★マテリアルズ・インフォマティクスの導入・運用時に生じる数々の疑問をQ&A形式で具体的に解消！
実務上の対処から今後を見据えた展開まで、幅広く網羅しています！

マテリアルズ・インフォマティクスＱ＆Ａ集－解析実務と応用事例－●発刊

2020年12月●体裁

B5判ソフトカバー597ページ●定価74,800円 (税込（消費税10％))★「実務者」が実際に直面する130以上の疑問や課題に、「実務者」が直接回答！
★ MI(マテリアルズインフォマティクス)という魔法を活かすための地道な積み重ねの大切さと具体的手順が分かる一冊！
【執筆者一覧(敬称略)】
東レ(株) 茂本 勇
東レ(株) 山本 海
コニカミノルタ(株) 佐川 正悟
コニカミノルタ(株) 池田 祐子
コニカミノルタ(株) 大澤 耕
コニカミノルタ(株) 小田 一磨
コニカミノルタ(株) 畠沢 翔太
コニカミノルタ(株) 服部 達哉
長瀬産業(株) 折井 靖光
長瀬産業(株) 戸田 浩樹
長瀬産業(株) 廣瀬 修一
長瀬産業(株) 小林 正和
名古屋大学 足立 吉隆(国)物質・材料研究機構 木野 日織

東ソー(株) 坂下 竜一(株)KRI 西島 主明(国）物質・材料研究機構／東京大学 田村 亮
東北大学 赤木 和人(国）産業技術総合研究所 安藤 康伸
JSR(株) 大西 裕也
JSR(株) 須藤 翔太朗(株)日立製作所 岩崎 富生
中央大学 黒木 菜保子
中央大学／分子科学研究所 森 寛敏(株)コベルコ科研 世木 隆
ソニー(株) 中野 博史
三井化学(株) 向田 志保
熊本大学 杉本 学
アネスト岩田(株) 住谷 祐樹
東京大学 荒井 俊人

三井化学(株) 中原 真希
九州大学 相澤 直矢
北海道大学 島田 敏宏
理化学研究所 沓掛 健太朗
慶応義塾大学 畑中 美穂
ファインセラミックスセンター 森分 博紀
奈良先端科学技術大学院大学 浦岡 行治
慶應義塾大学 緒明 佑哉
筑波大学 五十嵐 康彦
明治大学 金子 弘昌
東京大学 船津 公人富士フイルム(株) 奥野 幸洋
金沢学院大学 野田 祐輔
名古屋工業大学 中野 高毅
名古屋工業大学 中山 将伸

東北大学 田中 博
城西大学 寺前 裕之
東京工業大学 林 智広
花王(株) 大崎 浩二
花王(株) 岡田 智成(株)本田技術研究所 岡山 竜也
近畿大学 池庄司 敏孝
中央大学 難波 英嗣
科学技術振興機構 島津 博基(株)アーク・イノベーション 檜貝 信一
日本電気(株) 岩崎 悠真
渥美坂井法律事務所 松下 外
東京工業大学 清水 亮太
東京工業大学 一杉 太郎
問28：外れ値検出と異常検出への応用とは？
問29：スペクトルデータに対するM例とは？

