML
36.Validation of Density Functional Theory for Materials MML
7.24.30 を含む―
Use Cases
37.Advanced Composites Pilot for the Materials Genome Initiative
MML
38.Data and Computational Tools for Advanced Materials Design: MML
Structural Materials Applications - Cobalt Based Superalloys
39.Genomics of Electronic Materials
PML
40.NIST Center for Automotive Lightweighting (NCAL)
MML
Facilities
41.NIST/MML Center for Theoretical and Computational Materials Science MML
10.40 を含む―
CHiMaD
42.Directed Self Assembly of Block Copolymers for Nanopatterning
MML
43.Fundamentals of Macromolecular Self Assembly:
MML
particles, gels, and polyelectrolyte complex coacervates
38 を含む―48

担当者
Sara Barron―
Kevin Garrity
Carelyn Campbell――
Francesca Tavazza
Zachary Trautt
Alden Dima
Casey Hume―
Sharief Youssef
Andrea Medina-Smith
Francesca Tavazza
Alden Dima
Talapady N Bhat
Andrew Reid
Frederick R. Phelan Jr
Faical Yannick Palingwende Congo
Kenneth Kroenlein―
Zachary T. Trautt―
Jonathan Guyer
Shengyen Li
Igor Levin―
Francesca Tavazza
Andrew Reid
Ursula Kattner
Jack F. Douglas
Don Porter―
Zachary T. Trautt
Zachary T. Trautt
Zachary T. Trautt
Andrew Dienstfrey
Zachary T. Trautt――――
James BoothTim Foecke
Andrew Reid―
R. Joseph Kline
Vivek M. Prabhu―

3.米国ヒアリング調査（公的機関）

・NIST から MRS 学会でデータベースの発表があったことから、現在はデータベースの構築に注力しているものと思われる。データベースは、MML 内に設けた ODI（The Officeof Data and Informatics）が構築を担う。ODI は、データ収集及びデータ処理を材料科学の研究者にとって、活用しやすいデータセットとするよう、DSpace のデータ管理プラットフォーム、米国国立データサービスコンソーシアム、材料データ施設のパイロット
プロジェクト（Ian Foster、Chicago）等と連携しながら進めている。なお実際の具体的な研究は、研究資金供給先の ChiMaD に詳しい。

(c) 日本と比較した場合における開発競争力の優劣
・米国の製造業復権を目的に実施しているが、特段日本と開発競争力の優劣を比較しているわけではない。

(d) マテリアルズ インフォマティクス推進上の課題
・MGI 推進上の課題は多岐に渡り、Materials Genome Initiative Strategic Plan の中で詳細に纏められている。
・MRS の学会で発表を行った Robert J. Hanisch 氏において、データベースを構築する上での課題に言及があった。データベース構築する上で、クエリーが最も大切であり、どうロジックを組むかが重要としている。使い勝手のよいクエリーとするためにも、1 つのテーブルに 1 つの機能を掲載するような分かりやすい見せ方が重要としている。

49

3.米国ヒアリング調査（公的機関）

2）ChiMaD（Center for Hierarchical Materials Design）
Peter Voorhees 氏（産総研主催シンポジウムの講演聴講+講演後個別質問）(a) マテリアルズ インフォマティクス関連のスケジュール、予算・2011 年よりマテリアルズゲノムイニシアティブ（MGI）が始まり、計算データ、実験データ、デジタルデータを統合し、データベースを整え、ツールを使って、開発期間、開発コストを低減しようとするのが、目的である。ChiMaD は、ノースウェスタン大学、
シカゴ大学、アルゴンヌ国立研究所、NIST（National Institute of Standards andTechnology）の 4 機関がコンソーシアムを組んだ、MGI 関連で立ち上がった組織の 1 つである。NIST と密接な協力関係を築き、エンジニアの研修も担い、35 人の主任研究員、34 人のポスドクにより構成されている。産学連携を掲げ、Pratt&Whitney 社、Intel 社、SpaceX 社、Tesla 社、Boeing 社、Dow Corning 社、IBM 社、DOW 社、Solvay 社をア
ドバイザリーボードに迎え、研究開発を進める。中でも ChiMaD の研究者の一人が設立した QuesTek 社において、産業分野における複数の実用化実績を上げている。
・ChiMad は、各種 Use Case における実証チームと、各種ツール等を整備する Task Groupsに分かれる。各プロジェクトチームの責任者は、図表 3-2 の通り。
図表 3-2 研究体制

出典：「CENTER FOR HIERARCHICAL MATERIALS DESIGN」（ChiMaD）
http://chimad.northwestern.edu/docs/SRG2014/SRG2014_Voorhees.pdf
50

3.米国ヒアリング調査（公的機関）

・ChiMaD は、MGI を材料開発を行う上でベースの Tools & Databases、ICME（Integrated
Computational Materials Engineering）をより実践寄りの Methods,Models & Tools と位置づけ事業を推進している（図表 3-3）
。MGI は、Tool & Databases の整備におけるDFT Integration を引き継いだプロジェクトとの位置づけである。
図表 3-3 MGI の位置づけ

出典：「CENTER FOR HIERARCHICAL MATERIALS DESIGN」（ChiMaD）

51

3.米国ヒアリング調査（公的機関）(b) マテリアルズ インフィマティクスに関するユニークな研究・1 つめは、航空機の着陸用ギアの材料開発に ICME の考え方を用い、7 年で商用化を成し遂げた。着陸用ギアメーカーとの開発は QuesTek 社が窓口となって対応している（図表3-4）。
図表 3-4 航空機の着陸用ギア

出典：「QuesTek’s Proven ICME Success」（QuesTek ホームページ）

・2 つ目の事例は、「cyber alloys」を用いた鋳造プロセス開発の取り組みである。これもQuesTek 社が開発に関わっており、Ford 社がエンジンブロックの開発に「cyber alloys」
を用いている。プロジェクトの成果として、開発の ROI（Return On Investment、投資対効果）が従来比 7 分の 1 を達成している（図表 3-5）。
図表 3-5 自動車のエンジンブロック

出典：「Materials Genome Initiative Strategic Plan」（2014）

52

3.米国ヒアリング調査（公的機関）

・3 つ目の事例は、Dow Corning 社との提携である。同社は構造材料のシリコンクロムチ
タン合金に関心があった。耐腐食性でタフな合金、セラミック加工の合併症を避ける素
材、insitu で Si 複合材の採用することを目的としている（図表 3-6）。
・同プロジェクトでは、確立された CALPHAD（Computer Coupling of Phase Diagrams
and Thermochemistry）を使用し、第一原理分子動力学が正確な液体の拡散を提供するために使用できることを示した点がユニークな点である。そして、これらのデータベー
スから Si 鋳物の微細構造を予測し、Dow Corning 社のデータベースと比較した。結果として、残念ながら Dow Corning 社は、シリコンクロム系チタン合金の新材料開発プロジ
ェクトを中止することとなった。
図表 3-6 シリコンクロムチタン合金の事例

出典：「CENTER FOR HIERARCHICAL MATERIALS DESIGN」（ChiMaD）

・4 つ目の事例は、ポリマーマトリックスコンポジットの開発事例である。軽くて、耐食性があり、調整可能で、低コストな材料の開発を目的としている（図表 3-7）。
・オープンソースであるポリマーナノコンポジットの豊富なデータベースから収集したデータを利用して、熱機械特性、誘電特性に焦点を当て、材料を設計した点がユニークな点である。それにより、例えば弾性率の変化と拡大の要因を、ポリマーマトリックス粒
子と表面処理の種類との相関を掴むことで、実験データとシミュレーション結果の比較により検証している。当該プロジェクトは、Goodyear がデータを提供してくれることで、アクセスできるカタログが多くなり、精度が向上してきている。今後は、更にデータを増やすことで、解析レベルの精度を上げていくことを目指している。
・当該プロジェクトには、Boeing 社が大変関心を持っている。材料の軽量化と MI ツールの信頼性に関心が高いと想定される。

53

3.米国ヒアリング調査（公的機関）

図表 3-7 ポリマーマトリックスコンポジットの事例

出典：「CENTER FOR HIERARCHICAL MATERIALS DESIGN」（ChiMaD）

・5 つ目の事例は、有機太陽電池の事例である。軽くて、形状が安定し、製造しやすい、有機太陽電池の開発を目的としている（図表 3-8）。有機太陽電池の構造と機能、プロセスと構造の間の相関関係に MI の技術を用いて最適化を測る点がユニークな点である。現在
ユースケースを想定して、データを設計しながら構築している。
図表 3-8 有機太陽電池の事例（左：概要図、右：最新論文 Significance）
Bulk heterojunction organic solar cells (OSCs) represent an alternative
solar energy harvesting system, which is pursued by numerous researchgroups world-wide. Commercial products are starting to appear in themarket from several companies. This use-case group is addressing
critical issues that affect the performance of OSC devices throughmaterials design and synthesis to test new structure/function ideas,
exploring new means of morphological control and its influence on OSC
performance, new approaches to device optimization, datacollection/analysis on new formulations and device characteristics, andon structure/property relationships. New electron donors or acceptors
exhibiting superior photovoltaic properties are being developed, andtheir synergistic interactions are being studied. General rules fordesigning new polymers for use as charge relays or energy harvesting
antennae in ternary OSCs are also being investigated. In close coupling
to these experimental efforts, new theoretical methods are being
developed to elucidate key electronic processes (electronic excitation,
charge separation and transport) in our champion polymer systems andternary polymer solar cells. To this end, large-scale modelingapproaches are also being developed to simulate the morphology
formation, polymer chain aggregation, and ways to control them. Thesestudies are also closely coupled with efforts by NIST scientists to fully
utilize their expertise in structural and morphological characterization ofCHiMAD materials. These new materials and the basic knowledge
gained will deepen our understanding of structure/property relationships
and accelerate the development of OSCs towards more efficient andcost-effective commercial products.

出典：「CENTER FOR HIERARCHICAL MATERIALSDESIGN」（ChiMaD）
54

出典：「ANNUAL REPORT 2015」（ChiMaD）

3.米国ヒアリング調査（公的機関）

・最後に、データマイニングの事例である。当該分野は、NorthWestern 大学の Chris
Wolverton 氏が中心となっている。DFT（Density Functional Theory、密度相関数理論）、
ハイスループット DFT、KMC（Kinetic Monte Carlo、動的モンテカルロ法）、PEGS、
機械学習データマイニング（Machine Learning Data Mining）、結晶構造予測（Crystal
Structure Prediction）等の、モデル技術を活用し、蓄電池材料、構造材料、熱電材料、太陽電池材料の開発を行っている。それら技術を用いた、オープンアクセス可能なデー
タベース OQMD（The Open Quantum Materials Database）は図表 3-9 の通りである。
図表 3-9 ChiMaD におけるオープンアクセス可能なデータベース

出典：OQMD ホームページ（ChiMaD）

http://oqmd.org/
・前掲の他に、GM 社、ArcelorMital 社、Caterpillar 社、DMG Moriseiki 社、Constellium
社等、かなりの数の米国企業と共同研究を行っている。

(c) 日本と比較した場合における開発競争力の優劣
・日本の研究者とは連携しながら、スチールのデータベースを増強していく予定であり、パートナーと考えている。開発競争力の優劣は比較し難い。

55

3.米国ヒアリング調査（公的機関）(d) マテリアルズ インフォマティクス推進上の課題
・ChiMaD は、QuesTek 社を立ち上げて複数の実績を上げているものの、専らの課題はどのようにして産業界に入り込んでいくかを考えて取り組んでいる。
・データベースを増強することで、データマイニング技術の正確性が上がると考えている。
そのため、データベースを整えることが最も大切と考えている。データをどこまで収集するかとの問題がある。例えば、論文のテキストデータまで体系的に網羅してしまうと、現状の出版業界から大きな反発があることが予想される。材料のデータベースは多くのデータベースがある。全てを網羅するようなデータベースを作るべきかどうかとの観点では、分散型のデータベースが望ましいと考えている。データベースは各々のコミュニ
ティで、特定の目的に沿って形成されたものであり、無理やり統一させる必要はないとしている。しかしながら、共通のコードで他の材料データベースにアクセスできるようになることは重要と考えている。
・それら共通のコードを確立するため、2016 年秋に国際的なデータに関するワークショッ
プを行うことを計画している。共通コードを議論するデータ項目は、今のところまだ公開されていないない。しかしながら、2016 年に ChiMaD 内で開いたデータに関するワー
クショップ（1 月と 3 月の計 2 回開催）では、図表 3-9 の 6 つのセッションに分かれて議論が重ねられており、これら 6 つの項目が 1 つのターゲットになると思われる。
図表 3-9 過去に ChiMaD において共通コード検討の対象となったデータ項目

・MDCS, DSpace, MRR & MDF（Materials Data Curation System、Dspace（ｵｰﾌﾟﾝｿｰｽのｿﾌﾄｳｪｱ）、
Materials Resource Registry、Materials Data Facility）
・Experimental Data
（実験データ）・Schemas for Polymer Nanocomposite Data
（ポリマーナノコンポジットデータのためのスキーム）
・Natural Language Processing（自然言語プロセッシング）
・DFT（密度汎関数理論）
・Building CALPHAD proto-databases（CALPHAD（熱力学計算）プロトデータベースの構築）「NIST/ CHiMaD Workshop Agenda Data, Databases, & Discovery」（2016）
http://chimad.northwestern.edu/docs/DDD_WS_I/DDDWS_I_Agenda.pdf

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3.米国ヒアリング調査（公的機関）

3）NREL（National Renewable Energy Laboratory）
Stephan Lany 氏（MRS Spring Meeting 2016 にて発表聴講+発表後個別質問）(a) マテリアルズ インフォマティクス関連のスケジュール、予算・Lany 氏は、
「Design of Optoelectronic Materials Based on ab initio Computations」のテーマで発表を行った。電子構造計算、半導体物理学、欠陥/不純物にバックグランドを持つ、理論・計算科学者である。発表した内容は、Optoelectronic のアプリケーション開発において、まずはバンドギャップ、有効質量、光学特性、ドーピング、欠陥および輸送などから、最適な材料の目処をつける。次に、元素組成や構造の原子配列について最適なものを探索する。そして最後に、異なる合成経路から安定する合成経路を導き出し、実験に着手するオーソドックスなものである。

(b) マテリアルズ インフィマティクスに関するユニークな研究
・NREL の Alex Zunger 氏が設立した「Solid State Theory」グループにて、第一原理計算
や材料の逆設計により、太陽電池、金属と半導体の合金、半導体ナノ構造の研究開発を行っている。DOE の「Center for Inverse Design」にも関わっており、逆設計を実施す
る際は、図表 3-11 のフローにて材料開発を行う。
図表 3-11 逆設計による材料開発のイメージ

出典：「Inverse Design Approach」（Center for Inverse Design）
http://www.centerforinversedesign.org/approach.html

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3.米国ヒアリング調査（公的機関）

・また、再生可能エネルギー用途に絞った材料データベース「NREL MatDB」にも関わっている（図表 3-12）。同データベースは、太陽電池材料、光電化学水分解材料、熱電材料などを含み、DFT の結晶構造、熱化学化合物形成の特性（化合物形成のエンタルピー、
分解反応のエンタルピー、安定性等）、バンドギャップ、吸収スペクトル等のデータが格納されている。
図表 3-12 NREL MatDB

出典：「NREL MatDB Home」（NREL）
http://materials.nrel.gov(c) マテリアルズ インフォマティクス推進上の課題
・再生可能エネルギー関連の Optelectronic について、引き続き第一原理計算と逆設計により、新材料発見に取り組んでいく。データベースは、現状の項目に加えて、欠陥形成エ
ネルギー、表面エネルギー、イオン化ポテンシャル、電子親和力等の項目を将来盛り込
んでいく予定である。

58

4.米国ヒアリング調査（研究者）

4．研究者へのヒアリング
1）Boeing 社
Research & Technology Donald S Shih 氏(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・Donald 氏は、Research & Technology 部門のフェローとして、ICME（Integrated
Computational Materials Engineering）を 6 年間実施している。金属合金分野の責任者が Donald 氏、もう 1 人の同僚がポリマー分野の責任者、以上 2 チーム体制にて研究開発を行う。
「Atoms to Airplanes」のコンセプトの基、計算科学を用いて、原子や分子から完成飛行機まで、完全にモデル化することがミッションである。

(b) 研究背景、目的・ICME 導入の目的は、材料開発期間の短縮である。材料開発に ICME を取り入れること
は、航空分野だけでなく自動車や生化学分野でも行われているものと認識している。現
在は ICME を使用することで、材料の構造や機械特性を理解し、新しい高性能合金などを予測することに役立っている（図表 4-1）。
図表 4-1 計算ツールとラボの関係

出典：Atoms to Airplanes（Boeing、2010）59

4.米国ヒアリング調査（研究者）(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・Donald 氏は、チタン合金やアルミ合金の特性や予測をする際に、コンピュテーショナル
ツール、データマイニングを活用している（図表 4-2）。
図表 4-2 アルミ合金の例

出典：Atoms to Airplanes（Boeing、2010）(2)人材育成・特になし

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4.米国ヒアリング調査（研究者）(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・Atoms to airplane の今後の課題として、以下の 5 つの課題に取り組んでいる。
・1 つめは、Multifunctional structures（マルチ構造）の課題である。数年前より米国政府と連携して、複数の機能を集約した基盤材料の開発行っている。2 つめは、Advanced
methods and tools for integrated design（統合された設計のための高度な手法とツール）を開発している。具体的な内容は開示できないが、材料開発のサイクルタイム短縮に資するような手法とツールを鋭意開発している。3 つめは、Performance-driven materials（パフォーマンス主導型の材料開発）の課題である。読んで字のごとくだが、パフォー
マンス主導による逆問題を解くような発想で材料開発に取り組んでいる。具体的には、
次世代複合材料、セラミック複合材料、最先端金属、エマージング材料の分野で取り組んでいる。4 つめは、Structural concepts development（構造的なコンセプトの開発）の課題である。これによって、特に重量とコストの低減につながるような、画期的な構造探索に取り組んでいる。
・最後 5 つめは、Rapid certification and qualification（迅速な認証と資格の制定）の課題であるが、これが一番難しい。計算科学のツールを使うことで時間とコストの節約、特に多くの試験を省略できることはメリットがあるが、既に自社で設定している Old
Fashion（旧式の方法）の認証制度と常に対立している。新しいツールや ICME の考え方を、自社の認証制度に携わる人々に理解してもらうのは、大きなチャレンジである。
ただし、いずれ ICME は取り入れていかなければならないものなので、徐々に取り入れられていくものと考えられる。
・ICME の導入分野として、材料による違いはない。金属は早めに導入されるが、ポリマ
ーはなかなか導入されないといったことはない。むしろ重要なのは、原子や分子を計算してモデル化するツールの方としている。ICME の導入可否は、材料でなくツールの成熟度に依存していると考えてよいようである。そのツールが、旧来の認証制度の基準を突破できるほどの信頼性を得ているかどうかとしている。
・一方で、航空機の部位による差はある。比較的安全性に影響を及ぼさない内装部材は、ICME が早めに導入される見込みだが、外装や翼等の重要部品はなかなか導入されないと考えられる。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）(e) MGI 分野の動向をどう見ているか（日本をどう見ているか）・MGI（Materials Genome Initiative）分野は、ICME からの流れを受けたものとの認識であり、同社にとって MI（Materials Informatics）の用語は馴染みが薄い。ICME は、
トライアンドエラー、チェックアンドバランスを繰り返しながら、徐々に導入していくものと考える。そんためにも、サイエンスとテクノロジーをエンハンス（強化）してい
くことが大切としている。
・日本は、クライアントとして重要な国であるとともに、サプライヤーとして重要な重工業メーカーがおり、重視している。また研究開発でも、東京大学、筑波大学、熊本大学と共同研究を行ったことがあり、重要なパートナーとしている。今回のヒアリング調査の依頼元は、重工業メーカーと思っていたそうだが、材料メーカーだったとは意外としている。日本は材料メーカーが当該分野の情報を得ようとしていることは、非常に望ましいと考えている。重要なパートナーとして、情報交換を希望している。オフィスが東京にあるので、何かあればまずは東京オフィスに問い合わせて欲しいとしている。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）

2）The Dow Chemical Company 社
Billy Bardin 氏（MRS Spring Meeting 2016 にて発表聴講+発表後個別質問）(a) 研究テーマ、スケジュール、予算
・ DOW 社 の Bardin 氏 は 、「 Applied Process Technology Development with Data
Analytics,Modeling, and Rapid Experimentation」のテーマで、DOW 社が実施してきたハイスループット材料開発全般について発表を行った。
・ハイスループットの材料開発は、1990 年代より取り組んできており、実験データの統合による固有のアプローチを開発してきた（図表 4-3）
。これにより、何百万～何千万$の利益を生み出し、自社にとってなくてはならない技術である。共同研究先として、Minnesota
大学、Carnegie Mellon 大学と共同で、MGI の取り組みを進めている。
図表 4-3 DOW のハイスループット開発の歴史

出典：「Heterogeneous Catalysis High Throughput Workflow」（Billy Bardin 他、2014）
http://www.eurekaselect.com/121379/chapter/heterogeneous-catalysis-high-throughput-workflow%3A-a-case-study-involving-propane-oxidative-dehydrogenatio

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4.米国ヒアリング調査（研究者）(b) 研究背景、目的・現在の市場環境では、日増しに関連するプロセス条件や顧客のアプリケーションの増え続ける需要へ、迅速な対応求められてきている。そのため、高度なデータモデリング、
実験計画、実験データと商業プロセスの間の関係性を把握し、迅速な対応が必要とされている。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・本発表では、製造プロセスに用いる触媒開発の事例が示された。DOW 社のハイスループ
ット触媒開発は図表 4-4 の通り。実験を簡素化するため、高度なデータマイニングと分析の組み合わせを行うことで、迅速な実験の改善を行うことを可能としている。
図表 4-4 ハイスループット触媒開発ワークフロー

出典：「Heterogeneous Catalysis High Throughput Workflow」（Billy Bardin 他、2014）64

4.米国ヒアリング調査（研究者）(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・現在は新しいチャレンジとして、AI や機械学習のモンテカルロ法といった、よりハイス
ループットな材料開発に取り組もうとしている。その際、2 つの大きな課題を見据えている。
・1 つめは教育の課題で、社内に AI や機械学習を実施可能なデータサイエンティストが少ない。そのため、大学等からデータサイエンティストを採用し、人材面の充実を図る予定である。もう 1 つは、データの質の問題である。社内だけでなく、MGI の進展から社外にも多数のデータが公開され、1990 年代に比べデータ量は豊富になってきた。しかしながら、社外のデータは質が不十分であり、実際に使用するにはハードルがある。そのため、米国の産業界が学術界に対して、データの質の向上を求めていく必要があると考えている。特に、機械学習により大量のデータを活用することとなった場合、データの質は非常に重要であり、早急なデータの質の整備を求めていくことを考えている。

