マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発

2019年11月
株式会社 三井住友銀行
コーポレート・アドバイザリー本部
企業調査部


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目次
1. マテリアルズ･インフォマティクス(MI)とは

2

2. MIの取組状況

9

3. 素材メーカーにおける今後の取組方向性

16

1
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１. マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とはCopyright © 2019 Sumitomo Mitsui Banking Corporation. All Rights Reserved.

MIの概念 モビリティの進化や5Gの進展など我々を取り巻く環境が大きく変化する中、これらの加速に向けた新材料の開発ニーズが高まりつつあり、各国の素材メーカーでは開発競争が激化しています。
 こうした中、情報科学技術(機械学習、データマイニング等)を材料分野へ応用したマテリアルズ･インフォマティクス(以下、MI)と呼ばれる概念が注目されています。
ＭＩの概念図<社会環境の変化>
EVの普及

スマートモビリティ

スマートシティ

５Gの進展

新エネルギーの台頭･･･

新材料開発の必要性の高まり・素材開発競争の激化
マテリアルズ･インフォマティクスの概念図(例)

サーバ等に蓄積された膨大なデータ

磁性材料<機械学習>
 AIによる機械学習を応用
 失敗データからも学習研究者の直観をデータで支援⇒天才の頭脳を模擬物質に対する深い理解に基づく
ハイスループットな新材料開発：磁石のレアアースフリー化

高分子材料 ：低燃費タイヤの開発

電子材料：デバイス駆動電力削減

電池材料：高容量高出力電池の開発

触媒材料：貴金属低減製品の開発<データマイニング> 数理情報科学に立脚 実験と計算を融合し解析

3
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MIと従来型開発手法との比較
 MIは、研究者の経験や勘に基づく従来型の手法に比べ、開発期間の大幅な短縮や開発コストの低減を実現できる他、データベースから目標材料を直接的に探索することで、材料ユーザーのニーズに合わせた効率的な材料開発も可能になるとみられます。また、従来型の研究では辿り着けなかった未知の素材の発見に繋がる可能性もあると期待されています。

材料開発プロセスの比較

目標物性の設定

従来型

技術調査

材料設計

シミュレー
ション

試作･
測定評価

類似開発
事例を調査
(500万種類)研究者の経験と勘で材料を設計(10万種類)あらゆる候補素材に対してシミュレーション

候補素材の合成(試作)を行い実験で性能評価

新材料に求める性能を設定(1億種類)
Ｍ
Ｉ

材料データベースの中から情報科学技術(ＡＩ等)により新材料の候補となる素材を選定(100種類)選定された候補 選定された候補
素材に対して素材のみ合成しシミュレーション 実験で性能評価(*)括弧内は材料候補数の例。

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開発期間の短縮
開発コストの低減
未知の素材発見

従来型開発手法の課題
 従来型の開発手法は、研究者の能力に大きく依存する他、材料が複雑化するにつれて膨大な時間や労力が必要となっていました。
 これに対し、MIを活用すれば、開発に必要なリソースが抑えられ、ベンチャー企業等にとって参入余地が広がる可能性があります。
一方で、有望な材料に関する、事業者間の特許獲得競争が激化することが想定されます。
材料の多元化・複雑化（例：LiB材料）

主要な物質

元素が１つ増えるだけで材料が複雑化する中、電解液

3元系 （Ni、Co、Mn）

調べるべき組成の探索を効率化できるMIは固体電解質

4元系 （LGPS系）

組合せは大幅に増加

開発競争において重要材料の開発期間（例：炭素繊維・青色LED）

開発期間
炭素繊維青色LED

従来型手法では、開発は約10年長期に渡るため、継続的な約20年投資を行うリソースが必要

ベンチャー企業にとってMIは有用な武器と成り得る

MIによる開発期間短縮化事例

2011年5月

日本A社が固体電解質を従来手法で発見し、特許申請（特許は未公開）

MIにより先んじられ、有望な材料に
2012年10月

米マサチューセッツ工科大学と韓サムスンの固体電池材料に関する共同研究で、日本が発表した電池材料の論文情報に基づき、コンピューターシミュレーションを行った結果、短期間で同材料の開発に成功ついて特許を押さえられる可能性(出所)経済産業省｢素材産業におけるイノベーションの役割と期待｣を基に弊行作成

