産総研のデータ駆動型材料研究開発産業技術総合研究所
材料・化学領域
極限機能材料研究部門1

産業技術総合研究所 全国の研究拠点
地域イノベーションに貢献するために全国に地域拠点を配置
地域の産業構造やニーズ・シーズに沿った研究開発を全産総研のネットワークを活用して実施
地域拠点

看板テーマ

北海道センター（札幌）

バイオものづくり

東北センター（仙台）資源循環技術約

中部センター（名古屋）

機能部材が研究開発活動を実施

関西センター（池田）

電池技術、バイオ医療、生活素材

中国センター（東広島）

材料診断技術四国センター（高松）ヘルスケア

九州センター（鳥栖）スマート製造センシング

臨海副都心センター（お台場）

デジタル・AI、ゼロエミ、バイオ

福島再生可能エネルギー研究所（郡山）

再生可能エネルギー

柏センター（柏）AI・人間工学

10,000名

北海道センター

東北センター

福島再生可能エネルギー研究所

中国センター

関西センターつくばセンター
柏センター
臨海副都心センター

四国センター

中部センター

九州センター2電子セラミックス

極限機能材料研究部門

光熱制御材料（材料表界面技術融合）
蓄電材料
固体イオニクス材料

Innovative Functional Materials

７グループ・5１名の研究者
2020年設置（2023年４月～ 新体制）

次世代磁石・モーター材料
新規磁性機能材料

ナノポーラス材料
次世代磁石材料
髙機能磁性材料

調光・界面改質材料（熱・光制御・撥水・汚れない）

高感度ガスセンサ材料

未来モビリティ
燃料電池・電解セル材料（高効率・高性能・高耐久性）

ナノポーラス材料（排ガス処理・窒素循環）
次世代蓄電池～全固体蓄電池材料（容量・高速充放電・安全）

極限性能を牽引する機能材料創出
3データ駆動型マテリアル研究開発の推進
データ駆動型マテリアル研究開発とは？
情報科学（インフォマティクス）を活用し、材料開発を効率化する取組

材料データ X

材料開発のAI・データ科学 =スマート化

特性データ

Op enM X View er

2 0 2 0 /0 3 /0 9 13 : 2 8s1.dat• 新規物質を発見

画像データ• 変換効率を10倍に向上• 開発期間を1/20に短縮
構造データetc...

4

我が国の取組
マテリアル革新力強化戦略（内閣府統合イノベーション会議）

2020年度統合イノベーション戦略推進会議において決定された、物質、材料、デバイスといった「マテリアル」の産業・イノベーション上の重要性の拡大と、日本のマテリアル革新力の強化に向けた戦略戦略において重視される
４つの視点① マテリアルズ・インフォマ
ティクス② 製造プロセス技術③ サーキュラーエコノミー（資源循環）④ 資源（金属資源等）

内閣府 マテリアル革新力
強化戦略資料より抜粋

5データ駆動型マテリアル研究開発プラットフォーム
材料設計プラットフォーム（MDPF)によるデータ駆動型研究開発
NEDO 超先端材料超高速開発基盤PJ（2016-2022年）

プロジェクトにおける プロジェクト終了
実施内容

材料設計プラットフォーム（MDPF）の提供

・技術・設備・知財・データの集約
個別課題への適用
ニーズ

産総研
材料・化学領域

ソリューション

日本産業における材料開発の加速

6題目

プロセス・インフォマティクスの推進プロセス・インフォマティクスの重要性⚫ 従来サイエンスとして扱われていなかったプロセス過程についてデータを取得・解析し、製品化までの試行錯誤や摺り合わせを簡略化するための取組としてプロセス・インフォマティクスは極めて重要である。
⚫ 産総研は、MIを「材料予測から試作に至る新材料開発をデータ活用により加速させる技術」と定義した上で、PIは「材料試作から工業的に利用可能な製造方法に至る開発をデータ活用により加速させ、各社が有するノウハウを強化する技術」と定義した。

MIとPIの両輪で材料設計から製品化までの全体を支援することがマテリアル革新力強化に繋がる

7

プロセス・インフォマティクスの推進
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）との違い

ターゲット

取り扱うデータ

取組事例（各国での大型PJ）

マテリアルズ・インフォマティクス

プロセス・インフォマティクス

材料探索

合成・製造プロセス

原子や分子の特性データ

プロセスデータ（分子量、分子構造、官能基、電子状態、溶解度など）（流量、圧力、トルク、昇温速度、温度分布、濃度、スペクトルなど）◼ 日本：超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（AIST）、情報統合型物質・材料イニシアティブ（NIMS）◼ 米国：Materials GenomeInitiative◼ 欧州：NOMAD、MARVEL◼ 中国：材料ゲノム工学のキーテクノロ
ジーと支援プラットフォーム◼ 韓国：Creative Materials
Discovery Project、MIDASなし(大学等で個別の研究開発が報告されている程度)