(e) MGI 分野の動向をどう見ているか（日本をどう見ているか）・MGI によりデータの量が増加したと感じているようである。今後はデータの質の向上が図られることで、機械学習や AI を用いたハイスループットな材料開発が、実ビジネスレベルで実現できるものと考えている。
・日本についてはあまり知らない。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）

3）Citrine 社
Bryce Meredig 氏、Greg Mulholland 氏(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・2013 年に設立されたマテリアルズ・インフォマティクス（MI）サービスを提供する米国のベンチャーである。White House が MI サービス提供企業としてホームページで紹介する等、MI のビジネス展開を担うリーディング企業である。世間に公開されているマテ
リアルデータを、探索・マイニングできるようなプラットフォームを無料で提供しており、材料分野の Google を目指している（図表 4）。
・共同設立者の Meredig 氏は、Northwestern 大学 Wolverton 教授の下でデータマネジメ
ントを学び、現在 Citrine 社のシステム技術の開発を担う。もう 1 人の設立者 Mulholland
氏は、半導体メーカーの GaN 製造ラインでリアクタのコントロール調整を担った後スピンアウトし、現在は Citrine 社の対外的な窓口を担う。
・また有料サービスとしては、クライアント向けに材料探索・マイニングのクラウドベー
スのプラットフォームを構築している。世間の公開データと社内データから、適切な材
料のマイニングを行い、データ量が多く絞り込みが難しかったり、逆にデータ量が少なく逆問題による予測をしなければならない場合は、機械学習等を用いた材料探索のサポートまで行う。既に、Hyundai 社、Alcoa 社、HRL Laboratories 社（GM 社と Boeing
社の R&D 部門が設立した企業）、NASA に加えて、日本の電子機器メーカー等と個別契約を結び、材料マイニングのサポートを行っている（図表 4-5）。
図表 4-5 Citrine 社の実績

日本の電子機器メーカー

出典：Citrine 社プレゼン資料

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4.米国ヒアリング調査（研究者）(b) 研究背景、目的・現在、新素材開発のための作業時間の 20%～30%は莫大な素材・化学データ（文献、データシート、特許等）を検証する事に費やされている。Citrine 社の素材向け人工知能プ
ラットフォームは、様々な資料を統合・標準化し、更にデータの欠落部を予測し補う。
そうすることで、新素材開発のための事前作業時間短縮化を実現することを目的としている。
・Citrine 社の重要技術は次の 3 つである。1 つ目は、保有するデータ量が多いこと。2 つ目が、目的の材料探索に辿りつくためのクエリーが優秀であること。3 つ目が、AI 等の技術を使用して未公表データに関する予測をすること。以上である。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・まず参照するデータを識別することが大切となる。Citrine 社は 2 つのところからデータを入手する。
・１つ目は、特許、論文、内部のレポートといった電子化されたデータからの入手である。
Citrine 社のソフトウェアを使用して、それら情報源から自動的に情報を抽出するソフト
ウェアプログラムを開発した。2 つ目は、Citrine 社のパートナーである、NIMS、NIST、
国立研究機関等の公開データにアクセスし、情報を収集する。これらのデータをプラッ
トフォームに入れることで、データを得ている（図表 4-6、4-7）。
図表 4-6 Citrine 社のテキストマイニングによる情報入手

出典：Citrine 社プレゼン資料

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4.米国ヒアリング調査（研究者）

図表 4-7 Citrine 社のグラフマイニングによる情報入手

出典：Citrine 社プレゼン資料

・そして、これら大量のデータから、ユーザー自身が複数のパラメータを設定し、最適な材料に対するスクリーニングを行うこととなる。Google が凄いのは、数あるデータの中から、目的に合わせてデータを持ってくるためのクエリーが凄いのであって、Citrine 社
もクエリーの開発に注力している（図表 4-8、4-9）。
図表 4-8 Citrine 社のクエリーにより抽出した結果 1

出典：Citrine 日本語パンフレット

684.米国ヒアリング調査（研究者）

図表 4-9 Citrine 社のクエリーにより抽出した結果 2

出典：Citrine 日本語パンフレット

・最後に、大量の社外データと社内データを統合し、非常に早いスピードでスクリーニン
グ評価できることである。スピードを上げるため、機械学習や人工知能の技術を用いることで、何十億という化合物を評価できる（図表 4-10）。
図表 4-10 Citrine 社の社内外のデータの統合イメージ

出典：Citrine 社プレゼン資料

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4.米国ヒアリング調査（研究者）(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・Citrine 社の技術は、特定の材料に絞るのではなく、何でも対象としている。具体的には、
以下の材料での適用を目指している。
・Panasonic 社、Hyundai 社、Alcoa 社、HRL Laboratories 社、NASA といった契約を結んだ企業以外に、複数の企業と契約に向け商談を進めている。材料製造メーカー、材料
ユーザーメーカー共に引き合いがある。材料製造メーカーでは、BASF 社、DOW 社、
DuPont 社、Evonik 社、SABIC 社、Loreal 社といったグローバル企業だけでなく、日本の複数の大手企業とも商談を進めている。材料ユーザーメーカーでは、GE 社、
Rolls-Royce 社だけでなく、こちらも日本の大手企業と商談を進めている。
・業界としては、自動車業界に関心がある。部品、車、アプリケーションに材料を使用する箇所が多く市場としても大きい。現在、塗料メーカーからの引き合いが進行中である（図表 4-11）。
図表 4-11 Citrine 社技術の適用材料

出典：Citrine 社プレゼン資料(e) MGI 分野の動向をどう見ているか（日本をどう見ているか）・マテリアルズ・インフォマティクスは、機械学習や人工知能を用いたインフォマティク
ス技術が課題でなく、どれだけデータを集められるかが課題としている。予測と現実のギャップが一番の課題であり、ギャップを埋めるには、データ量が重要としている。
・そのためにも、顧客側からデータ提供を受けると、より適切な材料探索が可能となる。
ただし、守秘義務を結ぶといっても、クライアントはデータ提供に慎重であり、なかな
かデータを出さず、予測と現実のギャップが埋まり難い模様である。特に日本企業は慎重とのことである。そのため、ディスカバリーに繋がる実績が少なく、MI の活用に懐疑的な面も存在する。鶏が先か卵が先か、切迫した材料開発環境に置かれて企業から順に、
Citrine の技術を取り入れていくことになるとみられる。アメリカの企業は、日本の材料メーカーを追いつけ追い越せで、MI の技術を取り入れていることは確かである。AI やディープラーニングを積極的に取り扱っているアメリカ企業もあるが、正直企業によってまちまちとしている。
・日本ではシリコンバレーベースのベンチャーキャピタルの Morado 社が、代理店として取次ぎ市場参入のサポートをしている。2015 年 10 月から日本市場に関心を持ち、商談を進めている。Panasonic 社とは契約を結び、複数の企業とも商談中である。新化学技術
70

4.米国ヒアリング調査（研究者）

推進協会の会員企業は、同社のクライアントとなる可能性があり、良好な関係を築いていきたいとしている。
・日本のメーカーは、他国と異なり非常にアドバンストな質問をするので、MI 分野では最先端と考えている。しかしながら、言葉のハードルがあり、日本語のデータを Citrine のプラットフォームで統合させることが難しい様子である。また日本のメーカーからは、
プロセスパラメーターの値との統合も求められているが、それらのデータを扱ったことはなく、クライアントからのデータ提供を含め、今後の課題としている。
・中国はポテンシャルとして大きいが、敢えて手付かずにしている。過去の米国企業が辛酸を舐めてきており、同社として慎重な姿勢である。特に IP（インターレクチュアル・
プロパティ）の面から慎重になっている。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）

4）Schrödinger 社
Materials Science , Tim Keefe 氏(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・バイオインフォマティクスのシミュレーション・ソフトウェアのドイツメーカー。同分
野ではトップクラスのシェアを有する。MRS Spring Meeting 2016 の大会の企業展示ブースに出展していた企業の 1 社。
（企業展示ブースには 134 社出展。
インフォマティクス関連のソフトメーカー出展は 2 社）(b) 研究背景、目的・同社のソフトウェアは、バイオインフォマティクスだけでなくマテリアルズインフォマ
ティクスにも使用可能であることから、MRS Spring Meeting 2016 に出展していた。設立者の Schrödinger 博士が開発した自社開発ソフトであり、何千という化合物をシミュ
レーションで作成することが可能である。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・同社のソフトは、シミュレーションソフト VASP と Gaussian を対象としている（下図参照）。バイオインフォマティクスのみなら Gaussian のみでよいが、マテリアルズインフォマティクスは VASP と Gassian まで含めたパッケージソフトとなる。自社は Gassianが中心となる（図表 16）。
・同社のソフトウェアは分子動力学法のシミュレーションソフトであり、分子レベルで材料の課題を解決可能とある。実験室はなくコンピュータ上で何千という化合物の作成が可能である。

(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・VASP まで含めたソフトウェアのユーザーは、半導体メーカーが多く、Samsung、Sony、
Panasonic が主要顧客となる。またポリマーでは Boeing、薄膜メーカーにも実績がある。
分子動力学のシミュレーションソフトは、競合が多数存在し成熟した市場である。MGIが始まる前から商用化されていたが、MGI により更に市場は拡大している。

(e) MGI 分野の動向をどう見ているか（日本をどう見ているか）
・米国の企業はトライアルでソフトを導入するが、日本のメーカーは慎重としている。日
本のメーカーは、実際に効果を示さなければなかなか導入せず、ハードルが高い模様である。また日本のメーカーは自社でソフトを開発する傾向にある。一方米国は IBM 等のソフトウェアメーカーが多く存在し、外部から購入する割合が高いようである。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）

5）Materials Design Inc 社
展示会の担当者(a) 研究テーマ、スケジュール、予算
・材料開発のシミュレーションソフトを開発・販売する米国メーカーである。ニューメキ
シコに本社、サンディエゴと欧州に拠点を有する。MRS Spring Meeting 2016 の大会の企業展示ブースに出展していた企業の 1 社。
（企業展示ブースには 134 社出展。
インフォマティクス関連のソフトメーカー出展は 2 社）(b) 研究背景、目的
・世の中に存在しない材料をシミュレーションにより簡易に作成できるよう、ソフトを開発した。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・同社のソフトは、Gaussian、VASP、MOPAC、Gibbs+LAMMPS、UNCLE の 5 つの階層で成り立っている。UNCLE まで対象しているのは、同社のみである（図表 16）。

(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・5 つの階層を材料別で見ると、Gaussian は創薬メーカー向けのソフトである。創薬メー
カーは金持ちであり、競合のソフトウェアメーカーも多い。VASP は、主に半導体メーカ
ー向けのソフトである。5 つの階層の中では、最もソフトウェアの価格が高い。半導体メーカーは顧客数として多いが、基本的に渋い会社が多いので、競合企業はそれ程多くない。LG、Samsung、Intel に実績を有する。MOPAC、Gibbs+LAMMPS、UNCLE まで含めた 5 つの階層全てのソフトウェアを使用するのが、石油化学メーカーである。5 つの階層全て揃えているのは、世界中に同社しか存在せず、競合するソフトウェアメーカーは少ない。ExxonMobil に実績を有する。

(e) MGI 分野の動向をどう見ているか（日本をどう見ているか）・MGI 以前からソフトウェアを提供しており、MGI が始まったからといって、自社の実績に影響を与えるわけではないとしている。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）

6）Duke 大学
Stefano Curtarolo 教授（MRS Spring Meeting 2016 にて Ph.D.Martins 氏代理発表聴講+発表後個別質問）(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・Curtarolo 氏の研究グループは、「Entropy Descriptors and Entropy Stabilized Oxides」のテーマで、Ph.D の Martins 氏が発表を行った。Curtarolo 氏が開発した AFLOW（Automatic-FLOW for Materials Discovery）は、ハイスループットのフレームワーク
を用い、自動で日々材料データを拡充させるデータベースである。

(b) 研究背景、目的・12 年ほど前、金属ベースの非常に大規模なデータベースを構築するため、フレームワー
ク構築に着手した。巨大なデータベースを構築することで、当初よりマシンラーニング
やデータマイニングに耐えうるデータベースとすることを、コンセプトに掲げている。
現在、1,202,243 種の化合物、108,201,870 種の計算プロパティを揃え、日々成長を図っている（図表 4-13）。
図表 4-13 AFLOW のインターフェース

出典：「AFLOW ホームページ」（AFLOW）

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4.米国ヒアリング調査（研究者）(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・格納されたデータは、一貫した品質基準により高精度なデータベースを実現している。
近年の成果としては、熱電変換材料やトポロジカル絶縁体、シンチレータ材料などの探索に、有効な記述子を提案し、スクリーニングを実施した。

(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・昨年 50 万$で新しいスーパーコンピューターが導入され、データベース構築の速度が向上した。現在は金属材料が中心であり、有機材料は含まれていない。必要であれば、将来的に有機材料も検討してきたいとしている。また将来的には、材料の種類を増やすだ
けでなく、材料の特性や機能といった項目を追加していきたいと考える（現在は結晶構
造、電子特性、熱電特性の項目を含んだデータベース）。

(e) MGI 分野の動向をどう見ているか（日本をどう見ているか）・MGI が始まる前より、AFLOW プロジェクトを開始しており、MGI の動向はそれほど関係ない。共同研究は常に歓迎しているので、日本の研究者と短期的、長期的ともに組める可能性があれば、検討していきたいとしている。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）

7）New York State 大学
Krishna Rajan 氏(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・2016 年より、ニューヨーク州立大学のバッファロー校にて、世界で初めてマテリアルズ
インフォマティクス（MI）専門の学部が発足した。最初の 2、3 年は 1 学年 50～60 人の学生、12～15 人の教授体制で発足する予定である。設立の中心人物である Rajan 氏は、NREL の Alex Zunger 氏等とともに、1990 年代の黎明期より MI を提唱してきた業界の権威である。
・黎明期の 90 年代に MI に関するプロポーザルを出したが、時代が追いついておらず、ことごとく却下された。MI に興味を持ったきっかけは、薬剤関係で進んでいたインフォマ
ティクスを材料に応用できないかといった疑問が最初である。その後、2002 年に国のビッグプロジェクトに採択されたことをきっかけに、アイオワ州立大学がポストを用意して迎え入れ、およそ 10 年間 MI を用いた材料開発を進めてきた。このたび、ニューヨー
ク州立大学が MI の学部を発足するとの話を受け、学部設立メンバーとして迎え入れられた。現在、研究資金や共同研究者の確保に奔走しており、いくつかの具体的な商談が進行している。企業のファンディングは、材料メーカーよりも材料ユーザーと積極的な商談を行っている。企業のファンディングが増加すれば、国やニューヨーク州も更なる資金を出しやすくなり、学部の規模が拡大することとなる。

(b) 研究背景、目的・MI に関する人材育成を目的に、MI の学部を発足させる予定である。米国では、材料科学を勉強した人が、コンピュータを使用して学び始めている。その学びを促進することを実現したいと考えている。学部設立が実現した一番の要因は、MI による高い経済効果を期待してのことである。学部設立により、MI に関わる人材の輩出、MI に関する企業との共同研究を通して、実ビジネスに直結する成果を目指すところに、重きが置かれている。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・Rajan 氏は、アイオワ州立大学の 10 年間で、薬剤からスタートし、ポリマー、セラミッ
ク、半導体と色んな研究に、MI を適用した。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・特定の材料に絞るのではなく、材料分野に寄らず、研究者を招聘・育成する予定である。
材料分野としては金属が先行しているが、ポリマーも含めてトータルで進める予定である。金属と樹脂のハイブリッド素材も出てきており、MI を進めていく上で、材料分野にこだわっていてはいけないと考える。MGI をブームによる一過性のものではなく、全体的な経済の成長を促進するようなものに昇華させようと考えている。

(e) MGI 分野の動向をどう見ているか（日本をどう見ているか）・MGI により、材料開発のアプローチの方法が変わるので、各社はそれに向けて準備をしなければならないとしている。
MI のコンソーシアムを組んだり新しい学部を設立したり、MI のインフラを整えるのは MI の初期フェーズである。ここ 2、3 年で初期フェーズは終了すると考える。その後 5 年から 10 年かけて、各々の産業が MI で実現するゴールに向かって進むとみている。自動車なら自動車、電池なら電池といったように、産業ごとに MI で実現したいゴールは異なる。自らが属する産業において、何をニーズに MI を利用しようとしているかよく見定めて取り組むことが必要である。マイクロエレクトロニ
クスの分野では、新しい素材を見つけないと発展は難しい。またリチウムやレアアース
は素材がなくなってきているので、新しい材料探索は急務としている。
・米国は複数の MI の拠点が独自に進めている。学会や委員会で適宜情報交換しているが、取り組みは各研究機関独自の取り組みとしている。MIT の Ceder 氏は、物理と数学が専門の研究者であり、電池業界の課題に応えるため研究を進めている。NorthWestern 大学
は、データマネジメントに秀でており、Wolverton 氏が牽引している。Maryland 大学は計算科学が進んでおり、
Rajan 氏と共同研究を行っている。
Duke 大学の Curtarolo 氏は、Generate Computer Code を使って、データを吸い上げる技術に優れている。
・日本では 5 年ほど前より、JST、NIMS、東北大学で講演を行ってきたが、今回の訪問ヒ
アリングが日本から来た初めての日本人である。日本のメーカーは、簡単な情報収集は行うが、本気で取り組む意向はないものと考えている。現在の開発の仕方で、企業の収益があがっているため、変える必要がないものと考えている。しかしながら、今回のよ
うに日本の材料メーカー関係者が訪問してきたことは、本気で MI に取り組む意向が見受けられ、大変喜ばしいことと感じている。
・NewYork 州立大学の MI 専門の学部は、新しい学問・学部のため、他の組織との紐付きがなく、共同研究を行い易い。本気で MI に取り組む意向であれば、日本のメーカーにも積極的に関わって欲しいと考えている。ファンドの提供でも構わないし、リサーチラボを立てた共同研究でも構わない。日本メーカーの投資を歓迎している。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）

8）Stanford 大学
Jens K. Nørskov 氏（SUNCAT（SUstainable eNergy through CATalysis）センターの責任者）(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・SUNCAT センターは、Stanford 大学と SLAC 国立加速器研究所が提携し、界面科学および触媒作用の研究を行う研究機関である。固体表面の触媒特性を調節する因子を同定し、新しい触媒を開発することを目指している。研究分野として、エネルギー変換および貯蔵のための材料に絞込み、原子スケールの設計に伴う課題に応えている。
・インフォマティクス関連では、触媒に特化したデータベースを無料公開している。また
第一原理計算を用いた触媒のスクリーニングも行っている。近年 MGI 関連の予算を獲得
し、研究規模を拡大させている。またインフォマティクスだけでなく、保有する加速器
により、大規模な実験を可能とする点も特長である。責任者の Nørskov 氏は、デンマーク出身の研究者であり、触媒研究をバックグランドとする（図表 4-14）。
図表 4-14 SUNCAT データベースのインターフェース

出典：「CatApp Documentation」（ホームページ）
http://slac.stanford.edu/~strabo/catapp/Upload.html(b) 研究背景、目的・インフォマティクスを用いた触媒開発を、試行錯誤しながら 5～6 年取り組んできた。触媒の開発は実験だけでは間に合わないので、コンピュータの力を借りて行う。その中で、重要な因子が分かってきたものもある。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・SUNCAT は、Nørskov 氏が実施する第一原理計算による理論研究が大きな役割を果たしている。今のところ、第一原理計算による順方向のシミュレーション、実験すべき触媒のスクリーニングが中心である。データベースは、無料で公開しており産業界も使っている。秘匿性を求める企業のため、共同研究も行っている。

(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・エネルギー変換および貯蔵のための触媒に特化した研究を行っており、今後も化石燃料依存から脱却するため、触媒の開発をミッションに取り組む。その中でも、開発の中心は燃料電池である。白金を使わない燃料電池の開発がホットなテーマである。またイン
フォマティクス関連では、データベースを構築して、誰にでも使ってもらうものを目指している。

(e) MGI 分野の動向をどう見ているか（日本をどう見ているか）・MGI が始まる前より、触媒の開発にインフォマティクスを用いていたが、オバマ大統領の MGI により、研究規模が拡大した。BASF といったグローバルカンパニーや、日本の化学メーカーとも共同研究を行っている。このようなビッグカンパニーは、社内にデー
タや人材のリソースがあり、インフォマティクスの技術を使用しても、そう簡単に新興企業に逆転されることは考えにくいとしている。しかしながら、現在はパラダイムシフ
トの初期段階と考えている。材料の分野と同様、触媒の分野においても、情報科学による開発期間の短縮化の動きは加速しており、それらの動きに対応していく必要があると考えている。
・日本に関しては、近年複数の大手化学メーカーと共同研究を開始した。またここ 2 ヶ月
で 3 名の日本人が SUNCAT に情報収集にやってきている。Nørskov 氏の感覚では、現在日本が最も当該分野に注目しているのではと驚いている。しかしながら日本のメーカーは非常に慎重である。もう少し日本のメーカーは、自由があってもいいのではないかと考えている。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）【参考】
Stanford 大学 Ioannis Petousis 氏（MRS Spring Meeting 2016 にて発表聴講+発表後個別質問）
・誘電材料をマテリアルズインフォマティクスを用いて開発する研究者である。Volks
Wagen（VW）と共同研究を行う。研究結果は、VW の特許となる可能性はあるが、現在はその前の基礎研究段階である。
・研究では、誘電材料の発見に合わせた高スループットの密度汎関数摂動法（DFPT）のス
クリーニング方法論の確立を目指す。1,000 以上の化合物をスキャンし、誘電率の理論的な推定値をはじき出すことを狙う。具体的には二段階の DFPT を使用し、誘電率と屈折率の実験データをベンチマークにワークフローをテストした。そして適切な誘電材料を識別するため、複数のパラメータ（バンドギャップ、弾性定数等）を一覧表示し、最適な誘電材料を検証した。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）