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(参考)素材関連特許の国別比較
 世界の素材に関連する国際特許件数は、茲20年程度で3倍強に増加しました。中でも、従前は少なかった中国･韓国の公開件数が飛躍的に増加する等、先端技術に対する研究開発が急速に進んでいると見られます。
 今後、MIが普及すれば、米国や日本との素材開発競争が一段と激化する可能性があります。

素材関連(*)の国際特許公開件数

国名中国
95年 18年

95年
05年
15年
18年
順位 件数 順位 件数 順位 件数 順位 件数 9 5 年比韓国
95年 18年

ｱﾒﾘｶ

14,71918,924

18,81918,9291.9倍

有機ﾌｧｲﾝｹﾐｽﾄﾘｰ

5678

24410

日本

4853

2

4,357

2

6,032

2

6,7567.9倍

ﾊﾞｲｵﾃｸﾉﾛｼﾞｰ

5721

6385

中国

2225

16

237

4

1,767

3

3,508 140.3倍

高分子化学･ﾎﾟﾘﾏｰ

0369

4331

ﾄﾞｲﾂ

21,203

3

3,093

3

3,007

42,9342.4倍

食品化学

11680235

韓国

18558519

5

1,671

5

2,354

42.8倍

素材科学

3477

7298

ﾌﾗﾝｽ

5458

5

1,007

6

1,526

6

1,645

3.6倍

材料･冶金

2510

8367

ｲｷﾞﾘｽ

3854

4

1,175

7900

7975

1.1倍

ﾏｲｸﾛ構造･ﾅﾉﾃｸﾉﾛｼﾞｰ

031012ｽｲｽ

7215

6808

8886

8

953

4.4倍

化学工学

9554

6316

ｵﾗﾝﾀﾞ

6322

7761

9879

9948

2.9倍

ｲﾀﾘｱ

12131

10408

12423

10

459

3.5倍

世界計-

10,049-24,817-30,583-33,9113.4倍(*)有機ファインケミストリー、バイオテクノロジー、高分子化学･ポリマー、食品化学、素材科学、材料･冶金、マイクロ構造･ナノテクノロジー、化学工学(出所)World Intellectual Property Organizationデータを基に弊行作成

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MI導入時の課題
 しかしながら、現段階では、実際のMI導入に際し、①データ基盤の不足、②データ解析技術の向上、③データ人材の不在、等の課題をクリアしていく必要があります。この解決に向けては、民間企業や公的機関･研究機関等による着実な取組が不可欠となります。
材料開発プロセスの比較

MI導入時の課題想定される解決策例

 データ量が不足

データ基盤

公的機関
研究機関

 オープンプラットフォームの整備 解析可能な統一フォーマットの作成

民間企業 (結果に拠らず)研究データの蓄積 オープンイノベーション(秘匿性の課題有) 解析技術の開発

公的機関
研究機関

 AI技術開発に対する助成制度整備
 民間企業との協働開発推進

マイニングAIツール開発の必要性
精度向上に向け機械学習技術の更なる開発要
計算速度(情報処理能力)の引上げ

民間企業

 AI技術の更なる向上
 量子コンピュータの開発･実用化

 データサイエンティストが不足

公的機関
研究機関

 大学での講義プログラム拡充
 専門団体と連携したカリキュラム開発

民間企業

 外部機関活用等による社内人材育成
 知見のある国内外の人材採用拡大

失敗データが保存されていないケース有
自社単独でのデータ量には限界有 データの質が不十分
紙ベースで保存されているケース有
解析可能な形式に統一する必要性

データ
解析

データ
人材

材料に対する深い理解とデータサイエンスの知見の両方を兼ね備えた人材が必要

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新たな概念 ～マテリアルズ･インテグレーション(統合型材料開発システム) MIとは別に、使用や時間経過における材料の変化まで予測可能なマテリアルズ･インテグレーションと呼ばれる、より実用性に根差した概念も注目されています。MIと併せて、マテリアルズ･インテグレーションの実用化も素材開発における競争力を向上させるポイントになると見られます。

