電池・半導体・高分子・医薬品など材料開発の最前線！
AI・機械学習等データ科学が物質・材料研究にもたらすものとは？
各種企業、大学、研究開発法人の第一線で活躍する執筆陣が送る必読の書！

マテリアルズ・インフォマティクス～データ科学と計算・実験の融合による材料開発～●発刊 2018年3月●定価 59,400円(税込（消費税10％)) ●体裁 B5判ソフトカバー 237ページ★今までの材料探索とはどう異なるのか？何ができるのか？どうやればできるのか？
豊富な視点、豊富な具体的事例を網羅し活用のヒントを提示！
★機械学習、ベイズ最適化、スパースモデリング、第一原理計算やシミュレーション技術等基盤となるデータ科学、計算化学の基礎知識をしっかり理解★記述子の選択法は？各種スクリーニング技術は？データベースの種類は？
材料開発にデータ科学を活用する場合の具体的内容も幅広く網羅★国内外の研究の進展状況は？今後の材料開発研究に必須の最新動向を掲載
特許戦略等今まで触れられなかったビジネス展開にも言及！新潮流をしっかり把握しよう！
★注目のリチウムイオン電池材料への応用から半導体、電子部品、高分子、バイオマテリアル、医薬品など有機無機それぞれの材料探索への応用事例を幅広く掲載☆★内容の詳細は裏面に掲載しております！ご確認ください★☆
ＨＰでも詳細内容を掲載。お申込も簡単！ 「情報機構 BC180301 」と検索！
執筆者一覧【敬称略・順不同】●科学技術振興機構 島津 博基●奈良先端科学技術大学院大学
畑中 美穂●産業技術総合研究所 永田 賢二●東京工業大学 大場 史康●東ソー株式会社 坂下 竜一●株式会社リガク 小澤 哲也★書籍申込書●物質・材料研究機構 伊藤 聡
●富士フイルム株式会社 後瀉 敬介●東京大学 船津 公人●物質・材料研究機構 館山 佳尚●名古屋大学 足立 吉隆●物質・材料研究機構 袖山 慶太郎●イノベンティア東京事務所●日本電気株式会社 岩崎 悠真
松下 外●株式会社日立製作所 岩崎 富生●大阪大学 佐伯 昭紀●東レ株式会社 茂本 勇
●物質・材料研究機構 野田 祐輔●東京工業大学 林 智広
●名古屋工業大学 中山 将伸●理化学研究所 種石 慶
●富士フイルム株式会社 奥野 幸洋

FAX：03-5740-8766、または、→※FAX番号はくれぐれお間違えの無い様お願い致します。

（書籍申し込み要領）◎右記記入の上、FAXでお申込を承ります。
◎お申込書を確認次第、書籍、請求書および振込要領をお送りいたします。
◎未発刊の書籍をお申込の場合、申込書を確認次第、受領書をお送りいたします。
発刊時に弊社より書籍、請求書および振込要領をご送付いたします（送料は弊社負担）◎お支払いは請求日翌月末日までに、銀行振込にてお願いいたします。原則として領収証の発行はいたしません。
◎振り込み手数料はご負担ください。
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書籍名ＨＰ【BC180301】 マテリアルズ・インフォマティクス 書籍