9）University of California, Berkeley（UC Berkeley）
Gerbrand Ceder 氏（元 MIT）
（MRS Spring Meeting 2016 にて発表聴講+発表後個別質問）(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・ 元 Massachusetts Institute of Technology の Ceder 氏 は 、「 What Is Next for
Computational Materials Design？」のテーマで、自らの研究領域を中心に、マテリア
ルズインフォマティクスの将来について発表を行った。Ceder 氏は、数学と物理学にバックボーンを持つ研究者である。MGI 分野で幾つかの成果を上げることで、DOE の主要委
員会の委員を務める等、MGI 分野におけるキーパーソンの 1 人である。
・成果の 1 つとして、MIT 在籍中（1991 年-2015 年）に、密度汎関数法（DFT）による材料データベース「Materials Project」を構築した（図表 4-15）。ICSD に収録された結晶構造データをもとに網羅的に第一原理計算を行った結果と NIST の熱力学データベース
をリンクさせて、状態図や構造予測、化学反応予測などを収録したデータベースを公開している。DOE（Department of Energy、米国エネルギー省）を中心に、NSF（National
Science Foundation、国立科学財団）、Gillette 社、Umicore 社、Bosch 社による支援を受ける。
・なお MIT で実績を積んだ後、2015 年より自らの出身校且つ西海岸のマテリアルズ・イン
フォマティクスの拠点である UC Berkeley より学部ナンバー2 のポジションで迎えられ移籍した。移籍に伴い、Materials Project の拠点も UC Berkeley に移行した。
図表 4-15 The Materials Project のインターフェース

出典：「The Materials Project」（HP トップページ）
https://materialsproject.org/

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4.米国ヒアリング調査（研究者）(b) 研究背景、目的・新材料のデザインと発見は、主に人間の直感と試行錯誤を通じて追求されてきた。このプロセスは、時間がかかり労働集約的である。そこで、第一原理に基づいた計算技術により、少量の実験データの入力により、正確な材料特性を予測することを目指して、研究を進めている。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・主な研究は、材料データベース Materials Project の構築と、計算シミュレーションを用いた全固体電池の開発である。Materials Project は、現在 66,362 種の化合物、43,549
種のバンド構造、2,515 種の弾性テンソル、941 種の圧電テンソル、3,628 種の Li 電極（層間化合物系）、16,128 種の Li コンバージョン電極のデータを格納している、オープンソースのデータベースである。これらのデータは、国立 Lawrence Berkely 研究所のスーパ
ーコンピューティングクラスターのインフラを使用して、Kristin Persson 氏が日々増加させている。
・またこれらのデータを用いて、全固体電池の正極材料の候補物質について、電池電圧と安全性に関わる充電時の平衡酸素分圧を 2 つの記述子として整理した。これにより、結晶構造の予測および組成最適化を計算のみで行うことで、実験から導いたトヨタの電池と同様の結晶構造を実現する成果をあげた。これらの成果は、MIT 大卒業生の William
Richards、同大 Ph.D の Jae Chul Kim、UCSA の Shyue Ping Ong、Meryland 大の Yifei
Mo、Samsung 社の Lincoln Miara といった、20～30 代の若手研究者チームにより実現させたものである。

(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・Ceder 氏および若手共同研究者は、全固体電池に特化した成果を実現してきた。しかしながら、全固体電池の研究内容は秘匿性が高く、講演で Ceder 氏は具体的な次の展開を公表しなかった。また講演後の質問でもシークレットとしており、更に次の日に発表する
Meryland 大の Yifei Mo 氏の発表内容は、急遽差し替えられたほど警戒感があった。
・その他 Ceder グループの若手研究者からの情報収集では、現在全固体電池に関しては界面安定性、弾性特性について第一原理計算を用いた予測等を行っている。また構造として似通っている燃料電池 SOFC に取り組んでいるようである。更に磁性材の取り組みも始めているようである。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）(e) MGI 分野の動向をどう見ているか（日本をどう見ているか）・Ceder 氏は、MGI の分野に関して、ハイスループットなコンピューティング、ビッグデ
ータ、データアナリシスを組み合わせることで、今後 10 年で材料開発が大きく変革する
可能性に言及している。しかしながら、機械学習や人工知能についての目立った言及はしていなかった。
・日本からの共同研究の申し出は、ウェルカムとしている。Ceder グループの若手研究者に確認したところ、日本の自動車メーカートヨタの電池と開発競争している意識は持ち合
わせていなかった。逆に、日本の自動車メーカーの電池とどう似通っているか教えて欲しいとの、逆質問を受けた。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）

10）Maryland 大学
竹内一郎教授（MRS Spring Meeting 2016 発表聴講+発表後個別質問）(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・Matyland 大学は米国の計算科学の拠点のうちの 1 つであり、そこの竹内一郎教授はコンビナトリアル実験による新材料の探索を行っている。今回の発表内容「データドリブン型コンビナトリアル材料科学のアプローチ」は、ONR、NSF、NIST、DOE から助成を受けたものである。企業では NEC と共同研究している。

(b) 研究背景、目的・コンビナトリアルとは、1 つの実験に関してまとめてたくさんの数の組成の違ったものをライブラリとして作り、実験から今まで分からなかった情報を得ることで、新材料の発見に結び付けていくものである。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト
・以下に示すような複数の研究を行っている。
・1 つは、数百の X 線回析パターンから自動回析である（図表 4-16）。磁性材料の開発にあたり、X 線回析である程度構造のスクリーニングができるが、すごい量のデータが出てくるのでそれを回析し、意味のあるデータとしている。
図表 4-16 X 線回析パターンからの自動回析

出典：「データを活用した設計型物質・材料研究ワークショップ報告書」（JST、2013）84

4.米国ヒアリング調査（研究者）

・ここに機械学習を用いることで、結晶構造の分布が二元相、三元相などのデータを見ると、すぐに分かれてくる。それはクラスタリングをすることによって、この組成のこの領域ではある 1 つのパターンの X 線データが見えて、別のところではまた別のパターン
が見えてくる（図表 4-17）。
図表 4-17 X 線回析に機械学習を用いた様子

出典：「データを活用した設計型物質・材料研究ワークショップ報告書」（JST、2013）

・また、コンビナトリアルにより発生した大量のデータと既存のデータベースと統合して解析できないかとしている（図表 4-18）。
図表 4-18 ICSD とコンビナトリアルデータとの統合回析

出典：「データを活用した設計型物質・材料研究ワークショップ報告書」（JST、2013）85

4.米国ヒアリング調査（研究者）

・またコンビナトリアルで作成したデータベースは、Duke 大の AFLOW データベースと相互参照できる状態となっている。

(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・現在は、磁性材、構造材、電池材料に取り組んでいる。よりよい新材料の開発は、収集したデータ量に比例すると考えており、より多くの実験のデータを集めるかに依存すると考えている。その意味では、米国の Citrine 社は米国内の各種データベースを元に、適切な記述子で新材料開発の手助けをするデータマネジメントに優れている。また、Maryland 大学ではデータマネジメントの重要性を認識しており、今年の 6 月 27 日から
7 月 1 日まで、機械学習に関するワークショップを行う予定である。

(e) MGI 分野の動向をどう見ているか（日本をどう見ているか）
・米国の MGI は、ここ 5 年間で材料研究者と計算科学者の議論が積み重なり、感覚的には結構進展したと考えている。
日本は 2015 年からようやく両者の議論の場が始まったため、米国はその分のアドバンテージがあるとしている。また米国は機械学習が進んでおり、大量のデータを有効に活用する、データマネジメントに長けていると感じている。
・しかしながら、米国は騒がれているほど MGI に予算がついておらず、当初の予定よりもMI の進展は緩やかである。米国よりも脅威なのは中国としている。中国は今後 5 年間で米国の倍以上の予算を投入し、MI の研究開発を進める予定であり、5 年後に MI 業界の状況が大きく変わる可能性を認識している。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）

11）Cornell 大学
Ronan Le Bras 氏（MRS Spring Meeting 2016 発表聴講+発表後個別質問）(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・Bras 氏は、
「Machine Learning with Experimental Data and Synthesis Control」のセッションで発表していた研究者のうちの一人。「Leveraging Expert Knowledge, Human
Insights and Reasoning for Rapid Materials」のテーマで発表をしていた。Cornell 大学
は、2004 年より emc2（Energy Materials Center）を設置し、エネルギー関連の先端材料の開発を行っている。emc2 は、公的機関の DOE だけでなく、GM 社、Corning 社、Lockeedn Martin 社、富士重工業等が資金を提供し、研究を進める（図表 4-19）。Bras
氏は emc2 の中で、機械学習を用いた材料開発の研究を行う研究者である。
図表 4-19 emc2 の全体概要

出典：emc2 ホームページ(b) 研究背景、目的・Ronan 氏は機械学習を用いたハイスループット材料開発の実施を目的としている。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・機械学習は Kernel-Based Clustering 法、方式は K-means on Dynamic 法を用いている（図表 4-20）。
図表 4-20 Materials Discovery

出典：「Research Statement」（Ronan Le Bras）
http://www.cs.cornell.edu/~lebras/application/lebras_research_statement.pdf(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・研究の成果として、機械学習を用いることで材料の探索が 13 時間から 16 分へ短縮する
成果を強調していた。しかしながら、本研究の機械学習を用いた材料探索では、基本的なアプローチを行っているまだよちよち歩きの研究としている。実ビジネスに繋げるには、いくつものハードルをクリアしなければならないとしている。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）

12）Illinois 大学
Andrew Wilson Long 氏（MRS Spring Meeting 2016 発表聴講+発表後個別質問）(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・Long 氏は、
「Machine Learning with Experimental Data and Synthesis Control」のセッ シ ョ ン で 発 表 し て い た 研 究 者 の う ち の 一 人 。「 Mixing Machine Learning with
Experiment: Learning Assembly Mechanisms from Particle Tracking Data」のテーマで発表をしていた。Illinois 大学は、ChiMaD の中核組織である Northwestern 大学、Chicago 大学と同じ州内にある大学であるが、特に ChiMaD との連携はない。
Long 氏は、
Illinois 大学のポスドクとして、機械学習を用いた物質研究を行っている。企業によるファンディングは受けていない。

(b) 研究背景、目的・物質探索に機械学習を用いることで、超短期間で物質・材料開発の実現を目指す。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・物質の分子・原子間の距離、空間の位置情報をパラメータ化し、複雑な粒子の動きをマッピングする。このデザインスペースを設定する際に、機械学習を用いる。

(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・ペプチド、ポリマーへの利用を想定している。

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4.米国ヒアリング調査（研究者）【参考：EPFL（スイス連邦工科大学ローザンヌ校）】
Nicola Marzari 教授（MRS Spring Meeting 2016 発表聴講+発表後個別質問）(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・Marzari 氏は、「Computational Exploration of the Space of 2-Dimensional Materials」のテーマで発表をしていたスイスの研究者である。同氏は、スイス国内の 11 の研究機関
がコンソーシアムを組んだ MARVEL プロジェクトのディレクターを務める。

(b) 研究背景、目的・MARVEL は、コンピュテーショナルデザインと新材料の発見を目的に設立されたコンソーシアム組織である。2016 年 1 月、第一原理計算を用いたハイスループットソフト「AiiDA」をリリースした。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・まずは、5,000 の異なるデータを提供し、そこから単純な幾何学的基準を用いて、新しい候補を探索し、無機材料の実験的なデータベースを構築することを予定している。その後、剥離性、熱力学的安定性、電子特性に焦点を当て、第一原理計算を用いた取り組みを進めていく予定である（図表 4-21）。
図表 4-21 AiiDA の概要

出典：「MARVEL ホームページ」（AiiDA）(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・AiiDA は、まずグラフェン、窒化ホウ素、遷移金属ジカルコゲニドを中心に、広く研究していく予定である。

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5.日本国内ヒアリング調査（公的機関）

5．日本国内ヒアリング調査（公的機関）
1）NIMS（物質・材料研究機構）
国際ナノアーキテクトニクス研究拠点の研究者 A(a) マテリアルズ インフォマティクス関連のスケジュール、予算・マテリアルズ・インフォマティクス関連は、同機構マテリアルズ・インフォマティクス
プラットフォームの部署で推進している。
・NIMS は、科学技術振興機構（JST）の「イノベーションハブ構築支援事業」に拠点実施
機関として提案し、2015 年 7 月より「情報統合型物質・材料開発イニシアティブ（Mi2i）」
運用が始まった。NIMS が、主に無機材料関連のマテリアルズ・インフォマティクの研究開発のハブになるプロジェクトである。予算は年間 4 億円で 5 年間（2015 年度～2019年度）のプロジェクトとなる。事業は、17 社、14 大学、7 研究機関、5 つの海外研究機
関との連携によって推進しており、NIMS がハブを担っている。プロジェクトは「デー
タベースの整備」「ツールの開発」「応用研究」の三層構造からなる（図表 2-3）。
・
「データベースの整備」では、NIMS が運営する材料データベース「MatNavi」を、ビッ
グデータ解析等マテリアルズ・インフォマティクス向けの使いやすいデータベース化す
る点、テキストマイニングを用いて研究論文の情報を自動的にデータベース化する点を中心に整備を行う（グループリーダー徐一斌（NIMS））。
・「ツール開発」では、データ科学を応用した材料研究のソフトウェアの実現やディープラーニングの研究等を行う（グループリーダー津田宏治（東京大学）、岡田真人（同））。具
体的には、結晶・フォノン構造、電子構造、ミクロ組織、界面、材料特性等の使いやすいデータベースの構築を進めるとともに、データ検索・可視化、機械学習、統計解析、
シミュレーション等のツールの開発を行う。
・「応用研究」では、「蓄電池材料（グループリーダー中山将伸（名古屋工業大学））」「磁性・
スピントロニクス材料（グループリーダー小口多美夫（大阪大学））」「伝熱制御・熱電材料（グループリーダー徐一斌（NIMS））」の 3 分野に関して、初年度から先行的に取り組む。2016 年度以降は公募により応用研究テーマを、随時拡大させていく予定である。

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5.日本国内ヒアリング調査（公的機関）(b) マテリアルズ インフィマティクスに関するユニークな研究
・国内では、京都大学の田中先生には会った方がいい。あとは東北大学の久保先生は 10 数
年前より計算科学を材料開発に応用してきた。東京理科大学の藤本先生は、実験系の人ではあるがお勧めである。理化学研究所の伊藤さんは、元東芝で産学連携の橋渡し役として活躍されているので、会った方がいい。米国の最新情報を捉えるなら、NIMS の門
平さんがよいとのことである。
・企業は、Mi2i に参加している企業であっても、具体的な話はそれほど進んでいない。また進んでいても事例は公表しないとしている。企業では、ブルカー社で分析手段から見た MI についてまとめてみてもいいのではとの見解であった。

(c) 米国と比較した場合における開発競争力の優劣
・2011 年米国でマテリアルゲノムイニシアティブ（MGI）が始まり、材料開発のスピード
を 2 倍、コストを半分にする取組みが始まった。米国の強い、計算科学、実証実験、データマイニングを駆使したものであり、新材料の開発ではなく、効率化に焦点を当てた、
いかにも米国らしい取組みである。それら 3 つのうち、今のところ米国は計算科学に注力している。MGI は、機械学習等のデータマイニングの取組みではなく、基本的に計算科学の取り組みと考えてよいとのことである。
・材料分野で米国が日本に遅れているが、米国も手をこまねいていたわけではない。基本
材料から新材料の開発にたどりつくには新発見しかない。そのためにアメリカの得意分
野を活かして材料開発を進めようとして、最後にたどり着いたのが MGI とのことである。
米国が日本と違うのは、ホワイトハウスが権限を持って産業の方向性をコントロールしている。当該分野は、MGI 発足の 2 年前にアプライドマテリアルズ社や GE 社から関連の重役をホワイトハウスに多数送り込んで、MGI の内容を練ってきたとのことである。
・こうしてできた MGI 最大の成果が、マサチューセッツ工科大学 Ceder 教授の Materials
Project である。このプロジェクトは、計算科学で毎日 300 前後の新材料が発表されている。この新材料の候補になるものをリストアップし、計算科学だけでファイリングし、知財を押さえている。Ceder の所はものすごい数をファイリングしている。またパデュー
大学の nanoHUB プロジェクトでは、無料で計算科学でシュミレーションした材料を公開し、全世界に 30 万人近くのユーザーがいる。無料で公開することで、世界中のユーザ
ーが誰がどのような計算をしているか掴むことができる。従来は、論文や特許で新材料の開発を追いかけていればよかったが、現在は新材料の開発は特許で出さないことも多い。そこで自由に使える nanoHUB のデータの活用状況から、誰がどのような新材料の開発を行っているか、掴むことが可能となり、非常に脅威と感じている。
・今から日本が計算科学を用いたファイリングを進めても遅い。日本が得意とする分野（例
えば薄膜）で、データベースを構築していくしかないと考えている。

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5.日本国内ヒアリング調査（公的機関）(d) マテリアルズ インフォマティクス推進上の課題
・日本の研究者は新材料が開発されたら、更なる純度の向上を追い求めるが、米国は多少荒くても実用化開発を進める。このようにベースとなる考え方が異なるので、日本で計算科学を材料開発に適用することは難しいと感じている。

(e) 米国における先進的な研究開発を行う機関
・前掲のマサチューセッツ工科大学の Ceder 教授のところは先進的である。同じく前掲のパデュー大学の nanoHUB も注目している。
・計算科学であれば、メリーランド大学は米国の計算科学の拠点である。IBM の材料研究所の所長が、メリーランド大学計算科学分野のトップにいる。メリーランド大学は、
Simulation Based Learning Syste の情報を収集するとよい。またメリーランド大学には、日本の研究者とのインターフェースとなっている竹内教授が在籍している。
・あとは、デューク大学の Curtarolo 教授の AFLOW の研究も注目に値する。ニューヨー
ク州立大学の Rajan 教授も、当該分野で 10 年以上前から関わる重鎮である。

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5.日本国内ヒアリング調査（公的機関）

調査分析室 マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォームの研究者 B(a) マテリアルズ インフォマティクス関連のスケジュール、予算・研究者 A の項目参照(b) マテリアルズ インフィマティクスに関するユニークな研究・研究者 A の項目参照(c) 米国と比較した場合における開発競争力の優劣
・MGI の発端は、アメリカの材料系のものづくりを強化しようと始めたことがきっかけであり、構造材料寄りの取り組みが中心である。中でも、2006 年に工学アカデミーが出した報告書の中の ICME（Integrated Computational Materials Engineering）に端を発しており、ベンチャー企業の QuesTek 社設立により、構造材料分野で多数の実績を出している。
・米国はデータベースの構築から着実に進めているが、日本は MatNavi が既にあることから、いきなりハイスループットの材料開発から始めており、米国よりも進んでいる印象があるとしている。また、ICME 関連でロッキードマーチンにて構造材料系の材料開発を行っていた Tuominen は、日本で 1990 年代に行われたコンビナトリアルから情報系を用いた開発短縮化の着想を得ており、日本の方が進んでいるとみることもできる。
・また nanoHUB 等のデータベースにアクセスすることで、世界中の研究者による材料開発の内容が筒抜けになることを危惧するかもしれないが、そもそも材料メーカーは研究内容を覗き見されるのが怖くて、そのようなデータベースにアクセスすることはほとん
どないと思われる。更に、Ceder が蓄電池の特許を計算で押さえてしまった時に比べて、米国内で計算による特許を押さえることが難しくなっているとも聞いている。日本が本当に競争力を高めていくのであれば、日本も計算科学で発見した材料の特許に対して、寛容になる必要があると思われる。

(d) マテリアルズ インフォマティクス推進上の課題
・ICME でも課題となっていたが、米国の現在の課題は、どうやってデータを取り出すかという話である。これは日本の Mi2i でも同様の課題に向かっており、日本の方向性としては間違っていないと思われる。

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5.日本国内ヒアリング調査（公的機関）(e) 米国における先進的な研究開発を行う機関
・米国のマテリアルズゲノムイニシアティブ（MGI）の中心は NIST なので、まずは NISTの戦略を押さえることが重要としている。NIST は、元々材料系の研究部署（MML：
Material Measurement Laboratory）と ICT 系（WEB 技術、データの高速化、データの名寄せ等）の研究部署が独立していたが、MGI の取り組みをきっかけに、2 つの部署の研究者が 1 つの部署に集まり、2011 年より取り組むこととなった。2014 年にはStrategic Plan を定めて、4 つのゴール「Enable a Paradigm Shift in Culture」「Integrate Experiments ,Computation ,and Theory」「Facilitate Access to Materials
Data」「Equip the Next-Generation Materials Data」を定めた。
・その中でも、ノースウェスタン大学、シカゴ大学、アルゴンヌ国立研究所がコンソーシ
アムを組んで設立した ChiMaD は、NIST のあらゆる分野の戦略に関わっており、
ChiMaD が実施しようとすることを押さえることも大切としている。ChiMaD は構造材料で先行しているが、現在は有機太陽電池のような有機化学材料も取り組み始めている。
ChiMaD の中では Wolverton がハイスループット化に向けた材料開発を先導しており、これが高機能化すると日本にとってやっかいになる。更にシカゴ大学の Ian Foster 教授
が Globus 社という会社を立ち上げて、材料のデータベース化を進めており、こちらも要注意である。Ian Foster は、NSF の XSEDE プロジェクトによりデータベース化を進めている。
・また有名な Ceder プロジェクトでは、高機能なデータベースの構築を進めており、AI 利
用が現実味を帯びてきているとされている。
・どちらにしろ、情報系の先生がプロジェクトにどのような入り方をしているかを捉える
ことで、日本にとっての脅威度を推し量ることができるとしている。その他では、Rajan
氏を推薦している。現在は構造材料に限らず、マテリアルズインフォマティクスを扱う学部の設立に動いている。メリーランド大学の竹内先生は、初期のコンビナトリアルの時に活躍した先生であり、日本のインターフェースとしても相応しいとしている。
・パデュー大学の nanoHUB は、しばらくはパッとしなかったが、Michael Mclemmam 氏がプロジェクトに入って、HUBzero を作ってから利用者が一気に拡大した。同氏は非常に優秀であったため、その後 Google に転職した。

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5.日本国内ヒアリング調査（公的機関）

2) 情報・システム研究機構
統計数理研究所（ISM）モデリング研究系の研究者 A(a) マテリアルズ インフォマティクス関連のスケジュール、予算・マテリアルズ・インフォマティクス関連は、「情報統合型物質・材料開発イニシアティブ（Mi2i）」のメンバーの 1 つとして、「データ科学グループ」「物理モデリンググループ」に関わっている（図表 2-3）
。それらのグループでは、東京大学の津田教授、岡田教授と共同で、Mi2i の 5 年間の中で機械学習の基盤構築を進めることがミッションとなる。
・また、Mi2i は比較的無機材料寄りではあるが、有機材料関連では 2016 年度より NEDOの方で同様のマテリアルズ・インフォマティクスを用いたプロジェクトが始まる予定であり、こちらにも何らかの関わる可能性を有する。