マテリアルズ･インテグレーションの概念図

MIとマテリアルズ･インテグレーションの概念比較

パフォー
マンス(*)

プロセス

構造特長比較

･性質

マテリアルズイン
テグレーション

<マテリアルズ･インテグレーションの定義>
これまでの材料科学の成果や経験値を活用すると共に、理論、実験、解析、シミュレーション、データによる数理統計解析等の科学技術を統合(Integration)して、新材料の性能のみならず、材料構造の経年変化等も高精度で予測する統合型材料開発支援システム

MI

材料データベースに基づく新規･最適物質の探索に重点を置いた手法

加速試験データを用いて経年変化等の実環
マテリアルズ･インテグレーション 境上でのパフォーマンスも加味した手法

マテリアルズ･インフォマティクス(*)時間依存性を含めた材料性能(耐久性､性能劣化等)(出所)内閣府｢ナノテクノロジー・材料基盤技術及び統合型材料開発システムで取り組むべき課題｣を基に弊行作成

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２．MIの取組状況

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MIに関する取組状況① ～世界各国
 MIは、2011年にオバマ大統領が発表したプロジェクト「Materials Genome Initiative（MGI）」に端を発するとされ、これを契機として、各国における取組が活発化しています。
各国の取組状況
取組事例
米国

 Materials Genome Initiative（MGI）：2011年に提唱、材料開発の短期化・低コスト化に向けデータの重要性に着目（2012～2016年の5年間で5億ドルを投資）

欧州 Computational Materials Engineering：マルチスケール計算材料科学の確立（シミュレーションに特化）中国 China MGI （中国版MGI）：中国科学院・中国工学院が連携して着手
 2015年、上海大学にMaterials Genome Instituteを設立
 同年、北京科学技術大学がBeijing Advanced Innovation Center for Materials Genome Engineering設立

韓国 Creative Materials Discovery Project：2015年から10年計画で立ち上げ
 2016年、韓国科学技術研究所内にMaterials Infomatics Database for Advanced Search（MIDAS）を設置

米国

オバマ大統領がMGIを発表

材料開発期間の半減を目指す

MGI戦略計画スタート
2016年

2011年6月日本

2012年

2013年

東京大学と物質・材料研究機構（NIMS）
がSIP革新的構造材料/MIをスタート

2014年6月

材料の開発期間を1/20に2015年7月

NIMSが情報統合型物
質・材料イニシアティブを開始

新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）や産業技術総合研究所などが、「超先端材料超高速開発基盤技術プログ
ラム（超超PJ）」を開始(出所)MGI及び物質・材料研究機構「<オープンサイエンスを巡る世界の最新動向>マテリアルサイエンス分野」、科学技術振興機構｢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｣を基に弊行作成

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MIに関する取組状況② ～海外素材メーカー
 また、海外の大手素材メーカーでは、ベンチャー企業やソフトウェア会社等と連携しながら、電池･電子･触媒等に係る新材料の開発を積極的に進めています。素材開発競争が激化する中で、今後一段のリソース投入拡大が想定されます。

海外素材メーカーの動向

時期
2017年6月

事業者
Dow Chemical Company所在国内容米国

 量子コンピュータ技術を用いたソフトウェア開発企業
1QB Information Technologies(カナダ)と提携し、新たな化学品･材料の開発を進めていくと発表

ドイツ 新たな触媒材料の開発にAIを活用することを目的として、米シリコンバレーのベンチャー企業CitrineInformaticsと提携

2018年6月

BASF

2018年8月

SamsungLG

韓国

2019年3月

Solvayベルギー

2019年10月

LANXESS 九州大学発のベンチャー企業Kyulux(*)のOLED(有機LED)技術を活用した製品開発を進めると発表(*)米ハーバード大学の人工知能プラットフォームライセンスを取得

ドイツ

 新材料の開発に向け、米シリコンバレーのベンチャー企業Noble.AIに出資
 米Citrine Informaticsと提携し、高機能プラスチックの開発･製造へAIを導入するプロジェクトを立上げ(出所)各社プレスリリースを基に弊行作成