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プロセスインフォマティックスの概念

9PI(プロセスインフォマティックス）の先行研究実例 １⚫ 従来材より高温域での特性が期待できるサマリウムー鉄－窒素系の磁性材料について、重要な特性値である残留磁化と保磁力を、合成条件を基にしてニューラルネットワークを用いて予測。
⚫ 予測値と実測値の相関性が示された。本手法により、高特性を持つ材料の開発の迅速化が可能であることを実証。

ニューラルネットワークによるプロセス-磁気特性予測モデルの構築
Sm-Fe-N系磁石材料を対象として、合金組成、プロセス、および、特性データを取得

合金組成

プロセス

単ロール

ニューラルネットワークの構成要素
Layer
Node
Dropout
Activate function
EpochBatch

出力層
特性

残留磁化

入力層

ニューラルネットワークにより、予測値を出力し、実測値の相関を評価

熱処理
Ar
Vac

保磁力粉砕

N2
NH3

窒化

プロセス条件のデータ取得
単ロール：ロール回転速度
粉砕：粉末サイズ
熱処理：温度、時間
窒化処理：温度、時間

窒化処理温度 [℃]

高精度で特性を予測可能残留磁化、保磁力測定

H. Hosokawa et al, J. Magn. Magn. Mater., 526(2021) 167831.

プロセス-磁気特性予測モデルの構築に成功→高特性材料開発の迅速化が可能

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PI(プロセスインフォマティックス）の先行研究実例 ２⚫ 室温近傍での革新セラミックス製造プロセスのパラメーターを高速に最適化⚫ 原料合成から、粉砕、成形、化学反応における各種データを収集⚫ 機械学習の活用により、重要パラメーターの抽出と焼結後の密度予測を可能に
化学焼結（AISTオリジナル）： 酸塩基反応を利用した緻密セラミックス作製技術< 150 ºC

内部組織

2 μm

100ºCで作製したBaZrO3

化学焼結プロセスにおける密度向上を機械学習（ML）で加速（一軸プレス）

化学反応（溶液反応）

ランダムフォレスト回帰分析

外挿領域のサンプル

重要な因子を精査→プロセスに反映→密度を予測ML
反応に伴って密度が向上

ML
圧力

圧粉成形

試作サンプル140個

反応温度

ゲル粉砕
（ボールミル等）

未知試料の密度予測

製造時のパラメーター（説明変数）と密度の相関を機械学習

反応時間

（湿式法）

乾燥温度
含水量
・・・
粉砕方法
粒子径・・・
プレス方法
圧力・・・
反応温度
反応時間・・・

粒子径

ゲル原料合成2)

機械学習活用パラメーターを最適化し再検討

反応時間と密度の関係

化学焼結に重要な特徴量👉実験前に密度を予測
👉パラメーターの高速最適化

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題目

プロセス・インフォマティクス拠点整備の推進
マテリアル・プロセスイノベーション（MPI）プラットフォーム事業

2021年度～企業の製造プロセスの高度化を目的とし、３カ所の産総研地域センター（つくば、中部、中国）に最先端のプロセス装置群や分析装置群を導入、原料から製品に至るまでの製造プロセスデータを一括して収集し、その解析やデータ駆動型の製造プロセス改善ができる拠点の整備を進めている。
目的の性能が出ないハンドリングが困難
反応条件が分からない

製造プロセスや評価に関わる先端設備を３拠点に導入

課題を抱える
中小・ベンチャー企業等

共同研究、技術コンサル制度等での拠点利用

自社製品の性能を向上させたい

先端設備群と産総研の研究者による研究開発支援

MPIプラットフォーム
セラミックス、合金拠点 中部センター（愛知県名古屋）
先進触媒拠点 つくばセンター（茨城県つくば市）
有機・バイオ材料拠点 中国センター（広島県東広島市）

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各種プロセスに対応した一気通貫での材料開発と部品等の試作機能と材料評価
プロセスデータを一気通貫・ハイスループットで収集できるプロセス・インフォマティクス（PI）プラットフォーム環境の整備

