日本金属学会会報■■

2019年 1 月 1 日発行（ 毎月 1 回 1 日発行）

Vol.58 No.1 ISSN 1340-2625

金属素描

ミニ特集

「マテリアル・プロセス・計測インフォマティクスを一層推進するための最新数学・情報工学の基礎と材料工学への適用例」「新技術・新製品」■

58

MTERE2 58（1）1〜64（2019）https://jim.or.jp/

2019

https://www.jim.or.jp/journal/m/（←まてりあ記事オンライン）

https://www.jim.or.jp/journal/m/

2019
Vol.58
No.1

ご挨拶

年頭のご挨拶

紹介

公益社団法人日本金属学会の組織と活動状況 ………………………………………………… 3

企画にあたって連載「金属素描」「金属なんでもランキング」について
竹田

金属素描

修

杉本

森戸春彦

諭 ………………………………………………………………………………… 1

榎木勝徳

No. 1 チタン(Titanium)

安達正芳

齊藤敬高 ……………………………………………… 4

上田恭介 ………………………………………………………………… 5

ミニ特集「マテリアル・プロセス・計測インフォマティクスを一層推進するための最新数学・情報工学の基礎と材料工学への適用例」
企画にあたって足立吉隆……………………………………………………………………………… 6

能動学習の基礎と材料工学への適用例

日野英逸

田口優介

上野哲朗

小野寛太 …… 7

ベイズ最適化の基礎と材料工学への応用
松井孝太

金森研太

豊浦和明

竹内一郎 ……………………………………………………………12

パーシステントホモロジーの基礎と材料工学への適用例
スペクトル解析のための統計的機械学習

平岡裕章

志賀元紀 …………………………………………23

材料工学における数学，情報工学への更なる期待

足立吉隆

ZhiLei Wang …………29

新進気鋭

TiNi 基合金の低温におけるマルテンサイト変態と Intermediate 相

新技術・新製品

フッ素添加中性塩水溶液を用いたステンレス鋼の電解式表面改質法
山本正登

王

栄光

土取

功

佐藤直子

中井

電気自動車用高耐摩耗性銀めっき膜の開発
材料ニュース

木村雄太 …33

誠 ………………………………………………38
成枝宏人

宮澤

寛

菅原

章 ……………41

極低温超弾性の発現とその弾性熱量効果
新津甲大

許

勝

木村雄太

大森俊洋

貝沼亮介 ………………………………………………44

先達からのお便り

私の研究履歴はばたく

高温酸化物融体に関する研究を通じてスッポトライトこれぞ日本の伝統金属加工技術木目金煮色着色

本会記事

大林一平………17

足立裕彦 …………………………………………………………………………………47
原田祐亮 ……………………………………………49
橋

駿 ………………………50

会告 ………………………………………………51

会誌・欧文誌 1 号目次 …………………………60

金属学会セミナー ………………………………57

次号予告 …………………………………………61

支部行事 …………………………………………58

行事カレンダー …………………………………62

掲示板 ……………………………………………59

新入会員 …………………………………………64

まてりあ・会誌・欧文誌の投稿規定・投稿の手引・執筆要領，入会申込書，刊行案内はホームページをご参照下さい．
http://jim.or.jp/
今月の表紙写真

SUS304 鋼 2B 材の電解処理後の表面形態(SEM 像)．(山本正登他本号38頁図 4 より改変)

表紙デザイン北野玲

複写をご希望の方へ

本会は，本誌掲載著作物の複写に関する権利を一般社団法人学術著作権協会に委託しております．本誌に掲載された著作物の複写をご希望の方は，(一社)学術著作権協会より許諾を受けて下さい．但し，企業等法人による社内利用目的の複写については，
当該企業等法人が社団法人日本複写権センター((一社)学術著作権協会が社内利用目的複写に関する権利を再委託している団体)と包括複写許諾契約を締結している場合にあっては，その必要はありません．
（社外頒布目的の複写については，許諾が必要です．
）
権利委託先 一般社団法人学術著作権協会〒1070052 東京都港区赤坂 9
6
41 乃木坂ビル 3F FAX 03
3475
5619 E
mailinfo＠jaacc.jp http://www.jaacc.jp/
複写以外の許諾（著作物の引用，転載，翻訳等）に関しては，直接本会へご連絡下さい．

年 頭 の ご 挨 拶
公益社団法人 日本金属学会 会長

杉

本

諭

新年，明けましておめでとうございます．皆様にはご健勝で新年をお迎えのこととお慶び申し上げます．
昨年は，6 月の大阪府北部を震源とする地震，7 月の西日本を中心とする豪雨，8 月の台風13号，そして 9 月の北海道胆振東部地震，など様々な
自然災害が日本を襲いました．被害にあわれた皆様の中には，依然として復旧への糸口がつかめない中で，新たな年明けを迎えられた方もいらっしゃるかと存じます．改めて心からお見舞い申し上げます．本会においても，金属及びその関連材料の学術及び科学技術に基づき自然災害やエネル
ギー問題を始めとする我が国が抱える諸問題に対して，真摯に貢献できる学会活動と，若手人材育成がより一層求められていると感じております．また，本年は公益社団法人として 7 年目の事業年度に入りますが，引き続き公益目的事業を公正かつ適切に推進していくことも重要と存じます．
以下に，昨年会長就任の挨拶にて紹介させていただいた本会の活動方針から，現状と課題の一端を報告させていただき，それを踏まえた本年の方針を述べさせていただきます．
ご存知の通り，一昨年，本会が将来においても基盤材料から先端材料までを対象とし，材料系学協会の中でもリーダーシップを発揮して世界にアピールしていく学会として発展できるよう，具体的な学会像を示した本会のビジョンを設定しました．昨年は，主として，その実現に向けたアクションを起こしてきた年でしたが，本年はさらに継続かつ推進していく年であると位置づけております．
まず，刊行事業では，会報，会誌，欧文誌は学会活動の根幹を成すものと捉え，各編集委員会では共同刊行事業も含めてさまざまな対策を講じ，その刊行を推進してきました．本年も「まてりあ」では，日本金属学会に入会し会員を継続したくなるように入門講座や講義ノート等の学術及び技術並びに情報の記事を充実させていきます．さらに，金属及び関連材料に関する情報が知りたいときに必ず手に取る情報誌であることを実現させるために，誌面や記事構成の更新等を推進して参ります．日本
金属学会誌では，日本語で書かれた最新知見の発信や高度な専門性のある提案・意見交流・学理追求の場として維持向上を図るために，積極的な投稿勧誘等を進めていきます．Materials Transactions
では，日本の代表的な材料系英文論文誌となるよう高度化するとともに，インパクトファクターの向上を目指し，Review や Overview の掲載や査読の厳格化等によって掲載論文の質を向上させることを目指します．さらに，質の高い論文が掲載されていることの周知やオープン化拡大等の掲載論文引用の促進等の施策を推進する予定です．学術図書類は，既刊コンテンツのデジタル化及び理数探求科
目履修支援のためのコンテンツ制作を推進していきます．

巻

頭

言

学会として重要な講演会・講習会事業では，講演大会を情報発信と研究者・技術者の交流の場として位置付け，立場の異なるいずれの研究者・技術者にとっても魅力あるものとなるよう分野ならびにセッション改編に取り組んできました．本年の秋期講演大会から新しい枠組みで講演募集をする予定
です．一方で材料研究の多様化・細分化が進んでいることを考え，他の学協会とも連携を積極的に進めてきました．昨年 5 月にパシフィコ横浜で開催された自動車技術会の材料フォーラムには，本会から推薦した 2 名の研究者に講演をしていただき，逆に本会の 9 月の秋期講演大会では，自動車技術会の材料フォーラムで鑑講演をしていただいた自動車メーカーの方々に講演していただく合同シンポジウムを日本鉄鋼協会とともにスタートさせました．この企画は本年も継続していくことを 3 学協会で確認しています．このような取り組みによって秋期講演大会の参加者も 2 年連続で1,600名を超え，活気ある講演大会になってきています．さらに本年は講演大会参加者の利便性を向上させるために，講演概要集の Web 化を推進していく予定です．セミナー・シンポジウム委員会でも，昨年からスタートしたフェロー制度を利用し，本年には基礎から最新の研究や技術までを学べるセミナーの開催や次世代を担う人材の教育と育成に貢献する魅力ある講習会等を計画中です．
調査・研究事業については，我が国の材料科学を先導していくことを目指し，昨年，従来の分科会を調査研究委員会と位置付け，有効な活動が推進できるような体制強化のための再編を行いました．
本年は再編した分科による活動を推進していきますが，この中で特筆すべきものに，今後の材料科学分野を担う若手研究者を中心とした研究会の発足を促すとともにこれらに対する助成，さらに若手研究者の育成を目的とした研究助成事業の開始が挙げられます．一方で，金属・材料科学分野に興味を持つ，さらに若い世代を育てることも目指しており，秋期講演大会時の World Materials Day Awardや春期講演大会時における企業説明会などを継続させる他，昨年からスタートさせた秋期講演大会時における高校・高専学生ポスターセッションの継続も検討していき，今後もこのような学校教育の支
援や青少年向けイベントの開催，若手交流等の人材育成に関する事業を拡充していきます．国際学術交流は，従来から推進している TMS および KIM との交流等の推進に加えて，講演大会における国際セッションの開催を検討しています．
表彰・奨励事業は，会員の皆様の研究活動の意欲を高めるとともに，人材の育成にも欠かすことのできないものです．本年は各賞の授賞目的と対象を再整理し，将来の更なる発展が期待できる若手を対象とした賞の拡充等を推進していきます．
上述以外にも，本会の活動を広く世間に周知するために，広報活動を推進する体制を強化していく
所存です．皆様のご協力をお願い申し上げます．
最後になりましたが，これまでの諸先輩およびご関係の皆様の本会へのご尽力，ご貢献に深く感謝申し上げるとともに，本会のさらなる発展および会員各位のご健勝とますますのご活躍を祈念致しま
して，年頭のご挨拶とさせていただきます．
2019年 1 月 1 日

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia JapanO1

公益社団法人日本金属学会の組織と活動概況
公益社団法人日本金属学会は，『金属に関する理論ならびに工業ます．

の進歩発達をはかること』を目的とした学術団体として 1937 年 2調査・研究事業 では，重要な企画，統治，長期展望に関する

月 14 日に創設され， 2013 年 3 月 1 日には公益社団法人に移行しま「企画委員会」，「セルフガバナンス委員会」，「長期展望委員会」がした．会員数は平成 30 年 2 月末時点で国内外合わせて 5,095 名，設置されています．また，関連が深い専門分野の研究者や技術者が156団体で，金属及びその関連材料に関する研究成果を世界に発信

集う 6 つの分科で構成された「調査研究委員会」の活動を推進しする学会として活動を展開しています．近年は，社会基盤材料をはており，先端領域や学際的領域の研究課題に対する研究を促進する

じめエネルギー材料，エコマテリアル，電子・情報材料，生体・福目的で「研究会」が設置されて活動しています．さらに，「戦略推祉材料，材料と社会と対象分野も拡大し，金属及びその関連材料分進委員会」や「科研費委員会」では，金属及びその関連材料分野の野の学術および科学技術の振興を目的として，組織図に示すよう

学術及び科学技術の振興に向けた材料戦略活動を行なっています．

に，最高議決機関である「社員総会」，業務執行決定機関の「理事一方，「人材育成委員会」では，次世代を担う人材を育成すること会」，業務監査機関の「監事」の下で，「委員会」，「支部」，「事務局」

を目的として，「出前講義」や「高校生向けホームページ」等の活により，学術誌や学術図書の刊行，講演会や講習会の開催，調査・動を行なっています．「男女共同参画委員会」では，女性の社会進研究，表彰・奨励の事業を行っています．

出を支援するために，男女共同参画学協会連絡会との連携や鉄鋼協

刊行事業 では，会員の情報交換や啓発・教育を目的として，

会合同男女共同参画委員会活動を実施しています．また，国外の学

会報「まてりあ」を毎月刊行し，会員に配布しています．また，和術団体との交流を推進している「国際学術交流委員会」では，文の学術論文誌「日本金属学会誌」および，材料系 14 学協会と共World Materials Day Award の授賞をはじめ，米国 TMS との講演同刊行している英文の学術論文誌「 Materials Transactions 」を毎大会へ研究者の相互派遣，韓国 KIM との共同シンポジウム開催等

月刊行して，研究成果を国内外に広く発信しています．「日本金属を実施しています．

学会誌」では年間約80編の論文を，「Materials Transactions」では表彰・奨励事業 では，「名誉員」や「学会賞」を始めとして，年間約300編の論文を掲載しています．さらに，金属及び関連材料

優れた研究や技術開発の成果を上げた者や当該分野の発展に寄与しに関する専門書や学生向けの教科書類等の「学術図書類」を刊行した者の表彰や今後の貢献が期待される者の奨励を目的とした「各種ています．

賞」で，毎年 20 件の表彰・奨励を行っています．さらに，昨年講演会・講習会事業 では，最新の研究成果を発表・討議する「日本金属学会フェロー」を設けました．

とともに，会員間の交流を図ることを目的として，春秋 2 回の全国の支部 も活発に活動しており，各支部で独自に講演「講演大会」を開催しています．講演大会は約900件の講演があり，会・講習会(講演大会，本多光太郎記念講演会，セミナー，談話

約 1400 名が参加しています．会場では企業の最新の技術を紹介す

会)，研究会，見学会などを実施しています．

る「機器展示」や「ランチョンセミナー」も実施しています．また，

日本金属学会は 21 世紀の日本を背負って立つ研究者や技術者の春期講演大会では，卓越した業績を挙げた者による「本多記念講演」

入会を大いに歓迎いたします．会報「まてりあ」は，会員のみに提や，学生の進路選択と企業の採用を支援することを目的とした「企供されます．さらに，会員には，講演大会への会員参加費での参加

業説明会」を開催しています．さらに，専門知識の普及や啓発，教及び登壇費の免除，刊行物の会員価格での購入，本会主催のセミナ育を目的として「セミナー・シンポジウム」や講習会を開催していー・シンポジウム・講演発表会等への会員割引価格の参加等の特典ます．また，国際会議もこれまでに 25 件を本会主催で開催していがあります．

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

企画にあたって

連載「金属素描」「金属なんでもランキング」について
編集チーム

竹田

修

森戸春彦 榎木勝徳

安達正芳 齊藤敬高

金属元素は，定義にもよるが，地球環境下で安定に存在するもので60以上もある．しかし，日本金属学会は，金属材料に関してありとあらゆる分野を網羅する広範な研究者で構成されており，これまで研究対象になったことのない金属は無いと信ずる．一方で，特定の金属について詳しい専門家は多数いるが，専門が多岐に渡るがゆえに，「金属」というものの全体像が見えにくくなっていることも感じる．
そこで，「金属素描」および「金属なんでもランキング」と題した連載を企画した．前者は，毎回，一つずつ金属を選び，その物理的・化学的特徴，製法，用途等について紹介するものである．元素の百科事典については，古くから様々な専門家が執筆しているが(1)，化学物質としての顔を描いたものが多く，金属材料を研究する学問体系の視点から書かれたものは少ない(2)．意外に知らない事実だけでなく，本会の会員諸氏が読んで楽しく，かつ，具体的に役立つ情報を纏めたいと考えている．合わせて，様々な形態の金属の写真を掲載するのでお楽しみ頂きたい．一方で，後者は，物性等，金属にまつわる様々な数値(3)をグラフにして「見える化」する．特に，金属全体に渡ってデータを整理することによって，全体像を明瞭にしたい．
これらの連載を通して，学生諸君や初学者に対しては，金属の多様な姿に接することによって，金属の本質を考えるきっかけを提供したい．また，シニアの研究者に対しては，金属の全体像を再度俯瞰して頂くことで，新たな視点を獲得して頂きたい．
第 1 弾として，2 年ほどに渡って交互に連載をお届けする．各記事は，それぞれの金属元素を実際に取り扱い，その性質を知り尽くした新進気鋭の研究者の先生方にご執筆頂いた．多忙の中，ご執筆頂いた著者の皆様方，写真をご提供くださった皆様方に篤くお礼を申し上げる．
最後に，本連載において誤りや誤解等があったとしたら，それは私ども編集チームの責任である．ご意見，ご批判は真摯に受け止め，連載をより良いものにしてゆく所存であるので，忌憚なくご意見，質問等をお寄せいただきたい．
それでは，金属が多彩な姿で活躍する劇が幕を開ける．ぜひともお楽しみ頂きたい．

文献( 1 ) 例えば，John Emsley 著山崎昶訳，「元素の百科事典」，丸善(2003).
( 2 ) 例えば，ウォーク著増本健監修，「金属なんでも小事典」，講談社(1997).
( 3 ) 日本金属学会編
「金属データブック第 4 版」
，丸善．

竹田

修

森戸春彦

榎木勝徳

安達正芳

齊藤敬高

東北大学大学院工学研究科准教授
東北大学金属材料研究所准教授
東北大学多元物質科学研究所助教九州大学大学院工学研究院准教授``Sketch of Metals'', ``Rankings of Metals''; Osamu Takeda, Haruhiko Morito, Katsunori Enoki, Masayoshi Adachiand
Noritaka Saito(Graduate School of Engineering, Tohoku University, Sendai. Institute for Materials Research, Tohoku University, Sendai. Institute of Multidisciplinary Research for Advanced Materials, Tohoku University, Sendai. Institute of Multidisciplinary Research for Advanced Materials, Tohoku University, Sendai. Graduate School of Engineering, Kyushu University,
Fukuoka)
Keywords: metal, physical and chemical properties, application, ranking
2018年10月20日受理[doi:10.2320/materia.58.4]



企画にあたってNo. 1チタン(Titanium)
東北大学

上

田

恭

介

元素名Titanium，原子番号22，質量数47.87，電子配置[Ar]3d2 4s2，密度4.508 Mg･m－3(298 K)，結晶構造 a Ti 六方晶(～ 1156 K )， b Ti 立方晶( 1156 ～ 1953 K )，融点 1953 K ，沸点 3535 K ，地殻存在量 0.7
massTiO2【写真】(a)クロール法により得られたスポンジチタン(日本金属学会 写真提供)，(b)TiCl4 蒸気を Mg 蒸
気で還元して得られたチタン(東北大学金属材料研究所 写真提供，参照竹内ら，日本金属学会誌，23(1959), 629633.)