(b) マテリアルズ インフィマティクスに関するユニークな研究
・国内では、東京大学の津田先生には会った方がいい。第一原理計算の計算コストを落とすため機械学習を用いて決定速度を速め、物質の構造探索を行っている。京都大学の田中先生と共同で研究を行っている。あとは、スパースモデリングの研究をしている東京大学の岡田先生。名古屋工業大学の竹内先生も当該分野の研究者である。上記 3 者は、
データサイエンス側の研究者であり、日本の化学メーカーにとっては馴染みのない話が多い可能性がある。実験系出身でデータサイエンスの勉強を進めている人であれば、北陸先端科学技術大学院大学の Dam 先生の話が聞きやすいとのことである。
・また、東北大学の小谷先生がアモルファス関係でユニークな研究を行っている。ほかに、科学技術振興機構（JST）の「さきがけ」プロジェクトの中で、1 つ動いているのでその動向は注目される。
「さきがけ」プロジェクトでは、2016 年度に新しくもう 1 つマテリ
アルズインフォマティクス分野が立ち上がるようなので、そちらも注目される。

(c) 米国と比較した場合における開発競争力の優劣
・米国のデータサイエンスもたいしたことはない。フォワードのモデルも既存の学習をただ使ってみたというレベルとしている。米国の機械学習のトップサイエンティストは、材料の分野に行っていない。また材料の分野のデータは基本的に小さいため、データサ
イエンスの研究者にとっては手に余る状態とのことである。
・米国は人工知能研究が進んでおり、日本の研究者は気にするかもしれない。ただいま世間で騒がれている人工知能技術の多くは、ディープラーニングである。ディープラーニ
ングはパラメーター数が莫大なため大量のデータを必要とするが、米国のマテリアルゲ
ノムイニシティブ（MGI）はそれに耐えうるだけのデータ量を保有していないので、それほど心配いらないとしている。

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5.日本国内ヒアリング調査（公的機関）(d) マテリアルズ インフォマティクス推進上の課題
・そのため Mi2i は、実験研究者と計算科学研究者がタッグを組み、貴重な実験データを継続的に蓄積し、MatNavi の更なる充実を図っていくのが重要としている。しかしながら、
データサイエンスの技術のうち、材料開発にとって何がうまくいくか全然わかっていな
いのが実情である。役に立つかどうか分からないので、とりあえずやってみるというのが現状である。マテリアルズインフォマティクスが、本当に役に立つかどうか、誰も分かっていないのではないかと考えている。

(e) 米国における先進的な研究開発を行う機関
・米国では、Rajan 教授が当該分野を牽引しているので、会いに行った方がいい。あとは、ハーバード大学のクリーン・エネルギー・プロジェクトは、太陽電池の有望な素材開発のため、膨大な分子をスクリーニングし、汎用性に優れた廉価な素材の探求を進めており面
白いとしている。MGI と連携して第一原理計算のデータをたくさん保有している。

97

5.日本国内ヒアリング調査（公的機関）

3) 産業技術総合研究所
材料・化学領域 機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センターの研究者 A(a) マテリアルズ インフォマティクス関連のスケジュール、予算・2015 年 11 月新たに「機能材料コンピュテーショナルデザインセンター（CD-FMat）」を設立した。CD-FMat は、機能性部材・デバイスの相反する機能を解明する新たな計算手法の開発だけでなく、計算手法に大規模化や粗視化の導入を行う予定である。
・これにより、ミクロからマクロにつながるマルチスケール計算材料設計手法を構築し、『材料の機能、物性パラメータ』『材料の化学構造』『材料の合成プロセス』の関係を決定するための技術開発を推進していく。最近の機能性材料は、ナノ粒子を素材に練り込む複合化、単一材料で多数の相反する機能の実現といった、材料開発、合成プロセスがより高度化している。機能性材料は、化学組成と構造の複雑化によりデータベースの構築が容易ではなく、データベースから材料を予測する逆方向の探索には困難が予想される。
そのため材料からその機能を予測する順方向のシミュレーション技術の能力を高め、実験の代替機能を持たせていく必要がある。
・同センターの前身は、2010 年に産業技術総合研究所内に設置された計算科学研究部門である。常勤 26 名+4 名の 30 名体制で、計算科学を用いた各種研究を行っている。
図表 5-1 CD-FMat のイメージ

出典：産業技術総合研究所ホームページ
https://unit.aist.go.jp/cd-fmat/ja/intro/outline.html

・また 2016 年度より開始予定である「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」に、現在応募している。産総研は有機も無機も両方手掛けているが、同プロジェクトは有機系の材料に焦点を当てている。同プロジェクトの具体的な内容は非公表であるが、日系材料メーカーにとって強みのあるところとそうでないところをきちんと分析して、海外企業より優位に立てる分野に焦点を当てて取り組む意向である。プロジェクトは、2016

985.日本国内ヒアリング調査（公的機関）

年度から 2021 年度までの 6 年間の事業である（2016 年度 17.8 億円、6 年間で総額 106億円予定）。計算科学を利用したシミュレーション設計で的を絞ることで、試作回数・開発期間を 20 分の 1 にすることを目標としている。これにより、2030 年にプロジェクトの成果を利用した有機材料系機能性材料の製品化を目指す意向である（図表 2-5）。
・プロジェクトは「①計算機支援次世代ナノ構造設計基盤技術」「②高速試作・革新プロセス技術開発」「③先端ナノ計測評価技術開発」に分かれる。
・「①計算機支援次世代ナノ構造設計基盤技術」は、量子力学、粗視化分子動力学、有限要素法などを活用してナノスケールから、マクロスケールまでの材料設計を信頼性高く予測可能なマルチスケールシミュレーション手法の開発に着手するものである。具体的には、(1)有機系材料の光電変換デバイス等への応用を想定したヘテロ接合構造と電子・熱・イオン等の挙動の相関をシミュレーションするキャリア輸送設計、(2)機能性高分子材料への応用を想定したコンポジット素材の相分離、微粒子分散、ナノ空孔等を最適に制御し、相反する機能（光学特性／断熱特性や力学特性／誘電特性等）の両立をシミュレー
ションする相反機能両立材料設計、(3)ハイスループットな有機材料合成への応用を想定した触媒の反応過程の網羅的な探索技術と反応速度計算、触媒－流体界面設計を一連でシミュレーションするリアクター反応設計を行う。
・「②高速試作・革新プロセス技術開発」は、①のシミュレーション手法の高精度化と AIを活用した材料開発のために、組成や反応場等の様々なプロセス条件パラメータを制御して設計通りのサンプルを自在に試作する高精度なサンプル作成技術の開発に着手するものである。具体的には、(1)①の有機系材料の光電変換デバイス等のサンプル作製のために、接合層の層間距離制御、傾斜機能制御等の技術を確立し、様々な界面を自在に制御して多層ヘテロ界面を作製する精密積層プロセス技術等の基盤の構築、(2)①の機能性
高分子材料のサンプル作製のために、原料種、組成比、温度、圧力等の条件を自在に制御して複雑なコンポジット材料の構造と機能発現の相関を評価可能とするサンプルの作製手法等の基盤の構築、(3)①のハイスループットな有機材料のサンプル作製のために、連続で反応を精密に制御可能なフローリアクタープロセス技術等の基盤の構築である。
・「先端ナノ計測評価技術開発」は、①のシミュレーション手法の高精度化と AI を活用した材料開発に必要な評価データを提供するため、②で試作したサンプル等を非破壊または Insitu で構造評価・機能評価を可能とする計測装置・手法の開発に着手するものである。具体的には、(1)②の有機材料の光電変換デバイス等で作製したサンプルを評価する
ために、非破壊で特定の界面の分子の化学構造、電子状態等の情報を得る計測技術等の構築、(2)②の機能性高分子材料で作製したサンプルを評価するために、非破壊でシング
ル nm レベルの細孔構造の計測技術やサブμm レベルで三次元の構造や組成分析を同時に可能とする計測技術等の構築、(3)②のハイスループットな有機材料のサンプルを評価するために、反応器内の触媒の固体表面状態を連続、高感度、高速で計測する技術等の構築に着手する。

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5.日本国内ヒアリング調査（公的機関）(b) マテリアルズ インフィマティクスに関するユニークな研究
・国内では、京都大学の田中先生がシャープと機械学習を用いた研究を行っており、特徴的である。また東京大学の常行先生のところは、さきがけのまとめ役であり、話を聞きに行った方がいい。

(c) 米国と比較した場合における開発競争力の優劣
・米国のマテリアルズゲノムイニシアティブ（MGI）はこのまま予算が続くわけではない。
色々な得意分野に特化したインフォマティクスが出てくるのではないかと考えている。
・数年前に Ceder のグループが、計算で電池の特許を押さえたことから、日本メーカーにとって危機感が増した。しかし近年は、計算だけの特許は受け付け難くなったと聞いている。また Ceder のところも、電池以降ヒットが出ているわけではない。電池は現象が複雑なので、計算で全て特許が取れるかどうか分からない。Ceder も全部計算でインフォマティクスをやっているわけではなく、現状できることとできないことを分けて研究に取り組んでいる。Ceder は順方向をきちんと解く研究者である。日本は、Ceder がやっている領域ではない領域に手をつけるのがよいと考えている。
・気になるのは、ノースウェスタン大の ChiMaD としている。材料工学や機械系の先生が多く（G.B.Olson）、実用研究寄りである。ベンチャー企業の Questek を作って、材料シ
ミュレーションを駆使して、合金系の研究を牽引している。日本の鉄鋼メーカーも状況をキャッチアップするため何社も訪問しているようである。ChiMaD はノースウェスタ
ン大学とシカゴ大学の共同組織であり、シカゴ大学の方は化学系であるが、わりと基礎研究寄りであり、日本のメーカーにとってそれほど脅威ではないと考えられている。
・今後は、大型の測定装置を持っているところを気にしている。日本の Spring8 のようなとびきり大型な施設は、アメリカにも複数あるので、そこと組んで材料開発を行っているところがあれば、脅威になる可能性を指摘している。また、米国とは異なるが、英国のイブという合成ロボットを気にしている。創薬分野のロボットで、実験系のロボットである。実験の自動化は大きな流れなので、この動きを押さえる必要があるとしている。

(d) マテリアルズ インフォマティクス推進上の課題
・マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、材料の分野によって状況が大きく変わるため、一概に述べることは難しい。インテルを始めとする、半導体分野は進んでいる。スチール合金系は、計算科学を用いやすいところから取り組んでいる。高分子コ
ンポジットの「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」は、計算科学にとって新しい分野のため、今後どうなるか分からないとしている。

(e) 米国における先進的な研究開発を行う機関
・QuesTek はビジネスに近い話があるので行った方がいいとしている。

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5.日本国内ヒアリング調査（公的機関）

4) 科学技術振興機構
イノベーション拠点推進部

イノベーションハブ構築支援事業の研究者 A(a) マテリアルズ インフォマティクス関連のスケジュール、予算・同機構の「イノベーションハブ構築支援事業」において、物質・材料研究機構（NIMS）
が提案し、2015 年 7 月より「情報統合型物質・材料開発イニシアティブ（Mi2i）」運用が始まった。予算は年 4 億円で 5 年間（2015 年度～2019 年度）のプロジェクトとなる。
・NIMS は、世界最大の MatNavi というデータベースを保有している。これをシミュレー
ションツールから直接呼べるようにして、分子動力学法、統計解析、ディープラーニン
グでできるようにツールを構築する。またそれだけやっていても仕方ないので、まず蓄電池、磁石、伝熱・熱電制御といった、エネルギー分野の応用を考えている。
・現在 2016 年 4 月から企業がコンソーシアムを作れるよう準備中である。今のところ、コンソーシアム参加企業からは会費を取って、各社の技術情報が入るので NDA を結んで取り組むこととなる。具体的に何ができるのか、要素技術としてベイズ統計等をどうつないでいくか考えているところである。
・データベースはそれだけではだめなので、クラスターマシンを入れて、コンソーシアムの人に手を動かして使えるものを整備していく予定である。
・有機材料は色んなところから大事と言われている。Mi2i は無機をベースとしている NIMS
が中心なので、それほどポリマーに強いわけではない。ただしツールは共通であることから、有機材料の研究者とも連携を取りながら進めている。世界的に見て、化学メーカ
ーは社内膨大なデータベースを保有しているが、それらのデータベースを持ち込んで、ファイアウォールをかけて、セキュリティの中でツールを使うことはできる。

(b) マテリアルズ インフィマティクスに関するユニークな研究
・国内のキーパーソンでは、京都大学の田中先生（伝熱、電池）、東北大学の小谷先生（同じ部署の平岡先生がより具体的に高分子の物性を整理できないかとやっている）である。
企業では、Mi2i へ積極的に関わっている、トヨタ自動車と日立製作所が面白い。材料メーカーでないにも関わらず、積極的に関わっている点が特徴としている。
・有機化学の分野で逆問題とすれば、QSAR があげられる。QSAR は日本の大手化学メー
カーがものすごく強い。日本の大手化学メーカーは材料と同時に農薬も製品として持ち
合成から手掛けているので、QSAR の技術が非常に優れている。QSAR を使った技術は名人芸に近いものがある。効能、物性値、記述子、ディスクリプタ等を見ながら活用する。
・東京大学の津田先生は機械学習の先生。アルゴリズムを使って新しい材料をたくさん創出する。統計数理研究所の吉田さんは、QSAR をやっていた人。機械学習に長けている。
データベースは、NIMS の徐さんに話を聞くとよいとしている。

101

5.日本国内ヒアリング調査（公的機関）(c) 米国と比較した場合における開発競争力の優劣
・米国のマテリアルズゲノムイニシアティブ（MGI）は、2011 年にオバマ政権が産業競争力のベースはものづくりだ、と言い始めてからスタートした。マニュファクチュアリン
グで期間を半分にする、お金も半分にするという目的で、MGI は立ち上がった。日本でいう NEDO や JST のような機関を、バーチャールで束ねたものが MGI である。総額は非常に大きいが、NIST を拠点としつつも、各地に幾つかの拠点を有する。
・日本は米国に遅れて 2015 年より始めたと思われがちだが、現実は違っていてデータドリ
ブンサイエンスはかなり昔からやっていた。1990 年代後半から材料データベース構築プ
ロジェクトを進めてきた。今から 7～8 年前、北陸先端科学技術大学院大学の寺倉先生（物性物理学）が、材料でデータドリブンサイエンスができないか、セマンティック・ウェ
ブという技術を使って、材料開発を始められないかというものが、ポツポツと始まっていた。
・米国の NIST はデータベースを集め始めているが、MatNavi は既にデータベースが構築されており、自在に使える。また日本の数学者が興味を持って、東北大学が動いている。
更に、統計数理研究所がコミットしている。米国では数学者が材料開発の分野に入ってきている、統計学の人が入ってきているようには見えないとしている。

(d) マテリアルズ インフォマティクス推進上の課題
・日本の材料メーカーは、少量を作ってプラントを動かしてみないと動かない。マスプロにして、ものがあってようやく交渉ができる。机上のものだけどこういう反応でこうゆうものができる、というのではなかなか動かない。Mi2i を始める前、産総研と NIMS の
人で強磁性体でインフォマティクスでやればできるというのが証明されているが、なか
なか動かなかった。現在 Mi2i は、3 つの応用分野において実験で材料をつくっているので、プロトタイプを回すことができる。そのため、メーカーがなかなか動かないという
課題はクリアできる可能性が高いとしている。
・今後は、材料開発のフェーズだけでなく、プロセスのデータを取ることが必要になると考えている。プロセスは各社ノウハウの塊であるが、マテリアルズインフォマティクスを使って新しい材料を開発しても、プロセスで再現できないといいものは作れない。プ
ロセスのデータをとれるだけとっておくということは大事としている。Mi2i へ積極的に関わっているトヨタ自動車は、ラインの中で色んなセンシングを行っている。

(e) 米国における先進的な研究開発を行う機関
・マサチューセッツ工科大学の Ceder、パデュー大学の nanoHUB、NIST、以上 3 箇所に行けば十分としている。あと追加するとすれば、スタンフォード大学の SUNCAT も面白
いと考えている。デンマークにいた物性屋がリーダーとなり、線形加速器を用いて触媒開発をシミュレーションと組み合わせている。

102

5.日本国内ヒアリング調査（公的機関）

研究開発戦略センター（CRDS）の研究者 B(a) マテリアルズ インフォマティクス関連のスケジュール、予算・2013 年 8 月に「データ科学との連携・融合による新世代物質・材料設計研究の促進（マテリアルズ・インフォマティクス）」の戦略プロポーザル（図表 2）を提案し、2015 年に「理論・実験・計算科学とデータ科学が連携・融合した先進的マテリアルズインフォマ
ティクスのための基盤技術の構築（さきがけ）」「情報統合型物質・材料開発イニシアテ
ィブ（Mi2i、NIMS）」を行った。
・2013 年のプロポーザル提案当時は、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を行う研究者が 5 人も満たなかったが、①NIMS の Mi2i、②さきがけのプロジェクトが始まり、両プロジェクトに参加する研究者がアカデミアだけでも 100 人に至る。
・大多数の研究者が関心を持つが、何をやったらいいか分からないのが実情としている。
ほとんどの研究者は、論文や方法論を見ながら何をすればいいか検討している段階であり、企業が使いこなすまでも至っていない。
・2013 年のプロポーザルでは、ステップ 3 で 10 年後の 2023 年に産業化への橋渡しとしているが、ここ数年の盛り上がりを受け、それよりも早くなる事は確実としている。今のところ、NIMS の Mi2i が終わる 2018 年頃より、新手法による材料開発が企業において始まるのではとしている。また 2013 年のプロポーザルでは、ステップ 4 で 15～20 年後（2028 年～2033 年）に定着する新手法とそうでない新手法が材料分野毎に精査されるとしているが、これも 5～10 年後（2018 年～2023 年）に新手法の精査が進む見通しである。
・なお、ここでいう新手法とは、従来の物質・材料探索に用いる手法とは異なる、新しいアプローチ手法のことである。大きくは、計算科学、シミュレーション、順方向による手法ではなく、情報科学、機械学習、逆方向に手法を指すが、どの手法が新手法になる
か、物質・材料探索を行う分野によってまちまちである。従来と異なる順方向のシミュ
レーションであれば新手法となるし、従来より機械学習の手法（例：ニューラルネット
ワーク）を用いている分野であれば新手法ではない。
・以上が、2013 年のプロポーザルからの修正点であるが、3 年経過した現在、新たな視点を加えた詳細なロードマップの必要があるとしている。
・1 つ目が材料分野の視点である。無機材料、有機材料、構造材料で分けた場合、無機材料
は構造が単純なため MI を適用しやすく、有機材料、構造材料は、構造が複雑で適用しにくい。また無機材料のうち、電池材料は次元が小さく MI を適用しやすいが、熱電材料、磁性材料は次元が大きく、超電導材料は更に次元が大きく適用しにくい。実際に電池材
料では MI の適用が進み、アカデミアレベルで実績が出ていることから、前倒しのロード
マップに沿って進むとみられる。有機材料や構造材料はアカデミアレベルで実績が出て103

5.日本国内ヒアリング調査（公的機関）

きていないので、現時点でロードマップを描き難いとしている。しかしながら、有機材
料は産業技術総合研究所が提案し、2016 年よりヘテロ接合構造と電子・熱・イオン等の挙動の相関をシミュレーションするキャリア輸送設計、相反する機能の両立をシミュレ
ーションする相反機能両立材料設計、触媒の反応過程の網羅的な探索技術と反応速度計
算を一連でシミュレーションするリアクター反応設計を行う予定であり、それらの分野
からロードマップが固まっていくものと考えている。
・2 つ目がプロセスの視点である（図表 5）。2013 年プロポーザル時点では、新物質創成が中心であったが、新物質創成だけでは MI を産業応用するには不十分である。物性極値化、材料最適化を実現できる製造プロセスまで含めた視点を取り入れることで、産業応用に近づくとしている。物性極値化では従来の QSPR（定量的構造活性相関）や結晶構造と特性の相関関係、材料最適化では特性と組織の相関やプロセスと組織の相関関係に、MIを適用することが期待されている。プロセスをいかに数値化してインフォマティクス化
しているかが重要としている。プロセスの部分は、構造材料を対象とする「マテリアル
ズインテグレーション」のグループや、有機材料（触媒による反応の部分）を対象とする「超超プロジェクト」のグループが検討している。ただし今のことろ、プロセスの視点について明確なロードマップは描ける段階にない。
・3 つ目が計測の視点である。2016 年より CREST で計測に機械学習を用いたり MI の技術を適用したりする「計測技術と高度情報処理の融合によるインテリジェント計測・解析手法の開発と応用」が始まった。Spring8 や J-PARC を用いた計測コストは非常に高いため、各研究者がそれらを用いて計測した結果を使い捨てせずデータベース化し、別の目的の材料開発に、機械学習等を用いて応用するものである。
・4 つ目が計算インフラの視点である。現在インフラの継続的整備が進むスパコンが発展す
れば、できることが増えていく。インフラの継続的整備と第一原理計算をより軽くできる手法との組み合わせにより、新物質発見はよりスピードアップするとみられる。
・3 つ目、4 つ目とも新しい視点であり、明確なロードマップを描ける段階にない。

(b) マテリアルズ インフィマティクスに関するユニークな研究
・国内のキーパーソンでは、京都大学の田中先生（伝熱、電池）、北陸先端科学技術大学院
大学の寺倉先生、東京工業大学の細野先生があげられる。

(c) 米国と比較した場合における開発競争力の優劣
・今のところ、日本の材料メーカーが米国の材料メーカーに MI 技術を用いて逆転される可能性は低いと考えている。親構造が分かっているものは、中身を入れ替えるだけで新しい物質を発見できるが、そのような発見レベルであれば日本の材料メーカーにとっても1045.日本国内ヒアリング調査（公的機関）

脅威は少ないとみられる。一方、構造自体も分からない状態から発見がなされるのであ
れば、日本の材料メーカーにとってゲームチェンジとなるが、今のところ MI の技術を用いても難しいとされている。
・構造が分からない状態から新物質を発見するには、今以上のデータベースの充実が欠かせないが、データベース構築にはインセンティブを必要としている。現在米国はデータベース構築に注力しているが、現在構築を進めるデータベースから新物質の発見が進まなければ、インセンティブは徐々にはたらかなくなる。少なくとも日本では、データベース構築のインセンティブは働いていない。
・また、米国はデータベース整備で先行しているようにも見えるが、日本の MatNavi のノ
ウハウを取り込もうとしており、一概に米国の方が進んでいるとも言い切れない。ただし有機系材料では、CAS（Chemical Abstracts Service）が整備しているデータベースが充実しているとしている。

(d) マテリアルズ インフォマティクス推進上の課題
・NIMS がプラットフォームを作っているが、データベースだけでなく、計算ツールや機械学習ツールを企業の人がワンストップで使えるポータルサイトができると研究のスピードが向上するため、そこに注力していく必要があるとしている。