マテリアル・プロセスイノベーション(MPI)
プラットフォーム＠中部
セラミックス・合金拠点

ナノ粒子フロー合成装置【超臨界水熱合成装置】

異種材料複合化装置【プロセスガス対応PLD装置】

AFM-ラマン分光装置【LabRAM HR
evolution-Nano UV-VIS-NIR：TERS】

部品試作用三次元粉末積層造形装置【バインダージェット式３D Printer】

マルチスケール気相成長装置【原子層堆積装置：CVD】

大幅シート作製装置【ダイコーター、シート成形】

次世代電子材料向け絶縁高伝熱セラミックス
基板製造等特殊焼結炉【多目的高温炉ハイマルチ10000 高温仕様 2500℃】

高性能集束イオンビーム走査電子顕微鏡（FIB-SEM）装置【３D構造解析・加工・観察＋EDA・EBSD・TOF-SIMS】

非平衡 MW加熱・焼成炉

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MPIプラットホーム、それは企業にとっての最先端サテライトラボ

課題を抱える
中小・ベンチャー企業等

北海道センター

オール産総研や産技連等を生かした全国の窓口
共同研究、技術コンサルティング制度等での拠点利用

先端設備群と産総研の研究者による研究開発支援

MPI
プラットフォーム
先進触媒拠点セラミックス・合金拠点

有機・バイオ材料拠点

東北センター

中国センター
関西センターつくばセンター

中部センター
四国センター
九州センター

全国展開
最先端サテライトラボ
14粉末原料を先端部品化するファインセラミックス産業
・日本のファインセラミックス産業は世界のシェアの約40%を確保。
・ファインセラミックス部品はエレクトロニクスや自動車、防衛、医療、航空宇宙、通信などの様々な分野で使用されている。
・今後、ポスト5G・6G技術分野やエネルギー、IoT、医療・ヘルスケア分野などにおいても市場拡大が予想される状況。

持続可能で安全・安心な超スマート社会
スマートシティスマート工場スマート
モビリティ

5G / 6G• パワエレデバイス• 高温使用デバイス• 高電圧使用デバイス• ・・・・• RFフロントエンドデバイス• ミリ波対応フィルタ• 超多素子アンテナ• ・・・・

スマート農業

スマートX

エッジ

ヘルスケア

コンピューティング• エッジデータセンター• AI搭載IoTデバイス• AIチップ• ・・・・• ウェアラブルデバイス• 飲込み型デバイス• 体内埋込み型デバイス• ・・・・

デジタル機器 ⇒ 小型化・誤動作不安解消
セラミック電子部品 ⇒ 超小型化・高信頼性化

ファインセラミックス

ファインセラミックス生産額の国別世界シェア

将来像「セラミック電子部品が支える超スマート社会」のイメージ（出典：一般社団法人日本ファインセラミックス協会資料、（出典：NEDO TSC作成（2021年度））

富士経済「2020年 セラミック材料市場の現状と将来展望」）

15

計算科学を活用したファインセラミックス製造の革新的なプロセス開発基盤の構築に着手―日本のファインセラミックス産業の競争力強化を目指す―
2022年5月27日プレス発表

事業名：NEDO 次世代ファインセラミックス製造プロセスの基盤構築・応用開発
2022年度～2026年度（予定）
実施予定先）産総研・JFCC・村田製作所・京セラ・太陽誘電・ノリタケ・日本特殊陶業・日本ガイシ・TOTO・AGC

ファインセラミックス部品の小型化・高性能化・高信頼性化の実現のためには、従来の「経験と勘」や「製造プロセス間の人的なすり合わせ」に頼ってきたプロセス技術に代わる革新的なプロセス技術が必要。

一企業では困難な、ファインセラミックスの一連の工程を対象とした製造プロセス技術と計算科学の融合・連携により、ファインセラミックスのプロセスインフォマティクスの基盤技術を確立するとともに、企業における実用化を支援する。
＊1：プロセスインフォマティクス
材料の形状や化学的な質が時間軸で変化するプロセス設計・制御の為のインフォマティックス技術。サイエンス(物理・化学) に基づき、多工程にわたる製造プロセスの基本設計や、そのスケールアップに活用できる計算科学と実験科学の融合技術。
原料粉体
製造