チタンは構造用金属材料の中で最も比強度が高く，白金に匹敵する優れた耐食性および細胞毒性やアレルギー性を示さない生体安全性を示すことから， wonder metal とも呼ばれた特徴を有している．さらに，他の元素との親和力も高いことから，例えば酸素であれば容易に保護性の TiO2 を表面に形成する．そのため，高い耐食性を示すのである．興味深いる夢のような材料である．加えて，チタンは地殻中存在量で9 番目に多く，金属元素の中ではアルミニウム，鉄，マグネ
シウムに次ぐ 4 番目と，自然界に豊富に存在している．そことに，チタンは生体必須元素ではない．これは前述のとおり TiO2 が安定であるため，植物も含めて生体内にイオンとして存在し得ない，すなわち食物を通した摂取が無いため，れにも関わらず，チタンはレアメタルに分類されており，
2015 年におけるスポンジチタンの世界生産量は 180,000 トン(1)と粗鋼の約 1/104 であり，それこそ桁違いに少ない．これはひとえに製錬が困難であり，高コストであるためであ

生体内に取り込まれることが無かったことに起因する．そのため，細胞毒性やアレルギー性を示さないことから，現在では生体埋入デバイスの素材として使用されている．特に人工関節や人工歯根といった骨との強固な結合が求められるデバ

る．チタンの歴史は浅く， 1910 年にハンター( Matthew A.
Hunter)が TiCl4 をナトリウムで還元する(ハンター法)こと
で 99.9 の金属チタンを得ることに成功している．その後イスに使用されているが，これは，金属材料の中で唯一，チタンが生体内において骨と光学顕微鏡レベルで結合する「オッセオインテグレーション｣(2)を有しているためである．チ

1938 年にはクロール( Wilhelm J. Kroll )が TiCl4 をマグネシウムで還元する(クロール法)プロセスを確立し，量産可能となってからまだ 80 年しか経っていない．現在でもその製錬
原理は変わらず，チタンはほぼ全てがクロール法により製錬

タンには a 型， b 型， a ＋ b 型等の多彩な合金群が存在し，それぞれ強度，延性，高温特性が異なる．加えて， NiTi は代表的な超弾性，形状記憶特性を有する合金であり，様々な分野で実用化されている．

され，写真(a)に示すスポンジチタンを得ている．このスポンジチタンを真空アーク溶解，真空電子ビーム溶解，プラズ
マアーク溶解により溶解し，インゴットを得る．
さて，チタンの優れた耐食性や生体安全性，製錬が困難で今後，製錬まで含めた低コスト化によりチタンが普及すれば，世界は劇的に変わることは間違いない．我々チタン研究者は，そのような劇的な社会変化を夢見て，日々研究開発に勤しんでいる．

あるといった特徴は，全て酸素が関与している．チタンの酸
素溶解度は約 14 mass ( 33 at )と広い固溶域を有している．そのため，合金溶解時の酸素ゲッターや脱酸剤として使用されており，このような用途でチタンに触れている読者も多いと思う．酸素のみならず，他の元素との溶解度も高いことから，チタンは合金設計の自由度が高く，特に酸素，炭素，窒素といった軽元素を合金元素として活用できるといっ

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan文献( 1 ) 山出善章ら軽金属，67(2017), 126135.
( 2 ) P.I. Branemark et al.: Scand. J. Plast. Recostr. Surg. Suppl.,
11(1977), 1132.

次号

金属元素なんでもランキング No. 1

地殻存在量


O

2

O

3

企画にあたって
足

立

吉

隆

データには「縦のデータ」と「横のデータ」があり，デー的に特徴量を抽出することは「横のデータ数」を増やすためタセット(数)は縦のデータであり，データの種類(記述子)に大変重要となる課題である．手作業でこの作業を行うこと(数)は横のデータである．データセット数が増えるほど，デは大変労力を要するが，例えば画像の場合は深層学習をはじータサイエンスが一層活用でき，データの種類数が増えるほめとする最先端画像認識手法( CNN ， R CNN ， FCN ，機械

どデータサイエンスが必要となってくる．データサイエンス

学習型画像処理など)を活用して対象領域の自動抽出を行っは，実験，理論，計算工学に次ぐ第 4 の研究手法という認た後に，位相幾何学，微分幾何学を使った豊富な特徴量の抽識が広がりつつあり，材料工学においても画像認識，パラメ

出が行われる．近年では不完全な物体の連結性を幅広いスケータの最適化，順解析，逆解析，データ同化，などへの適用

ールで定量評価できるパーシステントホモロジー群や，連続が急速に進んでいる．人類では対応がほぼ不可能な複雑なデ的な形態変化を曲率に基づいて定量評価する手法や，あるいータに対して，傾向(順解析モデル)を見出し，データ数が増

は銀河における星の分布を定量的に評価する際に用いられるえるほどベイズ更新によりモデルの精度を上げていく．機械二点相関関数(その後，次元削減が必要な場合が多い)などを学習で作られた順解析モデルは，究極的な近似式といえる

材料工学に適用する研究が報告されるようになってきている．

(物理モデルが背景にはない)が，その精度は理論式に戻づく

このように目まぐるしく数学，情報工学が発展する中で，予測を超える場合があり，しかも計算コストが低いため，多材料工学研究者がその要点を理解し，個々の材料工学の課題

量の計算を順解析モデルにより行って傾向を把握することににうまく適用して，効率よく，精度よく機構解明や材料開発

より，我々が望む方向(例えば特性や特性バランスの最大化)につなげることを願って，今回，数学研究者，情報工学研究に向うための記述子の最適化を提案してくれる．このような者の専門家の先生方に，その基礎と材料工学への適用例につ出力データを最大化(あるいは最小化)するための入力データ

いて解説いただく機会を設けた．本ミニ特集が，新たな材料の在り方を解析することを逆解析と呼び，遺伝的アルゴリズ

工学の一側面を開拓する機会となることを切に願っている．

ムやベイズ的最適化という手法によりシステムに実装される．逆解析は，材料開発あるいは新物質探索の革新的効率化を目指すにあたっては必要不可欠となるであろう．
子供は知識(データ)が少ないにもかかわらず，やがて各素養を備えた立派な大人に成長するが，その過程では周囲(特最後に，材料工学に活用できる最先端の数学，情報工学を
分かりやすく解析してくださった執筆者の皆様，そして本企画を強力にご支援してくださった会報委員会委員長の山本剛
久先生(名古屋大学)に心より御礼申し上げる．

に親)から報酬とペナルティーを与えられ，成長するべき方★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

向を学んでいく．同様なデータサイエンス手法は強化学習と1990 年 3 月

名古屋大学大学院工学研究科修士課程修了
主な略歴 物質・材料研究機構，鹿児島大学
現職
2017年 4 月専門分野高次元材料情報学◎鉄鋼材料を主対象に材料組織を定量 3D 解析し，そこで得た材料ゲノム情報を使って順解析・逆解析
モデルを構築する研究に従事している．

呼ばれ，それを実装したプログラム「アルファ碁」がプロ棋士に勝利したことは記憶に新しい．このような強化学習を材
料工学に適用している例はまだないものと思われるが，材料工学にとって今後注視に値するデータサイエンスであろう．
材料工学におけるデータの多くは，画像やスペクトラムの形で与えられる場合が多いものと思われるが，そこから徹底

足立吉隆★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

名古屋大学大学院工学研究科材料デザイン工学専攻教授(〒4648603 名古屋市千種区不老町)
Preface to ``Mathematics and Computer Science to Promote Material, Process, and Measurement Informatics''; Yoshitaka Adachi(Nagoya
University, Nagoya)
Keywords: material informatics, machine learning, 3D4D material science
2018年12月 3 日受理[doi:10.2320/materia.58.6]

ミ ニ 特 集

能動学習の基礎と材料工学への適用例
日
上

野
野

英
哲

逸
田 口
朗

 小 野

優
寛

介
太


応答変数の予測を誤る確率(汎化誤差)が低減することが理論

.

は じ

め

に

的にも知られている(2)．なお，能動学習と非常によく似た方法論としてベイズ最適化がある．ベイズ最適化では，最大化

材料の科学的性質を研究し，その工学的な応用及び所望のあるいは最小化したい評価関数があり，その評価関数を最大性質を有する材料の開発を目的とする材料科学は，材料の計にするような入力を可能な限り少ない試行で見つけることを

測及び試作の繰り返しを伴う．この観点からすると，材料科

目的としている．一方，能動学習では最小限のサンプル(入学の研究プロセスはモデルの構築と評価を繰り返すデータ解

出力の組)を用いて入出力関係を学習することを目的とす

析や機械学習と共通点があるといえよう．機械学習の代表的る．本稿では，まず能動学習の問題設定と代表的なアプロー

な問題設定である教師付き学習は，予め大量の入力データとチを簡単に説明する．次に，具体的な材料科学への適用例と出力データの組が与えられた状況で入出力の対応関係を近似して， X 線磁気円二色性スペクトル測定による物質の磁気する問題である．モデルの構築に利用できる入出力データのモーメントの定量解析を能動学習的な手法によって高効率化

数が増えれば増えるほどより正確な入出力関係の近似が可能

した例を紹介する．

となるが，入力に対して適切な出力を得るために大きなコストがかかることがある．例えば，農作物を育成する環境(各.

記 法 の 準 備

月の平均気温，投与する肥料の種類と量，気象状況等)を「入力」として，特定の農作物の性質(糖度等)を「出力」と以下では，統計学において入力から出力を予測するといっ

すると，ある特定の入力に対して出力を得るためには数ヶ月た問題を考える際に標準的に用いられる回帰分析の用語を採から数年単位での時間がかかるであろう．また，後述する用し，入力を説明変数 x ，出力を応答変数 y と呼び， x から

X 線スペクトル計測実験を行う放射光実験施設では研究者

y を予測する予測器 f(x)を学習する問題を考えることにする．

が設備を利用できる時間は非常に限られている．入力に対応

x, y が取りうる値の範囲をそれぞれ X, Y とする． Y が離散する実験設定や計測設定として「このような計測を行う」と個の要素を持つ場合には，x から y を予測する問題は判別問いう計画を立てることは可能であるが，対応する出力を得る

題と呼ばれ， Y が連続的な実数値を取る場合にはこの問題ためのコストが高く，可能な限り少数の計測で最大限の情報は回帰問題と呼ばれる．予測器によって説明変数 x に対応しを引き出す工夫が必要である．実験を実施する前に説明変数て予測された応答変数の予測値を ây＝f(x)と表す．予測器にの種類と説明変数の値，そして必要な計測の回数を入念に設付随して，説明変数 x を固定したときに応答変数 y が取りう計する技術として，実験計画法と呼ばれる方法論がある(1)．

る値の確率(事後確率と呼ぶ) Pr(y|x)あるいは事後確率密度

一方，既にある程度の量のデータ(入出力の組)を観測しておp(y|x)も得られるものとする．これは予測をするときに応答

り，それを用いて予測モデルが作られているとき，次にどの

変数 y の値を一つ確定的に出力するのではなく，取りうる様入力に対して出力の値を取得して，そのデータをモデルの構々な y の値に「確信度」を与えることに相当し，機械学習に築に用いるとよりよい予測が出来るようになるかを議論し，おいてこうした出力が可能な予測器は良く用いられる．確率

自動的に「次の一手」を打つための方法論が能動学習である．

変数を大文字 X で表し，その実現値を小文字 x で表すもの

能動学習によって予測器を学習するために利用する例題(サとする．確率関数を Pr(X＝x)のように確率変数 X が値 x をンプル)を適切に選択することで，未知の説明変数に対するとる確率を与える関数として定義し，確率密度関数を p ( x )統計数理研究所准教授(〒1908562 東京都立川市緑町103)
筑波大学大学院博士前期課程
量子科学技術研究開発機構主任研究員

高エネルギー加速器研究機構准教授
Introduction to Active Learning and Application to Material Engineering; Hideitsu Hino, Yusuke Taguchi,Tetsuro UenoandKanta Ono(The Institute of Statistical Mathematics, Tokyo. University of Tsukuba, Tsukuba. National Institutes for
Quantum and Radiological Science and Technology, Hyogo. High Energy Accelerator Research Organization, Tsukuba)
Keywords: active learning, Gaussian process, material informatics, classification, regression, machine learning
2018年 8 月20日受理[doi:10.2320/materia.58.7]

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japanで表す．代表的な確率密度関数として，平均ベクトル m，分∑y∈Y Pr ( y | x ) log Pr ( y | x )で， y が連続値の場合には x 
H＝

散共分散行列 S を持つ多変量(d 次元)ガウス分布の確率密度

argmaxx － fy∈Y ) p ( y | x ) log p ( y | x ) dy である．エントロピー

関数は

基準は，エントロピーが尤度†2 の期待値の負であることか( 12 (x－m) S (x－m))

ら，尤度が小さいと期待されるサンプルにラベルをつけるこで定義される．ここで正方行列 A に対して| A |でその行列に学習に取り入れることになる．自信がない分野の勉強を重式を表すものとする．予測器あるいは事後確率は，パラメタ

点的に行うというイメージであり，我々人間が行う「学習」

u を有しており，このパラメタをうまく調整することで「学とも共通しているであろう．同じ考え方に基づくより簡便な習」を行うものとする．パラメタを明示するために fu ( x ) ,方法としては，⊥p(x; m, S)＝(2p)－d/2 |S－1| exp －－1とになり，モデルにとって予測に自信がないデータを積極的

Pru ( y | x )あるいは f ( x; u ) , Pr ( y | x; u )のように書くことがあxLG＝argmin Pr( ây|x)

る ．多 くの 場合 ，予 測器 のパ ラメ タは n 個の 学 習デー タx

D ＝{( xi, yi )}ni＝1 に関して，予測の損失関数と呼ばれる関数

によってクエリを選択する方法がある．ここで ây ＝ argmaxylu(x, y )の総和 lu( D)＝∑ni＝1 lu(xi, yi)を最小にすることで行わ

Pru ( y | x )は現在の予測器で応答変数を予測するという状況れる．例えば損失関数としては二乗損失(y－f(x))2 がよく利で，最も事後確率が高い応答変数値を表す．すなわち，現状

用され，この場合の最適なパラメタはの予測器にとって最も確信度が低く，予測が正しいかどうかnuÂ ＝argminu1∑ (yi－f(xi; u))2n i＝1

として得られる．ここで argminu とは，その後に続く目的関数を最小にするようなパラメタ u を返す操作である．こうし自信が無いようなサンプル x に対してラベル y を付与してもらう．


期待モデル変化て得られたパラメタで指定される予測器あるいは事後確率

不確実性サンプリングでは説明変数を観測したときの応答を，将来得られる説明変数に対応する応答変数の予測に用い変数に関する曖昧さに基づきクエリを選択した．別なアイデる．なお，特にパラメタを問題としない場合は u を省略する

ィアとして，ラベル(応答変数値)が得られ，それを学習サンこともある．新たに応答変数の値を計測する対象の説明変数

プルに取り入れてモデルを学習した場合に，最も現在のモデの実現値のことをクエリと呼ぶことにする．このクエリ(問ルを大きく変えるようなサンプル(説明変数値)をクエリとしい合わせ)に対して，実際に実験等を行って応答変数の値をて選択することも自然であろう．この方針を，期待モデル変確定させることが計測という操作に対応する．クエリに対応化と呼ぶ．これはモデルの変化を定量的に評価できるようなする応答変数の値を定めることを，機械学習の用語を採用しモデルにならば適用可能なアプローチであり，多くの場合モて「ラベルを付ける」と表現する．

デルの変化を，新しいサンプル(x, y)を加えたときの，学習の目的関数の勾配の絶対値 || ;lu( D ∪( x, y ))||2 で表す．実.

クエリ選択の指針

際には真のラベル y はわからないので，現在得られている事
後分布に関する期待値をとって能動学習を行う際，発行するクエリの選択基準にも様々な

x
EMC＝argmax∑Pr(yj|x)||;lu(D∪(x, yj))||2

考え方がある．紙幅の都合から，代表的かつ直感的に理解し

x

j

u

やすい 3 つの考え方を紹介する．全ての能動学習のシナリとする．応答変数が連続値の回帰問題においては上式の和をオには，各データの情報量尺度の評価が含まれる．そのよう積分に置き換える．このアプローチは，「これまでの考え方なクエリ戦略の手法は数多く提案されている．ここで， x
Aを大きく変えるような出来事を積極的に学ぶ」という態度とはアルゴリズム A によって選択された最適なデータとすいえる．

る．以下の分類は，主に(3)に従う．


不確実性サンプリング




分散最小化

予測器の学習は，通常は何らかの損失関数 lu(D)の最小化

手元に学習した予測モデル f ( x )とそれを用いた条件付きで行う．損失関数を最小にするようなサンプルを直接選択す

確率 Pr( ây|x)の計算手段があるとして，最も予測の自信が無るアプローチも考えられるが，実用上難しいことが多い．一

いようなサンプルに対してラベル付けを要求することは直観方，例えば連続応答変数を扱う回帰問題において一般的に取的にも自然であろう．自信のなさ，すなわち不確実性を定量られる二乗損失最小化基準では，データ(x, y)の分布に関す化する方法は色々と考えられるが，代表的な尺度の一つがエントロピー†1 である．
x
H＝argmax－E[log Pr(Y|x)]x

ここで E は条件付き分布 Pr(y|x)に関する期待値を取る操作
で あ り ， y が 離 散 個 の 値 を 取 る 場 合 に は x
H＝ argmaxx －

†1 (情報)エントロピー
確率分布に付随する不確かさの尺度．
†2 尤度
あるパラメタに従ってデータが生成されるとした場合，観察
結果からみてパラメタの値の尤もらしさ(もっともらしさ)を表す数値のこと．

ミ ニ 特 集⊥る二乗損失の期待値に関して次のような関係が成り立つことを示すことが出来る

logit(Pr(y＝1|x))＝w xを仮定する．簡単な計算により，

はまりの悪さ」＋「予測器のバラツキ」

1
1 ＋ e－ w x⊥Pr(y＝1|x)＝「二乗損失の期待値」＝「誤差の分散」＋「予測のデータへの当てとなることが確認できる．上式右辺はロジスティック関数とここで，右辺第一項の誤差の分散は予測器に依存しない部分呼ばれる．観測データ D＝{(yi, xi)}ni＝1 に含まれる個々のサであり，コントロールは出来ない．また，第二項についてンプル( yi, xi )において，応答変数 yi が 1 か 0 かのいずれかも，利用する予測器の種類を一度定めたら自動的に決まるもなので Pr ( y ＝ 0 | x )＝ 1 － Pr ( y ＝ 1 | x )に注意すると，このモの で あ る． 最 後 の 予測 器 の バラ ツ キ は 数式 で は ED [( ây －デルにおいて尤度関数はED[ ây])2]で与えられる予測結果 ây＝fu(x)の分散であり，これl(w)＝は予測器をうまく調整する，あるいは学習サンプルをうまくPr(yi|xi)1⊥

ED[ ây]は既に得られた学習データ D の分布に関する期待値をyi

1 －y iP ( － w x ) (1 ＋ e － w x )(y , x )∈D 1＋ei⊥＝e － w xi⊥

選択することで減少させることが出来うる量である．なお，

i

i

i

となり，対数尤度関数は例

e － w xi

1⊥

用

∑ (yi log 1＋e－w x ＋(1－yi) log 1＋e－w x )(y , x )∈D
⊥

. 応

L(w)＝

i

⊥

意味する．




P

(yi, xi)∈D

i

i

i

となる．対数尤度関数 L ( w )を係数 w に関して最大化する

格子構造の分類

ことで，最尤推定による係数 w の推定値 w
â が得られる．通まず，上述の不確実性サンプリングに基づく方法でランダ

常の線形回帰とは異なり閉じた形の解は存在しないため，対ムサンプリングよりも効率的にクエリを選択できることを見

数尤度関数の最大化はニュートン法などの数値最適化手法をてみよう．無機材料の X 線回折パターン(ピーク位置)を説用いる．
新たに観測した説明変数 x に対して，あるか体心立方格子構造(bcc)であるかを判別する 2 クラス