(e) 米国における先進的な研究開発を行う機関
・不明である。

105

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

6．日本国内ヒアリング調査（研究者）
1）日立製作所
研究開発グループ 材料イノベーションセンタの研究者 A(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・Mi2i（情報統合型物質・材料開発イニシアティブ）参画企業のうち、マテリアルズ・イ
ンフォマティクス（MI）を積極的に推進する企業の 1 つである。同社が捉える MI とは、1990 年代より半導体分野で行ってきた「最適設計」の考え方を発展させたものである。
「最適設計」の分野で 20 年～30 年携わってきた研究者のノウハウを、社内外に展開する取り組みである。界面のシミュレーションや異種接合は販売しているソフトはなく、自作ソフトを使用している。

(b) 研究背景、目的・MI 事業は、情報・通信システム社が主体となって進める。ビッグデータ活用サービスの1 つとして、MI サービス提供事業者の立場で MI 分野に携わる側面が強い。また材料メーカー（日立金属、日立化成等）の立場として、高機能材料事業（高級金属、磁性材料、高機能部品、電子材料、無機材料、樹脂材料等）の開発への活用を目的に据える。開発
期間短縮よりも、記述子のパラメータの関数で材料を捉えることで、材料の原理解明の目的の方が大きい。原理解明が、結果的に開発期間短縮に繋がることもあるが、基本的に研究者が抱えるノウハウで頭を使いながら、MI を使用することとなる。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・近年公表した 2 事例を記載する。
・1 つめは、鉛フリーはんだの破断伸びを向上させる添加元素の探索である（パワーデバイ
ス向け）。後々パラメータは入れていくが、まずは直交表（実験計画法）により、どのよ
うな特徴パラメータ（記述子、説明変数）が影響するかを視覚的に判断し、影響の強いパラメータを選定する。次に、そのパラメータがどのような関係になっているか、シミュレーションデータ（実験結果）をクリギング法等で、関係をつくる。そして、つくられた関係の関数を用いて、最適値を示す特徴パラメータを決める。最後に、最適解に相当する特徴パラーメータの条件から最適材料を決める。この一連の流れを実施すること
で、実験の初期段階で設計指針が比較的早く得られることが、一番のメリットとなる（図表 6-1）。

106

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

図表 6-1 鉛フリーはんだの破断伸びを向上させる添加元素の探索

出典：「マテリアルズインフォマティクスの材料設計への適用例」（日立製作所、2015）
http://www.nims.go.jp/nimsforum/files/05_iwasaki.pdf

・2 つめは、ポリフェニル樹脂との密着強度に優れた金属材料の探索である。記述子として、
短辺格子定数、長辺格子定数、表面エネルギー、凝集エネルギーを設定して、材料を探索した。すると表面エネルギー、凝集エネルギーは密着強度にほとんど影響を及ぼさないのに対し、短辺格子定数、長辺格子定数は、小さいほど密着強度を高くすることができた。このように、分子シミュレーションを用いた記述子ベースの材料探索技術は、効率的な材料探索を可能にするとともに、現象のメカニズムを利用する上でも有効である（図表 6-2）。
図表 6-2 ポリフェニル樹脂との密着強度に優れた金属材料の探索

出典：「マテリアルズインフォマティクスの材料設計への適用例」（日立製作所、2015）107

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・高機能材料事業が手掛ける、高級金属、磁性材料、高機能部品、電子材料、無機材料（LIB
負極材）、樹脂材料などへの貢献を期待している。材料のデータはたくさんあるので、それらを使って意味のあるものとするには、ツールの充実が重要と考えている。日本の MI
研究は、タコツボのように各々分野で MI が使われているのみであり、それらが連携することはない。同社のように、金属、無機、樹脂等あらゆる材料を扱う場合は、それらの材料を横断的に扱うことが可能な、ツールの開発に期待している。

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6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

2) 富士通研究所
専任研究員の研究者 A(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・同社の担当者曰く、実験、シミュレーション、データ科学の 3 つが組み合わさったものがマテリアルズ・インフォマティクス（MI）としており、同社はシミュレーションの分
野をバックボーンとしている。同社は、半導体材料の開発のため、シミュレーションソ
フトを自社開発しており、それを社内で使用するとともに、2008 年より SCIGRESS として外販も行っている。

(b) 研究背景、目的・米国のマテリアルズ・ゲノムイニシアティブ（MGI）が始まり、シミュレーションとデータ科学がどのようにくっつくのかに関心を持っている。今のところ第一原理計算のよ
うな重いものを、軽いものにする際にデータ科学を用いると認識している。
・以前ほど富士通は半導体材料開発に力を入れなくなったため、材料開発のユーザーの立場ではなく、MI サービスを提供するソフトウェア会社の立場で、当該分野に関わっていく予定である。そのためにも、シミュレーションとデータ科学がどのようにくっつくか
状況を見定めながら、その分野のソフト開発に携わっていくことを目的としている。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・SCIGRESS は、MO（分子軌道法）、DFT（密度汎関数法）、MD（分子動力学法）など、さまざまな計算を実行できるだけでなく、豊富な「モデル作成機能」、「結果解析機能」を搭載しており、単分子から原子・分子の集合系まで多様な系を取り扱うことが可能である（図表 6-4）。

109

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

図表 6-3 SCIGRESS の製品概要

出典：富士通ホームページ
http://www.fujitsu.com/jp/solutions/business-technology/tc/sol/scigress/summary/(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・MI 分野には、MI の情報技術を提供する側で関わることを目論む。しかし富士通の社内の中で情報系の人のうち、材料に関心を持つ人は少ない。また自社内で実験系と情報系が分かれてしまっているので、統合することは難しい。ベンチャー企業であれば、新しい分野にフットワーク軽く動けるが、富士通の場合単価の安い情報系の仕事を手掛けるのは難しい。
・日本の MI の動向に危機感を持っている。日本の Mi2i はアカデミアの取り組みであり、産業界の意向が取り込まれていない点を危惧している。技術的に難しい点はあるけれど、立ち上げの段階からものづくりの人と共同で進めていかないとずれていってしまう。ア
カデミアの人は、例えば新しい材料を開発すればエネルギー問題が解決するというけれ
ど、それを実現するためのデバイスであったり、開発要素が山のようにあり、材料開発 1
つで何でも解決するわけではない。むしろ企業の現場の人で困っているのは、何種類のデバイスを組み合わせたり切り替えたり、目の前の課題をどのように対処するかである。
時間のスケールが違う。またアカデミアの人は、ものごと「なぜ」で考えてしまうが、企業の人がインフォマティクスを使用する際は「どのように」を最重視し、「なぜ」は暇1106.日本国内ヒアリング調査（研究者）

なときに考えるものとしている。
・更に、今の MI はシミュレーションがメインで、データ科学を取り入れて、ちょっと新し
いものができたら企業に見せる程度だが、それでは問題としている。企業の実験屋の人が主役となり、その人たちがデータ科学の技術を身につけて、新物質・材料を開発していかなければならない。また MI を進めるには共通のデータベースを必要とするが、企業側もデータの囲い込みではなく、データ提供共有により、産業界全体のことを考えて企業が動くよう、企業側の意義を変えていかなければならない。このままでは MI の応用はアメリカが進んでいってしまうのではないかと考えている。
・日本の中では、SIP の革新的構造材料のプロジェクトは、コンセプト・出口がはっきりとしている。また製造プロセスのパラメータまで取り込んだ取り組みは、半導体が進んでいる（温度、湿度、圧力等のパラメータ）ので、その内容を化学分野に取り込めばよいとしている。半導体の製造プロセスは、細かい摺り合わせにより製造を最適化するとこ
ろに、莫大な投資が行われている。しかしながら、半導体と化学分野の収益の時間サイ
クルは全く異なるため、化学分野が半導体の収益のサイクルに近づけるかどうかが課題としている。
・日本では、まずは大企業の基礎研究部門から MI の取り組みが始まると考えている。

111

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

3) トヨタ自動車
先進技術開発カンパニー 電池材料技術・研究部の研究者 A(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・同社の電池開発は電池イコール材料開発であり、材料の開発を計算と実験を組み合わせながら実施している。次の実験計画を考察する上で計算結果は役に立つ。できるだけ実験データと比較できるような電池特性が計算として得られ、それを見て実験のアクションができるようになることが理想である。計算結果が実験より遅れるケースも多い（図表 6-4）。
図表 6-4 実験と計算の連携（トヨタ自動車）

出典：「データを活用した設計型物質・材料研究ワークショップ報告書」（JST、2013）(b) 研究背景、目的・マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の一番の目的は、材料メーカー間のデータ上の連携が進み、有望な電池材料の開発につながることである。現在、材料メーカー間は競合しているため、各社は自社のデータを社内に留めている。同社は、これらのデータが公開されることを強く望むが、材料メーカーが業界共有知として公開することはほぼない。これが公開されない限り、新日本製鉄と住友金属工業が合併したような業界再編が起こるまで待つ必要があり、材料開発の速度が上がらない点を非常に危惧している。
そこで、文部科学省に早く MI を進めるよう、Ceder 教授の例を示しながら強く求めたところ、ようやく予算がついて業界が動き出した。このような背景から Ceder 教授の例が大きくクローズアップされることとなったが、現在ではイオン伝導度が 1 桁上がったものを自社で開発し、Ceder 教授が計算で出したものを大きく上回ることに成功している。

112

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト
・1 つの事例としてデータマイニングによる新材料発掘を、東京大学の岩田教授と行った。
岩田教授がディレクターになり作成したポーリングファイルというデータベースを用いて、電池では報告されていない新材料を発掘して実際に動かしてみた。性能に関して、データが不足しており画期的なものが出たというわけではないが、データマイニングから電池材料を抽出したという 1 つの例としてあげられる（図表 6-5）。
図表 6-5 MD 計算による固体電解質のイオン伝導機構解析から材料設計へ（トヨタ自動車）

出典：「データを活用した設計型物質・材料研究ワークショップ報告書」（JST、2013）

・豊田中央研究所とも共同で進めている。豊田中央研究所は 2000 年頃より計算材料設計技術を用いて、可視光応答型光触媒、ゴムメタル、熱電材料、太陽電池材料等の各種機能性材料の開発を行ってきた。材料設計のプラットフォームは、データベースから候補材料を抽出する Materials Property Mining（MPM）モジュールと、候補材料およびその類似材料の物性を計算評価することにより材料組成を最適化する Materials Property
Optimization（MPO）モジュールの 2 つから構成される。
・MPM モジュールでは、所望の物性を検索可能な記述子で表現し、結晶構造データベース（ISCD 等）と社内データべースを検索する。記述子として、構成原子の質量、価数、電気陰性度、イオン半径等を用いて、結晶の特性を予測する関数などが用いられる。MPO
モジュールでは、MPM から抽出された候補材料に対して、結晶中のサイト毎に取り得る元素種を指定し、その組み合わせで決まる類似材料群を自動生成する。この MPO モジュールを設計する際、Materials Design 社（米）の遺伝的アルゴリズムを活用した。
・これらの材料設計プラットフォームは、結局記述子の選出に研究者の「勘」や「センス」
1136.日本国内ヒアリング調査（研究者）が求められる。記述子の選出に個人の経験や既存理論だけに頼っていては限界がある。
機械学習により記述子を自動生成する技術の構築が重要になってくるが、ハードルは高い（図表 6-6）。
図表 6-6 ビッグデータおよび AI の活用（豊田中央研究所）

出典：「豊田中研が「ビッグデータ」「AI」活用した材料開発日着手」（2015、日刊工業新聞）
http://newswitch.jp/p/1770(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・MI 技術は、たくさんのデータから最適値を見出すのに適しているが、チャンピオンデー
タを求めていくところでは、使えないとしている。データ科学は使える範囲は限られていると考える。MI が一番適しているのは、データがたくさんあり、いろいろ開発を取り組んできたけれどいまひとつよく分からない、というところが一番適している。有機合成の分野は、立て続けに日本がノーベル賞を出しており、最も進んでいると感じている。
そのような化学者は、自分の反応はこれ、他の人の反応はこれといったことが研究者の頭の中に入っていて、その頭の中のものを産業界が取り入れることが重要と感じている。
有機合成の方は、2016 年度より国家プロジェクトが始まり、その動向次第と考えている。
・同社としては、材料メーカーがデータを出し合って、よりよい材料開発につながることを強く望むが、NIMS のプロジェクトの動向を見ていると、民間企業が協力しないのでは、なかなか進まないと感じている。材料メーカーが個別にバラバラやっているのでは、
データをつくりながら統合してきたところに、いずれ負けてしまう。それらのデータ統合陣営に負けないよう、競争と協調ということで日本の材料メーカーが取り組まなければならないとしている。
・トヨタグループとしては、シリコンバレーに人工知能関連の研究開発拠点トヨタ・リサ
ーチ・インスティチュート（TRI）を設立する予定である。自動運転技術の開発がメインであるが、人工知能を用いた MI の開発も同拠点で行う予定である。
114

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

4) 新日鐵住金
技術開発本部 先端技術研究所 数理科学研究部の研究者 A（Mi2i 主催数学協同プログラムワークショップの講演聴講+講演後個別質問）(a) 研究テーマ、スケジュール、予算
・新日鐵住金は、15 年以上前より、製鉄所高炉の異常を逆問題で解決することに取り組ん
できた。

(b) 研究背景、目的・新日鐵住金は、高炉の超高温の現象を直接計測できなかったため、現象の間接的な観測結果から、その原因や現象を数学的手法を用いて突き止める手法を確立した。2000 年頃
より、国内の数学者との連携のもと、数学利用によって既存技術のブレークスルーを図る可能性を見出してきた。この事例は東京大学との共同研究の実用的な成果の 1 つである（図表 6-7）。
図表 6-7 製鉄所高炉の異常を逆問題で解決

出典：「数学は世界を変えられるか？「忘れられた科学－数学」から 10 年 数学ｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝの現状と未来」（科学技術・学術政策研究所、2015）115

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・制御しがたい炉の中の現象にも何か原理・原則があるはずと踏み、逆問題を専門とする
東京大学の数学者に相談し、メカニズムを探るための数学モデルを共同でつくることとなった。熱の伝わり方を探る「熱伝導方程式」を使って、溶鉱炉の中の温度を逆算すると、煉瓦を通して観測する温度はなめらかでも、温度が急上昇する直前に、頻繁に中の温度が上下していることを突き止めた。
(2)人材育成・特になし(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・新しい鉄の機能性材料を開発するわけではないが、今では製造現場の職員が、何か計測値に問題があれば逆問題をしてみようというまでになった。数学は厳密な論理モデルである。データとのつながりは何か、ここを探ることが最も大事だと考えている。

(e) 米国における先進的な研究開発を行う機関
・米国で公開されいている、マテリアルズインフォマティクス（MI）の内容はたいしたことはない。我々でもできる内容と考える。しかしながら、メーカーは本当に重要な MIの部分は外部に出さないと思われる。一方、鉄は非平衡の素材であるため、データにすることが困難である。データにしきれないので、今のところ米国の鉄鋼メーカーに MIを使って逆転されることはないと考えられる。日本の鉄鋼メーカーの研究者は、まだ危機感は持っていないと考えられる。

116

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

5) NIMS（物質・材料研究機構）
国際ナノアーキテクトニクス研究拠点の研究者 A(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・同研究者は、「コンビナトリアル材料科学の創成と先端産業への展開（1999 年～2006 年度）」に参加した後、同プロジェクトから発足した NIMS 発ベンチャーであるコメット社の CTO として、コンビナトリアルツールを使った材料の委託開発を行っている。その後、「Fin 型フラッシュメモリのための新材料と実デバイス化（2011 年度～2015 年度）」を、企業や大学と産学連携で行ってきた。

(b) 研究背景、目的・コンビナトリアルツールが必要となる背景には、企業の R&D のモデルが変わってきたことにある。1980 年代前半は、日立の中央研究所、東芝の総合研究所、IBM のワトソン研究所等、名だたる中央研究所があり、シーズ発の研究が行われてきた。しかしながら、開発コストの上昇および生産までのリードタイム増加により、半導体分野では中央研究所発の開発が成り立たなくなってきた。そこで、中央研究所をなくして大学または国の研究機関で生まれたシーズをうまく産業界に持ってくるようなコンソーシアムが多数発足したが、現実的にはうまくいっていない（図表 6-8）。
・そこで、コンビナトリアルツールを使用して、全てをネットワークし、データマイニン
グし、テクノロジーギャップを埋めるためのツールとして使用することを進めてきた。
図表 6-8 コンビナトリアルツールを必要とする背景

出典：「データを活用した設計型物質・材料研究ワークショップ報告書」（JST、2013）117

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・コンビナトリアルツールは、最初は有機合成を模倣して無機材料合成をスタートしたが、やはり薄膜特有のスパッタなどの合成技術が必要であろうとのことで、新しいツールが開発された。移動式のマスクと基盤回転を使って三元相関図をオートマティックに合成する
手法で、2000 年前後に開発し、今でもこのツールが使用されている（図表 6-9）。
図表 6-9 コンビナトリアルツール使用例：三元相関図

出典：「データを活用した設計型物質・材料研究ワークショップ報告書」（JST、2013）

・また「Fin 型フラッシュメモリのための新材料と実デバイス化（2011 年度～2015 年度）」
では、MatNavi で基本になりそうな材料を選び、次に第一原理計算でバンド計算を行う。
その後どのような機構でチャージトラップが行われるかを理解した後に、コンビナトリア
ルツールで材料組成をスクリーニングし、最終的に産業技術総合研究所に持ち込んで Fin型のフラッシュメモリに仕上げた。
・コンビナトリアルツールのよさは、最初は計算科学や MatNavi のようなデータベースを使用し、この材料が基本になると理解して、実験計画をたて、それから合成するという過程で、他のデータもシステマティックに得られる点にある。系統的なデータが得られることで、本来の目的でない新材料の発見や他の応用から見て有益な材料が見つかることもある。この「ディスカバリーループ」が重要と考える（図表 6-10）。

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6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

図表 6-10 コンビナトリアルツールの効果（ディスカバリーループ）

出典：「データを活用した設計型物質・材料研究ワークショップ報告書」（JST、2013）(2)人材育成
・人材育成は、大きな課題としている。米国が計算科学やデータマイニングが進んでいるのは、大学を中心に同分野の人材育成体制が構築されている点が大きい。マテリアルズ
インフォマティクスで先行的なメリーランド大学は、機械学習を大学の必須科目としている。
・ただし、米国の人材育成体制が進んでいるのは、日本との研究スタンスの違いが大きい。
米国の場合、研究が始まりある程度研究が成熟してきたら、実用化へシフトし、先行企
業、ベンチャー企業等でコンソーシアムを組み、いち早く実用化を進める。そのため、計算科学やデータマイニングが発達し、特許も応用特許が多くなる。一方日本の場合、ある程度研究が成熟してきたら、そこから更なる成熟を目指し、純度を上げるためのいわゆる材料研究道に突入する。そのため、材料特許が増加する傾向にある。

119

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・コメット社は、リーマンショック後は大変だったが、その後は受託が増えて収益がどんどん伸びている。また Intermolecular 社が中心となって、実際の半導体生産現場に近い
300 ミリラインを使った材料のスクリーニングとインフォマティクスを行っており、成功を収めている。
・コンビナトリアルツールを使った材料開発を行った当時（2000 年前後）は、全てをネットワークし、データマイニングし、色々なことに発展できると思われていた。しかしながら、当時はインターネットの速度が遅く、サーバーも小さく、情報技術のインフラが整っておらず、目立った成果は出なかった。
・現在は、コンビナトリアルへの大きな期待は落ち着き、薄膜成長装置の関連とそのネットワーク化はできているが、データマイニ
ングはまだ不十分な段階である。しかしテクノロジーギャップを埋める手段としては非常に有効であり、プロセスパラメータの決定にも有効であることが分かってきた。
・米国は計算科学を駆使して、特許を抑えようとしている。日本が今から取り組むとすれば、日本の強い分野から始める必要がある。薄膜は日本の強い分野の 1 つであり、薄膜分野のデータを持っておくことで、当該分野の競争力確保には寄与できるとしている。
・また今後必要なものとしては、材料データの蓄積である。使いやすい MatNavi のようなインターフェースをもち、既存のデータとコンビナトリアルのデータとのリンクが必要と考えている。全ての生データで記録するのは難しいため、データのサンプリングが有効になると考えている。なおコンビナトリアルの分野では、人工知能や機械学習を使うほどのデータは集まっておらず、必要とされていない（図表 6-11）。
図表 6-11 コンビナトリアルツールの今後

出典：「データを活用した設計型物質・材料研究ワークショップ報告書」（JST、2013）120

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

6) 情報・システム研究機構
統計数理研究所（ISM）モデリング研究系の研究者 A(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・同研究者は、統計数理研究所内で Mi2i 関連に関して、実際に動く現場の研究者である。
Mi2i の「データ科学グループ」「物理モデリンググループ」において、5 年間の中で機械学習の基盤構築を行うことがミッションとなる。Mi2i プロジェクトの「データ科学グループ」「物理モデリンググループ」のゴールは、無機化学（有機化学も含む）の物性値の予測を、全て機械学習に置き換えていくことである。
・今までの物性計算は第一原理計算で行っていたが、ハイスループットな機械学習に置き換えていくことを目指す。機械学習の導入で超高速な量子化学計算、高精度なプレディ
クションモデルを作らなければならないと考える。そうすることによって各種モデルのライブラリができるので、ライブラリをオープンにして、研究者が使いやすいよう整備することとなる。

(b) 研究背景、目的・研究のバックボーンはデータサイエンスである。元々ライフサイエンス分野を手がけていたが、近年マテリアル分野を手がけるようになった。2011 年より国内の某製薬会社と研究開発の契約を結んで、データサイエンスを製薬の開発に活かしていた。有機分野である医薬品の後、色素、ポリマーをやり、その後無機分野のナノ粒子、伝熱材料、アモルファス材料まで、データサイエンスを用いた材料開発を手がけた。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト
・計算科学の手法は、ベイジアンメソッドの活用である。まず化合物の構造記述子を設計
し、観測データを用いて構造から物性のフォワード予測モデルを構築する。その後フォ
ワード予測にベイズ則を適用して、物性から構造のバックワード予測（事後分布）を導く。そしてモンテカルロ計算で事後分布から化学構造を抽出し、所望の性質を有する埋蔵分子を発掘する。
・同研究者が一例として示したフォワード予測モデルは、予測誤差の小さい非常に精度が高いものであり、ここまでの精度の高い予測モデルをつくることは非常に難しいとのことであった。米国でも、機械学習を用いた材料開発が行われているが、そこまでデータ
サイエンスのトップサイエンティストが参画していないため、ここまで精度の高い予測モデルは見当たらないとのことである。