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MIに関する取組状況③ ～日本の国家プロジェクト
 日本においても、政府が打ち出すConnected Industriesの取組の中でMIは重要な意味合いを有しており、政府系研究機関が中心となって材料データベースの整備を進めています。しかし、参加メーカーにとって素材に関するデータは、競争力の源泉となる重要な企業秘密であり、競合他社への開示ハードルは高く、この共有に向けた体制整備も必要となります。
素材分野における取組の方向性

Connected Industriesにおける5つの重点取組分野
Connected Industries：
第四次産業革命による技術革新を踏まえ、我が国が将来的に目指すべき未来社会「Society5.0」の実現に向けて、様々な業種や企業、人、データ、機械等の繋がりによって新たな付加価値の創出や社会課題(高齢化､人手不足､環境･エネルギー問題等)の解決を実現可能な産業社会 ﾃﾞｰﾀ協調の在り方を整理 AI開発･人材育成の強化
 物流等を含むﾓﾋﾞﾘﾃｨｻｰﾋﾞｽやEV化を見据えた取組

 ﾃﾞｰﾀ形式等の国際標準化
 協調領域での企業間連携の強化
 中小企業向けのIoTﾂｰﾙ等の基盤整備

プラント･インフラ保安 IoTを活用した自主保安技術の向上
 企業間のﾃﾞｰﾀ協調に向けたｶﾞｲﾄﾞﾗ
ｲﾝ等の整備 更なる規制制度改革の推進

 異業種やベンチャー企業を含めた広い範囲で、未活用技術データを有償で流通可能とするデータプラットフォームを構築

データ標準化AI開発

 標準データフォーマット案の策定
 公開データ向けマイニングAIツールの開発

人材開発

自動走行･モビリティサービス

ものづくり･ロボティクス

プラットフォーム

 学生・社会人向けのデータ科学に関するカリキュラム開発

日本における国家プロジェクト

バイオ･素材 協調領域におけるﾃﾞｰﾀ連携の実現
 実用化に向けたAI技術
ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑの構築 社会的受容性の確保

スマートライフ

主体

取組内容

分野

物質・材料研究機構(NIMS)、東京大学、東京工業大学等

SIP革新構造材料/MI(*)システム(SIP-MI)の開発
対象：CFRP、耐熱合金、セラミックスなど(*) マテリアルズ･インテグレーション(P.8参照)
2013年～
 性能まで予測する開発システムの構築
 各モジュール開発とその統合
 プラットフォームの基盤構築

有機無機

物質・材料研究機
構(NIMS)

情報統合型物質・材料イニシアティブ
対象：磁石材料、蓄電池材料など
2015年～
 基礎データベース「MatNavi」の整備
 データ解析ツールの開発
 物質探索の成功事例の創出

無機

超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト
対象：誘電材料、断熱高分子、触媒など
2016～2018年：マルチスケールシュミレーション技術開発
2019～2021年：AIを活用した材料開発手法の開発

有機
無機

新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)、
 ﾆｰｽﾞの掘り起こし、ｻｰﾋﾞｽの具体化
産業技術総合研究 企業間ｱﾗｲｱﾝｽによるﾃﾞｰﾀ連携
 ﾊﾟｰｿﾅﾙﾃﾞｰﾀの利活用に係るﾙｰﾙ整備 所、企業18社(出所)経済産業省｢Connected Industires経済対策について｣、内閣府｢戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)
革新的構造材料研究開発計画｣、各団体プレスリリースを基に弊行作成

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(参考)コネクテッド・インダストリーズ税制の創設

 一定のサイバーセキュリティ対策が講じられたデータ連携・利活用により、生産性を向上させる取組について、それに必要となるシステ
ムや、センサー・ロボット等の導入に対する、特別償却30%又は税額控除3%(賃上げを伴う場合は5%)の設定。
 事業者は当該取組内容に関する事業計画を作成し、主務大臣が認定。認定計画に含まれる設備に対して、税制措置を適用(適用期限は、2020年度末まで)。

課税の特例の内容【計画認定の要件】
1. データ連携・利活用の内容
 社外データやこれまで取得したことのないデータを社内データと連携 企業の競争力の源泉となる重要データをグルー
プ企業間や事業所間で連携
2. セキュリティ面
 必要なセキュリティ対策が講じられていることをセキュリティの専門家(登録セキスペ等)が担保