Pr(y＝1|x)＝分類問題を考えよう．bcc, fcc のそれぞれの構造に対応した
X 線回折パターンを 30889 件( fcc24936 件， bcc5953 件)準備1＋
1 e－wâ x⊥

明変数として，鉄鋼の格子構造が面心立方格子構造(fcc)でによって対応する応答変数が取る値が 1 である確率が得らした．予め 1000 件( fcc, bcc 各 500 件)をテストデータとしれるので，例えばこの確率が 0.5以上の時には x に対応するて，残りの30389件を学習データ候補とした．前処理として

y は 1 であるとして， 0.5 未満の場合には 0 であるとするこ

主成分分析により説明変数を 3 次元まで削減してから，ロとで，新しい観測が 2 つのクラスのいずれに属するかを判

ジスティック回帰(4)によって説明変数に対応する応答変数が別することが出来る．

fcc あるいは bcc のどちらであるかを確率的に予測する予測器を構築して，テストデータを用いてその予測精度を評価す

実験設定と結果

能動学習の設定として，初期予測モデルを fcc, bcc それぞる．
実験設定と結果の紹介に入る前に，確率値を出力できる判れ 25 件のサンプルを用いて学習した後，エントロピー基準

別器の構成方法の代表例として，ロジスティック回帰を紹介

による不確実性サンプリングによって，学習データ候補の中する．なお，「回帰」という名称ではあるが，ロジスティッ

で未使用のサンプルを一つ追加して予測器を学習しなおすこ

ク回帰は判別問題のためのモデルであることに注意されたい．

とを100回行った．また，比較対象としてランダムにサンプ

ルを一つ一つ追加して予測器を学習する実験も行った．図

ロジスティック回帰

は，テストデータの選択と初期モデルの学習データの選択，

2 クラス判別問題を考えるため，応答変数 y は 0 か 1 の 2及びランダムにサンプルを選択する際の乱数を変化させて値を取るものとする．線形回帰において，説明変数 x を観

20 回同じ実験を繰り返したときの，予測器の学習に用いた

測した時の応答変数 y の条件付き分布を p(y|x)＝p(y－データ数(横軸)と平均予測誤差の平均をプロットしたもので

w x|w)としてモデル化したのと同様に，判別問題では応答ある．実線が能動学習を用いて学習した予測器による予測誤

変数 y の， x を観測したときの条件付き確率を Pr ( y ＝ 1 | x )差，点線がランダムにサンプルを選択して学習した予測器にをモデル化する．簡単のため，p＝Pr(y＝1|x)とおく．このよる予測誤差である．学習の初期段階(追加するサンプルがp の関数として，ロジット関数を次式で定義する

30件程度まで)では，能動学習によって選択されたサンプル⊥

logit(p)＝logp1－ pを追加することで予測精度が劣化している．これは，少数個のデータを用いて構築した予測器ではクラス事後確率が正し

これは(0, 1)の間の値を定義域とし，実数の全範囲を値域とく学習出来ていないため，それに基づいて選択した追加学習する関数である．説明変数 x の値と logit(Pr (y＝ 1|x))の間サンプルが予測器の性能向上に寄与していないという事情でに線形な関係あると考えられる．一方，ある程度予測器の学習が進んだ後

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan



図2
図1

能動的サンプリングに伴うテスト誤差の低減．

は，能動的に学習サンプルを選択することでランダム選択と比較して効率的に予測精度を向上させることに成功している．


多次元正規分布とガウス過程．

X 線スペクトル測定の高効率化

直観的な理解を目的として説明をしよう．
図では， xy 平面上に関数 y ＝ f ( x )がプロットされている．適当な 2 点 x1, x2 に対応する y1＝f(x1), y2＝ f(x2)を考える．ここで，二次元ベクトル確率変数(Y1, Y2)が平均ベクトX 線スペクトル測定は試料に X 線を照射し，試料から放ル( y1, y2 )，分散共分散行列 S1,2 で定まる正規分布に従って出される X 線や電子のエネルギー分布( X 線スペクトル)をいると仮定しよう．このようにして，x 軸から d 個の点を指調べる実験手法である． X 線スペクトル測定にはさまざま

定することで d 個の対応する y 軸上の点が定まり，それを d

な種類があるが，特に X 線磁気円二色性スペクトル測定に次元ベクトルとみなす，そしてさらに d 次元正規分布に従着目する． X 線磁気円二色性スペクトル測定では物質の磁う確率変数ベクトルとみなす，という操作を考える．図では気的な情報を調べることができ，永久磁石材料やスピントロ

2 点のみであった x 軸上からのサンプルを，無限に細かくとニクス材料の研究に欠かせない実験手法のひとつである．近り，最終的には x 軸のすべての値を y 軸に f(x)で対応させる

年，研究開発サイクルが加速するなかで，迅速に実験データことで，ベクトルから関数へ考察の対象を拡張することが出を取得・解析し，物質・材料開発にフィードバックすること来る．そして，確率変数ベクトルを考えたのと同様に，確率が求められている． X 線磁気円二色性スペクトル測定も例

的な振る舞いをする関数を考えることも出来る．この，確率外ではなく，これまでよりも測定のスループットを上げる必変数である関数 f ( x )がガウス過程であるとは，任意の個数

要がある． X 線磁気円二色性スペクトル測定ではエネルギの点 x1, x2, … , xn における n 次元確率変数ベクトル( f ( x1 ) ,ーを細かく変えながら X 線を試料に照射して，対応するス

f(x2),…, f(xn)) が正規分布に従うときをいう．通常の正規⊥ペクトルを求める． X 線磁気円二色性スペクトルでは「磁分布が平均と分散によって定まるのと同様に，ガウス過程は

気光学総和則」が知られており，スペクトルの積分強度からの共分散を定義す平均関数 m ( x )＝ E [ f ( x )]及び，二点 x, x ′スピン磁気モーメントと軌道磁気モーメントを定量解析する

る共分散関数 k( x, x ′)＝ E[( f( x )－ m ( x ))( f(x ′)－ m (x ′))]をことができる．従来の測定では，どの程度細かく測定する

指定することで定まる．このようにして確率的に振る舞う関か，あるいは測定点数を何点にするかなどを予め実験者が決数を考えたとき，その最も基本的なものがガウス過程であめていた．実験データの品質にこだわるあまり，必要以上にる．実際には観測した点や観測候補となる点を指定して得ら

測定点数を多くして，貴重な実験時間を無駄に費やす可能性れる多次元正規分布を扱うことになるので，正規分布の基本もある．そこで，能動学習を用いて適応的に次にどのエネル的な性質を理解していれば問題ない．ここで必要となる正規ギーで測定を行うかを定め，実験者に依らず必要十分な実験

分布の性質は，( x, y ) が平均( mx, my ) ，分散共分散行列

データを効率的に取得する方法を考える．これによりこれまでと同等の情報を得るために必要な計測点数を削減すること(cA b)に対して，x で条件づけた y の確率分布がやはり正ができて，測定時間そのものを短縮することができるように

規分布になり，その平均が my＋ c A－1(x－ mx)，分散共分散なる．ここで計測点数を合理的に減らすために「ガウス過程

行列が b － c A－1c になるという事実である(5) ．この事実を回帰(5)」を用いる．

用いて，はじめに{(xi, yi)}ni＝1 として n 点での計測が得られ⊥ている状況で新たに xnew という点を計測するとした場合の，
f＝ y ＝(y1,… , yn) と ynew の同時分布は，はじめは平均関数⊥

を 0 としておくと
y0(y )～N((0), [knewKkn, new⊥はベクトルではなく関数が従う確率分布の一つであり，平均⊥

散行列 S によって定まる分布であった．一方，ガウス過程⊥

通常の多変量ガウス分布は，平均ベクトル m と分散共分⊥ガウス過程回帰

⊥




c

knew

n, new]))によって指定される．少し関数 m ( x )と共分散関数 k ( x, x ′である．ここで， K ∈ Rn×n は予め観測されている n 個のデ数学的な厳密さには欠けるが，関数が従う確率分布についてータで評価した n × n の分散共分散行列であり， kn, new は各

ミ ニ 特 集

成分が k(xi, xnew), i＝1,…, n で定義される新規データと既観測データとの共分散ベクトルであり， knew ＝ k ( xnew, xnew )である．同時正規分布に従う変数の条件付き分布の性質から，{( xi, yi )ni＝1 }を観測したという条件の下で新たに xnew に対応
する ynew のとる値の平均と分散はそれぞれ⊥⊥kn, new K－1 y, knew－kn, new K－1 kn, newとなることがわかる．つまり，ガウス過程回帰を用いると，
まだ観測していない点 xnew における y の予測値として kn, new⊥

K－1 y が得られ，さらにその予測値のバラツキも分散 knew－
kn, new K－1 kn, new として定量的に評価できる．
⊥

図3



ガウス過程に基づく能動的スペクトル計測．

能動的な X 線スペクトル測定

X 線スペクトル測定の目的はスペクトルという連続的な率的に学習を行うための方法論である能動学習の基礎を説明

エネルギーの関数 f ( x )を求めることであり，この関数形状した．次にラベル付をするサンプルを選択するためのいくつをエネルギーを x としてスペクトルを y としたガウス過程でかの基準を紹介したが，この基準で評価する対象である説明

表現(近似)することを考える．すなわち，できるだけ少数の変数を完全に自由に選択できるという状況は少ないであろ観測点(エネルギー値)における応答 y を用いてスペクトル形

う．この説明変数の選択候補に関しても，異なる問題設定が状を近似するために，能動的に応答を測定するエネルギー値ありえる．また，クエリ生成に関しても今回紹介した 3 種を選択するという問題を考えるのである．

類以外にも選択基準は複数提案されている．さらに，現実のまず初期データとして，少数のエネルギー点を計測する．

問題では単一のクエリを生成するのではなく，複数のサンプ

この初期データを入力としてガウス過程回帰で「学習」する

ルを試作するほうが効率がよいこともあり，多点探索型の能と，出力として予測スペクトルと予測スペクトルの分散が得

動学習も研究がされている．能動学習は現実問題におけるラられる．予測スペクトルを解析して物理量(今回は磁気モーベル付コストの低減という重要な要請から，従来から盛んにメント)を定量評価するとともに，分散に基づいて次に計測研究が行われているが，その有効性に関しては個々の問題にすべきエネルギー点を自動的に決定する．次に計測する点の依存するところが大きく，各分野でこれから知見を蓄積して決定方法は上述のように色々と考えられるが，ここではシンいく必要があると思われる．

プルに予測分散が最大の点を計測することとする．正規分布の分散の対数がエントロピーと比例することから，この方法

本稿の執筆にあたり，東京理科大学鈴木雄太氏の協力を頂は上述の不確実性サンプリングをエントロピー基準で実行し

き ま し た ． ま た ， 本 稿 で 紹 介 し た 研 究 の 一 部 は ， JSTていると解釈できる．また，分散最小化基準による選択を近CREST JPMJCR1761 の補助を受けて行われました．

似的に実行しているとも解釈できる．物理量が設定した収束条件を満たした場合は測定を終了し，そうでない場合は次のエネルギー点を計測する．この計測データを入力に加えて再びガウス過程回帰を行う．図には， SmCo5 の XAS ( X 線
吸収分光スペクトル)を 210 エネルギー点で計測した値が点線で，初期モデルとしてランダムな 30 エネルギー点での計測結果を用いて当てはめたガウス過程の，未計測エネルギー
点での平均が実線で，そのプラスマイナス 2 シグマが一点鎖線で示されている．垂直の破線は，最も予測分散が大きい
エネルギー点を表しており，次にこのエネルギー点で計測することで，分散の大幅な低減が期待できる．

文( 1 ) S.D. Silvey: Optimal Design: An Introduction to the Theory for
Parameter Estimation, Chapman Hall, (1980).
( 2 ) D. Cohn, L. Atlas and R. Ladner: Machine Learning, 15(1994),
201221.
( 3 ) B. Settles: Computer Sciences Technical Report 1648. University of WisconsinMadison, (2009).
( 4 ) T. Hastie, R. Tibshirani and J. Friedman: The Elements ofStatistical Learning Data Mining, Inference, and Prediction,
Second edition. Springer, (2009).
( 5 ) C.E. Rasmussen and C.K. Williams: Gaussian Processes for
Machine Learning, The MIT Press, (2005).
( 6 ) T. Ueno, H. Hino, A. Hashimoto, Y. Takeichi, M. Sawada and
K. Ono: npj Computational Materials, 4(2018), 4.
★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

このように学習・予測・解析・計測を繰り返すことで，今

2005年
2010年

回の結果では，従来の網羅的な計測に比べて 5 分の 1 程度の計測点数で同等の精度で物理量を決定できることが明らかになった(6)．

.

お わ

り

に
日野英逸

本稿では，機械学習における教師付き学習の問題で，例題に正解ラベルを付与するためのコストが大きい際に，より効

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan献京都大学大学院情報学研究科修士課程修了
早稲田大学大学院先進理工学研究科博士後期課程修了
2013 年 4 月2016 年 3 月 筑波大学システム情報系
助教
2013年
2016年 筑波大学システム情報系 准教授
2018年 4 月現職
専門分野数理工学◎数理的なアプローチによる問題解決，特に機械学習と応用統計の研究に従事．統計アルゴリズムの開発・理論解析と，自然科学や産業への応用に関心を持つ．

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

ベイズ最適化の基礎と材料工学への応用
松
豊

.

は じ

め

井
浦

孝
和

太
金 森
明

 竹 内

研
一

太
郎


に

「設計」や「計画」は，あらゆる科学的営みと切り離すことができない重要な問題の 1 つである．例えば，新たな科学的知見を得るために実験計画を立てる，あるタスクをより
図1

ブラックボックス関数を含む入出力関係．

は枚挙に暇がない．近年，設計・計画問題に対するデータ駆

ここで，は，例えば可能な実験条件の集合を表す．

動型アプローチ，また，それを実現するための情報技術であ有限集合のとき，すなわち， ＝{x1,…, xn}のように可能なる機械学習が注目されている．データ駆動型アプローチは，実験条件がリストアップされているような場合，この最適化

データ分析の方法だけでなくデータ収集の方法も考察の対象

問題をプール型と呼ぶ．一方で，実験条件の指定も最適化ととする．特に後者の特性は，ものづくりなどデータ収集コス同時に行うとき，すなわち， ＝ Rd のように各パラメータ

トが非常に高い分野においては重要な意味を持つ．本稿でが値を取りうる空間のみが与えられている場合をクエリー型

は，データ収集と分析を統合的に扱うデータ駆動型アプローと呼ぶ．以下では，最もシンプルな問題設定であるプール型

チの 1 つであるベイズ最適化(1) に注目し，その基本的なアの最適化について解説する．

効率的に解決するためのロボットを設計する，疾患に有効な薬剤を設計する，天然資源を利用するための探鉱計画を立てる，というように，設計や計画が問題の根幹となっている例

イデアを解説し，材料工学分野での研究を紹介する．

がベイズ最適化の基本的な思想は，可能な限り少ない実験回
数でブラックボックス関数 f の性質を理解し，これを最適化

.

ベイズ最適化の基本概念

する，という点に集約される．そのため，ベイズ最適化は以下のプロシージャの繰り返しとして実現される．

ある実験条件を入力 x とし，その条件の下での実験結果を

1.

観測 y としたとき， x と y の間の関係 f は実験そのものであり，数学的に陽に書き下すことができない．このような f をf に関する事前知識あるいは信念を統計モデル P として表現する．
2.

P に基づいて次に実験すべき条件 xnext を

ブラックボックス関数と呼び，ベイズ最適化は図のようなする．

ブラックボックス関数を含むシステムを最適化することを目3.