121

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

・しかしながら、材料開発にここまで精度の高い予測モデルが必要かどうか議論の分かれるところであり、実際に材料開発の技術者とディスカッションしながら、予測誤差の許容範囲を定めながら、各種モデルのライブラリを作っていきたいとしている。
・創薬分野では、バーチャルスクリーニングによるフォワードモデル予測モデルだけで十分だが、マテリアル分野では、バックワード予測により所望の性質を有する埋蔵分子の発掘が求められる。物質探索は、最初に方向を決めてデータのない領域を探しに行くこととなる。データのない箇所はプレディクションが悪いため、所望の性質がなかなか発現しないが、何回も繰り返しているといくつか発現する。この発現した材料は、データのない中見つかった新材料であり、この材料が本当に使える材料かどうか、実験系の人が検証していくこととなる。
・これらの手法は、R 等のソフトを使って自社でシステムを組んでいる。このシステムをパッケージ化し、2016 年 5 月にオープン化した。現在これらの手法を用いて、高分子化合
物は Harvard 大学の Clean Energy Project、ポリマーは NIMS の Mi2i において、各々
新材料探索に向けて試行している。

(2)人材育成・米国では、データサイエンスだけで 1 つの学部が存在しており、日本のように工学部、理学部、経済学部等、データサイエンスの研究者が各学部に分散しているわけではない。
この時点で、日本は米国に比べて遅れている。大学教育が整備されていないため、デー
タサイエンスのフォワード予測モデルの活用や、バックワード予測により発現した新材料候補の検証に関して、日本の材料研究者は抵抗感を持っている。

(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・このアプローチは、有機化学のポリマーでもやれるし、Mi2i において水平展開が可能である。しかしながら、材料開発に機械学習を用いると何がうまくいくか全然わかっていないので、とりあえずやってみるというのが実情であり、今後どうなっていくか本当に役に立つかどうか、誰も分かっていないのではないかと考えている。

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6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

7) 産業技術総合研究所
材料・化学領域 機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センターの研究者 A(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・2015 年 11 月新たに「機能材料コンピュテーショナルデザインセンター（CD-FMat）」を設立した。同センターの前身は、2010 年に産業技術総合研究所内に設置された計算科学研究部門である。
常勤 26 名+4 名の 30 名体制で計算科学を用いた各種研究を行っている。
現在、2016 年度から 2021 年度までの 6 年間事業として「超先端材料超高速開発基盤技
術プロジェクト（超超プロジェクト）」に応募している。物質・材料研究機構が無機系材
料のマテリアルズ・インフォマティクスなのに対し、同プロジェクトは有機系材料に焦点を当てている。

(b) 研究背景、目的・超超プロジェクトは、計算科学を用いて材料開発のスピードを 20 分の 1 にすることを目標としている。同プロジェクトの具体的に内容は非公表であるが、日系材料メーカーにとって強みのあるところとそうでないところをきちんと分析し、海外企業より優位に立てる有機材料分野に焦点を当てて取り組む意向である。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・産総研では、計算科学研究部門設立当時から、多数の計算科学を用いた材料開発を行ってきた。日本で初めて材料開発に計算科学を用いた組織であり、世の中に出ている計算科学を用いた材料開発の各種成果のうち、計算科学研究部門が関わっているものは多い（図表 6-12）。
図表 6-12 機能材料コンピュテーショナルデザインセンターの研究チーム一覧

出典：産業技術総合研究所ホームーページ https://unit.aist.go.jp/cd-fmat/ja/teams/index.html
1236.日本国内ヒアリング調査（研究者）

・1 つ目は、産総研で開発した QMAS（Quantum Materiald Simulator）である。QMAS
は密度汎関数理論に基づいた第一原理計算プログラムで、遷移金属化合物の磁気パター
ンと磁気異方性、酸化物界面の構造と電子状態など、多くの物質系に適用されてきた（図表 6-13）。中でも磁性材料への適用は特徴的である。磁気異方性の第一原理計算をするとで、鉄をチタン＋窒素に変えても磁石の保持力が損なわれないレベルの性能が得られた。
計算科学ならではの成果である。現在は、多階層第一原理計算手法開発チームの石橋氏、三宅氏等が中心となり進める。
図表 6-13 密度汎関数理論に基づいた第一原理計算によるネオジウム磁石の電子スピン密度

出典：産業技術総合研究所（2013）

・2 つ目は、計算科学部門の電池系の第一原理シミュレーションである。固液界面および界面付近の構造、電子移動とそれにともなう化学反応を、分子・原子のオーダーから第一原理シミュレーションで明らかにし、さらに実用的な意味での電極全体の挙動をシミュ
レーションするための計算理論を構築しようとするものである（図表 6-14）。
・電池はサイズが大きいので、計算屋にとっては取り組み易い材料である。仮想電極を置
いて、一定の電気を流すことで、電極表面の電気化学反応が分かる。現在、物性機能数
理設計手法開発チームの大谷氏を中心に研究を進める。有効遮蔽媒質法（Effective
Screening Media）として、電荷を有するスラブモデルあるいは電場印加条件化にあるス
ラブモデルの形でまとめている。OPENMX、STATE、SIESTA 等のプログラムに本機能が実装され、第一原理分子動力学計算をするときにバイアス電圧を実効的に導入することを可能としている。
図表 6-14 左図は Pt(111)/H2O 界面モデル、右図は中和反応前後の O-H 距離の挙動

出典：産業技術総合研究所（2004）124

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

・3 つ目は、高分子材料の特性をシミュレーションする OCTA（Open Computational Tool
for Advanced material technology）の改良である（図表 6-15）。OCTA は、扱う分子のスケールごとに 4 段階のシミュレーションエンジンと呼ばれる機能があり、当時名古屋大学（現北京航空航天大学）の土井教授が 2002 年にリリースしたソフトである。実際にOCTA を使用するには、電子が絡んだもの、光が絡んだもの、伝熱で難しいもの、反応
がからむもの、フィラー状のものといったものは、不得手であった。そこで、第一原理を含めてできないところを使えるように改良して使用している。現在、多階層ソフトマ
テリアル解析手法開発チームを中心に研究を進める。
図表 6-15 OCTA の改良例（ソフトマテリアルへの対応）

出典：産業技術総合研究所（2011）

・4 つ目は、アモルファス金属酸化物に単純な秩序があることを見出した研究である（図表6-16）。幾何学に基づく考察と第一原理計算から、アモルファス金属酸化物には、金属の種類や金属と酸素の比率によらない構造普遍性を見出した。これらは、有限要素基底ノ
ルム保存擬ポテンシャルを用いた密度汎関数法電子状態計算を行う FEMTECK（Finite
Elememt Method based Total Energy Calculation Kit）ソフトとして使用できる。同ソ
フトは多階層第一原理計算手法開発チームの土田氏が開発者である。

125

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

図表 6-16 アモルファス構造の原子配列例

出典：産業技術総合研究所（2013）

・5 つ目は、ナノエレクトロニクスの分野で、ノースウェスタン大学の QuesTek 社のように材料設計できるシミュレータができないかと考え、研究を進めている。ナノエレクト
ロニクスの分野は、デバイスが徐々に小さくなってきて、第一原理的なものが台頭してきている（図表 6-17）。インテルも近年第一原理シミュレータに手を出している。産総研
では、ハードディスクの磁気ヘッドの開発の際、たまたまトンネル磁気抵抗（TMR）素子に第一原理計算すると、結晶構造と特定波数における電子透過低下の間に、相関性が見えてきた。そこから熱の計算までできるようになった。インテルは TMR という単純なものしかできないが、産総研の第一原理デバイスシミュレータは熱もできる。このシミ
ュレータは、最初は数ナノレベルだったが、十ナノレベルのチャネル対策ができるようになった。現在 NIMS と、計算コストを低くするにはどうすればいいか、百ナノまでできないか、研究を進めている。将来的には、パワエレの封止材等、熱の計算が必要なデバイスへの適用を見据えている。
図表 6-17 第一原理デバイスシミュレータ

出典：産業技術総合研究所（2013）126

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

・最後は、アモルファス材料のイオン拡散経路に、第一原理計算を適用した事例である。
各材料の機能を見る際、イオン拡散できるかどうか判別するのは難しい。そこで、第一原理計算と機械学習で判別することをした。第一原理計算と機械学習で置き換えたものと相関をとっているが、結構直線の相関が出ている。安定構造が 95%の確立で一致している。現在は、この分野で産総研の人工知能センターとコラボレーションしている。かたや第一計算でやっており、いつもニューラルネットワークポテンシャルを使うわけにはいかないので、計算の途中でどのような形で推理技術を使用するのがいいか、色々試しながら進めている最中である。

(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・今後は、エレクトロニクス、蓄電池、燃料電池、フィラー、創薬、連続体関連のシミュ
レーションをしていく意向である。超超プロジェクトは、基本有機材料なので、日本の競争力のある有機材料に関して、色々試してみたいとしている。
・順問題は足元の課題、逆問題は将来の課題と分けてアプローチしている。材料は、バイオとは違って物質や組成が定まってから計算ができるので、組成構造から機能を予測する点で強い。逆問題からやってほしいとの要望はあるが、材料から逆問題を解くのは非常に難しい。ただし、機能としては順問題の色んなデータに対して、ビッグデータを使って逆問題を解くことは可能である。そのため逆問題を解く場合は、計算シミュレーションデータとして学習用のデータを溜め込んで、人工知能的な手法を用いて解くこととなる。順方向はだいぶ先鋭化してきているので、順問題を計算で解くのはかなり限られたケースになってきている。
・人工知能とのかかわりは、色んな付き合いをしていけばいいとしている。例えば、スパコンを使うとおびただしい分子の数が出てくるので、人工知能を使って、順問題の推定解を出すのに使用してもいい。実験データを人工知能で検証したという話はあるけれど、
あまり人工知能に材料の経験がない。人工知能を材料に用いる場合、何でもできるとのことであるが、どのように使用していくかこれからの課題としている。

127

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

情報・人間工学領域 人工知能研究センターの研究者 B、研究者 C(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・産業技術総合研究所の人工知能研究センターは、基礎研究、先進中核モジュール、実用
アプリの 3 階層に分かれ、各階層毎に研究を進める（図表 6-18）。マテリアルズ・インフォマティクス（MI）分野は、基礎研究層に属する機械学習研究チームが中心となって取り組む。
実際の担当者は 2016 年 4 月に着任した東京大学岡田真人研究室出身の研究者が、同研究室で実施した研究をバックボーンに、機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センターとどのような取り組みができるか検討しながら進める予定である。機械学習
チームは自然科学全般を対象としているが、現在は MI が盛り上がっているので、MI に注力していく意向である。
図表 6-18 人工知能研究センターの取り組み

出典：「AI と経済社会の未来」（産業技術総合研究所、2015）
http://www.rieti.go.jp/jp/events/15092801/pdf/tsujii.pdf

1286.日本国内ヒアリング調査（研究者）(b) 研究背景、目的・産業技術研究所が元々実施していた厳密なシミュレーションではなく、探索プロセス効率化のために機械学習を用いる。重い第一原理計算を軽くする目的で、ある幅をもって情報量の少ないところを予測することで、実験計画の効率化を目指すものである。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・機械学習の使用箇所は、①プロセスパラメータから特徴量を出す箇所、②特徴量から望ましい特性を出す箇所の、2 箇所に分かれる（図表 6-19）。①で使用する場合は、厳密なシミュレーション、フォワードモデルを簡単にする際に使用する。当面の間、同センターが取り組むべき優先課題となる。有効モデル抽出、ベイズ的モデル選択、スパースモ
デリング、近似的ベイズ計算、ディープラーニングがキーテクノロジーとなる。②は、将来的に同センターが取り組む課題である。望ましい特性（機能）を得るため、経験的アプローチから記述子を抽出するものである。スパースモデリングがキーテクノロジーとなる。
図表 6-19 機械学習の使用箇所

出典：「マテリアルズ・インフォマティクスとは何か」（岡田真人）
http://www.nims.go.jp/nimsforum/files/03_okada.pdf

1296.日本国内ヒアリング調査（研究者）

・また具体的には、東京大学岡田研究室の事例になるが、分光計測に機械学習（ベイズ統計）を用いた事例が存在する。具体的には、分光計測時に X 線スペクトルのピーク個数を客観的に決定するため、機械学習を用いた。通常はサンプル数が少ない場合、ピーク個数を定めることは難しいが、機械学習を用いることで、必要最小限の計測時間でピーク個数の特定が可能となった（図表 6-20）。
図表 6-20 ベイズ統計の使用例

出典：「ベイズ統計における相転移理論の構築」（徳田悟ら）
https://cmpss.jp/forepast/ss2015/Participant/bunkakaiAbst0712.pdf(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・今後取り組む材料は、機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センターが取り組む材料となる。当面は、①プロセスパラメータから特徴量を出すフェーズである、厳密なシミュレーションの簡素化への適用が主となる。日本の材料メーカーにとって、機械学
習による脅威は、②特徴量から望ましい特性を出す箇所に機械学習を適用することであるが、当該フェーズの実現性は、人工知能研究センターの担当者曰く、今のところ判断しがたいとのことである。
・②の実現性の可否は、どの程度特徴量（公開されているデータベースの構造組織パラメ、、、、ータのデータ）が、どろどろしているかとしている。わりと整備されていれば、特徴量、、、、から望ましい特性を出すことは早々に実現できるが、非常にどろどろしていれば、実現、、、、性は難しいとしている。そのどろどろ具合は、日本のメーカーとディスカッションしな
がら、機械学習の可能性を見定めていきたいと考えている。チェスや将棋に比べ、最も、、、、どろどろしている囲碁でさえも、人間に勝てるようになったことから、機械学習のポテ
ンシャルは意外と高いと考えている。

130

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

・ただし囲碁と違うのは、囲碁はルールがしっかりとしているのに対し、材料・物質探索
はルールが定まっていない。また学習すべきデータも不十分なため、盤ゲームのように、
そう簡単にはいかないと感じている。
・機械学習の一番のポイント（ブレイクスルー）は、記述子をデータから抽出するところと考えている。大規模なデータがあれば、記述子を導き出すことができるが、データ量の少なさに不安を感じている。
・人工知能やディープラーニングを MI に使用している Citrine 社の事例は、人口知能研究センターとしても目指す方向に合致しているので、早くそのレベルにたどり着きたいとしている。そのためにも、まずは SciFinder（化学情報協会が管理するデータベースの検索ツール。論文・特許に加え世界中の化学物質及び有機化学反応情報を網羅的に検索できる。
）を用いて、CAS（Chemical Abstracts Service）が作成しているデータベースに対して、機械学習を用いることから始めようと考えている。

131

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

8) 東京大学
工学系研究科 化学システム工学専攻の研究者 A(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・同研究者は、ケモインフォマティクスの第一人者として、主に有機化学分野へコンピュータの適合を図る。30 年近く同分野で研究を行う。米国発のマテリアルズ・ゲノムイニ
シアティブ（MGI）の動きにも注視しており、1 つの有益な道具が出てくることで、材料に強い日本メーカーの立場が一気に逆転されてしまう可能性を含むと、警鐘を鳴らしている。
・現在は、JST の創造的戦略研究推進事業（CREST）の新規研究領域「科学的発見・社会的課題解決に向けた各分野のビッグデータの利活用推進のための次世代アプリケーション技術の創出・高度化（2013 年～2019 年）」の研究課題として「医薬品創薬から製造までのビッグデータからの知識創出基盤の確立」に取り組む。

(b) 研究背景、目的・ケモインフォマティクスとは、単なる解析や説明だけではなく、予測や設計とつながる
新たな知識をコンピュータの特徴を利用して作り出すことである。ケモインフォマティ
クスを適用することで、①新しい規則や化学構造の発見、②先入観による見落としのカ
バー、につながる（図表 6-21）。
図表 6-21 ケモインフォマティクスが目指すこと

出典：取材先提供パワーポイント

132

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）①新しい規則や化学構造の発見
・ある分野の知識や経験を有する人が、第一原理計算を使って目的の機能の物質・材料の探索を試みる。その際、ある程度のノウハウのある人が着眼点を持って、逆解析をして最適化する。最適化を狙うなら粗い提案でいいので経験情報・知識をモデル化する。そのことによりあるブレイクスルーを使えば一気に新物質・材料の発見につながる可能性がある。1 つの有益な道具が出てくるとどこでも逆転されてしまうことになる。薬物設計、
材料設計（高機能樹脂設計、モノマー設計含む）、触媒設計等で使用される（図表 6-22）。
図表 6-22 新しい規則や化学構造の発見

出典：取材先提供パワーポイント②先入観による見落としのカバー
・また見落としだけでなく、全体を俯瞰することで新たなアイデアを得ることもできる。
・合成経路設計、反応生成物予測、有機化合物の構造推定等で使用される（図表 6-23）。
図表 6-23 先入観による見落としのカバー

出典：取材先提供パワーポイント

133

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・近年実施した、企業との共同研究例は以下の通りである。
・1 つは、特定の機能を出すためにに、あるフィルムに対してモデル化した事例である（図表 6-24）。この開発中のフィルムは、輝度、MD 透過率、TD 透過率において、一定以上の機能が必要とされていた（輝度 5,900 以上、MD 透過率 82%以上、TD 透過率 20%以上）。そこで、この機能を実現するため PEN、PET、SPS の組成比だけでなく、延伸温度、押出機機種、延伸倍率、厚みといった、製造プロセスにおけるパラメータまで対象とし、素材開発を行った。
図表 6-24 製造プロセスパラメータまで含んだ共同研究事例

S

出典：取材先提供パワーポイント

・もう 1 つは、点適用の輸液バック開発に際し、逆解析まで行った事例である。この輸液
バックには、耐衝撃性、柔軟性、透明性の 3 つの機能が求められていた。これを実現するため、組成、屈折率、プレス密度、混練条件などの 6 つの変数を使用し解析を行った。
PLS（Partial Least Squares）法の解析では、柔軟性については良いモデルが構築されているが、耐衝撃性、透明性については上手くモデリングできなかった。一方、NN（Neural
Network）法では、全ての物性に対して良好なモデルが構築できた。そこで、NN 法を使用し逆解析をすることで、336 件の輸液バック候補が見出された（図表 6-25）。

1346.日本国内ヒアリング調査（研究者）

図表 6-25 逆解析まで行った共同研究事例

出典：取材先提供パワーポイント

・なおこれらの解析は、同研究室の研究者が開発したソフト Chemish を使用しており、Chemish は数万円の安価な価格で販売されている。

(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・同研究者が実施したケモインフォマティクスの代表的な応用事例は図表 6-26 の通りである。今後もこれら有機化学分野におけるインフォマティクスの展開を進めていく予定である。
図表 6-26 ケモインフォマティクスを用いた応用事例

出典：取材先提供パワーポイント

135

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

・30 年近くケモインフォマティクスを研究してきた結果、結局は記述子の問題に帰着した。
どれだけよい記述子が書けるかにかかっている。
・固体なら問題ないが、そうでなければ分子設計をしなければならない。そうなるとモデル化が難しくなるので、構造をジェネレーションして、ジェネレータとモデルを組み合わせることが 1 つの方策である。有機化合物の合成経路、構造推定、構造を発生させて、知識の網をかけて構造ジェネレータを使うことでうまくいく。構造ジェネレータと記述
子化の 2 つのアプローチをとっていれば大抵の場合は対応できる。ただし材料研究者は
この記述子化の能力が大きく欠落しているので今後身に着ける必要があるとしている。
・マテリアルズ・インフォマティクス（MI）に対する取り組みを、日米で評価した場合、記述子化に対する勘所は、欧米はある。欧米はコンピュータに対して抵抗感がない。コンピュータを使ってモデル化することへのモチベーションが違う。どこか気の利いた研究者がいて、コンピュータリーダブルなパラメータ（構造、反応条件等）を整理し、その分野のノウハウを有する人が着眼点を持って、逆解析をして最適化すると、日本メーカーが一気に逆転される可能性は十分にありえるとしている。勘所を持った人が良好なモデルをつくれば、順方向や逆方向で新材料を作ることができる。一方で、材料研究を行う専門家が MI ツールを手にすると鬼に金棒になる。そのため日本メーカーにとってMI ツールの利活用は必須と考えている。
・日本はデータベースの構造をインフォマティクス用に揃えていない点が、大きな問題でとしている。最近 NIMS でようやく始めたが、共用できるようなデータ項目やサンプルデータを手分けして集めるといった取り組みは不十分である。その際、データベースは公開するものとしないものに分けることも重要である。これは国益のためにすぐには公開できない。10 年間は公開せずにデータ提供した大学の研究者の手元に置いておき、10年後に公開するといった使い分けをする必要があるとしている。医薬品データベースは、公開しているものと公開されていないものに、きちんと棲み分けをしている。
・NIMS がまとめたデータをどのようなポリシーで公開するか。MatNavi の欠落した 10
年間のデータも含めて、対策を考えないといけないとしている。またどういうデータを意図的に取るかということが大事としている。場合によっては、無駄といわれるものを意図的にデータとしてとることも必要となってくる。困難なところもあるけれど、一定期間を設けてやればできなくはないと考えている。
・有機と無機で分けて考えると、有機化合物であれば、分子構造を見てその機能がどうかという知見があり、記述子化の素養はある程度あるとしている。そうなると、分子サイズが大きくなってもできる素養はある。無機材料は、その分野のことを知って記述子化する視点があったら、新しいものが出てくるが、そのあたりの知見は有機材料に比べて劣るとしている。もちろん記述子化するソフトウェアがあれば、有機・無機に限らず素人でもできるけれど、そういうソフトウェアはないので、やはり記述子化する力がないといけないと考えている。

136

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

9) 名古屋工業大学
物質工学専攻 環境共生材料研究室の研究者 A(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・名古屋工業大学のほか、NIMS-Mi2i（情報統合型物質・材料開発イニシアティブ）の蓄電池材料グループにおいて、材料研究を行う研究者である。その他、京都大学の電池・触媒元素戦略拠点、NIMS のナノ材料科学環境拠点でも、研究を行う。元々実験屋であったが、MIT の Ceder 研究室にて第一原理計算を学んだ後、リチウムイオン電池材料の反応解析を中心に実験と計算の両面から研究活動を展開している。