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構成及び内容
第4節 第一原理分子動力学計算による
第１章
第４章
リチウムイオン電池界面反応の解析
マテリアルズ・インフォマティクスを 実際の運用ポイント
第1節 マテリアルズ・インフォマティクスの手法 １．リチウムイオン電池内の電極界面での取り巻く動き
電解液・添加剤反応
１．国内外の政策動向
１．インフォマティクスの触媒設計への応用
２．データプラットフォームの動向
２．プロセスも含めたポリマー材料設計戦略 ２．計算手法と計算モデル
Blue-Moon アンサンブル法 / 計算モデル
３．研究開発動向(事例)／３．１ 新物質探索 ３．プロセス・インフォマティクスの展開
３．負極近傍での電解液・添加剤の３．２ ミクロな微細構造(ナノ構造) と４．少ない実験データから出発して化学反応計算
材料物性の相関目標物性を達成するには
３．３ 結晶構造から材料組織(マクロ構造) 第2節 マテリアルズ・インフォマティクスに ４．マテリアルズインフォマティクスへの期待
第5節 高精度ホワイトボックス型機械学習
までのマルチスケール統合
おける識別器選択、ハイパーパラメータのによる熱電材料開発
３．４ 計測インフォマティクス
ベイズ的最適化とスパース学習の重要性
１．熱電材料 /２．スピン熱電材料
４．企業の動向
１．識別器
３．マテリアルズ・インフォマティクスによる
１．１ ニューラルネットワーク(ANN)
スピン熱電材料開発
第２章
１．２ サポートベクター回帰(SVR)
３．１ 材料ビッグデータの作成/ 収集
マテリアルズ・インフォマティクスの
１．３ ランダムフォレスト(rf)
３．２ データの前処理
各要素
１．４ 識別器の精度の比較
第1節 データの取り扱い
３．３ 機械学習による
１．５ ハイパーパラメータの最適化
１．データベースの種類
有望な記述子の作成/ 発見(グリッドサーチ vs. ベイズ的最適化)
２．データベースの効率的活用とデータの処理 １．６ アンサンブル学習の重要性
３．４ 記述子による材料スクリーニング
３．データの作成・スクリーニング技術
３．５ 材料合成
２．スパース学習の一環としての記述子の選択
２．１ 赤池情報量規準(AIC) ２．２lasso 第6節 電子部品・デバイス
第2節 統計・人工知能的技術
２．３ その他の記述子選択手法
１．データ解析・機械学習の基礎
１．網羅的シミュレーションによる２．モデル選択手法 ／３．モデル選択の実例 第3節 マテリアルズ・インフォマティクスと最適材料の設計
３．１ ベイズ推定
特許戦略
バリア金属の選定 /添加元素の選定
１．本節の検討対象
３．２ ベイズ推定の適用結果の紹介
２．直交表を用いた最適材料の高効率設計
２．特許とは何か
第3節 第一原理計算と３．応答曲面法を用いた関数化による
２．１ 特許制度とは ２．２特許権の効力
マテリアルズ・インフォマティクス
最適材料設計積極的効力 / 消極的効力
１．第一原理計算の理論的背景
金属材料の設計 / 添加元素の選定３．マテリアルズ・インフォマティクスの２．第一原理計算における近似と計算精度
第7節 高分子材料への適用
３．格子欠陥のモデリング
特許戦略
１．計算機シミュレーションによる
３．１ 特許戦略とは ３．２特許化の対象
４．計算結果のデータベース化
高分子材料設計の歴史
材料データセット / 解析手法
１．１ 企業における第３章
関数 / 新材料
高分子シミュレーションの拡がり
材料とインフォマティクス
３．３ 特許戦略を検討する際の考慮事項
１．２ 高分子シミュレーションの難しさ
特許化 / 秘匿化
１．３ 分子シミュレーションによる
第1節 材料のシミュレーションと特許化と秘匿化の選択の基準
高分子材料設計の戦略
インフォマティクス
３．４ 特許化と秘匿化の選択
１．４ 東レにおける
１．ソフトマテリアルのインフォマティクス
解析手法 / 新材料
分子シミュレーション活用事例の課題とシミュレーション
１．５ 代理指標による材料設計
２．ブロック共重合体の弾性率推算
２．マテリアルズ・インフォマティクス概要
２．１ 背景２．２ 手法
第５章
２．１ 計算機による物性予測の枠組み
マテリアルズ・インフォマティクス
一次構造の生成 / 散逸粒子動力学(DPD)
２．２ 海外の状況 ２．３ 国内の状況
有限要素法(FEM) / 機械学習
適用事例と提案
２．４ MIを構成する要素
２．３ 結果 / シミュレーション結果
第1節 新規化合物半導体の探索
２．５ MIの“成功”を支えているもの
入力データ表現の最適化 /系の対称性の利用 １．第一原理計算データベース内での物質探索
各ファクターの感度の検証
２．新物質探索３．高分子材料設計へのMI活用に向けて
ランダム生成組成の推算と実行速度
第2節 有機半導体
３．１ 高分子材料設計への適用の難しさ
第2節 物性の計測とインフォマティクス
１．有機半導体の歴史と現状
データ量 / 記述子
１．材料開発における分析技術の役割について ２．有機太陽電池材料の３．２ 高分子材料設計への適用に向けて
代理指標の活用/シミュレーションの活用
思考(直感・経験則) ／実験(合成)マテリアルズ・インフォマティクス
計算( シミュレーション)／各過程のつながり３．有機EL・有機FET 材料のMI
第8節 MIを用いたバイオマテリアルの
２．分析技術の課題
第3節 データ科学と第一原理計算を活用した設計の現状と今後の展開
２．１ 測定データの統合化
蓄電池用固体電解質の物性評価
１．バイオマテリアル研究の現状
２．２ 測定データのシミュレーション機能 １．固体電解質の材料設計指針
２．情報科学を利用した
３．X 線による分析技術の場合
２．データ科学を活用した固体電解質のバイオマテリアルの研究における課題
３．１ マルチプローブによるデータの統合
電気化学的安定性の評価
３．生体分子・細胞応答データの３．２ 測定データのシミュレーション技術 ２．１ 固体電解質中のハイスループットな取得方法の現状
スクリーニングへの適用 ３．３ 課題
リチウムイオン配列の最適化
４. 生体分子・細胞の応答決定のメカニズム
第3節 新規材料の探索とインフォマティクス
２．２ 固体電解質の電気化学的安定性評価 第9節 医薬品
１．回帰解析／２．バーチャルスクリーニング ２．３ 過剰リチウムに伴う固体電解質の １．探索の数理的枠組み２．新規医薬品の設計
還元分解反応式の予測
３．効果的な探索
３．人工知能によるアプローチ

一部内容を簡略化しております。目次の完全版はＨＰをご参照ください！
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