実 験 条 件 xnext に お い て 実 験 を 行 い ， ynext を 観 測 する．(xnext, ynext)に基づいて P を更新する．

的とした機械学習の方法である．
いま，我々の目的はブラックボックス関数 f を最大にする
入力 xを見つけることとしよう
x＝argmax f(x)
x∈

から選択

(1)




ガウス過程による f のモデル化

まず 1 について，目的関数 f に対して統計モデルを導入する動機は，f がブラックボックスであってもその予測分布を

理化学研究所革新知能統合研究センター特別研究員
名古屋工業大学大学院生
京都大学工学研究科准教授，理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員
名古屋工業大学工学研究科教授，理化学研究所革新知能統合研究センターチームリーダー，物質材料研究機構招聘研究員(〒466
8555 名古屋市昭和区御器所町)
Introduction to Bayesian Optimization and Its Application to Material Engineering; Kota Matsui, Kenta Kanamori, Kazuaki
Toyouraand Ichiro Takeuchi(RIKEN Center of Advanced Intelligence Project, Tokyo. Nagoya Institute of Technology,
Nagoya. Kyoto University, Kyoto. Nagoya Institute of Technology, Nagoya. RIKEN Center of Advanced Intelligence Project,Tokyo. NIMS, Tsukuba)
Keywords: bayesian optimization, experimental design, blackbox function, gaussian process, acquisition function
2018年 9 月10日受理[doi:10.2320/materia.58.12]



ミ ニ 特 集図2

ガウス過程によるブラックボックス関数 f のモデ
リング．破線が真の関数，実線がガウス過程による予測関数の平均，灰帯は予測関数の不確実性を表す．

求めることができる点にある．予測分布を考察することで，f の予測値のみならず，その不確実性もモデル化することができる．ベイズ最適化の枠組みでは，f の統計モデルとして

図3

各カーネルを用いたガウス過程からのサンプル．
Matern3/2，Matern5/2，RBF の順により滑らかな関数がサンプリングされている．

Matern カーネルが用いられることが多い．


探索方針の考察

ガウス過程(Gaussian process)(2)が用いられることが多い．

次に 2 について，「次にどの設定で実験をするべきか(図 2

ガウス過程とは，一言で言えば関数に対する正規分布であの横軸上のどの点で関数値を評価するべきか)」を決定する)にり，平均関数 m ( x )と共分散関数(カーネル関数) k ( x, x ′際の基本的なアイデアは，ある点 x において実験を行い，観よって特徴付けられる．図にガウス過程による関数モデリ

測値 y を得ることでどの程度最適解 xに関する情報が得らングの例を示す．

れるかを考察することである．上述のように目的関数 f に対

して統計モデルを導入することで，この問題に対して様々な平均関数と共分散関数の選択

ガウス過程モデルの事前分布の平均関数は，実応用では定指標に基づいてアプローチすることが可能となる．本節で数関数 m ( x )≡ m0 (特に m0 ＝ 0 )とすることが多い．ベイズ最は，代表的な 3 つのアプローチを紹介する．以下では， m

適化の進行とともに観測データに基づいて推定していく方針

点 x1 , … , x m ∈がよくとられる．

目的関数値を t＝maxi＝1,…, m f(xi)とおく．

一方で，共分散関数は，目的関数の事前知識(滑らかさや振幅など)をモデルに反映させる，データ点に対して類似度を定義する(よく似た実験設定ならば出力も近い値を取るこ


が既に観測されているとし，現在の最良の改善確率に基づく探索

このアプローチでは，候補点 x が現在の最良関数値 t を改善する確率(probability of improvement)を評価する．
PI(x):＝Pr(f(x)＞t)とを期待する)といった重要な役割を持つ．本稿では，ベイ(5)Function

PI が最大となる x∈ を次の評価点とすることで，目的関数(RBF)カーネルと Matern3 /2 カーネル， Matern5 /2 カーネ

値を改善する確率が高い点を次々と評価していく探索方針がルの 3 種類を紹介する．以下では r＝||x－x′||とする．

得られる．

ズ最適化の文脈で良く用いられる Radial

BasisRBF カーネル):＝expk ( x－ x′

(2 )
r2

(2)

2

このアプローチでは，候補点 x が現在の最良関数値 t を改善する期待値(expected improvement)を評価する．
EI(x):＝E[max{f(x)－t, 0}]Matern3/2 カーネル(

) :＝ 1 ＋
k (x － x ′

) (

3r
3r
exp －



)

(3)

(

(6)

ここで， E [ X ]は X の期待値を， max { a, b }は a と b のうち値の大きい方を返す関数である．EI が最大となる x∈ を次の評価点とすることで，目的関数の期待改善度が高い点を次Matern5/2 カーネル
) :＝ 1 ＋k( x－ x′

期待改善度に基づく探索

5r 2

) (

5r
5r
＋
exp －
 32


)

(4)

ここで， はバンド幅を制御するパラメータである．それぞれのカーネルを用いたガウス過程からサンプリングされた関数の例を図に示す．カーネルの選び方によって，どの程度々と評価していく探索方針が得られる．


上側不確実性に基づく楽観的探索

このアプローチは，図 2 における青実線の上側の青帯の高さ(upper confidence bound)を評価する．
UCB(x):＝m(x)＋bs(x)(7)の滑らかさを関数に仮定するかをコントロールできることがここで，s(x)は共分散関数 k に基づいて定まる x の分散，b分かる．一般に，ブラックボックス関数は滑らかでないこと

は探索と活用のトレードオフ(分散 s(x)を重視するか，平均が想定されるため，より滑らかでない関数を表現できる

m(x)を重視するか)をコントロールするという役割を持つ．

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan



図4

(左上)，(右上 )， (左 下)が それぞ れ PI ， EI ，
UCB の獲得関数(下部の実線)を表す．いずれも非凸関数となっていることが分かる．

本 節 で 紹 介 し た PI ， EI ， UCB は 獲 得 関 数 ( acquisition
function )と呼ばれ，ベイズ最適化において本質的な役割を果たす．一方で，「どの獲得関数を用いれば，より少ない探索回数で f の最適解が得られるか」は当然ながら問題に依存する．問題の構造を良く理解した上で，適切な獲得関数を選択(場合によっては新たに設計)することが重要である．
また，獲得関数は一般に非凸関数となるため，大域最適解を求めることが難しい(図参照)．プール型の最適化問題の場合，全ての候補点で獲得関数の値を評価することができれば可能であるが，候補点の数が多い場合には非現実的になってしまう．現実的な方法としては，マルチスタートの非線形

図5

回帰におけるベイズ最適化の実行過程(( a )から(h)に向かって最適化が進行する)．獲得関数にはUCB を使用した．山の高い部分をある程度調べて次の山に移るといった振る舞いを示す．関数の極大となる点を重点的に探索する様子がみてとれる．

最適化手法によって良い局所最適解を見つけるといったヒューリスティクスが用いられる．

.
.

判別におけるベイズ最適化

回帰におけるベイズ最適化
これまでは，入力 x に対して出力 y が連続値である場合

本節では回帰問題，すなわち，図 1 における y が実数値を取る場合(y∈R)におけるベイズ最適化を概説する．

を考察してきた．一方，現実の問題では出力が連続値を取らない状況も想定される．例えば，関数 f の最大値ではなく，回帰問題の場合，ガウス過程によるモデリングには，デーf がある閾値を超えるかどうかにのみ興味がある場合を考え

タ Dn ＝{( x1, y1 ) , … , ( xm, ym )}を観測した下で，新たな点 x

よう．簡単のため，閾値を 0 とし，f(x)＞0 のとき成功における関数値 f ( x )が正規分布し，その事後平均と事後分(y＝1)，f(x)0 のとき失敗(y＝0)と定義する．すると問題

散(すなわち統計モデルの更新式)が解析的に書ける，というは，「ノイズの含まれる 2 値の出力から成功する確率が最も利点がある．

高い x をできるだけ少ない探索回数で列挙する」という 2

f(x)|Dn～N(mm(x), sm(x)),

値判別問題とみなすことができる．

⊥( K ＋ s 2I ) － 1( y － m )

出力が 2 値のとき，回帰の場合のように f ( x )の事後平均

s2m(x)＝k(x, x)－k(x) (K＋s2I)－1k(x)や事後分散を解析的に求めることができない．従って，何ら

mm(x)＝m(x)＋x(x)⊥⊥ここで，k(x)＝(k(x1, x),…, k(xm, x)) ，Ki, j＝k(xi, xj)，

かの方法で f ( x )の事後分布を近似して計算する必要があ

y ＝( y1, … , ym )であり， I は単位行列， s2 は実験誤差 e の分

る．詳細は割愛するが，これまで観測した点における関数値

散を表す．

f ＝( f ( x1 ) ,… , f( xm ))の事後分布 p ( f | Dm )をラプラス近似に

 節で示したような獲得関数
mm(x)と sm(x)に基づいて 2.

よって正規分布で近似することで，事後平均や事後分散を回が定義され，その最大値を与える点が次の探索点として選択帰の場合とほぼ同じ形で書き下すことができる(2)．このようされる．図に回帰におけるベイズ最適化の実行例を示す．

にして求めた近似的な事後分布に基づいて獲得関数の設計，
統計モデルの更新を行う．
図に判別におけるベイズ最適化の実行例を示す．図 6

ミ ニ 特 集

図7

2 次元のガウス過程モデルとランダムサンプリン
グされた PE 曲面における電導経路推定の概念図．

め，ガウス過程モデルとベイズ最適化の考え方を拡張し，イオン伝導経路を特徴づける部分に対して選択的に第一原理計
算を行うアプローチを検討した．
 節で議論したように，ベイズ最適化では興味の対象と2.

なる物性値の予測分布を求め，適切な獲得関数を設計する必要がある．しかしながら，ガウス過程モデルからイオン伝導経路の予測分布を直接求めることはできないため，筆者らは1 )ガウス過程モデルからのモンテカルロサンプリング， 2 )動的計画法によるイオン伝導経路推定， 3 )最安定点とボトルネック点に関する獲得関数を用いたベイズ最適化の 3 ス
図6

判別におけるベイズ最適化の実行過程(上から下に向けて最適化が進行する)．獲得関数には UCBを使用した．左図が目的関数 f のモデリングを，右図が予測確率のモデリングをそれぞれ表す．

テップのアプローチを提案した．ステップ 1 では，ガウス過程モデルが関数に対する確率分布であることを利用し，モ
ンテカルロサンプリングによってポテンシャルエネルギー関
数 の ラン ダ ム サン プ ルを 数 多 く生 成 し た． ス テ ップ 2 では，ステップ 1 で生成したそれぞれのポテンシャルエネル
ギー関数に対して動的計画法を適用することで最適なイオンの左列は目的関数 f のガウス過程によるモデリングとそのベ伝導経路を同定し，最安定点とボトルネック点のランダムサ

イズ最適化による更新過程を表している．図 6 の右列は，ンプルを得た．ステップ 3 では，ステップ 2 で得た最安定1 f(x)＞0 ⇔ p(y|f(x))＞ 12
y ＝
0 f(x)0 ⇔ p(y|f(x)) 1

2

点とボトルネック点のランダムサンプルに基づいた獲得関数なる対応によって左列のベイズ最適化プロセスを予測確率のし，モデルに基づくイオン伝導経路の推定を効率的に行うこ世界に写したものである．

とができた．

を設計し，次に第一原理計算を適用すうべきコンフィギュレ
ーション点の選択を行った．これらの 3 ステップを繰り返すことで，イオン伝導経路に関する不確実性をモデリング

紙面の都合上，詳細な説明は省略するが，図に提案法の.

材料工学への応用

イメージを示す．2 次元空間のポテンシャルエネルギー(PE )曲面をガウス過程によってモデル化すると予測分布の最後に，ガウス過程モデルとベイズ最適化を材料科学の課平均関数と分散関数は図 7 左のように表される．また，こ題に利用した筆者らの最近の研究を簡単に紹介する(3)(4)．電のガウス過程モデルからランダムサンプリングによって PE

池材料などのイオン電導性物質の伝導度を知るには，ポテン

曲面の候補を多数作成し，各候補に動的計画法を適用してイ

シャルエネルギー曲面内のイオン伝導経路を同定する必要が

オン伝導経路を求めることで，イオン伝導経路の予測分布をある．イオン伝導経路を同定できれば，その経路内の最安定推定することができる．このアプローチをプロトン伝導体の点(エネルギー最小の点)とボトルネック点(経路内でエネル

伝導度推定に利用することで，網羅的計算に比べて大幅に計

ギー最大の点)を知ることができ，イオン伝導度を求めるこ

算コストを削減することができた．

とができる．第一原理計算などの物理シミュレーションを利用すると，コンフィギュレーション空間の各点におけるポテ

.

お

わ

り

に

ンシャルエネルギーを高精度に求めることができるが，ポテ
ンシャルエネルギー関数全体を網羅的な第一原理計算で求め

材料科学の問題にデータ科学のアプローチを利用する試み

ようとすると膨大な計算コストがかかってしまう．このたは材料情報学(Materials Informatics)と呼ばれ注目を集めて

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

いる．本稿で紹介したベイズ最適化のアプローチを利用するに，ベイズ最適化においては興味の対象となる物性値の予測

and Z. Ghahramani: The Journal of Machine Learning
Research, 17(2016), 55495601.
( 6 ) D. Hern áandez
Lobato, J. HernandezLobato, A. Shah and R.
Adams: International Conference on Machine Learning,(2016), 14921501.

分布を計算し，その不確実さを効率的にへらすための獲得関★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

ことで，材料科学における実験やシミュレーションのコストを 大 幅 に削 減 す るこ と が 期待 で き る． 第 5 節 の 例の よ う

数を設計する必要がある．さまざまな実用問題に応じたベイズ最適化の拡張として，制約付きベイズ最適化(5)，多目的ベ
イズ最適化(6)などのアプローチが提案されており，材料科学へのベイズ最適化の利用はますます増えていくものと期待される．
本研究の一部は，科学研究費( 17H00758, 16H06538 )，JST CREST (JPMJCR1302, JPMJCR1502)，理化学研究所

革新知能統合研究センター，および， JST イノベーション
ハブ構築支援事業・情報統合型物質・材料開発イニシアティ
ブの補助を受けて行われた．

文

献( 1 ) B. Shahriari, K. Swersky, Z. Wang, R. Adams and N. D.
Freitas: Proceedings of the IEEE, 104(2016), 148175.
( 2 ) C. E. Rasmussen and C. K. I. Williams. Gaussian: Processes for
Machine Learning. MIT Press, (2006).
( 3 ) K. Kanamori, K. Toyoura, J. Honda, K. Hattori, A. Seko, M.
Karasuyama, K. Shitara, M. Shiga, A. Kuwabara and I.
Takeuchi: Phys. Rev. B, 97(2018), 125124.
( 4 ) K. Toyoura, D. Hirano, A. Seko, M. Shiga, A. Kuwabara, M.
Karasuyama, K. Shitara and I. Takeuchi: Phys. Rev. B, 93(2016), 054112.
( 5 ) J. M. Hern áandezLobato, M. Gelbart, R. Adams, M. Hoffman



松井孝太
2017年名古屋大学にて博士(情報科学)を取得．名古屋工業大学特任研究員，
名古屋大学特任助教を経て，2018年 6 月より現職．医学・材料科学における統計・機械学習の方法論の開発と応用研究に従事．
金森研太
2018年名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻修士課程を修了．機械
学習に基づく実験計画の研究に従事．
豊浦和明
2008年京都大学にて博士(工学)を取得．学術振興会特別研究員，キヤノンヨーロッパ財団リサーチフェロー，京都大学特定研究員，名古屋大学助教を経て，2016年 4 月より現職．2018年12月より理化学研究所・革新知能統合研究センター・オンライン意志決定ユニット・客員研究員を兼務．第一原理計算と機械学習による新規固体イオニクス材料の高効率探索に従事．
竹内一郎
2000年名古屋大学にて博士(工学)を取得．学術振興会特別研究員，三重大学助教，名古屋工業大学准教授を経て，2015年 4 月より現職．2016年 9 月より
理化学研究所革新知能統合研究センター・データ駆動型生物医科学チーム・
チームリーダを兼務．データ駆動型人工知能の基盤となる機械学習の研究と実践に従事．

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

松井孝太

金森研太

豊浦和明

竹内一郎

ミ ニ 特 集

パーシステントホモロジーの基礎と材料工学への適用例
平

岡

裕

章 大

林

一

平


. デ ー タ の 形
膨大な実験画像データ， Protein Data Bank ，大規模シミュレーションで再現される原子配置データ等々，現在の諸科
学・産業の現場ではデータが溢れている．このようなデータ群から考察対象に対して新たな発見や理解を深めることを可能にするデータ科学が昨今人気である．このようなデータ駆図 1 「穴」の構造を持つデータ( a )とそれを球体で膨らませたモデル(b), (c)．

動型の問題では「データが多い」ことよりもむしろ「データが複雑」であることが問題である場合が多い．その場合一見複雑な構造に見えるデータを何らかの形で変換し低次元化でジーと呼ばれる概念がその役割を担ってきた．実際，図 1

きれば，よりデータ構造の本質に迫ることが可能になるであのようなデータに対しては，各点を適当に膨らませた球で置ろう．複雑なデータに対して適切な記述子を開発することはき換えることで，1 次ホモロジーを用いてデータに内在する

現在のデータ科学における重要な課題となっている．

穴を検出することができる†．さらにホモロジーの概念を拡

例えば N 次元ユークリッド空間の有限個の点の集まり張したパーシステントホモロジーを用いることで，穴の存在

P＝{xi∈RN|i＝1, …, m}

だけでなくその形や大きさなどのより詳細な幾何情報も得る(1)からなるデータを考える．簡単な状況として P が周期的にことができ，「データの形」を調べることが可能になる．

配置された点の集まりの場合は，フーリエ解析が代表的な記

本稿では大学 1 年生程度の基本的な線形代数の知識のみ

述子を与える．また P が幾つかのクラスターの集まりで構を仮定して，パーシステントホモロジーについての解説を試成されているときは，各クラスターを記述子としデータを表みる．その後，著者らが近年取り組んでいるシリカガラスへ現することも可能であろう．周期系 P では点たちの周期的の応用や機械学習との融合についても紹介する．なお，ここなつながり，クラスター系では点たちの近さに関するつながで取り扱う内容のより詳細については参考文献(1)(3) を参照

りといったように，点たちのつながり具合を特徴付けることされたい．また，我々のグループではここで紹介するパーシ

でデータの構造は表現できる．しかしながら，後述するガラ

ステントホモロジーの計算ソフトウェア「HomCloud」も開スの原子配置などからも明らかなように，現在のデータ科学

発している(4)．このソフトウェアはトポロジーの予備知識をが直面している諸問題に対してこれらの古典的な解析手法は仮定しない素人でも，パーシステントホモロジーを用いて材役不足であり，より詳細な構造を表現できる記述子の開発が料の構造解析までを楽しめる．本解説記事とあわせて Hom-

望まれている．

Cloud を実際に計算させることで，より理解が深まると思わ例えば図( a )で与えられる平面上のデータを考えて見る．この場合クラスターとしての特徴づけではなく，「穴」

れる．なお，本記事の前半は参考文献(3)をもとに構成している．

の存在としてデータのつながりを特徴づける方が自然に見える．このような図形のつながり具合を大雑把に調べること

.

幾 何 モ デ ル

は，現代数学の一分野であるトポロジーが得意とするところである．特に，穴の存在に着目した特徴抽出は，従来ホモロ

点列データ(1)に対して適当なデータ処理を施しその形を京都大学高等研究院教授，理化学研究所革新知能統合研究センターチームリーダー(〒606
8501 京都市左京区吉田牛ノ宮町)
理化学研究所革新知能統合研究センター研究員
Persistent Homology and Its Applications to Materials Science; Yasuaki Hiraokaand Ippei Obayashi(KUIAS, Kyoto University and
AIP, RIKEN., Kyoto. AIP, RIKEN., Sendai)
Keywords: topology, homology, persistent homology, persistence diagram, machine learning, silica glass† クラスター解析は 0 次ホモロジーに対応する．
2018年 8 月21日受理[doi:10.2320/materia.58.17]

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan 穴の抽出が可能，
 計算機での処調べていこう．その際，

実際の数値計算では，ここで紹介した Cech
複体と同じ性½

理が可能，の 2 点を満たす数学的概念に Cech
複体とよばれ½

質を持ちかつ計算効率の良いアルファ複体(1)がよく用いられる単体複体(多面体)がある．

る．その説明には幾つか準備が必要なためここでは割愛する

ここで有限集合 V 上の単体複体 X とは，V の部分集合のが，ソフトウェアとしては CGAL(5) が公開されている．ま 全ての点 a∈V について{a }∈X， s ∈ X, t ⊂集まりで，

た本稿では式( 1 )の形の入力データのみ扱うが，その他のs ⇒ t ∈ X ，を満たすもので与えられる． X の要素 s で点の重要な幾何モデルとして方体複体が挙げられる．方体複体に個数が|s |＝ k＋ 1 個となるものを k 単体といい， k を単体 s

対しても次節以降の話題は適用でき，それらは画像解析などの次元という(| s | は s の点の個数)．単体複体 X の次元への応用が強く期待されている．方体複体の詳細については

dim X を， X に含まれる単体の次元の最大値で定め，また文献(6)を挙げておく．

記号 Xk で X の k 単体の集まりを表すことにする．

.