分散・成形

脱脂

焼結体

焼成

製品

添加剤

製品組織

原料粉体
原料粉体の微細化

粒子充填率向上

欠陥低減

ファインセラミックスの製造プロセス

16

プロセス・シミュレーション技術【時間・空間のマルチスケール設計】
実
モデル
実ス
ケ
❘ル
メ
ソ・ミクロス
ケ❘ル

成形～焼成までのプロセスを統一的に扱えるシミュレーション技術の開発
粒子法ベースの解法（産総研開発の技術）

造粒

シート成形

多積層体の焼結

物性予測

最先端技術の開発・導入（拡張DEM、ﾌｪｰｽﾞﾌｨｰﾙﾄﾞ法、MC法など）

異なる
化学反応
粒子径、
（熱分解、焼結）
形状、変形、乾燥・脱脂
原料粒子挙動 流れ
粒成長・緻密化

組織構造

17最も一般的な粉末原料を扱うセラミックスプロセス
ABO3 という組成のセラミックスを合成したい（作業に時間・再現性）
1300 ºC, 5h

まぜて、焼く

AO + BO2 → ABO3
1 mol

1 mol

1 mol

AO
BO2

秤量

均一混合プレス成型

熱処理
混合物の塊
AO +BO2生成物
ABO318ロボットアームを活用した粉体化学実験手法の開発（愛知工業大学連携）
研究開発のDX化とハイスループット化：地域イノベーション
ハイスループット・自律実験
溶液や薄膜プロセスが主流「粉体」プロセスの自動化は困難（ロボットに不向き）
典型的なセラミックスプロセス

プロセス＆評価を自動化
セラミックス合成プロセスもDX＋自律化したいが、、

愛知工業大学ロボットでクレープ作り

ロボットアーム活用のプロの技術により課題解決へ

現在の進捗状況・ロボットアームで秤量誤差<1%を目指す
・粉体混合の仕組みづくり
・プレス→焼成まで展開できるシステムへ

来年度以降は、合成時の各種データをMPI装置（低温度焼結プロセス装置）と連携進行中のロボットによる粉体実験

自律駆動実験時のあらゆるパラメータを自動で取得するシステム構築へ

19

ロボットアームと治具を合わせた粉体混合の自動化
エタノール添加（混合用）
ツールチェンジャー

試薬ストック

混合ユニット20

マテリアルDXが拓く未来
DX推進
MI×

⚫ スマートファクトリー

（期待される成果と具体例）◼ 生産性の向上

PI

競争力のある製品に向けたマテリアル研究開発のソリュー
ション提案
DXによる変革

例えば、① バーチャルファクトリー：離れた工場を仮想的に一つの工場として融合しコスト削減や短納期化② デジタルマニュファクチャリング：ノウハウの見える化により生産性を向上◼ 研究開発力の向上① 仮想大部屋：デジタル空間で試作品の評価・検証② 顧客が主役のものづくり：顧客の声をデータベース化して製造現場につなげ、製品向上のヒントとする• 研究開発期間の短縮⚫ バリューチェーン強化 （期待される成果と具体例）• CO2の排出量を1/3にした製品化◼ 異業種連携による新たな展開• 顧客ニーズに対応した多品種変量生産① 素材企業とユーザー企業の協業による課題解決スピードアップ② 製造業×サービス業による製品トレーサビリティや保守・管理サービス事業など③ サーキュラーエコノミーへのビジネス参入によるESG投資アップ◼ オープンイノベーションによる協創型研究開発① 国研との連携：国研が有するノウハウやDBを利用した研究開発

マテリアルDX推進は、企業の競争力の源泉を生む！

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産総研のマテリアルDX
MIとPIのデータ駆動型マテリアル研究開発の成果を、異種産業をつなぐこと（コミュニテイ形成）により、マテリアルバリューチェーンを強化することでマテリアル産業へ貢献する。
MI××

PI

データ収集・創出

DX

学習・探索

マテリアル産業のオープンイノベーションに貢献
実証

製造・データ収集・学習
機械学習

実験データ

データベース(PubChem等)

プロセスデータ
収集

論文、特許

シミュレーション

機械学習によりモデルを構築し、材料を探索

化学企業

探索した材料を実際に合成、作製し実証

製品

製造プロセス装置群

加工企業

組立企業

情報企業
素材企業

プロセス条件を最適化

装置企業

マテリアル産業に関わる川上から川下の企業の垂直連携のみならず、市場や物流、消費者ともデータによって連携することで、産業のバリューチェーン強化を目指す

市場、物流、消費者22

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