（目次抜粋／一部省略）
問6：用途に応じた最適なソフトウェアとは？
問7：実験をなるべく少なく効率的に行う方法は？
第1章 基礎と導入・運用
問7：MIの各種プログラムの実装法とは？
問8：MIによる外挿領域の予測法と手順とは？ 第8章 様々な分野への応用事例
問1：MIとは？－MIの本質と限界－
問9：M少ないデータから行うアプローチ方法は？ 問1：エネルギー電池のMIの研究状況は?
問2：MIの発展の方向性は？
第4章 MIの各手法と具体的すすめ方
問10：更に少ないスモールデータの解析法は？ 問2：固体電解質の界面解析方法は?
問3：MIに必要となる機械学習の知識とは
問1：機械学習の種類/概要とは？
問11：少データから全体像を推定するためには？問3：高Li伝導性固体電解質の探索方法は?
問4：最低限必要な数学・統計の基礎とは？
問2：教師なし学習とは？また具体例は？
問12：欠損多/少データ機械学習の注意点とは？問4：電解液の探索法とは?
問5：最低限必要なプログラミングの基礎とは？ 問3：教師あり学習の分類手法/具体例は？
問5：Li電池正極材への応用とは?
問13：MIをマクロスケールで用いた例とは？
問6：MIを利用するために必要な計算環境とは？ 問4：教師あり学習の回帰手法/具体例は？
問6：Li電池負極材開発（有機）への応用とは?
問7：MIを導入に当たって必要となるものとは？ 問5：ベイズ最適化/具体例は？ツールは？
問7：太陽電池への応用とは?
第7章 材料探索/材料開発/構造解析事例
問8：MIの導入に際してのコストとは？
問7：能動学習を用いたMI手法/具体例は？
問8：太陽電池の不良診断へのMI 応用とは?
問1：逆解析による物質の探索手順は?
問9：MI活用の具体的手順／ステップとは？
問8：回帰モデルの予測性能を上げるには？ 問2：高分子材料への応用 問9： 脱炭素/他エネルギー分野の応用とは?
問10：MIを進めるためのキーポイントとは？
問9：AI環境の構築と移行/モデルの運用法は？問3：成形加工への活用とは?
問1：半導体材料関連での研究とは?
問11：MIに適した人材とは？育成ポイントは？ 問10：結晶構造探索の進化論的手法例とは？ 問4：高分子物性への活用具体例とは?
問2：ナノカーボン・グラフェンへの応用とは?
問13：関連文献データの入手法とは？
問11：機械学習のホワイトボックス化例とは？ 問5：樹脂の複合化I活用事例とは?
問1：医薬品/原薬材料関連での研究とは?
問12：トポロジカルデータ解析が強みとは？
問2：医薬品候補物質の探索例とは?
問6：界面の安定構造設計例とは?
第2章 データの取り扱い・データベース
問14：スパースモデリングを用いたMI例とは－ 問7：電子状態把握と電子物性/機能の予測は? 問3：生体高分子や中分子への適用例とは?
問1：MIに必要なデータセットの形式とは？
問15：転移学習とは？メリットと活用状況とは？
問4：薬物の物性予測への応用例とは?
問8：塗料・塗膜応用の課題・可能性は?
問2：データの前処理方法は？
問16：強化学習のメリット/活用状況/例とは？
問5：生体材料の解析へのMI 具体例は?
問9：塗布・乾燥工程の可能性とは?
問3：データを活かす手法は？
問17：ディープラーニングを用いたMI例とは？
問6：材料と生体物質との相互作用解析法は?
問10：接着現象への適用例は?
問4：どの位データ量があればいい？
問7：MIによる材料のスクリーニングは可能?
問5：低コストで必要なデータを収集するには？ 第5章 シミュレーション等他手法との融合 問11：有機半導体材料での開発例とは?
問1：化粧品・シャンプー・洗剤等の研究とは?
問6：必要なデータとは？～有機材料の場合～ 問1:第一原理計算のMI進め方/計算環境とは？問12：有機無機複合材料での開発例とは?
問2：抗菌剤探索への応用とは?
問7: 必要なデータとは？～複合材料の場合～ 問3：MIと計算科学シミュレーションの融合とは？問13：半導体材料関連の開発例とは?
問1：自動車材料関連の研究状況とは?
問8：第一原理計算によるMIDB構築とは？
問4：分子動力学によるデータ生成の仕方とは？問14：触媒材料関連の開発例とは?
問2：3D プリンタ構造物への応用とは?
問9: ベイズ最適化とは?データ収集法は？
問5：有限要素法シミュレーションMI例とは？
問3：CFRP への応用とは?
問15：ソフトマター材料開発の進展や課題は?
問11:経験的な判断事項の数値データ化とは？ 問6：XAFSを含む計測データの取り扱いとは？
問4：自然言語解析のMI への応用とは?
問16：金属材料の開発例とは?
問12：MIのDBとは？
問7:次世代CPU活用したMIの動向と展望とは？
問17：セラミック材料関連の開発例とは?
問13 ラボオートメーションとは？
問8：MIにおける実験計画法の活用法は？
第9章 MIの動向・課題
問18：材料合成プロセスへのMI 応用
問17：プロセスデータの活用方法は？
問9：量子化学計算とは？
問1：現状・最新動向と技術課題・有望分野は?
問19：ナノシート合成への応用例とは?
問18：データ化の受託企業の活用例とは？
問10：電子状態インフォマティクスとは？
問2：今後MI が活用されるための要件とは?
問19：MIプラットフォーム/クラウド管理例は？ 問11：原子間ポテンシャルを作成するには？ 問20：鉄鋼材料の開発例とは?
問3：MI による活用成果の検証・評価法とは?
問21：化学構造・結晶構造の解析例は?
問20：MIシステムの今後の展望は？
問4：開発者が解釈可能なMIとは?
問22：定量的構造活性相関とその解析例は?
第6章 MIの実施・活用のポイント
問5：MI の特許動向はどのような状況か?
問23：複合体の特徴量計算とその解析例は?
第3章 ツールの使い方
問1：特徴抽出とはどのように行えば良い？
問6：MI の先端的な取り組みは? （その1）
問24：逆構造解析はどう進めれば良いのか？ 問7：MI の先端的な取り組みは? （その2）
問1：ソフトウェアの種類と概要・使い方とは？ 問2：記述子とは？種類/選び方とは？
問2：Rプログラムとは？使用例は？
問4：構造記述子はどのようにしたら良いか？ 問25：MIによる光反応/光学特性評価への応用は？ 問8：機械学習とロボット導入による取組とは？
問26：発光材料設計へのMI応用法とは？
問4：Orange Data Miningでは何ができる？
問5：モデルの逆解析のすすめ方は？
問9：国の取り組み概要と今後の方向性とは?
問27：MIをどう分子設計/物性予測に応用する？
問5：クラウド環境でGPUを使うには？
問6：多目的最適化の事例とは？

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