3. 生産性向上目標
 投資年度から一定期間において、以下のいずれも達成見込みがあること
・労働生産性：年平均伸率2%以上・投資利益率：年平均15%以上認定された事業計画に基づいて行う設備投資について、以下の措置を講じる。
対象設備
ソフトウェア
器具備品
機械装置

特別償却

税額控除
3%

30%

(法人税額の15%を限度)

5% (*)(法人税額の20%を限度)(*)計画の認定に加え、継続雇用者給与等支給額の対前年度増加率≧3%を満たした場合

対象設備の例
・データ収集機器(センサー等)
・データ分析により自動化するロボット・工作機械
・データ連携・分析に必要なシステム(サーバ、ＡＩ、ソフトウェア等)
・サイバーセキュリティ対策製品
等
最低投資合計額：5,000万円(出所)経済産業省「AI・データ活用に向けた取組について」を基に弊行作成

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(参考)Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ推進のためのグローバルＳａａＳ創出事業
 平成31年度概要40.3億円を要求中。

事業の内容

事業イメージ

事業目的・概要
 データを巡るグローバル競争の主戦場は、バーチャルデータからリアルデータを活用したビジネスに移行しています。ここで日本の強みである現場の良質なデータを活かし、データを介して機械、技術、人などが繋がることで、新たな付加価値創出と社会課題解決を目指す「Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ」の実現が重要です。
 本事業では、数多くの事業者がデータを共有・共用し協調領域を拡大させ、そのデータをＡＩ等の先端技術を用いて利活用し新たなサービスを開発すること、およびそうした開発が持続的に行われる環境構築することを目指します。
 具体的には、事業者間のデータ共用プラットフォームの本格設備を支援することで協調領域拡大を促進すると同時に、そのデータ等から汎用的に使え、かつ国際競争力のあるＡＩシステム(グローバルＳａａＳ)の開発を支援します。

データ共有プラットフォーム構築事業
 Connected Industries重点分野のデータ共有プラットフォーム構築 グローバルな連携を見据えたデータプラット間連携

グローバルSaaS創出事業
 業界横断型AIシステムの創出(AIベンチャーを含む多様なユーザーの参画)
共有されるデータの拡大によって高度なAIサービス開発が可能となり、それが更なる協調領域の拡大につながる「AI・データの好循環」の実現利活用されるデータ量の拡大
協調領域の拡大

AIデータの好循環

最先端のAI技術を用いた業界横断型AIシステム(Global AI SaaS)の創出

成果目標
 2021年度までに、Connected Industriesの重点5分野で、それぞれ2以上のグローバルSaaS開発に向けた取組がなされることを目指します。

業界横断型AIシステムの創出

AIGlobal AI SaaS条件(対象者、対象行為、補助率等)

業界共用データ基盤の本格設備
AI SaaSとの連携
業界共有
データ基盤

データ
国交付

(研)新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)

海外展開

補助(2/3、1/2)

海外データPF

民間企業等
委託

リアルデータ(A社)

リアルデータ(B社)…
他業界データPF(出所)経済産業省「AI・データ活用に向けた取組について」を基に弊行作成

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(参考)IT人材の育成に関する政府の取組
 日本のIT人材は、2030年時点で数十万人単位で不足するとされ、経済産業省では義務教育期間も含めた教育環境整備を進める方針にあります。
IT人材の供給動向の予測(*)

180
150

IT人材育成に向けた教育改革の主な取組

(万人)

不足人材数
供給人材数

主な取組
高位ｼﾅﾘｵ1209060

将来的に約40～80万人の不足が生じる懸念
中位ｼﾅﾘｵ

低位ｼﾅﾘｵ

エキス
パート30

0
10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 (年)(*)アンケート結果に基づく将来の市場拡大見通しに応じ、低位シナリオでは市場の伸び率を+1%程度、高位シナリオでは+2～4%程度、中位シナリオはその中間(1.5～2.5%程度)と仮定。