複体 ( P, r )とは P 上の単体複体であり，このとき Cech½

ホ モ ロ ジ ー

その単体はk{xi0, …, xik}∈ (P, r) ⇔ ∩ Br(xia)≠0/
a＝ 0で割り当てられる．ここで Br(xi)＝{x∈RN|∥x－x∥
i  r }は点ホモロジーとは，単体複体の中に存在する穴を代数的に抽出する道具である．ここでは，説明の簡略化と次節以降の話題を考慮して，ベクトル空間としてホモロジーを導入する．

/ は空集合を表す．つまxi を中心とする半径 r の球を，記号 0

単体複体 X の頂点集合を V ＝{1, … , n }としよう．ここでり半径 r の球の交わりを調べることで単体を構成していくの

単体 s の頂点を順序付きで並べたものを〈 s 〉＝〈 v0… vk 〉と書である．

くことにする．つまり v0 ＜…＜ vk であり不等号は V ＝{ 1,複体の変図は，パラメータ r を変化させた際の， Cech½
化を表示している．ここで，各半径 r ごとに上段の球の和集複体は，互いに連続変形で移り合えること
合と下段の Cech½に気がつく．これは脈体定理と呼ばれるトポロジーの基本定理からの帰結であり，∪m
i＝1Br ( xi) と ( P, r ) は切り張りしな…, n}上に定まる通常のものを用いる．
まず単体の次元 k ごとに， k 単体を基底として持つ体 K
上のベクトル空間†
Ck(X )＝{ ∑ a〈s〉|a ∈K}, 0kdim X
s

s

s∈Xk

い連続変形で移り合える†ことが保証されている．よって特を導入する．ここで k ＜ 0, k ＞ dim X では Ck ( X )＝ 0 としてに穴の情報は保存される．

おく．ホモロジーの考え方では，穴を抽出する為にまずは境複体はデータ P とパラメータ r により定
このように Cech½
まる．パラメータ r が十分小さいとき， Cech
複体は P と同½
じ離散的なデータ構造を与える．一方，r が徐々に大きくなると，データ間のつながりが生まれ始め，十分大きくすると全てが完全につながった状態になる．このように，r はデー
タのつながり具合を操る解像度とみなすことができる．
複また，パラメータの増大列 r1＜…＜ rn に応じて， Cech½

界を特徴づける．そこで，境界作用素と呼ばれる線形写像&k: Ck(X )→Ck－1(X )をki v … âv …v 〉＝∑ (－1)〈&〈
k v 0… v k 〉
0
i
k ,

i＝ 0

)＝∑as&〈&k(∑a〈s s〉
k s〉
で導入する．ここで〈 v0 … âvi … vk 〉は vi を除くことを意味する．また 2 番目の式は 1 番目の式の線形拡張である．

体の増大列 (P, r1)⊂…⊂ ( P, rn)が得られることにも注意

定義に従って計算をすると， &k &k＋1＝ 0 を確認でき，こする．このような単体複体の増大列のことをフィルトレーシ

れより im &k＋1⊂ker &k が従う††．このとき，単体複体 X の kョンと呼ぶ．

次ホモロジーは，商ベクトル空間
Hk(X )＝ker &k/im &k＋1＝{[c]|c∈ker &k}

で定められる．ここで [c ]＝c ＋ im &k＋1 は同値類を表す記号である．また Hk ( X )のベクトル空間としての次元を bk ( X )と書き k 次ベッチ数と呼ぶ．次の例で確かめるが， Hk ( X )は X に存在する k 次元の穴をベクトル空間として表現し，またベッチ数 bk(X )は k 次元の穴の数を表すことになる．
Example 3.1.

頂点集合 V＝{1, 2, 3}上の単体複体

X＝{{1, 2}, {1, 3}, {2, 3}, {1}, {2}, {3}}図2

上段は球の増大列．下段は対応する Cech
複体の
½
増大列．

† ホモトピー同値．

のホモロジーを計算してみる．境界作用素は &k＝0(k≠1)と† K は実数体 R や有理数体 Q と思って良い．
†† im, ker は線形写像の像と核を表す．

ミ ニ 特 集ると仮定する．また，単体 s∈X n の発生時刻を ts＝min{t|s〈12〉〈13〉〈23〉
┌
┐
〈 1〉
－1
－1
0│
&1＝│
│ 0
│
〈 2〉
－
0
1
│
│
│ 0
│
1
1 〈 3〉└┘
で与えられる．よって，1 次ホモロジーは∈X t}で定める．このときパーシステントホモロジー Hk( )は，各 Xi でのホモロジー Hk(Xi)とその間に誘導される線形写像の列
Hk( ) : Hk(X1)→…→Hk(Xi)→…→Hk(Xn)(2)

H1(X )＝ker &1＝span{〈12〉－〈13〉＋〈23〉}K

として定められる．線形写像が包含関係から誘導されているとなり， 1 次元の穴(リング)〈 12 〉－〈 13 〉＋〈 23 〉から生成さことから，直感的には k 次元の穴がフィルトレーション内でれる．同様に計算をしてみると，0 次ホモロジーも 1 次元ベ

どの程度存続しているかが記録されているであろう．実際，

クトル空間 H0 ( X ) K となり， 0 次元の穴(連結成分)が 1

パーシステントホモロジー Hk( )に対して bi, di∈{1, … , n}つ存在する事を示している．

(bibi)および非負整数k が一意に定まり包含関係にある単体複体の組 X ⊂ Y には，それぞれホモ

kHk( )＋◯ I [bi, di]

ロジーが定まるが，さらに線形写像

(3)

i＝ 1

Hk(X )∋[c] |→[c]∈Hk(Y )の形に分解できることが知られている．ここで区間 I [ b, d ]が誘導される．ここで定義域の[c]は Hk(X )での同値類を，は 0 および 1 次元ベクトル空間 K の n 個の列とそれらの間値域の[c]は Hk(Y )での同値類をそれぞれ示している．

の線形写像としてExample 3.2.

X を例3.1と同じ単体複体とし， Y＝ X ∪{1,

I [b, d ] : 0→…→K→…→K→…→0

2, 3}とする．単体複体 Y では，im &2＝ker &1＝span{〈12〉－で与えられ，左端の K は b 番目，右端の K は b 番目に位置〈13〉＋〈23〉}より，H1(Y )＝0 である．よって，誘導される

している．ここで中央に連続して現れる K → K は恒等写像

線形写像 H1( X )→ H1( Y )は零写像となる．これは，包含写で与えられる．そのトポロジカルな意味は，Xb で発生し Xd

像 X → Y で穴 が消滅し ているこ とを示して いる．一 方，まで存続しその後消滅する k 次元の穴を表している．

＝X∪{4}∪{1, 4}としておくと，誘導される線形写像 H1Y′

一意な分解式( 3 )より，発生と消滅の組(bi, di)を指定する(X )→H1(Y ′)は同型写像となる．これは包含写像 X→Y ′でことでパーシステントホモロジーは同型の差を除いて決まの穴の存続を意味する．

る．そこでこの組を平面上の多重集合
Dk( )＝{(bi, di)|i＝1, …,k}

複体 (P, r)のホモロジーを計算することで，データ
Cech½
P に内在する穴の情報が取り出せることになる．例えば図 1のデータについては，(a), (b), (c)の 3 つの半径パラメータの k 次パーシステント図と呼ぶ．

定義より，パーシステント図の点は全て対角線より上側に位置する．対角線付近の点(bi, di)は存続時間i＝ di－bi が短

r1＜r2＜r3 ごとに，1 次ホモロジーは
H1( (P, r1))＝0,として表示したものを，

H1( (P, ri))K(i＝2, 3)

く，一方で，対角線から離れた点は存続時間が長い穴に対応で与えられる．ここで r2 では右下の方に存在する小さな穴，する．このように，パーシステント図を描かせることで，視r3 ではデータ全体で構成されている大きな穴が，1 次元のベ

覚的に穴の存続性を理解することができる．例えば，図 1

クトル空間として表現されている．しかしながら，これらののデータから Cech
複体のフィルトレーションを構成し，そ½

1 次元ベクトル空間を個別に調べるだけでは，それぞれの穴の 1 次パーシステント図を描かせると，中央の図に存在すの大きさや， r2 での穴が消滅し r3 で新たな穴が発生している右下の小さい穴は対角線付近に現れ，一方で右図にある大るといった存続性を調べることはできない．

きな穴は対角線から離れたところに位置することになる(図このような穴の性質を調べるには，例 3.2 のように，包含参照)．パーシステント図に現れる発生・消滅対(b, d )(も関係が誘導する線形写像 H1( (P, r2))→H1( (P, r3))を調べ

しくは式( 3 )に現れる I [b, d ])をパーシステント図の生成元ればよい．この場合の線形写像は零写像で与えられ，穴の消ともいう．

滅と発生がきちんと記録されていることに注意されたい．

パーシステントホモロジーには幾つかの導入の仕方がある

このように，ホモロジーと包含写像が誘導する線形写像を

が，前節と同様に境界作用素を用いた定義や，行列の基本変うまく組み合わせることで，データに存在する穴とその幾何学的な情報を抽出することが可能になる．次に説明するパー
システントホモロジーは，この考え方をさらに発展させた道
具である．

.

パーシステントホモロジー

前節のホモロジーは単体複体に対して定められたが，パー
システントホモロジーは単体複体のフィルトレーション:

X 1⊂…⊂ X t ⊂…に対して定義される．ここでフィルトレー

ション

は，あるパラメータ n 以降では X t＝X n(tn)であ

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図3

図 1 の 1 次パーシステント図．



図4

シリカの 1 次パーシステント図((a)結晶，(b)ガラス，(c)液体)．色付けは対数重複度を用いている．
(b)にはそれぞれの領域で特徴的な原子リング構造を示している(赤球酸素原子，青球ケイ素原子)．(オンラインカラー)形を用いた表示式( 3 )の導出については，例えば拙著(2) も元についての逆問題とみなすことができ，これによりパーシ

しくは解説記事(7)を参照されたい．

ステント図の中で興味ある特徴(例えば曲線など)が得られた際に，具体的にその特徴を生み出す原子配置を特定すること.

シリカガラスの構造解析が可能になる．ここで生成元は商ベクトル空間の元を用いて記述されていることから，一般には指定された生成元を与え

この節では著者らが最近出版した論文(8)で議論した，パーる点データは複数存在するが，適切な最適化問題の設定を導システントホモロジーを用いたガラスの構造解析に関する成入することで逆を一意に定めることが可能となる．詳細は論果を部分的に紹介する．

文(9)を参照されたい．

よく知られているようにガラス状態の原子配置は一見無秩

次にガラスのパーシステント図に現れる曲線の意味を考え序に配置されているように見える．しかしながら動径分布関てみる．まずこれらの曲線は，シミュレーションのパラメー数や散乱パターンをみると，液体状態とは近距離や中距離オタを保ったまま時間発展させた場合，その形状は不変に保たーダーで違いが見られる．このようなガラスの幾何構造を明れる．つまり熱的なゆらぎのもとでパーシステント図の生成

確に特徴付ける新たな記述子の開発は科学・産業の両側面か

元は曲線の接線方向には動けるが，曲線の法線方向には動くら強く期待されている．

ことができないことが観測される．ここでパーシステント図

そこでガラスの原子配置を空間点データ( 1 )とみなしパの生成元は原子配置のリング構造から定められていることをーシステント図を描かせてみよう．図は分子動力学シミュ

思い出そう．よってここで観察される法線方向に動けないとレーションで計算したシリカの結晶，ガラス，液体状態の原いう制約条件は，熱ゆらぎのもとでの原子のリング構造の幾子配置に対して 1 次パーシステント図を計算したものであ

何学的な制約に他ならない．また同様に接線方向はリング形

る(シミュレーションを含む計算の詳細は原論文(8)を参照さ

状の許容される変形を示していることになる．つまりガラス

れたい)． 1 次のパーシステント図ということでリング構造の硬さに関係する制約条件がパーシステント図に埋め込まれに着目していることに注意しておく．

ているとも思える．実際に，論文(8)では加圧シミュレーショ

まず結晶状態(a)では実現できるリングの形が限られていることから，パーシステント図は幾つかの孤立島から構成さンのもとでガラスのパーシステント図に現れている曲線が不変であることが示されている．

れている(完全結晶の場合は 0 次元的な点の集まりに収束す

本稿では紙面の都合でシリカガラスの構造解析のみ取り扱る)．また液体状態ではリング形状をある程度自由に変形でったが，その他の材料科学への適用例は論文(10)(12) などをきることが反映されて，パーシステント図が 2 次元的に散挙げておく．

布されている．一方で，ガラスのパーシステント図にのみ曲.

線(CP, CT, CO)が現れていることに注意する．いささか乱暴

パーシステント図の機械学習に要約すると，パーシステント図のサポートの次元が 0, 1,
2 に応じて結晶，ガラス，液体の 3 状態が識別されているこ

上の節のようにパーシステント図を直接目で比較してデーとになる．つまりパーシステント図のサポート次元はガラスタの特徴的パターンを発見できるというのは幸運な場合で，転移を幾何学的に説明する「秩序変数」として振る舞ってい実際にはそれではよくわからない場合が多い．そこでどうするようにも見える†．

るかというと，多くのパーシステント図を用意してそれを統さてここまでは与えられた原子配置に対してパーシステン

計的に処理することで何らかの特徴的パターンを発見するのト図を求めたが，得られたパーシステント図の生成元を指定である．この節では文献(13) で導入された手法について解説

した際，その生成元を構成している原子の集まりを再現する

する．

ことが可能である．これはパーシステントホモロジーの生成

ここで紹介する機械学習の手法の全体像は図で示されたものである．一般的な機械学習の手法では，個々の入力デー† この考察を正当化することは興味深い課題であると思われる．

タをデータの特徴を抽出したようなベクトルに変換し，そのミ ニ 特 集図5

パーシステントホモロジーを機械学習を組み合わせた手法の概要．(オンラインカラー)

ベクトルに対して解析をする(このベクトルは特徴量と呼ば影響を取り除いた f を見つけることが機械学習の鍵となる．

れる)．パーシステント図をうまくベクトルに変換すること

線形モデルというのは f に
f (x)＝a･x＋b＋(noise)

で，入力データの特徴的な幾何パターンを取り出すことがで(5)

きる．パーシステント図の変換手法は様々な手法が提案されという形を仮定し， a と b をデータからうまく調整する(こているが，ここでは Persistence Image (PI)と呼ばれるシン

れが「学習」である)ことで適切な f を見いだす．

プルな手法を利用する．また，機械学習の手法としては単純

この 2 つのアイデアを組み合わせるために， x ∈ RN としな(一般化)線形モデルと呼ばれる手法を用いる． PI と線形て PI で得られたベクトルを利用する．パーシステント図がモデルの組み合わせは，そのシンプルさゆえに図 5 のよう抽出した幾何的特徴をベクトルに符号化して機械学習と組合な逆解析を利用した手法と相性が良く，学習結果を理解するせることで，幾何構造と y のと関連を見出すのである．( 4 )と( 5 )を組み合わせると，( 5 )に現れる a をパーシステンのに有効である．
まずは PI について解説する． PI は論文(14) で導入された手法で，基本的なアイデアとしてはパーシステント図のヒス
トグラムの各ビンの頻度数をベクトルの各要素とみなす，というものである．ただ，このような安直な方法だと入力への微小なノイズに対してベクトルが大きく変化してしまうとい

ト図の平面上の符号付き分布と見なすことで，y とパーシス
テント図の関係は近似的に
y＝fa(x, y)w(bi, di)exp (－∑(b , d )∈D ( )iik(x－bi)2＋( y－di)22s×dxdy＋b＋(noise))(6)

う欠陥がある．またパーシステント図の上の各点の重要度と表されることがわかる．ここで a(x, y)はベクトル a を PI

(対角線から離れるほど重要度が高い)が反映されないというの離散化のルールを逆に考えて平面上の分布とみなしたもの

欠点もある．これらの問題を解決するため， PI では次のよである．この式のうな平面上の分布関数 r をヒストグラムのかわりに考える．

fr(x, y)＝∑w(bi, di)exp(bi, di)∈Dk( )(－w(b, d )＝arctan(C(d－b)p)(x－bi)2＋( y－di)22s)( (x－b ) 2＋(s y－d ) )dxdy

a(x, y)w(bi, di)exp －

i

2

i

2

の部分がパーシステント図の各点 (bi, di ) がどの程度 y の値(4)に貢献しているかを表しており，a(x, y)の正負や大小によっ

ここで s, C, p はパラメータで，データに合わせて適当に事てその貢献度が変化するのがわかる．これによって y の値に前に決める必要がある．これは Dk ( )の各点に w の重みの対する貢献度が大きい(bi, di)を特定することができる．bi, di2 次元ガウス分布を置いて足し合わせたものである．w は対の各値はその幾何構造の特徴的空間スケールに対応している

角線との距離によって決まり，対角線に近くなるほど点の重ため，その値から y と関連の深い重要な空間スケールを特定要度が低くなることを反映している．またガウス分布を使うすることができる．さらにこの重要度が高い(bi, di)を上で説ことで実用上はパーシステント図の 2 次元平面をグリッド明した逆問題の手法で入力データに戻すことで y の値に重要に切ってこの関数を有限次元に近似して利用する．このようなかたちを具体的に特定することもできるのである．材料のにすることでノイズの問題や重要度の問題に対応する．

問題にこの手法を適用する場合には y として注目している物

次に機械学習について解説しよう．機械学習，特にここで性値を使うのである．文献(12) では焼結鉱の X 線 CT 画像

紹介する教師あり機械学習の目的は(x1, y1), …, (xn, yn)∈RNにこの解析手法を適用していて，x として CT 画像の酸化鉄× R という n 個のデータからその背後に隠された x と y のやカルシウムフェライトの部分の形状から計算されたパーシ間の関係 y＝f (x)を発見することである．データにはノイズ

ステント図をベクトル化したもの，y として画像から取り出やランダムネスが含まれているので，yi＝f (xi)を満たすようしたクラックの大きさを使うことで，クラックと相関の強いな f を見つければ良い，というわけではなく，ノイズなどのかたちを特定することに成功した．このかたちは焼結鉱のき

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裂発生サイトと深い関係があると考えられる．
実際の問題に適用する際には，式( 6 )のような線形の関係が成立していると期待できない場合もある．そういった場
合にもロジスティック回帰のような一般化線形モデルを利用することで問題を解決できる可能性がある．また主成分分析のような教師なし機械学習の利用も考えられる．文献(12) では主成分分析を使って焼結鉱の還元反応による変化の特徴付けも行われている．こういった手法や，機械学習をする場合の注意点などについては文献(13) を参照してほしい．正則化
項による過学習の抑制，1 正則化項を使うことによるスパースな学習，ロジスティック回帰，パーシステント図の情報に＋a の情報を付け加えることによる性能の向上，といった問題について議論している．また，文献(15)ではパーシステ
ント図に対してカーネル法を開発している．

文献( 1 ) H. Edelsbrunner and J. Harer: Computational Topology: An
Introduction (AMS), (2010).
( 2 ) 平岡裕章タンパク質構造とトポロジーパーシステントホ
モロジー群入門，共立出版(2013)．
( 3 ) 平岡裕章，西浦廉政日本物理学会誌「交流」， 72 ( 2017 ) ,632640.
( 4 ) HomCloud. https: // www.wpi aimr.tohoku.ac.jp / hiraoka _labo/homcloud/( 5 ) CGAL. http://www.cgal.org( 6 ) T. Kaczynski, K. Mischaikow and M. Mrozek: Computational
Homology. Springer, (2004).
( 7 ) 平岡裕章データに潜む幾何構造～パーシステントホモロジ
ー～，数理科学2015年 6 月号，サイエンス社．
( 8 ) Y. Hiraoka, T. Nakamura, A. Hirata, E. G. Escolar, K. Matsue

and Y. Nishiura: PNAS, 113(2016), 70357040.
( 9 ) E. G. Escolar and Y. Hiraoka: Optimization in the Real World―Towards Solving RealWorld Optimization Problems―,
Mathematics for Industry, Springer (2015), 7996.
(10) T. Ichinomiya, I. Obayashi and Y. Hiraoka: Phys. Rev. E, 95(2017), 012504.
(11) M. Saadatfar, et al.: Nature Communications., 8(2017), 15082.
DOI: 10.1038/ncomms15082.
(12) M. Kimura, I. Obayashi, Y. Takeichi, R. Murao and Y. Hiraoka: Scientific Reports, 8(2018), 3553.
(13) I. Obayashi, Y. Hiraoka and M. Kimura: J Appl. and Comput.
Topology, 1(2018), 421449.
(14) H. Adams, T. Emerson, M. Kirby, R. Neville, C. Peterson, P.
Shipman, S. Chepushtanova, E. Hanson, F. Motta and L.
Ziegelmeier: JIMR, 18(2017), 218252.
(15) G. Kusano, K. Fukumizu and Y. Hiraoka: Proceedings of the
33rd International Conference on Machine Learning, New
York, NY, USA, (2016). JMLR: W&CP, 48(2016), 2004
2013.
★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
平岡裕章
2005年 大阪大学大学院基礎工学研究科博士課程修了
2011年 九州大学マスフォアインダストリ研究所・准教授
2016年 東北大学材料科学高等研究所・教授
2018年 4 月現職
専門分野応用トポロジー，トポロジカルデータ解析◎応用トポロジーの理論研究および材料科学や生命科学への応用研究に従事．

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

平岡裕章

大林一平

ミ ニ 特 集スペクトル解析のための統計的機械学習
志

賀

元

,
紀,



ることなく，人工知能のみを用いて，科学研究や製品開発を

.