(b) 研究背景、目的・第一原理計算等に代表される計算科学的アプローチは「物性」の解析はできても、「物性」
から望ましい「組成・構造」の探査は難しい。そのため事前に十分な候補材料選定や計算計画を練って研究を行わなければならず、実験的アプローチとなんら変わらない状況となっている。そこで、計算材料学のアプローチに情報学の概念を付与した MI の考え方を導入し、そのモデル的研究を行っている。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・MI に用いる手法は、①全自動網羅計算、②機械学習、③逆問題解決の 3 つである。
・①全自動網羅計算は、全ての材料の特性を材料シミュレーションで評価してしまう方法である。最も確実であるが、人間が判断するプロセスがいくつかあって、人間が判断を間違うと膨大な時間がかかってしまう。近年では、密度汎関数法（DFT）に基づく高精度第一原理計算でも、最適構造や全電子エネルギー、電子構造を評価するのは数十原子程度の格子であれば、数時間～一日程度で完了する。網羅的な計算は、Ceder 教授の The
Materials Project、Curtarolo 教授の AFLOW、Wolverton 教授の The Open Quantum
Materials Database などがあげられる。一方リチウムイオンの導電性に絞った網羅的な評価例はなく、個々の組成でも計算すると数週間から数ヶ月の計算期間が必要となる。
そこで粒子間の相互作用をパラメータ化した古典力場（FF）計算が広く利用されている。
しかしながら、古典力場による計算は高速であるが、その精度は計算者が設定した粒子
間相互作用によるという点に留意が必要となる。
・②機械学習は、抜き取り検査の考え方である。抜き取ったサンプルの第一原理計算結果
を情報学的に学習し、残りの組成組み合わせを多変量解析によって一気に評価する方法である。これらは、企業等のマーケティングや生産管理などで利用されている統計学の137

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

シミュレーションソフトを使えば容易に実施可能である。同研究室では、PLS 法やニューラルネットワーク法を適用している（図表 6-27、6-28）
図表 6-27 機械学習の考え方

図表 6-28 ニューラルネットワーク回帰分析による計算手順

出典：環境共生材料研究室ホームページ（名古屋工業大学）

http://nakayama.web.nitech.ac.jp/research/rsc10_abinitio/research-j2.htm#lb_matinfo
・この方法の課題は結晶を表現するような統一の記述子がないことである。そのため構造や組成に一定の制限を加えた材料以外の物性推測は、体系的に取り扱うことができない。

138

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

・③逆問題解決は、進化論的アルゴリズムを利用した USPEX（米）を工学的課題に対して応用し、公表している成果としてはリチウムイオン電池正極材料である LiXCoO2 の相安
定状態を評価している（図表 6-29）。
図表 6-29 進化的アルゴリズムを用いた第一原理構造予測

出典：環境共生材料研究室ホームページ（名古屋工業大学）(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・結晶構造を数学的に解明し新材料発見をもたらすことは難しく、数学的手法を用いた研究は停滞している。蓄電池は使える材料が絞られているので、材料屋の常識を使えば何百万個やらなくても数千個に落ちてくるため、それほど数学の技術は必要でないとしている。燃料電池は動作温度が高いので、計算科学を用いることは難しい。情報学にはフリーランチセオリーがあって、元々データベースのないところにポッと出で、新しい発見が出てくるようなものではない、という考えがある。そのため新材料の発見は、デー
タベースの太り方次第と考えている。
・5 年後、10 年後を考えた場合、5 年後は無理にしても 10 年後は何か変わっていそうな感覚はある。10 年後になると、現在はアカデミアでしか使っていないシミュレーションが、
インダストリーの分野でも使われているようなイメージとしている。
・日米を比較した場合、日本人は英語が苦手なので、舶来ソフトを使って機械学習や逆問題解決を行うところにハンディキャップを抱えている。

139

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

10) 京都大学
工学研究科 材料工学専攻 量子材料学分野の研究者 A(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・第一原理計算に基づいた材料インフォマティクスを行う研究者であり、国内のマテリア
ルズ・インフォマティクス（MI）の第一人者である（図表 6-30）。現在は新学術領域の科研費のプロジェクト「ナノ構造情報のフロンティア開拓－材料科学の新展開（2014 年
度－2019 年度）」において、情報科学の研究者と共同で研究を行う。無機化学分野のリチ
ウムイオン電池や熱電材料に実績が多く、有機化学分野は対象外となる。
図表 6-30 第一原理計算に基づいたマテリアルズ・インフォマティクスの模式図

出典：研究室のホームページ
http://cms.mtl.kyoto-u.ac.jp/research.html

140

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）(b) 研究背景、目的・MI は、世の中に既に発表されているデータを取り扱うため、大学の研究者にとって魅力的なテーマではないが、日本は MI の人が育っていないため、仕方なく取り組んでいる様子である。一方で、まず成果をあげなければならない産業界の人にとって、魅力的なはずなので期待している。2011 年に米国でマテリアルズ・ゲノムイニシアティブ（MGI）が出て、米国の MRS の学会で MI のセッションが複数行われているが、セッション会場の中に日本人が誰もいない。文部科学省や JST に出入りする機会があり、危機感を訴えてきたが、日本は非常に出足が遅かった。米国の最先端では、図書館に所蔵されているような文献を人工知能により探索することで、材料の開発スピードを飛躍的に上げようとしている。
・そのような中、2015 年の夏くらいから風向きが変わったとしている。IBM が人工知能研究所を設立したあたりである。第 5 期科学技術基本計画で随分人工知能の技術が挿入され、本格実施の機運が高まってきた。NIMS の Mi2i と、東大常行教授のさきがけが、日本の MI の中心である。さきがけは当初別の予算を使って無理やり MI に関するプロジェ
クトを立ち上げたが、今では大半が MI に関する内容となっている。産業界は、風向きが変わる以前から問題意識を持っている人が存在し、随時相談事を受けていた。

(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト
・そのうちの 1 つ、シャープで実施したのは、リチウムイオン電池正極材の開発である（図表 6-31）。長寿命に繋がる体積膨張率低下を実現するため、Li、Fe、P を他の元素を置換した物質の体積膨張率の変化を計算し、候補となる組成を決めた。
図表 6-31 LiFePO4 原子の一部を他の元素で置換した場合の体積変化の一例

出典：京都大学プレスリリース（2014）
http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research/research_results/2014/140730_1.html
1416.日本国内ヒアリング調査（研究者）

・また超低熱伝導物質の探索に際して、無機結晶構造データベース ICSD 収録の約 55,000
物質全体の熱電導度をバーチャル・スクリーニングしたところ、従来知られている低熱
伝導度物質より 1 桁以上低い物質を多数発見した（図表 6-32）。
図表 6-32 格子熱伝導度が実験と比肩できる精度であることを示す図

出典：「マテリアルズ・インフォマティクス手法により超低熱伝導物質を高効率に多数発見」（2015）
http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research/research_results/2015/documents/151113_1/01.pdf(2)人材育成
・日本の MI の分野で何が問題かというと、人が育っていない。同研究者は、MI が本業ではないが、やらざるを得ず取り組んでいるのが実情である。2015 年の夏以降、逆にイン
フォマティクスと言われすぎていて心配としている。実際は、今から地道に人を育てていって、2 年後、3 年後に成果が出るようなものである。人が育っていない状態では、結局役に立たないという結論となり、バブル状態で終わってしまうことが一番心配される。
・産業界が MI を使用していく上で重要なのは、どんなデータを持っているか、何をモチベーションにしているか（例：体積膨張率の低いリチウムイオン電池の正極材を見つける）
が重要としている。データとモチベーションさえあれば、あとはエクセルレベルの仕事であり、MI に対して身構える必要がない。エクセル教室に 5 回程度通うとかなりの機能を使いこなすことができるのと同様、MI も 5 回程度の講習を受ければ使えるレベルのものである。熱温度をどうするか、攪拌をどうするかといったことを例題に、講習会を行う程度の話としている（図表 6-33）。

142

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

図表 6-33 産業界での材料インフォマティクスにおいて必要なこと

出典：同研究者のパワーポイント資料(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・日本は材料が強いといっても、ゲームチェンジはありえる。それを訴えても、ほとんどの人は聞く耳を持たないが、ゲームチェンジは 100%起こりえると断言している。
・それは、計算科学と情報科学を同列で捉えているのが問題である。計算は短い時間で結果が出て役に立つのは役に立つが、飛躍的な技術革新が起こるのは情報科学を取り入れた場合としている。計算科学の場合、既知の無機化合物 50,000 件の第一原理計算を行ったら、500 万円の PC クラスターを使えば、1 ヶ月程度で計算可能である。計算って役に立つんだねというのは、米国では MGI が始まる 2011 年より前の話である。重要なのは、計算で出てきたたくさんのデータをどう使うかという話である。計算で出てきたたくさんのデータに対して、機械学習や人工知能技術を使用することで、飛躍的な技術革新が起こるとしている。トヨタからみた Tesla のような成果は、計算ではなく情報科学を用いるところから出てくると考えている。
・更に言えば、データベースに対する大半の人々の認識が間違っていると指摘している。
データベースといっても、みながイメージするのは 20 世紀的なデータベースであって、データベースは役に立たない、というネガティブな印象が主流である。1960 年代、1970
年代は色々なデータをとっていたが、データは非常に限られており、間違っているデー
タもある。2010 年以前は、1 つの実験を行って 1 つの論文を書いていた。しかしながら、2010 年以降は計算結果をデータベース化することが可能になった。データベースの扱いの話になって、発想が Google のようになってきた。おいしいラーメン屋を探すのに、雑143

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

誌ではなくインターネットで調べるようになってきた。技術的には 10～15 年前より使えるデータベースの構築が始まり、使えるようになってきたのはここ最近である。どんどん毎年使いやすくなっている。昔のデータベースは役に立たないと言っていた時代とは変わっている。スマホも使えない人が、データベースは役に立たないというのはおかしい。若い人にある程度任せるべきであるとしている。
・かといって、Citrine のような米国のベンチャーに法外な値段でデータベース構築を依頼し、自社の貴重なデータを出すのは間違いとしている。虎の子のデータを、外部のコン
サルタント会社にやすやすと出してはいけない。心臓を外部の人にゆだねるのは非常に危険である。データとモチベーションさえあれば、あとはエクセルレベルの仕事であり、MI に対して身構える必要がない。データベース構築に 1 億円払わないといけない話ではない。データを外部に出さない限りは、自分たちの守備範囲で負けることはない。イン
フォマティクスの仕事は、内挿はできるけど外挿は難しい。自分たちの守備範囲の中に重要なものが隠れている。アルファ碁と人間の対戦成績がアルファ碁の 4 勝 1 敗だったが、内挿と外挿の比率はその程度のものである。人間がアルファ碁の対処できない手を打って 1 回勝ったが、外挿はその程度のものである。今まで携わった守備範囲外のとこ
ろから取り入れるべきものは少ないとしている。
・5 年後、10 年後、情報科学を活用した材料開発は当たり前のように実施される。エクセ
ルがあるのにそろばんでいいんだという人は置いていかれる。エクセルレベルの MI 技術を活用し、自分たちで研究を積み重ねて、実例を積み重ねていれば問題はない。しかしながら、今の風向きをバブルで終わらせたならば、材料メーカーが全てシャープのようになっても不思議ではない。企業は、経済的なところで会社を売ったり買ったりしているが、研究開発は研究者に依存されている。研究者自身が、MI の技術を取り入れて研究を進めていかなければならないとしている。
・有機化学は、無機化学と違ってこれほどマルチスケールに実施するのは難しく、計算には乗りにくいと考えている。計算に乗る部分はみんな実施しており、現在は 50 歩 100 歩で行っているイメージとしている。

144

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）

11）東北大学
原子分子材料科学高等研究機構（AIMR）の研究者 A（Mi2i 主催数学協同プログラムワークショップの講演聴講）(a) 研究テーマ、スケジュール、予算・同研究者のバックボーンは数学である。数学を 1 つのツールとして活用することで、予見に基づいて材料を開発できるような新学理を創出するための基礎的研究を進めている。
その研究の一環として、2007 年東北大学原子分子材料科学高等研究機構（AIMR）の設立に携わった。合計 130～140 名の研究者が、数学×材料の領域において、材料の機能や構造を数学でデザインすること目的に研究している。人工知能任せではない、数学による記述子を用いてデザインすることを目指している。同研究者の研究としては、2008 年～2014 年に科研費を用いて、数学ツールの 1 つである離散幾何学を用い、新物質創成と物性発現の解明を行った。

(b) 研究背景、目的・2008 年～2014 年の研究では、幾つかの成果が出ているが、その中の 1 つガラスの局所構造を直接観察することに成功し、その構造が正 20 面体と面心立法構造の中間の構造となっていることがわかった（図表 6-34）。周期性を持つ材料の構造記述と物性予測は、群論やフーリエ解析など材料科学・固体物理において数学が有効に活用されている。しかしながら、周期性を持たない物質の中距離・長距離構造の記述および物性予測は、現状では全く手がかりがないのが実情であった。そこで本研究では、局所構造から大所構造を解析する最初の試みとして、計算トポロジーを提案した。そうすることで、非平衡材料である金属ガラスの 20 面体局所構造を直接観察する事に初めて成功し、その形が非常に歪んだ 20 面体になっている事を明らかにした。
図表 6-34 正 20 面体、ガラス中の 20 面体、および面心立方構造「ガラスは歪んだ 20 面体で埋めつくされている」（AIMR ホームページ、2013）145

6.日本国内ヒアリング調査（研究者）(c) 研究のユニークさ、新規性(1)データベース、解析手法、ソフト・ガラスの構造が局所的に 20 面体構造をとることは 60 年ほど前から予言されていた。しかしながら、三次元空間を正 20 面体で最蜜充填することは不可能であり、ガラス構造の局所的な観察が技術的に難しかったため理論のみの議論となっていた。同研究者らのグループは、数オングストロームの細さの電子線を試料に照射し、その回析図形から試料の局所構造を推定するオングストロームビーム電子線解析法を用いて金属ガラスの局所構造の回析を行った。その実験データをホモロジー解析（数学を使用した）したところ、局所的構造の歪みの傾向がガラス構造の広い範囲で似通っていることが分かった。
(2)人材育成
・AIMR は、異分野融合の推進が 1 つのミッションになっている。異分野融合のためインターフェース・ユニットという組織を作り、同ユニットは理論物理や理論化学の若手の研究者で占められている。若手研究者を 1 つの研究室に張りつけるのではなく、独立した研究者として自発的に動けるようにしたところ、ガラス 20 面体構造のような大きな成果が出た（ガラスの研究は若手研究者が主導）。異分野融合にてコーディネーターが必要だということは必ず言われるが、特に若い研究者に自由に自発的なアイデアで動く機会を与えることで新しい分野の開発に有効である。

(d) 新手法により開発を目指す機能性材料、触媒と今後の展開
・最終的には、アモルファス系についての体系的な構造解析手法の確立を目指している。
AIMR では、原子、分子を観測し制御し、それがどのような現象に繋がるかを解明することを行っているが、そこに数学と理論物理の研究者が加わり、階層間の関係を見つけようと取り組んでいる。すごく盛り上がっているという印象がある。数学と材料科学連携が始まり、更にそこにシミュレーションが入ると、議論がスムーズになる。数学は、複雑な形や現象から、それを表す簡単な指標、もしくは数値化することが得意である。
ここ 20 年、30 年で特異点がある形や現象、ミクロな視点で見る離散的な図形などを扱う
数学が急激に発達した。また階層を繋ぐ概念や技術が、現在急速に発展しているところである。材料のような複雑な対象に数学がどれくらい新しい視点を提供できるか分からないが、最近開発された数学の道具がどのように役立つか、更にデータベースなどにも反映できるか、といったところが今後の注目点である。

(e) 米国における先進的な研究開発を行う機関
・特になし。

146

7.参考資料

７．参考資料
1）技術用語（人工知能、機械学習）
・人工知能とは、人工的にコンピュータ上で人間と同様の知能を実現させる技術の総称であり、機械学習、深層学習、強化学習に分かれる。材料・物質分野では、主に機械学習が用いられる。
人工知能と機械学習の関係
大分類

小分類

概要

人工知能／

機械学習／

さまざまなデータ（見えているもの）から予測モデルを作成し、見えてArtificial

Machineいないものを予測する学習のこと。データに「正解」を与える教師あり

intelligence

Learning

機械学習と、与えない教師なし機械学習がある。

深層学習／

多層のニューラルネットワーク（脳の神経回路の仕組みを模したモデル）

Deepを用いた学習のこと。画像や音声のデータを解析する際の精度が高いの

Learningが特徴である。

強化学習／

試行錯誤を繰り返しながら環境に順応していく学習のこと。テレビゲー

Reinforcement

ムを見続けることでルールやテクニックを学習していくコンピュータがLearning

強化学習の代表例である。

出典：「人工知能における「機械学習」の位置づけ」（ITpro）を元に富士経済作成

・機械学習とは、さまざまなデータから予測モデルを作成し、明らかとなっていないものを予測する学習のことである。モデルから予測を行うプロセスで逆問題を解く（逆解析、逆設計）こととなる。この予測モデル作成において、スパースモデリング、回帰分析、
PLS 法、サポートベクトル分析、決定木などの方法論が用いられる。
機械学習と逆問題（逆解析、逆設計）の関係

出典：「マテリアルズ・インフォマティクスとは何か」（岡田真人）
147

7.参考資料

2）2016 MRS Spring Meeting 発表プログラム
・本調査において訪問した「2016 MRS Spring Meeting：MD1 Materials,Interfaces
andDevices by Design（3 月 29 日～4 月 1 日）」の発表内容は以下の通りである。
2016/3/29
タイトル
Causal Models in Big-Data Analytics for Novel Materials
Discovery
Data Driven Approaches to Combinatorial Materials
Science
Manifold Learning for Materials Discovery: The Next
Phase for Exploring the Materials Genome
Machine 3:30 PM Leveraging Expert Knowledge, Human Insights andLearning
Reasoning for Rapid Materials Discovery
4:00 PM Mixing Machine Learning with Experiment: Learning
with
Experimen
Assembly Mechanisms from Particle Tracking Data
tal Data
andSynthesis 4:15 PM Influence of Initial Amorphous Structure on the in situ
M Control
Crystallization of Metastable Thin Films
D
1
.
2
M
D
1
.
1

セッション
時間
Materials 1:30 PM
by Design—Theory, 2:00 PM
Experiment and Data 2:30 PM

4:30 PM Seed Layer Mediated Crystallization of Amorphous TiAl
Thin Films to Obtain Tailored Microstructures
4:45 PM Microsecond-Resolved in situ Insights by SAXS andWAXS into the Very Early Stages of CdS Quantum Dot
Formation
Poster
8:00 PM A Self-Healing, Stretchable Dielectric for Thin-Film
Session I:
Field-Effect Transistors
Materials, 8:00 PM Three-Dimensional ZnO Porous Films for Self-Cleaning
Interfaces
Ultraviolet Photodetectors
8:00 PM Design of Sandwich-Structured ZnO/ZnS/Au
and
Devices
Photoanode for Enhanced Efficiency of
by Design
Photoelectrochemical Water Splitting
8:00 PM Learning the “Write Mechanism” For Digital ColloidsI

8:00 PM Microwave Assisted Low Temperature Annealing of AgTi
Alloy
8:00 PM Nonequilibrium and Nonadiabatic Molecular Dynamics inMaterials Design
8:00 PM Improving Scintillator Performance of Multicomponent
Garnet by Band-Gap and Band-Edge Engineering
M
D
1
.
3

8:00 PM Influence VSR on Deformation of Thin-Walled
Component in 7075 Al
8:00 PM Tuning the Mechanical Properties of Fused Carbon
Nanotube Yarns by Controlling Their Structure before
Fusion8:00 PM Tetrathiafulvalene-Based Polymers for the Modificationof MoS2 Nanomaterials

発表者
Luca Ghiringhelli,Matthias Scheffler

所属
Fritz Haber Institute of the
Max Planck Society
Univ of Maryland

国
Germany

The State University of New
York
Cornell University

USA

University of Illinois at
Urbana-Champaign
Ulsan National Institute of
Science and Technology
SLAC - SSRLUSA

National Renewable Energy
Laboratory
Harvard University

USA

USA

Rohit Sarkar,Jagannathan Rajagopalan

Lawrence Berkeley National
Laboratory
Arizona State Univ

Andreas Magerl,Andreas Schiener

Univ of Erlangen-Nürnberg

Germany

Yingli Rao,Alex Chortos,Yu-Cheng
Chiu,Raphael Pfattner,Zhenan Bao
Yuanzhi Cao,Qiuping Luo,Longyan Yuan

Stanford University

USA

HUST

China

Yichong Liu,Yousong Gu,Xiaoqin Yan,Zhuo
Kang,Shengnan Lu,Yihui Sun,Yue Zhang

University of Science andTechnology

China

Andrew Wilson Long,Andrew L Ferguson

University of Illinois at
Urbana-Champaign
Argonne National Laboratory
Boise State University
Arizona State Univ

USA

Peking Univ

China

Los Alamos National
Laboratory
Academy of Sciences of the
Czech Republic
Thermo-Calc Software Inc
Central South University ofForestry and Technology
Northeastern University

USA

Nanocomp Technologies, Inc
University of Massachusetts
AmherstUSA
USA

Pusan National University

Korea

Saudi

Enkhtsetseg Dashjav
Jamin Michael Johnston

King Abdullah University of
Science and Technology
Forschungszentrum JülichUABHy ChenFudan University

China

Ichiro Takeuchi
Krishna Rajan
Ronan Le Bras
Andrew ilson Long,Jie Zhang,Andrew L.
Ferguson
Steve Granick
Laura Theresa Schelhas,Kevin Stone,Badri
Shyam,Apurva Mehta,Michael F. Toney
Lauren Garten,David S. Ginley
Casandra Rose Cox,Zamyla Chan,Daniel
NoceraHong Ding,Kristin Aslaug Persson

Carolyn L Phillips
Eric Jankowski
Melby Ann Baby Thelakkaden,Zhao
Zhao,Sayantan Das,Terry Alford
Guohua Tao
Satyesh Kumar Yadav,Blas P.
Uberuaga,Christopher Stanek
Martin Nikl
Chao Jiang
Liao Kai

Sanwei Liu,Ji Hao,Moneesh Upmanyu,David
Kaeli,YungJoon Jung,Carol Livermore
Mark Schauer
Ryan Selhorst,Egle Puodziukynaite,Jeffery
Dewey,Peijian Wang,Ashwin
Ramasubramaniam,Michael Barnes,Todd
Emrick
8:00 PM Adhesion Mechanism of the Diglycidyl Ether of Bisphenol Ji Hye Lee,Seung Geol Lee
A (DGEBA) Adhesive on the Fe(100) Surface: Density
Functional Theory Approach
8:00 PM Complex Cubic 3D Framework in K4[Ag18Te11]
Bambar Davaasuren,Alexander Rothenberger

8:00 PM Nanodiamond Growth and Adhesion on Temperature
Varied Tungsten Borides Formed by Plasma Enhanced
Chemical Vapor Deposition
8:00 PM Artifical Modulation of Schottky Barrier and Surface
Charge Effect in the High Energy-Efficient ZnO Based
Ultraviolet Photodetectors

148

USA

USA

Korea
USA

USA

USA

USA
USA
USA

Czech
Republic
USA
China
USA

GermanyUSA7.参考資料

2016/3/30
セッション
時間
Foundatio 8:30 AM
nal Theory
M for
9:00 AMD Materials 9:30 AM
1 by Design
.
4