応用基
礎

IT関連産業における年代別人材構成の変化

25%
20%
15%
10%
5%

0%

2010年国勢調査
2020年の推計結果
2030年の推計結果

リテラシー

育成目標【2025年】
トップクラス育成
100人程度/年

先進的な人材を発掘・伸ばす環境整備
 若手の自由な研究と海外挑戦の機会を拡充
 実課題をAIで発見・解決する学習中心の課題解決型AI人材育成

2000人/年

AI応用力の習得
 AI×専門分野のダブルメジャーの促進 AIで地域課題等の解決ができる人材育成(産学連携)認定制度・資格の活用
 大学等の優れた教育プログラムを政府が認定する制度構築
 国家試験(ITパスポート)の見なおし、高校等での活用促進
学習内容の強化 高校の標準カリキュラムの開発と天気(MOOC活用等)
 高校におけるAIの基礎となる実習授業の充実

25万人/年(高校の一部、高専･大学の50%)

50万人/年(大学・高専卒業者全員)

小中高校における教育環境の整備
 多様なICT人材の登用(高校は1校に1人以上、小中校は4校に1人以上)
 生徒一人一人が端末を持つICT環境
整備

100万人/年(高校卒業者全員)(小中学生全員)(出所)内閣府｢AI戦略2019｣、経済産業省｢IT人材育成の状況等について｣を基に弊行作成

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３．素材メーカーにおける今後の取組方向性

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素材メーカーにおける今後の取組方向性(弊行想定)
 今後一層の素材開発競争激化に伴い、日本が牽引する先端素材における優位性が低下する可能性もあり、国際的な競争力の向上に向け、素材メーカー単独だけでなく、外部とも連携しながら、MIへの取組を加速させていくことが必要になると見られます。

業界環境

素材メーカーにおける今後の取組方向性<需要先の環境変化>
EV化

5G

スマートモビリティ

単独⇒単独での施策にはデータ量、解析技術、人材等の面で限界有等

素材メーカー

新材料開発ニーズの高まり(より早く、より安く、より高性能)

MI活用による素材開発競争の激化(想定される影響)
 世界大手素材メーカーを擁する欧米におけるR&D競争力の飛躍的な向上 素材開発後進国の技術的キャッチアップ
 日本が高シェアを有する先端素材における優位性の低下

 自社内にある研究データの統一フォーマット化･蓄積 データサイエンティストの採用拡大･育成(P.19)

公的機関
研究機関
外部
連携(P.20)

ベンチャー企業(P.20)

IT
ベンダー(P.21)(P.18)

 オープンイノベーションを含むア
ライアンス等による材料データベースの整備

データ基盤整備

 特定分野での新材料の共同開発(大学等)
 データサイエンティストの育成･招聘

解析技術
人材獲得 ベンチャー企業の持つAI技術等の活用による新材料の共同開発
 データサイエンティストの招聘

解析技術
人材獲得

 ITベンダーの持つAI技術やビッグデータの活用ノウハウ等を活用した新材料の共同開発
 データサイエンティストの招聘

解析技術
人材獲得

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①素材メーカー単独
 素材メーカー単独では、IT関連投資(人材育成、研究施設の新設、AI技術開発等)を拡大させる動きが見られています。

素材メーカー単独の取組事例

時期

事業者

内容

横浜ゴム

 AI(機械学習)技術を活用したタイヤ設計技術を開発

日立製作所

 AIを活用したデータ分析支援サービス「材料開発ソリューション」の提供開始

三菱ケミカルHD

 中期経営計画(18～20年度)で、データプラットフォームの整備やデジタル人材の育成、MIや量子コンピュータ等の革新的なデジタル技術を活用･検討すると標榜

昭和電工

 中期経営計画(19～21年度)で材料構造･要求特性の機械学習化･評価シミュレーション化による開発効率向上を目的にMIの活用を推進すると標榜(同社の計算科学･情報センターでは専門人材十数人規模でMIに注力)