は じ

め

に

できるものだろうか

これに対する前向きな回答は現状難しい．主な理由は 2 つある．第 1 の理由は，研究対象は新物質・材料科学において新たに合成された試料の構造や特規・未知の事象であり，利用可能なデータが限られることで性を評価するために，電子顕微鏡などの様々な計測機器が用ある．第 2 の理由は，目標が必ずしも明確でなく，目標やいられる．例えば，試料の微細構造を評価するために，走査問題設定自体の創発が研究活動に求められることである．こ

透過型電子顕微鏡の計測の HAADF STEM ( High Angleのような理由で，人工知能に全てを任せることはできないも

Annular DarkFieldScanning Transmission Electron Micro-のの，研究者自身が優れたセンスをもって，背後にあるモデ

scopy )法を用いれば，原子番号 1.4 ～ 2 乗に比例する強度のルおよび仮定を構築し，その検証を達成するための論理構築

実空間濃淡画像が観測される．この計測法では，2 次元の実およびデータ収集すれば，有益なシステムとして利用でき

空間画像が得られるため，研究者が目で見て判断するには非る．これは素晴らしい研究を行うために必要なことと同じで常に優れている．しかしながら，試料を透過した電子線をあある．つまり，昨今データ解析技術が発達しているものの，る一定の領域で積分して得たものであるために，その他の情研究者自身の理解がその性能を最大限に発揮するために非常報が損失している．これに対して，電子線の試料透過によるに重要なポイントでもある．本稿で扱うスペクトル解

エネルギー損失の分光計測である EELS(Electron

Energy析(3)(6) の問題においても，解析対象の背後にある物理・化

Loss Spectrum)法を 2 次元の試料平面上で計測する STEM

学的な理論とデータ解析で仮定されるモデルを理解すること

EELS 法は，平面上の各点で多数の帯域からなるスペクトルが，適切なデータ解析を行うために非常に重要である．

を直接計測できるため，より多くの情報を得られる．しかし

本解説では，電子顕微鏡等の分光計測スペクトルを対象とながら，そのデータ量のため研究者が直接チェックすることしたデータ解析法をいくつか紹介する．一言にスペクトル解が難しかったり，雑音との明瞭な区別がつかないなどの問題

析といっても，膨大な数のスペクトルを網羅的に計測できるがある．この問題を解消するためには，データ解析の自動化

状況もあれば，限られた実験条件における少数のスペクトルや定量評価が必要不可欠であり，昨今，研究のみならず産業しか得られない状況もある．また，理論的または経験的にス界で注目が集まっている人工知能・統計的機械学習(1)(2)によペクトル形状に関するモデルを知らない場合があれば，それるアプローチが期待される．ところで，機械学習と人工知能

らのモデルを知っており解析に利用できる場合もある．このの明確な言葉の区別が不明瞭な記事が多いように思われる．

ように，計測条件および解析対象によって様々な状況が存在

本稿では，データから規則発見やタスク遂行のためにシステするものの，全ての状況に対して最適なデータ解析・機械学

ムを学習する手法を(統計的)機械学習といい，一方，学習後習法は存在しない．そこで，研究者自身が状況に応じて適切にタスク遂行のために利用するシステムを人工知能というこな手法を選択することが，スペクトル解析によって適切な結とにする．

論を導くために必要不可欠である．もし，この選択を誤る

人工知能は，膨大な数のデータを利用でき，かつ，ゴールと，せっかく取得したデータが台無しになる恐れがある．本が明確なタスクに対して優れた性能を発揮することがいくつ

稿では，スペクトル解析アプローチを状況に基づき分類し，

かの実応用で実証されている．それでは，研究者が何も考え代表的な解析手法とその背後にあるモデルを述べる．

岐阜大学工学部准教授(〒5011193 岐阜市柳戸 1
1)
科学技術振興機構さきがけ研究者
理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員
Statistical Machine Learning for Spectral Data Analysis; Motoki Shiga,,(Faculty of Engineering, Gifu University, Gifu. Japan
Science and Technology Agency, Saitama. Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN, Tokyo)
Keywords: statistical machine learning, multivariate analysis, unsupervised learning, spectrum imaging, scanning transmission electron
microscopy with electron energy loss spectroscopy
2018年 9 月 3 日受理[doi:10.2320/materia.58.23]

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

る．しかしながら，ピーク数 K の推定のために平均二乗誤.

計測スペクトルのピーク関数フィッティング

差 J ( u )を最小化するアプローチを使えない．なぜなら，ピーク数 K を大きくすると雑音成分にモデルが過剰フィッテ

本節では，スペクトルのピーク形状が理論的あるいは経験ィングし，平均二乗誤差をいくらでも小さくできるからであ的に知られている場合の解析法を述べる．この状況は，例える．この問題に対して，ベイズ学習が有効であることが知らば，ラマン分光計測スペクトルのピーク形状が単峰性の関数

れる(7)．

(ローレンツ関数やガウス関数)で近似できる場合である．ピ

スペクトル解析において，ピーク形状以外にも，既知の観ークの個数が複数である場合，複数のピーク関数の線形和に測過程をモデル化できる場合がある．例えば，注目点だけでよって，計測スペクトルがモデル化される(図)(7)(8)．スペなく，実空間の隣接位置の構造特性が計測スペクトルに混合

クトル帯域 t での計測スペクトル y ( t )のモデル ây ( t, u )は，される過程のモデルである(図)．この状況では，計測スペ

ピーク数 K, k 番目のピークの中心位置 mk と幅 sk の単鋒性

クトルをピーク関数で単純にフィッティングするのではな

関数 fk(t, mk, sk)およびその高さ wk としたとき，く，混合前の純粋な特性スペクトルを推定する逆問題を解く

K

ây(t, u )＝∑ wk fk(t, mk, sk)

(1)

k ＝1

と記述される．ただし， u は全パラメータ(全てのピークのことで，より正確な解析結果を導ける．具体的に，著者らは，試料の深さ方向に焦点を変えながら計測する 3D ラマン
分光スペクトル計測に対する解析法を開発した(9)．問題の単中心，幅，高さ)をまとめたベクトルである．ピーク個数が純化のために，単峰性ピークのスペクトル(K ＝ 1)を仮定す

既知の場合， K を固定して，モデル ây ( t, u )の計測スペクト

る．深さ方向の焦点距離を離散的に D 個に区切れば，深さル y(t )へのフィッティング誤差(平均二乗誤差)

d での観測スペクトル yd(t )は以下のようにTJ(u )＝∑{ ây(t, u )－y(t )}2D

âyd(t, u )＝∑ ci, d wi fi(t, mi, si)

(2)

t＝1

(3)

i＝1

の最小化によってパラメータ u を学習する．ただし， T はとモデル化される．ただし，係数 ci, d, d＝1, ..., D, i＝1, ..., D

スペクトル帯域数である．一般に学習問題の解析的な解を得は，深さ i でのスペクトルが深さ d でのスペクトルに混合すられないので，勾配法などの逐次最適化アルゴリズムによっる大きさである．また，ピーク位置 mi および幅， si の関数て学習される．様々な実験条件・時刻で計測されたスペクト

fi ( t, mi, si )は深さ i での純粋な成分スペクトルである．ここ

ルが複数あれば，各スペクトルに対してパラメータ u を学習で，混合係数が理論的あるいは実験的に決定されているもの

して比較することで，物理量の変動や推移を調べることがでとする．この場合，2 乗誤差

きる．

D

T

J(u )＝∑∑{ âyd(t, u )－yd(t )}2

ところで，多数の実験条件でスペクトル計測する状況で(4)

d＝1 t＝1

は，ピーク数 K が条件によって変動することがあり，そのを最小にするようにパラメータ u を学習することによって，場合には計測データからピーク数 K を推定する必要があ

直接計測できない層ごとのスペクトルを推定できる．
この節を締めくくるにあたり，ピーク形状が既知の状況に関数モデルを用いる利点を述べる．1 つ目の利点は，無数にあるスペクトル形状から当てはめるべき形状をあらかじめ絞
り込めることである．この絞り込みによって，フィッティン
グ問題が格段に易しいものとなり，少数あるいは 1 つのス
ペクトルしか観測できない状況でもデータ解析が可能となる．ただし，誤った関数モデルを用いると誤った結論を導く

図1



スペクトルのピーク関数フィッティング(点観
測スペクトル，細線学習後の単峰性関数，太線学習後のモデル)．

図2

3D ラマン分光計測における線形混合モデル．

ミ ニ 特 集ので，フィッティング結果をプロットして注意深く確認する
ことを忘れずに行うべきである．2 つ目の利点は，ピーク関数のパラメータが形状と対応するため，結果を解釈しやすいことである．通常のピーク関数は，ピークの中心位置，幅，
高さの 3 つのパラメータで特徴付けられる．フィッティン
グによってこれらのパラメータが定まるため，実験条件ごとに学習されたパラメータを比較すれば，解析で知りたい情報を得られる．

.

スペクトル解析のための教師なし学習法
図3

記述子データ空間の構成およびクラスタ解析の概念図．

前節と異なりピーク形状に関する知識がない，あるいは，単純な関数モデルで記述できない場合の解析法を述べる．この場合，無数のスペクトル波形の候補からデータに最も適合するスペクトル波形を推定する必要があるため，前節のフィ

れ，対応する成分のスペクトルとみなせる．

ッティング問題より格段に難しい問題を扱うことになる．しクラスタ解析の代表的な手法は k 平均法( k means )であたがって，少数のスペクトルしか計測できない状況では適合る．k平均法のアルゴリズムは，各スペクトルのクラスタ割するスペクトル波形を絞り込むことは困難であるが，膨大な当と代表スペクトルの計算を収束するまで交互に実行するも数のスペクトルを計測できれば，関数モデルがない場合でものである．クラスタの代表スペクトルは，通常，クラスタにフィッティング問題を解くことは可能である．幸いにも，走属するスペクトルの平均値によって計算される．また，各ス

査透過型電子顕微鏡などの機器を用いれば，注目領域をグリ

ペクトルは最も類似する代表スペクトルに対応するクラスタ

ッド状に細分化した各地点(x, y )でスペクトルを計測できてに割当てられる． k 平均法は，各スペクトルを 1 つのクラ膨大な数のスペクトルを得られる．この計測データはスペク

スタに割り当てるため，ハードクラスタリングと呼ばれる．

ト ラ ム イ メ ー ジ と よ ば れ る ． 例 え ば ， STEM EELS やSTEM EDX の標準的なデータのサイズは，スペクトル帯




成分分析

域数2,000に対して，試料平面グリッド上の点数100×100＝

前述のクラスタ解析では，各計測スペクトルに 1 つのみ

10,000という非常に大きな本数のスペクトルである．こうしの成分が含まれることが仮定される．これに対して，成分分た状況では，関数モデルがなかったとしてもスペクトル解析

析では，複数の成分が含まれる状況を仮定しており，計測ス

が可能であり，有限個の成分(化学成分，電子状態)のスペク

ペクトルは成分スペクトルと成分濃度の線形結合でモデル化

トルおよび成分濃度の実空間分布を推定できる．本節で紹介される．つまり，計測地点 n，スペクトル帯域 t での計測スする手法は，化学成分に関する情報を使用せず，計測データ

ペクトルは， k 番目の成分濃度 Cnk と成分スペクトル Stk をのみを用いて解析するため，機械学習における教師なし学習

用いて，のアプローチに分類される．
ところで，スペクトラムイメージ計測データは，実空間のK

XÂ nt＝∑ CnkStk

(5)

k ＝1

計測地点に番号をつけて n＝1, …, N として計測スペクトルと記述される．ただし， K は成分数である．一見すると，を並び替えると，サイズ N × T のデータ行列 X に全データ式( 1 )と類似したモデル式であるが，スペクトル波形が特を格納できる．つまり，行列 X の各行は 1 地点での計測ス

定の関数となっておらず，帯域毎に自由に値を設定できるのペクトルを表す．以降では，スペクトラムイメージがデータが本モデルの特徴である．このモデルは関数形が定まってい行列 X で与えられているものとする．

ないため，ノンパラメトリックモデルとよばれる．



クラスタ解析

クラスタ解析とは，記述子で特徴づけられた観測標本をク

サイズ N × K の成分濃度行列 C ，サイズ T × K の成分ス
ペクトル行列 S とすれば，式( 5 )は，
XÂ ＝CST(6)

ラスタ(グループ)に分ける解析である(図)．計測スペクトと行列で記述される．一般的に K≪min(T, N )が成り立つ．

ルの記述子を各スペクトル帯域での強度とすれば，各スペク

この解析は，データ行列を要素数の少ない 2 つの行列に分

トルは，帯域数 T の次元の記述子空間中の 1 点に対応付け

解することに相当するため，行列分解とも呼ばれる．計測デられる．この記述子空間上で近いデータ点の集まりがクラスータが与えられたときに行うべきことは，各成分のスペクトタとなるため，同じ帯域でピークのあるスペクトルは同じク

ル S と各計測点での各成分の濃度 C を推定することであラスタに含まれる．そこで，各クラスタはピーク位置が類似

り，この推定は再構成誤差を最小にするように行われる． Sする物理的に意味のある成分の集合とみなせる．クラスタ内と C に何も制約がない場合，解の自由度が高すぎて，解がの中心点を計算すれば，クラスタの代表スペクトルが得ら定まらなかったり，物理的に不自然な解析結果を導く恐れがま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japanあったりするため，通常，何らかの制約が課せられる．課せるデータの低次元部分空間を同定できる．しかしながら同定られる制約はもちろん解析結果に影響を与えるため適切に選された低次元空間の各軸は，前述したように同定したい成分

ぶ必要がある．本節では，スペクトル解析に使用される成分と対応するとは限らない．この問題を解決するために，低次分析の代表的な手法を紹介する．

元空間に計測データを射影した後に純粋な成分スペクトルを( a)

推定する頂点成分分析(Vertex Component Analysis)が提案

主成分分析

主成分分析( Principal Component Analysis )は，多変量解されている(10)．

析(複数の観測変数を統計的に扱う分野)において最も有名な

頂点成分分析は， i 番目の空間位置での計測スペクトル手法の一つであり，高次元データを低次元空間に射影しデー

Xi･ と純粋な成分スペクトル S･k, k＝1, …, K との間に以下のタ次元を削減する手法として知られる．主成分分析は，デー

関係式

タ分布を多次元正規分布でモデル化してフィッティングする

K

K

k＝ 1

k＝ 1

T
Xi･＝∑ CikS T･k＝g ∑ AikS ･k

ものであり，分散が大きい方向ベクトルで張られる低次元部(8)

分空間を重要な成分からなる空間と推定し，ここにデータがが成り立つことを利用する．ただし， Aik はゼロ以上かつ射影される．一方，残りの分散の小さいマイナーな部分空間∑kk＝1 Aik＝ 1 が成り立つ成分濃度比を表し，また， g はスケ

は雑音成分からなる空間と推定され除外される．射影されるール因子である．式( 8 )より，計測スペクトル Xi・ はデー

低次元空間の座標軸は互いに直交するように選ばれるので，タ空間において純粋な成分スペクトルから構成される凸錐

この直交制約が主成分分析の制約である．主成分分析をする(convex cone)に含まれている．スケール因子 g を取り除く

ためには，まず，全スペクトルの平均ベクトル m が原点とために，平均ベクトルとの内積が 1 となるようにデータを一致するようにデータ行列の各行(各観測スペクトル)を X̃n

正規化すれば，純粋な成分スペクトルを頂点とする単体＝Xn－m と平行移動する．そして，直交制約の下で平均 2 乗(simplex)に各計測スペクトル Xi・ が含まれることになる．

誤差

頂点成分分析は，この単体の頂点を探索することで純粋な成N

T

J(C, S )＝∑∑(Xnt－[CST]nt)2(7)

n ＝1 t＝1

分スペクトルを同定する．具体的な頂点探索アルゴリズムや雑音が多い計測データへの対策などの工夫の詳細は文献を最小する行列 C と S を行列 X̃ の特異値分解 X̃＝ UDV T に( 10 )を参考にしていただきたい．ところで，頂点成分分析

よって求める．特異値分解後の行列を K 列目まで取り出しは，純粋な成分スペクトルが観測データに含まれることが正た( U )K , ( V )K によって，成分濃度行列 C ＝( U )K および成確な成分同定のために必要である．したがって，原子分解能

分スペクトル行列 S ＝( VD )K ＋ M が得られる．ただし，行のスペクトル計測のように，成分が空間的に大きく重なる場

列 M は平均ベクトル m を K 列並べたサイズ T× K の行列で合に正確な解析が保証されないことに注意されたい．この問ある．特異値分解の制約より行列 U と V は正規直交であ

