『Meet up Chubu』 vol.18 インフォマティクス

MIを材料開発に！コスト削減と開発の加速を支援株式会社 日立ハイテク
SCレジリエンス推進本部
マテリアルソリューション部
林 貴之© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

自己紹介株式会社 日立ハイテク (日立製作所から出向中)
SCレジリエンス推進本部 マテリアルソリューション部

林 貴之（ハヤシ タカユキ）
担当業務

主要顧客

民間企業のR&D部門

役割

データサイエンティスト

業務内容
データ
分析関連
資格

お客様の材料データをお預かりし機械学習などを活用してデータ分析を代行し分析結果をレポートします。
• 応用情報技術者• 統計検定2級• 統計調査士• JDLA Deep Learning For GENERAL (2023#1)• AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01)© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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アジェンダ- ①材料開発における課題- ②MIを用いた解決事例- ③サービス概要© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All rights reserved.

①材料開発における課題© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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①材料開発における課題
高品質な材料探索に時間とコストがかかりすぎる
原材料と配合比率のパターンが多すぎる…

画像から品質を判定するが属人的になってしまう

大量の文献から実験データを抽出するのは難しい

電子顕微鏡画像の品質を熟練者が経験・勘で判断している

これでは工数がかかるし属人的で再現性がない…

でも…大量の文献から実験データを抽出するのは負担が多い© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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①材料開発における課題
高品質な材料探索に時間とコストがかかりすぎる
原材料と配合比率のパターンが多すぎる…

画像から品質を判定するが属人的になってしまう

大量の文献から実験データを抽出するのは難しい

電子顕微鏡画像の品質を熟練者が経験・勘で判断しているMIで解決
これでは工数がかかるし属人的で再現性がない…

でも…大量の文献から実験データを抽出するのは負担が多い© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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①材料開発における課題：MIとは説明変数X◼ 実験データ• 化合物• 原料配合比• 実験プロセス• 画像データ◼ シミュレーションデータ
◼ 特許データ

順解析
機械学習モデルY=f(X)

目的変数Y■ 実験データ• 物性/活性/毒性• 材料品質• 画像の異常面積DB

逆解析

実験データを活用し、機械学習やAIを駆使した多次元分析を実施することで材料特性の仮想実験を行う© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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①材料開発における課題：【STEP1】機械学習モデルの構築

説明変数X

目的変数Y

◼ 実験データ• 化合物• 原料配合比• 実験プロセス• 画像データ■ 実験データ• 物性/活性/毒性• 材料品質• 画像の異常面積◼ シミュレーションデータ
◼ 特許データ

機械学習モデルY=f(X)
DB【機械学習モデル】
説明変数X と 目的変数Y を用いて 関数 f を構築する© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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①材料開発における課題：【STEP2】 順解析

説明変数X◼ 実験データ• 化合物• 原料配合比• 実験プロセス• 画像データ◼ シミュレーションデータ
◼ 特許データ

順解析
機械学習モデルY=f(X)

目的変数Y■ 実験データ• 物性/活性/毒性• 材料品質• 画像の異常面積

DB

【順解析】
変数Xに値を入力 → 予測値Yを得る© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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①材料開発における課題：【STEP3】 逆解析

説明変数X

目的変数Y

◼ 実験データ• 化合物• 原料配合比• 実験プロセス• 画像データ■ 実験データ• 物性/活性/毒性• 材料品質• 画像の異常面積◼ シミュレーションデータ
◼ 特許データ機械学習モデル

Y=f(X)
DB

逆解析

【逆解析】
物性値Yに値を入力 → 変数Xの値を得る© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

9③ MIを用いた解決事例© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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②解決事例：順解析・逆解析（概要）
お悩み①：高品質となる条件の探索に時間・コストがかかる
ご準備頂くデータMI

アウトプット

物性予測モデル
実験番号

主成分
A

主成分
A
比率

主成分
B

主成分
B
比率

添
加剤
A

添
加剤
A
比率

添
加剤
B

添
加剤
B
比率・・

物性値

1a20b60c30d10・・

882x35y20z15w45・・

60

最適化アルゴリズム：：：：：：：：：・・：𝑓(原料, 比率) = 物性

主成分の候補数×添加剤の候補数×比率パターンという広大な材料探索空間

MIが算出した実験候補

既存実験データのパターンを学習
実
験
候補番号

主成分
A

主成分
A比率

主成分
B

主成分
B
比率

添
加剤
A

添
加剤
A
比率

添
加剤
B

添
加剤
B
比率・・

物性
推定値

1y25b30z10d20・・

992a30x30z20w

10・・

98

：

：：：：：

：

：：・・

：

物性値が高く(低く)なる原料・比率を仮想空間で探索✓ 実験回数・コストの削減✓ 品質の向上© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