住友化学

 新中期経営計画（2019-2021年度）で600億円のIT関連投資を予定

昭和電工

 AIを用いた特許読解支援システムを構築

旭化成

 インフォマティクス推進センターを新設

2019年5月

三菱ケミカルHD

 新研究棟建設。AIやMI活用し素材開発を刷新

2019年6月

三菱ケミカルHD

 統計数理研究所と三菱ケミカルの共同研究部門設置

2019年10月

住友ゴム工業 タイヤの原料･内部構造情報等から使用前後のゴム物性を高精度に推定可能なAI技術｢Tyre Leap AI Analysis｣を確立

2017年10月

2018年12月

2019年3月
2019年4月(出所)各社プレスリリースを基に弊行作成

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②素材メーカー×素材メーカー
 非連続的な新材料創出に向けた単独での基礎研究は限界を迎えつつある中、物質・材料研究機構（NIMS）を中核として、鉄鋼大手3社、及び化学大手4社が共同でオープンプラットフォームを構築する等、「水平連携」に取り組んでいます。

素材メーカー間の水平連携の動き

時期

事業者

内容

NIMS、三菱ケミカル
HD、住友化学、旭化成、三井化学

 「マテリアルズ・オープンプラットフォーム（MOP）」の運用に関して覚書調印、高分子材料の構造・物性・変性などに関するデータ集積、MIを活用した情報解析手法の適用と評価について協働で取組むと発表

NIMS、日本製鉄、JFEHD、神戸製鋼所

 「マテリアルズ・オープンプラットフォーム（MOP）」の運用に関して覚書調印、構造材料・構造物の高性能化に資する基盤技術の強化を目的にNIMSと鉄鋼3社によるオープンイノベーションを推進する枠組みを構築

2017年6月(参考)MOPの概念図

ユーザー

データプラット
フォーム

大学等

ユーザーニーズを反映
NIMS

化学業界
三菱ケミカルHD

住友化学

旭化成

三井化学

協調の場

NIMS
研究開発投資の飛躍的効率化
中長期的な研究開発の場
業界別Open Platform

協調の場

鉄鋼業界
日本製鉄

JFEHD

神戸製鋼所

MOP
(出所)各社プレスリリースを基に弊行作成

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③素材メーカー×公的機関･研究機関、④素材メーカー×ベンチャー企業
 特定分野の素材開発に際しては、政府系研究機関と連携するケースが多く見られています。
 また、一部メーカーでは、ベンチャー企業と連携し、彼らが持つAI技術を活用しながら素材開発を進める動きも出てきています。

公的機関･研究機関との連携事例

時期

事業者

内容

2018年2月

NEC、東北大学材料科学高等研究所

 AI技術を活用して新材料（高性能な熱変換材料）の開発に成功

2018年3月

昭和電工、富士通、理化学研究所

 高イオン伝導率を有する全固体LiB用固体電解質の開発に応用ベンチャー企業との協業事例

時期

事業者

内容

2017年12月

パナソニック、
Citrine Informatics

 米シリコンバレーのベンチャー企業Citrine Informaticsの技術を活用し新材料開発の効率化を目指すと発表

2018年5月

キシダ化学、三井物
産、MI-6

 MIを活用した共同研究を実施。LiBの難燃性電解液組成を発見(出所)各社プレスリリースを基に弊行作成

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⑤素材メーカー×ITベンダー
 素材メーカーではITに関するノウハウが不足しているケースが少なくないことから、ITベンダーと協業して材料プラットフォームの整備･構築やAI技術の活用を進める動きもあります。

ITベンダーとの協業事例

時期

事業者

内容

2017年2月

長瀬産業、日立金属
IBM

 IBMが設立したリサーチコンソーシアムに、長瀬産業と日立金属などが参画

2019年2月

長瀬産業、IBM 化学、バイオ素材メーカー向け新材料探索プラットフォーム IBMと共同開発

2019年5月

東レ、富士通 デバイス実装分野におけるエンジニアリングサービス提供で協業を開始

住友ゴム工業、日立製作所、PTCジャパン

 AI・IoTプラットフォームを活用したタイヤ生産システム(生産工程<混合､材料､整形､加硫>)構築に向けて本格的な協業を開始

UACJ、日立製作所

 日立製作所の｢材料開発ソリューション｣を導入し、AI等を活用した高機能アルミニウムの研究開発を開始

2019年10月(出所)各社プレスリリースを基に弊行作成

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