題解決のために，部分空間サンプリングに基づく手法が提案る．つまり，内積が単位行列になる(U TU＝I および VV T＝されている(11)．

I が成立する)ため，主成分分析で得られる行列 C も直交行

(c )列となることに注意されたい．上記の別解法として，共分散

前述したとおり，主成分分析で同定される成分濃度行列 C

行列Σ＝U TU)N の固有値問題を解くアプローチがある．そと成分スペクトル行列 S は負の値になりうる．物理的な意の詳細については紙面の都合上省略するが，興味のある方は味合いを考えれば，これらの行列の要素値はゼロ以上であ

文献(1)の12章を参考にしていただきたい．

り，負の値となるべきでない．非負値行列分解は，あらかじ

非負値行列分解

主成分分析は，局所解に陥ることなく 2 乗誤差を最小にめ行列 C と S の要素値を非負に制約して，再構成誤差を最する行列 C と S を一意に求められるメリットがある．しか小化するように行列分解する手法である．データ行列 X にしながら，行列 C と S の値に範囲の制約がないため，そのも非負値性を仮定するが，バックグラウンド成分除去などの要素が負の値となる物理的に不自然な解析結果を導く可能性

前処理に起因して負値が現れる場合が発生する．その場合にがある．また，分解後の行列に直交制約を課すため，同定すは，通常，行列 X の負の値をゼロに置き換えて解析されべきデータが直交しない場合に誤った結果を導く．EELS ス

る．非負値行列分解における最適化は，主成分分析の場合とペクトルの解析では，ある電子状態に起因するスペクトル

異なり解析解を得られないため，再構成誤差を小さくするよは，特定帯域のピークのみでなく高エネルギー側に強度が継うに逐次最適化アルゴリズムが用いられる．その最適化アル

続するポストエッジを含むため，スペクトルが成分間で直交

ゴリズムは行列 C と S を交互に更新するのが一般的であせず，正しい分解結果を得られない可能性が高い．こうしたり，代表的なものとして，行列積による更新則によって行列デメリットがあるため，主成分分析のみを用いて成分濃度と単位に更新する手法(12) ，二乗誤差関数の勾配をゼロとする

成分スペクトルを同定する解析は難しい．そこで，解析対象

線形方程式を解いた後に負値をゼロとおき更新する Alter-に由来するスペクトル成分と雑音成分を分離し，雑音成分を

nating Least Squares (ALS)法(13)，列ベクトル毎に行列を更除去する処理に主成分分析を使用するのが適切と考えられる．

新する Hierarchical ALS (HALS)法(14) などが提案されてい( b)

頂点成分分析

主成分分析を用いれば，高次元の記述子空間の中に分布する．
基本的な非負値行列分解は単純な制約しか課さないので，

ミ ニ 特 集

実用的にいくつか問題がある．著者らは STEMEELS デーの空間分布は成分ごとに明確に分かれている．したがって，タを解析する場合に実用的に重要な 2 つの拡張を施した手解析結果として得られる成分濃度行列 C が直交行列になる法を提案している(15) ． 1 つ目の拡張は，非負値行列分解でことが期待される．一方，参照スペクトルは成分毎に特徴的得られる行列 C と S がスパースになる傾向があり，不自然なピーク形状を示すが，多くの帯域で非ゼロ値となりスパーな分解結果になる問題を回避するためのものである．EELS

スでも直交でもない．

スペクトルの解析において，成分濃度行列 C は成分間で重図 5 ―図 8 に主成分分析，頂点成分分析，非負値行列分

なりが少なくスパースになる傾向があるものの，本来の解，ソフト直交制約付き非負値行列分解( SONMF )による

EELS スペクトルはスパースでないため，行列分解によって行列分解の結果をそれぞれ示した．主成分分析の結果である

得られるスペクトルの形が物理的に不自然になる傾向があ

図( a )から空間的に成分が分離されていないことが分かる．この問題を解決するため，我々の提案した非負値行列分る．また，得られた成分スペクトルは参照スペクトルと異な解( SO NMF )(15) では，成分濃度行列 C が直交(スパースかり不自然に落ち込む形状をしている．図に示された頂点成

つ成分重なりが少ない)になるようにソフト直交制約の罰則

分分析の結果は，得られた成分スペクトルが自然な形状をし項を加えた目的関数を新たに導入し，この最適化によって行ており，成分 1(Si3N4)，成分 2(Si)，成分 3(SiO2)の全てが列分解を行う．この結果として得られる成分濃度行列 C が

主成分分析の結果より正確に同定できていることが分かる．

よりスパースになり，一方で，スペクトル行列 S が非スパ計測されたスペクトラムイメージ中に純粋な成分スペクトルースに最適化されることによって自然な分解結果を得られる．

が存在しており，これらを正確に同定できたといえる．ま2 つ目の拡張は，成分数 K の自動選択である．成分数はた，図より，非負値行列分解の結果は，主成分分析の結果

間違った値に設定されると誤った結論を導くために，計測データから自動的に決定できることが望ましい．我々の論文(15)では，Automatic Relevance Determination (ARD)事前分布(16) に基づく罰則項を導入し，成分数を計測データから学習するアプローチをとった．これら 2 つの拡張を施した行列分解法( ARD SO NMF )は，通常の平均 2 乗誤差に加えて，ソフト直交制約の罰則項および ARD に関する罰則項を加えた目的関数の最小化によって，成分濃度行列 C と成

図5

主成分分析による分解結果( a )成分濃度分布と(b)成分スペクトル．

図6

頂点成分分析による分解結果(a)成分濃度分布と(b)成分スペクトル．

図7

非負値行列分解による分解結果(a)成分濃度分布と(b)成分スペクトル．

図8

ソフト直交制約付き非負値行列分解( SO NMF )による分解結果( a )成分濃度分布と( b )成分スペクトル．

分スペクトル行列 S を最適化する．この最適化を具体的に実行するために， HALS 法に基づくアルゴリズムを新たに導出した．本開発法の実行ソフトウェアは著者の GitHub レ
ポジトリ(17)において公開されているので，興味のある方は参考にしていただきたい．


STEMEELS データの解析

実際の STEMEELS スペクトラムイメージを解析した．
解析したデータは半導体メモリ素子の断面試料に対し，1 ス
テップ 5 nm ，各点から 0.1 eV /チャンネルで EELS を取得した後に，試料バックグラウンド成分を除去し，シリコンのL2,3 吸収端 ELNES を取り出したものである．図は，この試料の計測領域における成分の参照分布と参照スペクトルである．このデータには 3 つの成分が含まれており，それら

図4

半導体メモリ素子 STEMEELS データにおける(a)成分の参照分布と(b)参照スペクトル．

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

よりも正確なスペクトルを同定できているものの，不自然なる成分の一部が除去される場合もあるので，この点を注意深

落ち込みが残っており，また，成分が空間的に分離されていく調べる必要がある．

ないことが分かる．一方，図に示される我々の開発法

最後に，データ解析はデータさえあれば必ず適切な結果を( SONMF )は，成分の空間分離性能が他手法より優れてお導けるとは限らず，適切なモデル・手法・前処理を選択する

り，また，得られた成分スペクトルが参照スペクトルと類似ことが必要不可欠であることを強調したい．

していることが分かる．したがって，従来の非負値行列分解
より改善が見られる．

名古屋大学の武藤俊介教授には，初稿に対して有益なコメントをいただいたことに深く感謝申し上げます．本研究は，

.

ま と

め

JST さきがけ JPMJPR16N6，新学術領域研究「ナノ構造情

報のフロンティア開拓」16H00736，基盤研究(B)16H02866
本稿では，スペクトル解析における統計的機械学習法を紹の支援を受けて行われた．

介した．最後にしばしば質問される事項に関して，私なりの文

考えを述べたい．まず，1 つ目によくある質問は「どの手法献を選択すればよいか」である．これ対する答えは，データの取得状況・性質・仮定とよく適合した手法を選べば良いといえる．本稿で紹介した全ての手法は教師なし学習である．
そこで，明確な目標数値を改善する教師あり学習と異なり，数値目標による判断が難しい．また，本来データには含まれていなかったとしても，解析手法の出力が偶然にも研究者が見たかったものと一致することが起こりうる．こうした誤りを引き起こさないためにも，解析手法の性質・モデルをよく理解し，また，解析結果を異なる計測データと照らし合わせて判断することが必要となる．これは，本稿が伝えたかった
ことの一つでもある．
また，「正確にデータ解析するために必要なスペクトル本
数はいくつか」という問いをよく投げかけられる．残念ながら，この問いへの答えは一般的に存在しないと考えている．スペクトルのピーク関数フィッティングは，モデルの制約が比較的厳しいために，スペクトル本数が少なくても良い．一方，成分分析は，関数モデルを仮定しないので比較的多くのスペクトル本数を必要とする．また，雑音量や成分数，比較対象の成分の変化度合いなどによって，正確な結論を導くためのサンプル数が異なり，一概にどれくらいの数があれば良いと言い切ることが難しい．
最後によく聞かれる質問は「前処理は必要か」である．
これに対しては，スペクトル解析に適切な前処理が重要と考えている．例えば， STEM EELS 解析では，バックグラウ( 1 ) C. M. ビショップパターン認識と機械学習，丸善出版，(2012).
( 2 ) T. Hastie, R. Tibshirani and J. Friedman統計的学習の基礎―データマイニング・推論・予測―，共立出版，(2012).
( 3 ) M. Shiga and S. Muto: Nanoinformatics., Springer, Singapore(2018), 179
203.
( 4 ) H. F. Grahn and P. Geladi: Hyperspectral Image Analysis,
Wiley, (2007).
( 5 ) M. Bosman, M. Watanabe, D. T. L. Alexander and V. J. Keast:
Ultramicroscopy, 106(2006), 10241032.
( 6 ) N. Dobigeon and N. Brun: Ultramicroscopy, 120(2012), 2534.
( 7 ) K. Nagata, S. Sugita and M. Okada: Neural Networks, 28(2012), 82
89.
( 8 ) H. Sudou, M. Shiga, T. Omodaka, C. Nakai, K. Ueda and H.
Takaba: J. Korean Astronomical Society, 50(2017), 157165.
( 9 ) H. Wang, H. Zhang , B. Da, M. Shiga, H. Kitazawa and D.
Fujita: J. Physi, Chem. C, 122(2018), 71877193.
(10) J. M. Nascimento and J. M. Dias: IEEE Trans. Geoscience andRemote Sensing, 43(2005), 898910.
(11) J. Spiegelberg, S. Muto, M. Ohtsuka, K. Pelckmans and J.
Rusz: Ultramicroscopy, 182, (2017), 205211.
(12) D. D. Lee and H. S. Seung: Adv. Neural Inform. Process. Syst.,
13(2001), 556562.
(13) M. W. Berry, M. Browne, A. N. Langville, V. P. Pauca and R.
J. Plemmons: Comput. Stat. Data Anal., 52(2007), 155173.
(14) A. Cichocki: IEICE Trans. Fund. Electron. Commun. Comput.,
92(2009), 708721.
(15) M. Shiga, K. Tatsumi, S. Muto, K. Tsuda, Y. Yamamoto, T.
Mori and T. Tanji: Ultramicroscopy, 170(2016), 4359.
(16) V.Y.F. Tan and C. Fevotte: IEEE Trans. Pat. Anal. Mach. Intell., 35(2003) 15921605.
(17) https://github.com/MotokiShiga

ンド成分を正確に除去しなければ，本稿で述べた解析手法が★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

うまく機能しない．観測スペクトルには，通常，化学成分と2006 年 3 月

強く関係する信号だけでなく，興味のない成分も含まれ，場合によっては興味のない成分の方が振幅が大きい．この観測スペクトルをそのまま解析すると振幅の大きな成分に解析手法が引っ張られるので，正しい結果を得られないとしても不思議でない．興味のない成分の規則性をある程度分かっているようであれば，その規則を用いて興味のない成分を除去し，興味のある成分のみを取り出せば，解析精度が格段に改

志賀元紀

岐阜大学大学院工学研究科博士後期課
程修了
主な略歴 2006 年 4 月京都大学化学研究所・博士研究員，2008年 4 月同研究所・助教2017 年 4 月現職． 2016 年 10 月JST さきがけ研究者
を兼務
専門分野機械学習，マテリアルズインフォマティク
ス◎分光スペクトルなどの微細構造計測データ解析におけるデータ解析法の開発，統計的機械学習を用いた材料探索の研究を中心に活動している．

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

善される．しかしながら，前処理の副作用として，興味のあ

ミ ニ 特 集

材料工学における数学，情報工学への
更なる期待
足

立

吉

隆
Zhi
Lei Wang
1)2)メカニズムの解明と並行して，構築したい．そして，この順

.

緒

言

解析モデルを使って逆解析( inverse analysis )し，特性→組織→プロセスの提案を行って材料開発を効率的に加速したい．

材料開発には時間を要する「作業」があまりにも多すぎる．

このような場面には機械学習の教師あり学習が有用である．

無用な絨毯爆撃的実験，組織写真中の対象領域の手動色塗順解析モデルは二つに大別(1)され，入力―出力の関係を表

り，結晶粒径・体積率などの手動評価，複雑系での実験結果現する理論式のパラメータ(係数やべき指数)を線形関数で推の傾向把握などは時間を要する作業となっており，それらを定するパラメトリック法，非線形の関数を組み合わせて入力効率化することにより研究者，技術者はクリエイティブな思―出力の関係を究極的な近似式で表現するノンパラメトリッ

考に時間をより一層割くことができるようになるであろう．

ク法がある．単純系でデータノイズが小さい場合には物理的

機械学習は，これらの効率化，推定，解析のいずれの点でも背景がある理論式の精度を向上することにつながるパラメト

活用でき，研究開発の生産性向上に向けて積極的に導入されリック法が優先して用いられるべきであり，一方複雑系でデるべきである．機械学習をその特徴から大別(図)すると，

ータノイズが大きい場合にはノンパラメトリック法がパラメ

教師あり学習，教師なし学習，強化学習に分けることができ

トリック法よりも精度が優れる場合がある．ノンパラメトリ

る．以下では，すでに使われている方法もあれば，まだ利用ック法はパラメータで式を表現しない究極的な近似モデルとされていない方法もあるが，材料工学への適用への期待を込

いえ，その利用をためらう意見もあるが，最終手段として活めて所感を述べたい．なお，本稿では，物質探索ではなく，用し，解析手法の候補から排除するべきではないというのが材料開発における数学および情報工学の適用に関する著者の著者の主張である．

考えを述べさせていただきたい．

パラメトリック法は，最尤法でパラメータを推定する一般線形モデル General linear model ( lm )，一般化線形モデル

.

推

定

Generalized linear model(glm)と，事後確率を最大化する方法でパラメータを推定するマルコフ連鎖モンテカルロ法
複雑系におけるプロセス→組織→特性の関係を表現するす( MCMC )がある(1)．データは通常ノイズを含んでおり，ポる精度の良い順解析モデル( direct analysis)を，背後にあるアソン分布，ガウス(正規)分布，ガンマ分布などの確率密度

図1

機械学習の 3 大分野．

名古屋大学大学院工学研究科材料デザイン工学専攻1)教授 2)研究員(〒4648603 名古屋市千種区不老町)
Further Expectation of Mathematics and Information Engineering in Material Science and Engineering; Yoshitaka Adachi and ZhiLei
Wang(Nagoya University, Graduate School of Engineering, Department of Material Design Innovation Engineering, Nagoya)
Keywords: materials informatics, descriptor, parametric model, nonparametric model, inverse analysis, sparse modelling, deep learning
2018年 8 月21日受理[doi:10.2320/materia.58.29]

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan関数と，尤度や事後確率などの統計学に関する基礎知識が必

機械学習に入力することは過学習を抑制する上で極めて重要要である．ノンパラメトリックな手法としては，最も簡単なであり，スパース学習† の重要な部分といえるであろう．この は ， 一 般 化 加 法 モ デ ル ( Generalized additive modelの記述子の重要性を機械学習で判断する手法として，赤池情( gam ))であり，これは非線形関数でプロットをつなげて曲

報 量 基 準 ( AIC )(8) ， ベ イ ズ 情 報 量 基 準 ( BIC )(9) ， lasso 回

線を描く手法である．そのため，明示的に数式では表現でき

帰，感度係数法(10)や荷重結合法(11)による感度解析，データ

ないが，線形モデルよりも一般的に精度がよい．さらに入力

変換・変数選択法(12)などがある．この入力変数を選択する層と出力層の間に中間層(隠れ層という場合もある)を入れて方法とともに，次に述べる次元削減法も入力変数を削減する

表現力を増したのが，ニューラルネットワーク( artificial

有効な方法である．

neural network: ANN)であり，機械学習の代表的な手法とkmeans 法(図)13)は，与えられた入力データだけを使っ言えるであろう．その他にも非線形関係を扱う機械学習法とて分類対象の集合を部分集合に分割する(クラスタリングとして，カーネル法を取り入れたサポートベクター回帰( sup-いう)ことが可能であり，主成分分析( principle component

port vector regression: SVM)，複数の決定木(decision tree)

analysis)，オートエンコーダー(auto encoder)などと同様にの多数決で回帰を行うランダムフォレスト( random forest:

教師なし学習の一手法である．これらの手法は多次元情報のRF)などの手法がある．ANN, SVM, RF などを識別機(clas-

次元削減手法ともいえる． k means 法の計算手順は以下のsifier)と呼ぶ．いずれの識別機にもモデル構造の詳細を表す

とおりである．1. 各データ xi(i＝1... n)に対してランダムに

ハイパーパラメータ(例えば，ニューラルネットワークの場

k 個のクラスにクラス分けする(クラスタリング)， 2. 割り

合には中間層中のノードの数や重み減衰率係数など)があ振ったデータをもとに各クラスタの中心 Vj( j＝ 1... k(平均)り，精度の良い順解析モデルを作るためには，その最適化がを計算する，3. 各 xi と各 Vj との距離を求め，xi を最も近い重要である．ハイパーパラメータの最適化には，ベイズ的最中心のクラスタに割り当て直す， 4. 上記の処理で全ての xi

適化やグリッドサーチが有用である．

のクラスタの割り当てが変化しなかった場合，あるいは変化精度の良い順解析モデルができると，そのモデルを使って量が事前に設定した一定の閾値を下回った場合に，収束した

逆解析が可能となる．逆解析時に，最高出力となる条件を探と判断して処理を終了する．そうでない場合は新しく割り振索する際の入力変数の範囲は，通常順解析モデルを作った時られたクラスタから Vj を再計算して上記の処理を繰り返す．

の範囲であるが，出力は初期データの範囲外となる場合もあk means 法は代表点に属する近くのプロットを集めて部る．最適条件の探索アルゴリズムとしては，グリッドサーチ

分集合化するだけの手法であったが，特徴量を有した状態で(全探索)，遺伝的アルゴリズム(2) ，ベイズ的最適化(3) とあ

クラスタリングする手法としては自己組織化マップ(Selfor-り，後者に行くほど数少ない探索で最高出力条件を見つける

ganizing map: SOM ，図)(14) があり，これはニューラルネ

効率的な探索を行う．

ットワークの教師なし学習である．SOM の内容は以下のとAlphaGo(4)に象徴される，教師データを与えなくても自らおりである．
入 力 デ ー タ xi, n と ニ ュ ー ロ ン mi, j, n 間 の 距 離 d を 測 定

適応していくアルゴリズムである強化学習( reinforcement

1.

learning)5)も，プロセス条件の最適解を求めるアルゴリズム

し，最小距離のニューロンを勝者ニューロンとする．

として魅力的である．材料工学への適用はまだこれからといn2min(d )＝∥Xi－Mi, ∥j ＝∑ (xi, n－mi, j, n)

ったところである．強化学習では最初に多くのデータを与えn＝1(例)M3, 6＝(m3, 6, 1, m3, 6, 2, m3, 6, n)を勝者ニューロンとする．

るのではなく，一回の試行ごとに報酬あるいは罰を与えて，動作を良い方向に導く手法である．

2.

ry Recurrent Neural Network(LSTMRNN)(6)は，文脈の解析に用いられるという説明が多いようであるが，クリープや疲労などの時系列データの推定に有用であると推察される．

勝者ニューロンを次式に従って修正する．
M new
3, 6 ＝M3, 6＋a(Xi－M3, 6)

初期値から未来の値を予測する Long ShortTerm Memo-a学習率(0＜a＜1)
3.