11②MI分析のコア技術 【順解析】材料特性の予測精度と解釈性を両立して、材料設計指針に資する情報を提供■予測性能■説明変数の重要度＊イメージ図＜予測値-実測値グラフ＞

予測値（機械学習で予測した値)

6#アルゴリズム(例)

相関係数
(R)

平均誤差
(MAE)

1

eXtreme Gradient
Boosting(XGB)

0.83

0.21

2

Gaussian
Process(GP)

0.81

0.23

3

Support Vector
Machine(SVM)

0.83

4

Partial Linear
SquareRegression(PLS)

0.81

0.23

:

:::

0.06
50.04

40.02
302
0-0.02
2

3

45

実測値
(実験で得られた値)

6＊イメージ図(XAIを用いた予測のメカニズムの可視化)

Exp.data1
Exp.data5

目的変数と正の相関
目的変数と負の相関

Exp.data3
Exp.data2
Exp.data6
Exp.data20
Exp.data7

0.22Exp.data4
Exp.data8

Exp.data9
Exp.data13
Exp.data12
Exp.data19

AD（ Applicability Domain ）スコア
モデルが十分な性能を発揮できるデータ領域。
KNN(K-Nearest Neighbor)やOCSVM(One-Class SVM)などが使用される。
ADスコアが高いほど信頼性のある予測結果となる。

Exp.data17
Exp.data14
Exp.data15
Exp.data10
Exp.data11
Exp.data18
Exp.data16© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

12②MI分析のコア技術 【逆解析】目標とする材料特性を達成し得る実験候補のリストを算出（多目的対応、制約条件付与）
A) 勾配降下法を用いて応答曲線の停留点を探索

C) 複数の目的変数を対象とした多目的最適化にも対応
y1, y2 の最大値を探索するイメージB) データが未観測の領域を重点的に狙うベイズ最適化も可能-ベイズ最適化-＊イメージ図＊イメージ図y2● 初期条件● 最適解y1yD)説明変数の制約条件や目的変数の目標範囲指定など複雑な条件下での逆解析も可能x例）制約条件

目標値10 ≦ 原料A ≦ 20

物性A = 100

原料A + 原料B + 原料C = 100

物性B ≦ 30

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13②MI分析のコア技術 【記述子化】
化合物情報をAIが読み取れる情報（記述子）に変換
＃記述子

特徴量の数

概要
ケモインフォマティクスの分野で最も使用されている記述子です。
分子量や電荷の情報といった特性記述子と、環構造の数などの構造記述子とから構成されます。

1RDKit208

2

Avalon FP512

3MACCSKey FP

166

使用ライブラリ

FP(fingerprint)は、化学構造をある規則でもって部分構造に分解し、その部分構造を持つ/持たないのビットベクトルで表現したものです。

RDKit*1

規則(ベクトルの次元数, 部分構造の定義方法)はこれまでかなりの量が考案されています。AvalonやMACCSKeyという名前が規則を表します。
45Morgan FP
Mordred1024

1613 （2D）
1826 （3D）

RDKitと比較して記述子の種類が豊富であるという特徴を持ちます。
2次元での化学情報に加え、化合物の立体構造を加味した3次元の化学情報を算出することも可能です。

Mordred*2*1 https://www.rdkit.org/*2 https://www.jstage.jst.go.jp/article/ciqs/2016/0/2016_Y4/_pdf/-char/ja© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

14②MI分析のコア技術 【バーチャルスクリーニング】
構築したAIモデルで新規生成した化合物＆オープンDBから仮想実験が可能＊イメージ図
＃DB名

出典

データ件数

1GDB13

University of Bern
Reymond Research Group

6億35000万件

2GDB17

University of Bern
Reymond Research Group

5000万件

3ChEMBL

European Molecular
Biology Laboratory

240万件

4NamikiNamiki Shoji Co., Ltd.

650万件

5ChemSpider

Royal Society of Chemistry

6800万件

6Pubchem

National Center for Biotechnology Information
U.S. National Library of Medicine

50万件

オープンDB情報

構造発生した化合物群

部分構造

スクリーニング

学習データ

最終実験候補予測モデル© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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②解決事例：画像分析

お悩み②：画像から品質を判定するスキルが属人化している
ご準備頂くデータMI

アウトプット

電子顕微鏡画像

深層学習で【品質⇔画像の質感】を学習

品質の自動判別結果(CNN：Convolutional Neural Network)

・・・
GoodBad

特徴量マップ

品質GoodGrad-Weights

品質Bad
W1

W2・・

Wn

判別根拠の可視化例✓ 自動判別による開発効率化✓ スキルの定量化による品質安定化© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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②解決事例：テキストマイニング
お悩み③：大量の文献から実験データを抽出するのは難しい
ご準備頂くデータ

特許と実験データ

MIアウトプット

自動ラベリング

新規特許から実験データを抽出

学習
物質名・量・操作・温度など抽出したい複数カテゴリの情報抽出したい単語の周辺に現れる特徴的な表現を学習

データから文意を分析してマッピング✓ 少量の学習データから自動抽出✓ システム構築による業務効率化© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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③ サービス概要© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All rights reserved.