タイトル
Computational Exploration of the Space of 2-Dimensional
Materials
Entropy Descriptors and Entropy Stabilized Oxides
First Principles Investigation of Dislocations in BCC LithiumMagnesium Alloys

9:45 AM
Applied
10:30 AM
Materials
M by Design 11:00 AMD
1
11:15 AM.
5
11:45 AM

Accelerated Calculations through the Use of Efficient k-Point Grids

M
D
1
.
6

Data and 1:30 PM
MachineLearning 2:00 PM
for theMaterials 2:30 PM
Interfaces 3:30 PM—A
Challenge 4:00 PM
M in
D Materials
1 by Design.
7
4:30 PM
4:45 PM
Poster
8:00 PM
Session II:
Materials, 8:00 PM
Interfaces
8:00 PMand
Devicesby DesignII
8:00 PM

8:00 PM

8:00 PM
8:00 PM

8:00 PMM
D
1.
8

8:00 PM
8:00 PM
8:00 PM
8:00 PM

8:00 PM

8:00 PM

8:00 PM

8:00 PM
8:00 PM
8:00 PM

発表者
Nicolas Mounet,Marco Gibertini,Philippe
Schwaller,Giovanni Pizzi,Nicola Marzari
Stefano Curtarol
Ian WinterMark Asta,Daryl Chrzan
Tomohito Tsuru

所属

国

EPFL

Switzerland

Duke University
University of California
Lawrence Berkeley National
Laboratory
Nuclear Science andEngineering Center
Johns Hopkins University
The Dow Chemical Company

USA
USA
USA
Japan

Pandu Wisesa,Tim Mueller
USA
Applied Process Technology Development with Data Analytics, Billy Bardin
USA
Modeling, and Rapid Experimentation
Application of NanoMine Data Source to Analysis of Interphase He Zhao,Xiaolin Li,Wei Chen,L Catherine Brinson Northwestern University
USA
Linda S. Schadler
Rensselaer Polytechnic Institute USA
Mechanism in Polymer Nanocomposites
Rational Materials Design of New Classes of Dyes for DyeJacqueline Cole
Argonne National Laboratory USA
Sensitized Solar Cells: A Molecular Engineering Approach
Vertical Microtube Light Emitting Diode Arrays with Metal Core Youngbin Tchoe,Jumbeom Park,Hyeonjun
Seoul National University
Korea
Baek,Janghyun Jo,Miyoung Kim,Gyu-Chu Yi
Chul-Ho Lee
Korea Univeristy
Korea
Materials Science Data Management Initiatives at NIST
Robert J. HanischLaboratory National Institute USA
of Standards and Technology
The Materials Project: Using Informatics to Enable Materials by Daniel Gunter
Lawrence Berkeley National USA
DesignLaboratory
Belgium
Quantum Properties from Machine Learning in Chemical Space
Anatole von Lilienfeld
Free University of Brussels
Structure and Electronic Properties of Heterogeneous
Giulia Galli
University of Chicago
USA
Interfaces from First Principles
High Throughput Materials Integration: Identifying Optimal
John Mathew Gregoire,Joel Haber,Dan
California Inst of Technology USA
Interfaces for Solar Fuels Applications
Guevarra,Aniketa Shinde,Lan Zhou,Santosh
SuramFrancesca Maria Toma,Ian D. Sharp,Guo
Lawrence Berkeley National USA
Li,Jeffrey B Neaton
Laboratory
Interface Structure Prediction using the Ab Initio Random
Georg Schusteritsch,Chris J Pickard
University of Cambridge
UK
Structure Searching Method
Water Intercalation for Seamless, Electrically Insulating andZhiping Xu
Tsinghua University
China
Thermally Transparent Interfaces in Nanoelectronics
Investigation of AlGaN/GaN HEMTs with Different Cap Layers Yue-ming Hsin
University of California
USA
in Dynamic On-Resistance Characteristics
Highly Porous Activated Carbon, Synthesis, Characterization
Babak Ashourirad,Pezhman Arab,Hani M El- Virginia CommonwealthUSAand Their Application to Methane Storage
KaderiUniversity
Sol-Gel Synthesis and Characterization of Annealed Pyrolitic Katherine Elizabeth CopenhaverGeorgia Institute ofUSA
Graphite/Sodium Borosilicate Glass Composites
Technology
Jason Hayes Nadler,Michael Beckert
Georgia Tech Research
USA
Institute
Dual-Beam Pulsed Laser Deposition of Periodically-Assembled Tsung-Han Chen,Yi-Syuan Chen,Bo-Yao
National Chiao Tung
Taiwa
BixSb2-xTe3/Ga2Te3 and BixSb2-xTe3/Carbon
Yu,Jen-Pu Liu,Ping-Yu Lin,Wei-Yen
UniversitynNanocomposite Films
Chou,Chun-Hua Chen
Quantitative STEM-EDX of Surface Segregation and Miscibility Jeffrey John Ditto,Devin R. Merrill,Gavin
University of Oregon
USAin a (PbxSn1-xSe)1+δ TiSe2 Nanolaminate System
Mitchson,David Johnson
Pacific
Northwest
National
Laboratories
Nigel D Browning
USA
Douglas L Medlin
Sandia National Laboratories USA
The Effect of Adhesion Strength between Steel and Polymer on the
Sungjin Han,Minchang Sung,Jinhyeok
Seoul National Univ
Korea
Mechanical and Acoustic Properties of Their Composites
Jang,Woong-Ryeol Yu
Selective Tuning of Catalyst Support Properties for Catalyst
Jennifer Carpena,Sammy Saber,Rahul
Air Force Research
USA
Formation and Development
Rao,Ahmad Islam,Benji Maruyama
Laboratory
Eric A. StachBrookhaven National Laboratory USA
Janne Kalikka,Xilin Zhou,Yuhan Quek,Giacommo
Design of Functional Chalcogenide Materials for Electronics,
SUTD
Singa
Nannicini,Robert E. Simpson
Photonics, and Data Storage
pore
Spin Filtering in Double Quantum Dots Aharonov-Bohm Ring Kenji Kondo
Hokkaido UniversityJapan
under General Rashba Spin Orbit Interaction
Study on the Composite Strengthening Performance of TiCN Ying Chen,Jia-Min Wu,Shengfu Yu
Huazhong University of
China
Coated Nitrogen Alloyed Hot Forging Die Steel
Science and Technology
Biodegradable Triboelectric Nanogenerator for Implantable
Qiang Zheng,Zhou Li,Xinxin Wang
Chinese Academy of Science China
Medical Devices
Large Area Film Type Acoustic Metamaterials Utilized by
Moonkyu Kwak,Sungho Lee
Kyungpook National
Korea
Micro-Structured Resonators
University
Keesung Kim,Hosup Jung
Seoul National University
Korea
Hoon E. Jeong
Ulsan National Institute of
Korea
Science and Technology
Pt Nanostructures Loaded SnO2 Thin Film Based NH3 Gas
Md Shahabuddin
Magadh University
USA
Ahmad Umar
Najran University
Saudi
SensorSiddhartha Singh,Monika Mishra,Prakash
University of Delhi
India
Chandra Sati,Vinay Gupta,Monika Tomar
Thermally-Induced Layer Compression in the Topochemically- Lea Gustin,Mark Granier,John B. Wiley
University of New Orleans
USA
Kyoto University
Japan
Prepared FeLa2Ti3O10 and Reductive Intercalation Products Yoshiteru Hosaka,Tomoko Aharen,CedricTassel,Yuichi Shimakawa,Hiroshi Kageyama
Effect of Increased Strain Rate on the Deformation
Chaitanya Kale,Scott Andrew
Arizona State University
USA
Mechanism of AZ31 Magnesium Alloy under a Triaxial Stress
Turnage,Mansa Rajagopalan,Kiran Solanki
Suveen N. Mathaudhu
University of California Riverside USA
State
Jawaharlal Nehru Center for
Frozen Polarization in Ferroelectric Polymers for HighAshar Abu Zubaida,K S Narayan
India
Advanced Scientific Research
Performance in Organic Transistors
Oxidation and Reduction Reactions in a Confined Space at the Jianqiang Zhong,Anibal Boscoboinik
Brookhaven NationalUSAsilica/Ru(0001) Interfaces
Laboratory
Output Enhancement of Triboelectric Energy Harvester byDaewon Kim
Korea Advanced Institute of Korea
Micro-Porous Triboelectric Layer
Science and Technology

149

7.参考資料

2016/3/31
セッション
時間
Methods 8:30 AM
andApplicatio 9:00 AM
ns ofComputati 9:15 AM
onal
Materials
by Design 9:30 AM

タイトル
Computational Design of 2D Materials and van der Waals
Heterostructures
Effects of Magnetic Order on Transport Property
M
Predictions for Materials Design
D
Scanning the Chemical Compound Space for Novel High1
and Low-k Dielectrics Using High-Throughput Density.
Functional Perturbation Theory Calculations
9
Accelerated Materials Design Based on Computational
Approaches: From bulk to interfaces
9:45 AM Defects in Alpha and Gamma Crystalline Nylon6: A
Computational Density Functional Tight Binding Study
Materials 10:30 AM Design of Optoelectronic Materials Based on ab initio
by DesignComputations
11:00 AM Molybdenum Disulfide Nanostructures with Controllable
forReducedPhase Stabilities: Predicted by First Principle Calculations
Dimension
with Continuum Modelling
11:15
AM
Quasi-Two-Dimensional Electronic Structure in Ca2N: An
ality
and
M
NanostrucAngle-Resolved Photoemission StudyD
1 tured. Materials
1
0

11:30 AM Creating Nanostructures from Atomically Precise Cobalt
Selenide Building Blocks
11:45 AM Microarchitecture Matters: 3D Printed Cellular Solid
Outdoes Stochastic Foam in Long Term Performance

Experimen 1:30 PM
tal
Materials 2:00 PM
Optimizati
M on forD Materials
1 by Design.
1
2:15 PM1

2:30 PMMaterials 3:15 PM
3:45 PM
DesignUsing
Theory4:00 PMandM Computati
D on
1
.
1
2
4:15 PM

4:30 PM
Poster
8:00 PM
Session8:00 PMIII:
Materials,
Interfaces
8:00 PMand
Devicesby Design 8:00 PM
III
M
D
1
.
1
3

8:00 PM
8:00 PM
8:00 PM
8:00 PM
8:00 PM

8:00 PM

Application of High-Throughput Experimental Methods toMaterials Development for Energy Application
Utilizing Pulsed Laser Deposition Lateral Inhomogeneity asa Tool in Combinatorial Material Science

発表者
Kristian S. Thygesen

国
Denmark

Prashun Gorai,Eric Toberer,Vladan
Stevanovic
Ioannis Petousis,Fritz Prinz
Kristin Aslaug Persson
Tanja Graf,Thomas Schladt
Yifei Mo,Yizhou Zhu

所属
Technical University ofDenmark
National Renewable Energy
Laboratory
Stanford University
UC Berkeley
Volkswagen Group ResearchCollege Park

Sergei Manzhos,Saeid Arabnejad

National Univ of Singapore

Stephan Lany

NRELSingaporeUSA

Bin Ouyang,Jun Song

McGill University

CanadaJi Seop Oh,Hyeong-Do Kim,Tae Won Noh Institute for Basic Science
Chang-Jong Kang,Byung Il Min
Pohang University of Scienceand Technology
YeJi Kim,Sung Wng Kim
Sungkyunkwan University
Moonsup Han,Young Jun Chang
University of Seoul
Alexandra Velian,Anouck
Columbia University
Champsaur,Michael Steigerwald,Colin
Nuckolls
Amitesh Maiti,Ward Small,Jim Lewicki,Todd Lawrence Livermore National
Weisgraber,Eric B. Duoss,SarahLab
Chinn,Chris Spadaccini,Robert
Maxwell,Thomas Wilson
Alfred Ludwig
Ruhr Univ-Bochum

USA
USA
USA
Germany
USA

Korea
Korea
Korea
Korea
USA

USA

GermanyDavid A. Keller,Adam Ginsburg,Hannah Noa Bar-Ilan Univ
IsraelBarad,Yaniv Bouhadana,Eli RoshHodesh,Hagit Aviv,Yaakov R. Tischler,Assaf
Y. Anderson,Arie Zaban
Klimentiy Shimanovich
Tel Aviv University
IsraelIchiro Takeuchi
University of Maryland
USA
Engineering the ScxAl1-xN Thin Film Structures for
Vladimir Vasilyev,John Cetnar,Bruce
Wrigh-Patterson Air ForceUSA
Pyroelectric Sensing Applications
Claflin,Gordon Grzybowski,Chad
Base
Holbrook,Kevin Leedy,Nicholaos
Limberopoulos,David Look,Jarrett Vella
Phase Behavior of Self-Assembled Ternary Polymer
Chester Simocko,Amalie
Sandia National Laboratory
USA
Brushes
Frischknecht,Dale L. Huber
First Principles Design of Alkali Superionic Conductors
Shyue Ping Ong
Univ of California-San Diego
USA
High-Throughput Density Functional Theory Screening of Ryan Jacobs,Tam Mayeshiba,John
University of WisconsinUSA
Perovskite Compounds for High Oxygen Surface-Exchange Booske,Dane Morgan
Madisonfor Solid Oxide Fuel Cell Cathodes
Design Principles and Non-Equilibrium Synthesis of
Aaron Holder,Sebastian Siol,Paul F.
National Renewable Energy
USA
Functional Heterostructural Alloys
Ndione,Andriy Zakutayev,Stephan LanyLaboratory
Haowei Peng
Temple University
USA
Bethany Matthews,Janet Tate,John
Oregon State University
USA
Mangum,Brian Gorman
Laura Schelhas,Michael F. Toney
Colorado School of MinesUSA
Roy G. Gordon
Harvard University
USA
Design Rules for High Dielectric Breakdown Strength
Ghanshyam Pilania
Los Alamos National
USA
Materials
Laboratory
Chiho Kim,Ramamurthy Ramprasad
University of Connecticut
USA
Co-Substitution as a Method to Direct Synthesis towards Martijn Zwijnenburg
University College London
UK
Otherwise Hypothetical Polymorphs of Inorganic Solids
Interface Engineering by Sorbitol for Inorganic-Organic
Cisem Kirbiyik,Mahmut Kus,Koray Kara
Selcuk University
TurkeyDuygu Akin Kara
Mugla Sitki Kocman University USA
Hybrid Perovskite Solar Cells
A Scale-Parity Framework for Potential Parameterization: Abduljabar Alsayoud,Pierre
Univ of Arizona
USA
The Environment Dependent Dynamic Charge Potential
Deymier,Krishna MuralidharanKeith Runge
University of Florida
USA
Incorporation of Viscoelastic Materials with Barium Titanate Saman Salemizadeh Parizi,GavinCentral Michigan University
USA
Nanocubes for Dielectric Elastomer Actuators
Conley,Gabriel Caruntu
Synthesis of Thermochromic W-VO2 (M) Nanoparticles
Jung Whan Yoo,HeeJung Kim
Korea Institute of Ceramic
Korea
under Mild Calcination Condition for Smart Window
Engineering & Technology
Application
Spontaneous Levitation of As-Forming Ice Droplets on
Thomas Schutzius,Stefan Jung,Tanmoy
ETH-Zurich
Switzerla
Superhydrophobic Surfaces
Maitra,Gustav Graeber,Dimos Poulikakosnd.
Synthesis of Size-Controllable Copper Nanoparticles withYu Zhang,Pengli Zhu,Rong Sun,Feng
Chinese Academy of
China
Strong Antioxidation for Flexible Printed Electronics
Zhou,Ching-Ping Wong
Sciences
Slip vs Twin in Hexagonal Close Packed Crystals
Mehul A Bhatia,Kiran Solanki
Arizona State University
USA
Thermal Interface Characterization Based on Heat Flux
Fatih Canbazoglu,Krishna
UCSD
USA
Mapping
Vemuri,Prabhakar Rao Bandaru
De Novo Design of Mechanically Active MOFs
Charles A. Manion,Laura de Sousa
Oregon State University
USA
Oliveira,Ryan Arlitt,Irem Tumer,Matthew I
Campbell,P. Alex Greaney
Realization of Atomistic Transitions with Colloidal
Serim Ilday,Onur Tokel,Ghaith
Bilkent University
TurkeyNanoparticles by Using Ultrafast Laser
Makey,Oezguen Yavuz,Gursoy Bozkurt
Akguc,Ihor Pavlov,Koray Yavuz,Fatih
Oemer Ilday,Oguz Gulseren1507.参考資料

セッション
時間
Poster
8:00 PM
SessionIII:
Materials, 8:00 PM
Interfaces
and8:00 PM
Devicesby DesignIIIM
8:00 PMD
1.
8:00 PM1
3
8:00 PM
8:00 PMタイトル
Synthesis and Characterization of New Metastable(Sn,Ti)3N4 Alloys

発表者
Andre Bikowski,Aaron Holder,Stephan
Lany,Andriy Zakutayev
Brian Gorman
Si Microcrack Evolution under Combined Environments: An Wei-Jie Huang,Stefan Bringuier,Kelly
Experimental and Computational Study
Simmons-Potter,Krishna
Muralidharan,Barrett George Potter
Mechanical Behavior of a Thermally Stable, Nanocrystalline Scott Andrew Turnage,Mansa
Cu-Ta Alloy under Compressive Load at High Temperatures Rajagopalan,Kiran Solank
Kristopher A. Darling,Mark A Tschopp
and High Strain Rates
Nanoheteropitaxy of CDTE/SI(211) Doped with ZN byJose Valdez,Stella Quinones
Closed Space Sublimation
Antony James,Ganapathi Subramania
Conductance Dependence on Solid-State Nanopore
Uppiliappan Rengarajan,Elham Rafie
Structure
Borujeny,Carlo Montemagno,Manisha
Gupta
Role of Dispersion and Functionalization on MechanicalMedisetti Sai Praveen Kumar,Nicholas
Properties in Carbon Nanotube-Polymer Composites
Roberts
NEXAFS Spectroscopy to Predict Interface Dynamics inAllen Douglas WinterKlaudia Czanikova,Maria Omastova
Strained Polymer Nanocomposites Following Excessive
Eduardo Larios,Eva M. Campo
Nanoparticle Sonication
Vladimir Vishnyakov
Cherno Jaye,Daniel Fischer

所属
National Renewable Energy
Laboratory
Colorado School of Mines
Univ of Arizona

国USA

Arizona State University

USA

Army Research Laboratory
The University of Texas at El
Paso
CINT, Albuquerque
Ingenuity Labs, Edmonton

USA
USA

Utah State Univ

USA

USA
USA

USA
CanadaBangor University
UK
Slovak Academy of Sciences Slovakia
University of Texas at San
USA
Antonio
University of Huddersfield
UK
National Institute of Standards USA
and Technology

2016/4/1

M
D
1
.
1
4

セッション
時間
Materials 8:30 AM
Design forApplicatio 9:00 AM
ns

タイトル
New Approaches to Thermoelectric Materials Discovery
and Design
Silicon Doped Gallium Oxide Wide Band Gap
Semiconductors

9:15 AM

Processing Effects on Graphene by Experimental andTheoretical Near-Edge X-ray Absorption Fine Structure
Spectroscopy

9:30 AM

Heat Transport at Interfaces in the Metal-OrganicFramework MOF-5
Controling of the Aggregation of Merocyanine andThiazole Dyes for Photovolataic Applications by Means of
the Langmuir-Blodgett Technique: An In-Depth Study ofMorphological Effects on Optical Properties
Bulk Combinatorics and High Throughput Assessments for
Accelerated Materials Development
Thermodynamic Stabilization of MgAl2O4 Spinel
Nanoparticles: Atomistic Calculations and Experimental
Analysis
Design of Metastable Mn Chalcogenide Heterostructural
AlloysSpontaneous Droplet Self-Launching on
Superhydrophobic Surfaces
Computational Screening of Novel Bismuth Based Solar
Absorbers
Exploring the Limits of Defect Tolerance: Quantifying the
Impact of Defects During Experimental Screening of
Candidate Novel Absorbers

9:45 AM

10:30 AM
11:00 AM

11:15 AM
11:30 AM

M
D
1
.
1
5
/
E
E
1
.
1
5

Joint
1:30 PM
Session:Perovskit 2:00 PM
e Inspired
PV
Materials
by Design
2:30 PM

2:45 PM

Synthesis and Characterization of Chalcogenide
Perovskites for PV Absorbers

Band Alignment of Tin Halides for Solar Cell Applications

発表者
Eric Toberer

所属
Colorado School of Mines

国
USA

Lauren Garten,Jospeh Waters,Isa
NREL
USA
Ferrall,Stephan Lany,Maikel van Hest,David
S. Ginley,Paul F. Ndione
Vanessa Pool,Laura Theresa
SLAC
USA
Schelhas,Michael F. Toney
Wudmir Y. Rojas,Allen Douglas Winter,Eva M. Bangor University
UK
Campo
Steve Kim,Adrienne D. Williams,James
Air Force Research
USA
Grote
Laboratory
Daniel Fischer
National Institute of Standards USA
and Technology
David Prendergast
Lawrence Berkeley National USA
Laboratory
Conan Weiland
Synchrotron Research, IncUSA
Wenxi Huang
Oregon State University
USA
P. Alex Greaney
University of California
USA
Felix Herrmann-Westendorf,Torsten
Leibniz Institute of Photonic Germany
Sachse,Benjamin Dietzek,Martin Presselt
Technology

Matthew J. Kramer

Iowa State UnivUSA

Md Hasan,Ricardo H. R. Castro
Pratik Dholabhai,Blas P. Uberuaga

UC Davis
Los Alamos National
Laboratory
National Renewable Energy
Laboratory
ETH-Zurich

USA
USA

Sebastian Siol,Aaron Holder,Stephan
Lany,Philip Parilla,Andriy Zakutayev
Thomas Schutzius,Stefan Jung,Tanmoy
Maitra,Gustav Graeber,Dimos Poulikakos
David Oliver Scanlon
Vera Steinmann,Alex Polizzotti,Rachel
Chava Kurchin,Robert Hoye,Rupak
Chakraborty,Riley E Brandt,Tonio
Buonassisi,Jeremy R. Poindexter
Prashun Gorai,Vladan Stevanovic

University College London

USA
SwitzerlandUK

Massachusetts Institute ofTechnology

USA

National Renewable Energy
Laboratory
Samanthe Perera,Haolei Hui,Christopher C SUNY-Buffalo
Milleville,Chuan Zhao,James P Parry,David
Watson,Hao Zeng
Yi-Yang Sun,Shengbai Zhang
Rensselaer Polytechnic
InstituteZewen Xiao,Weiwei Meng,Yanfa Yan
The University of Toledo
Bayrammurad Saparov,David B. Mitzi
Duke University

USA

151

USA

USA
USA
USA