③サービス概要：各サービスの特徴
分析
環境

分析
支援

MI分析ができるクラウド環境をご提供

使いやすさ• 操作性の高いGUI（プログラミング不要）• 結果のグラフ表示による可視化• csv出力による情報活用

コンサルサポート• 月1回データサイエンティストによるディスカッション機密性の担保

テーマに合わせた分析が可能
••
•
•

順解析
逆解析
画像解析
テキストマイニング

データサイエンティストが多数在籍
様々なバックグランドがあり、ドメイン知識が豊富なデータサイエンティストがテーマに合わせて対応• 流出事故なし

開発DX

弊社データサイエンティストがMI分析を代行

実験データを一元管理する環境をご提供

使いやすさ• ユーザービリティの高いGUI• 高い検索性高い自由度• お客様の環境に合わせた拡張

安全・安心• 柔軟なアクセス管理• 手厚い保守サポート

手厚いサポートと豊富な実績、安全性の高さに定評があります© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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③サービス概要：頻出課題と日立ハイテクが提供するソリューション案内

データがバラバラで、管理されていない社内DXをしないといけない
お客様

開発
DX

管理工数を減らしたい
自社でMIを使って、スピーディに開発したい

分析
環境トライアルありPythonを書かない研究者にも分析をさせたい
自分たちで分析しつつコンサルも受けたいチャレンジングな分析をしたい

分析
支援
無償PoCあり

リソースがないので分析を依頼したい

お客様の課題に合わせて選択可能・組み合わせ自由© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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③サービス概要：材料データ 分析支援 サービス

分析
支援

テーマに合わせて日立のデータサイエンティストが分析を行います© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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③サービス概要：材料データ 分析環境 提供サービス

分析
環境

お客様がご自身で分析を行うサブスク型のMIツールです© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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③サービス概要：体験可能な2つのサービス

分析
支援

プレ分析(無償PoC)

トライアル分析環境

分析環境

操作レクチャー
DB

お試しAI

DB

クラウド上の分析環境

クラウド上の分析環境

データサイエンティスト

サポート
データサイエンティスト

お客さま✓ 分析支援の前段階✓ データサイエンティストの分析✓ 予測モデルの構築まで✓ 無償AI

Q&A

お客さま

データサイエンティスト✓ 分析環境の前段階✓ お客様による分析✓ 操作レクチャー✓ 有償© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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分析
支援

③サービス概要：体験サービス プレ分析（無償PoC）
プレ分析(無償PoC)

トライアル分析環境
操作レクチャー

DB

お試しAI

DB

クラウド上の分析環境

クラウド上の分析環境

データサイエンティスト

サポート
データサイエンティスト

お客さま✓ 分析支援の前段階✓ データサイエンティストの分析✓ 予測モデルの構築まで
✓ 無償

AI

Q&A

お客さま

データサイエンティスト✓ 分析環境の前段階✓ お客様による分析✓ 操作レクチャー✓ 有償© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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分析
支援

③サービス概要：体験サービス プレ分析（無償PoC）

課題のヒアリング

データ整形

学習モデルの構築

学習モデルの精度向上

プレ分析(無償PoC)

逆解析による実験候補の策定

分析支援の範囲
DB（逆解析がテーマの場合）

AI

クラウド上の分析環境
データサイエンティスト

プレ分析【無償】を体験可能© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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分析環境

③サービス概要：体験サービス トライアル分析環境
プレ分析(無償PoC)

トライアル分析環境
操作レクチャー

DB

お試しAIDB

クラウド上の分析環境

クラウド上の分析環境

データサイエンティスト

サポート
データサイエンティスト

お客さま✓ 分析支援の前段階✓ データサイエンティストの分析✓ 予測モデルの構築まで
✓ 無償

AI

Q&A

お客さま

データサイエンティスト✓ 分析環境の前段階✓ お客様による分析✓ 操作レクチャー✓ 有償© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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分析環境

③サービス概要：体験サービス トライアル分析環境
トライアル分析環境
操作レクチャー

分析環境

お試し
DBAI

DBAI

クラウド上の分析環境

クラウド上の分析環境

サポート

データサイエンティスト

Q&A
お客さま

お客さま

データサイエンティスト

特別価格で体験可能© Hitachi High-Tech Corporation. 2023. All Rights Reserved.

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