近くのニューロン(例 M2, 6)を修正する．
M new
2, 6 ＝M2,6＋a(Xi－M2, 6)×g(e )しかしながら，まだ適用例はなく今後の進展が期待される．

.

解

析

準備する入力変数(記述子ではない)は多いほど良い．しかしそのまま機械学習に入力するのではなく，次に述べる交互
作用項を設けたり，重要な入力変数を選択したり，入力変数の次元を削減したりすることが重要である．
2 つの記述子の相互作用が出力に影響を大いに与えている

図2

kmeans 法．

場合は，記述子は単独で与えるだけではなく，記述子同士の交互作用項を作って入力変数(記述子候補)とする場合がある(7)．
入力変数を削減し重要な記述子(交互作用項を含む)のみを† スパース学習は，データの本質的に意味のある情報の低次元性を利用し，目的に関係ない情報を削除しながら学習をする方法
である．

ミ ニ 特 集図3

自己組織化マップ．

( (M 2s－(Mt ) ) )g(e )近傍関数 ＝c×exp －

3, 6

2, 6

2

材料工学においてもっと活用されるべきと思われる．

2.

e二次元マップ上 での勝者ニューロンとの距離

材料情報統合システムs(t )学習回数 (t，総回数 T )を変数とする(

単調減数関数 例1－t
T)

以上述べた数学手法や機械学習法を容易に材料研究者が使いこなせるような材料情報統合システムの構築が真に材料開

1 ～ 3 を繰り返すことにより，位相情報が似ている入力デー

発効率を革新的に改善するために重要である．幸い各種機械

タは自己組織化マップでは徐々に近くに集まってくるように学習法のモジュールがプログラミング言語 Python や R で提なる．

供されており，材料研究者はそれらのモジュールを自由自在に組み合わせて自らの課題に適用させることが求められる．

.

効 率

化

したがって今後の材料研究者はこれらのプログラミング言語の習得が不可欠になるであろう．教育現場では，これらのプ異なる視点として，分析機器のユーザーフレンドリー化に
機械学習法を導入することが期待される．画像もスペクトラ

ログラミング言語を自由自在に使いこなせる人材を育成する
ためのカリキュラムの抜本的改革が期待される．

ムもその特徴量を数値化して誰でも可読な形式(例えば csv

著者たちは，上述した機械学習法の大半を取り組んだ材料形式)で保存されることが望まれる．そしてその定量解析が情報統合システム Material genome integration system for

ワンクリックでできるように機械学習を活用することが考え

phaseられる．特徴量の定量評価には数学が活用でき，位相幾何

studio††)(図)を開発し，提供を始めている(20)(22) ．同時学，微分幾何学，さらにはフーリエ変換法の発展形で階層的に，「統合型材料デザイン」という大学院生向けの講義を開に潜在する連結性を評価するパーシステントホモロジー群な設している．

andproperty

analysis(MIPHA† および rMIPHA_

どがすでに材料工学に適用され始めている(15)(17) ．材料工学の専門家に与えられた使命は，それぞれの分野において重要な記述子(descriptor)を設計することである．繰り返しになるが，これらの豊富な特徴量を，容易に得られるようにすることが極めて重要である．
材料組織の画像処理では，手作業で対処領域に色を塗る( segmentation あるいは labeling という)ことに多くの時間を費やしている研究者も多いものと推察される．この作業については，深層学習( deep learning )に代表される機械学習
型画像認識・画像処理は飛躍的な進展を続けており(18)(19)，

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan†

MIPHAプログラミング言語 visual basic，画像認識，機械学
習型画像処理，定量 2D / 3D 解析，ニューラルネットワークによる順解析，遺伝的アルゴリズムによる逆解析が可能である．
†† rMIPHA_studioプログラミング言語 R,
rMIPHA, Theory
designer, Material image editor の三つのモジュールで構成される． rMIPHA は ANN, SVR, RF による順解析，ベイズ的最適化によるそれぞれの識別機を使った逆解析，スパース学習が実装されており， Theory designer は理論式のパラメトリック推定が実装されており，Material image editor は画像間の類似性評価が実装されている．



文

献

最後に，AI を活用した材料工学(マテリアルズインフォマ( 1 ) C. M. Bishop 著，元田 浩，栗田多喜男，樋口知之，松本祐治，村田 昇 監訳パターン認識と機械学習 上，丸善出
版，(2012).
( 2 ) J. R. Koza: Genetic Programming, MIT Press, Massachusetts,(1993).
( 3 ) E., Brochu, et. al: arXiv:1012.2599v1.
( 4 ) D Silver, et. al: Nature, 529 (2016). 484489.
( 5 ) R. S. Sutton (Author), A. G. Barto (Author), F. Bach
(Editor), Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive
Computation and Machine Learning) second edition, A Brandford Book, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts,
London, England, (1998).
( 6 ) X. Liang, L. Lin, X. Shen, J. Feng, S. Yan and E. P. Xing:
arXiv:1703.03055v1, (2017).
( 7 ) 例えば，青木 敏，武村彰通確率・統計，丸善出版，(2018), 22.
( 8 ) H. Akaike: Proceedings of the 2nd International Symposium on
Information Theory, B. N. Petrov, and F. Caski. (eds.),
Akadimiai Kiado, Budapest, (1973), 267.
( 9 ) 文献(1), 215.
(10) 弘川奨悟，田口茂樹，松下康弘，足立吉隆鉄と鋼，DP 鋼の応力―ひずみ曲線を支配する組織因子のスパース学習，鉄と鋼，103，(2017). 468474.
(11) S. Saito, M. Kato and T. Sakamoto: Bulletin of Toyama Technical College, No. 37, (2002), 49.
(12) J. W. Tukey: Exploratory Data Analysis, AddisonWesley, Indianapolis, (1977).
(13) J. B. MacQueen: Proc. of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, University of California
Press, California, (1967), 281.
(14) T. Kohonen: Biological Cybernetics, 43(1982), 5969.
(15) 足立吉隆，小山敏幸3D 材料組織・特性解析の基礎と応用―
シリアルセクショニング実験およびフェーズフィールド法からのアプローチ―，内田老鶴圃，(2014).
(16) Y. T. Wang, Y. Adachi, K. Nakajima and Y. Sugimoto: ISIJInternational, 52(2012), 697703.
( 17 ) 平岡裕章(著)，三村昌泰(編集)，竹内康博(編集)，森田善久(編集)，タンパク質構造とトポロジー パーシステントホモロ
ジー群入門(シリーズ・現象を解明する数学)，共立出版，20130711.
(18) 足立吉隆，田口茂樹，弘川奨悟鉄と鋼，102(2016), A 722
729.
( 19 ) 田口茂樹，弘川奨悟，安田 格，徳田耕平，足立吉隆先進的画像処理による組織検出，鉄と鋼，103(2017), 142148.
( 20 ) 足立吉隆，松下康弘，上村逸郎，井上純哉機械学習支援の材料情報統合システム，システム制御情報学会誌，61(2017),
188193.
(21) Z.
L. Wang and Y. Adachi: Mater. Sci. and Eng. A, July, 2018.
(Under review).
(22) Z.
L. Wang and Y. Adachi: Advanced Materials, August,2018. (Under review)(23) I. J. Goodfellow, J.Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde
Farley, S. Ozair, A. Courville and Y. Bengio: Generative Adversarial Networks, (2014).

ティクスと最近では言われているが，情報工学主体ではなく★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

あくまで材料工学主体であるべきという主張を込めてインフ1990 年 3 月

図4.

材料情報統合システム．

その他材料工学への展開が期待される情報工学

Generative Adversarial Network(GAN)(22)は，実物(例画像)に似ているように偽物(例疑似画像)を作る generator と実物か偽物化を識別する discriminator の二つが切磋琢磨し，教師なし学習をして実物に極めて類似する偽物を作る手法である．自立型画像処理とも言え，材料工学への適用はまだ進んでいないが今後の展開を注視したい技術である．

.

結

言

人工知能( AI )に代表される情報工学の発展は目覚ましいが，一昔前の AI でもいいので材料工学へ適用するという意
識改革がいま求められている．材料工学の課題を情報工学研
究者に丸投げするのではなく，材料工学研究者が自ら AI を学び材料工学に適用しなければ材料開発の真の革新的効率化は頓挫するであろう．これまでは数学，物理，化学を材料工学に適用することが進められてきたが，今後はそれらに加えて AI を適用することが当然という時代がすでに到来している．それぞれの分野の専門家が記述子を設計し，従来型の理論式による予測を行うとともに， AI (機械学習)を使った究
極的な近似式を使った推定を並行して行うことができる人材の育成が急務である．

名古屋大学大学院工学研究科修士課程修了
主な略歴 物質・材料研究機構，鹿児島大学
現職
2017年 4 月専門分野高次元材料情報学◎鉄鋼材料を主対象に材料組織を定量 3D 解析し，そこで得た材料ゲノム情報を使って順解析・逆解析
モデルを構築する研究に従事している．

ォメイティブマテリアルサイエンスと呼ぶべきと著者は考えている)は，今後材料工学を担っていく若手の材料研究者，技術者に開かれた新たな研究分野であり，興味を持つ若手研
究者，技術者が多く参画されることを大いに期待したい．
足立吉隆



★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

ミ ニ 特 集TiNi 基合金の低温におけるマルテンサイト変態と Intermediate 相
木

村

雄

太

転移は，主に化学量論組成の TiNiFe 系合金で多く報告さ

.

は じ

め

に

れ て いる(8)(10) ． Ti50.0－xNi40.0＋xCu10.0 合 金 の低 温 にお け る
M 変態についての基礎研究を行ったところ，非化学量論組

形状記憶効果および超弾性効果は，熱弾性型マルテンサイ

成において偶然 C IC 転移の存在を見出した．本稿では，

ト変態( M 変態)が現れる合金系において出現する．その中B2/B19, B19/B19′, B2/I(CIC 転移または中間相)および I/

でも Ti Ni 合金は，優れた形状記憶特性および良好な機械

B19の相転移を対象にしている．

的特性，耐食性を有することから，現在最も実用に供されている形状記憶合金である．形状記憶合金として利用するため.

低温におけるマルテンサイト変態には M 変態温度を制御する必要があり，TiNi 基合金の M
変態温度は組成に強く依存することが知られている(1)(5) ．

Ti50.0－xNi40.0＋xCu10.0 合 金 を 1373 K で 30 min 溶 体 化 処 理

近年，著者らは低温域において動作する超弾性合金を探求すした試料の電気抵抗率 r の温度依存性を図に示す．図 1

る中で， M 変態前に Commensurate Incommensurate 転移の r T 曲線から B2 相から B19 相，さらに B19 ′相への二段(CIC 転移)が存在することを Ti50.0－xNi40.0＋xCu10.0 合金では

階 M 変態は Ni＝ 41.6 at(x＝ 1.6)まで起きることが明らか

じ め て 見 出 し た ． 本 稿 で は ， Ni 組 成 を 制 御 し た Ti50.0－xとなった．また化学量論組成( Ti ＝ 50.0 at )に近い領域でNi40.0＋xCu10.0 合金の低温における構造相転移，特に x  1.4変態に伴う電気抵抗率 r の変化を明瞭に確認
は， B19 /B19 ′の組成域で M 変態前に出現する CIC 転移に関係する Inter-

できたが， Ni 組成が増大するにつれ B2 / B19 変態に伴う電mediate 相(I 相)についての著者らの最近の研究(6)について変態に伴う r の変化
気抵抗率 r の変化が増大し， B19/ B19′

紹介する．

は減少することが明らかとなった．この r T 曲線の振る舞C IC 転移は， M 変態前の母相状態が変態温度に近づく

いは，化学量論組成から Ni 組成を増大することで， B19 /と，母相中にひずみのゆらぎとも言える変調構造等が現れる

変態温度が低温側へシフトし B2/B19変態のみが生じる
B19′というもので，主に熱弾性型 M 変態をする合金系で見られことに起因していると推測した．さらに x ≧ 2.2 になるとる現象である．TiNi 基の CIC 転移は，1982年に Salamon

変態による電気抵抗率の変化は確
B2 / B19 および B19 / B19 ′らにより Ti50Ni47Fe3 合金ではじめて報告されている．B2 相認できなかった．

から R 相に M 変態する B2 / R 相変態の C IC 転移は，電子

図に DSC 曲線を示す． DSC 測定の結果から， M 変態

回折図形に現れる 1/3{110}B2 散漫散乱と関連して議論され温度は Ni 組成の増大に伴い低下する結果が得られた．このる(7)．CIC 転移における ICstate は，電子回折図形におい結果は，前述した電気抵抗測定により決定した変態温度とよて 1/3{110}B2 の回折点付近のオフセット位置に現れる散漫

く一致していることから妥当であるといえる．また Ni ＝

散乱反射を特徴とし，温度の低下とともに散漫散乱反射は正

変態温度は，DSC の測41.2 at(x＝1.2)以上では B19/B19′

確な 1/3 位置に観察される．このような特徴を有する CIC

定限界温度 123 K 以下であることが明らかとなった．

東北大学金属材料研究所 附属新素材共同研究開発センター助教(〒9808577 仙台市青葉区片平 211)
Martensitic Transformation and Intermediatephase at Low Temperatures in TiNi Based Alloys; Yuta Kimura(Cooperative Researchand Development Center for Advanced Materials, Institute for Materials Research, Tohoku University, Sendai)
Keywords: TiNi based alloy, shape memory alloy, martensitic transformation, commensurateincommensurate transition, entropy change
2018年10月 9 日受理[doi:10.2320/materia.58.33]

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan



図1

図2

Ti50.0－xNi40.0＋xCu10.0 合金の DSC 曲線．

図3

Ti50.0－xNi40.0＋xCu10.0 合金の CPT 曲線．

Ti50.0－xNi40.0＋xCu10.0 合金 の電気抵抗 率 r の温 度
依存性．

さらに 1.2 ≦ x ≦ 2.0 では 250 K 付近でブロードなピークが観察された．ここでは便宜上，中間相( Intermediate phase:Iphase)への変態に伴うピークと定義する．しかしながら，
DSC 曲線に観察された I 相によるピークはブロードである

ため変態温度の決定は困難である．本研究では，このブロー
ドなピークを詳細に調査するために，高分解能 DSC を用いた熱分析を行なった．

. C
IC 転移の出現と相転移相図
変態のシCPT 曲線に観察された．B2/B19および B19/B19′
x＝1.2以上で観察されたブロードなピークの起源およびエャープなピークと比較して， B2/I 変態のピークはブロード

ントロピー変化(DS)を調査するため，定圧比熱 CP の調査をであることが明らかとなった． Ti50.0－xNi40.0＋xCu10.0 合金に行なった．図に加熱過程の定圧比熱 CP の温度依存性を示

おいて，先行研究(5)(9)(11) と同様に CP T 曲線に C IC 転移

す．比熱による逆 M 変態温度は，前述した電気抵抗およびと考えられる二次変態的なピークが観察されているが， C 

DSC により決定した M 変態温度とよく一致していることか

IC 転移に由来するピークか判断するためには，電子線回折ら妥当であるといえる．また I 相によるブロードなピークも図形に現れる散漫散乱による回折点，1/3[zz0]位置の温度依新 進 気 鋭

図4Ti50.0－xNi40.0＋xCu10.0 合金の相転移温度の Ni 依存性．(オンラインカラー)

図5

エントロピー変化 DS の Ni 依存性．

っているなら，DS が折れ曲がるように見える．

存性などさらなる調査が必要である．
これらの結果をまとめた相図を図に示す． T OMs および

B19相の熱力学安定性が I 相を経由する影響を受けるとTM
Ms は， Ni 組成の増大とともに線形的に低下する．また x仮定した時，その影響の度合いが組成や変態温度に依存する≧ 1.4 で出現する I 相の逆変態温度 T IA は， Ni 組成の増大になら，傾きの変化が生じる．

対してわずかに低下する．ここで I / B19 変態温度 T OMsを見

本結果では， 41.4 at 付近において DS B19/B2 と DS I/B2 ＋ると， x≧1.4を境に変態温度の傾きがわずかに変化する．

DS B19/I がほぼ一致することから，B19相の熱力学安定性が I相を経由する影響を強く受けているとは言えず，(1)の可能

. C
IC 転移の熱力学的考察性が高いと考えられる．
図( a ) に 変 態 ヒ ス テ リ シ ス Thys の Ni 組 成 依 存 性 を 示

CPT 曲線(図 3)から算出した DS の Ni 組成依存を図にす．図 6(a)より DSC 測定の結果から B2/B19変態における示す．ここで DS は M 変態に伴う潜熱 DH (図 3 中の斜線でThys (≡ TAf － TMs )は， Ni 組成の増加と共に約 12 K から 17示した領域)および M 変態のピーク温度 Tpeak から，式( 1 )K まで徐々に広がることが明らかとなった．

そこで， M 変態における Thys の組成依存性について熱力により算出した．

DS＝DH/Tpeak(1)

学的な考察を行った．図 6(b)は TMs における変態の駆動力

DS B19/B2 および DS B19′/B19 は， Ni 組成の増加と共に減少(非化学的エネルギー項)DGNC および変態エントロピー変化

することが明らかとなった．比熱測定で得られた結果から，

DS B2/B19, DS I/B19 の Ni 組 成 依 存 性 を 示 す ． こ こ で DGNC

Ni 量が 41.4 at(x＝1.4)以上の領域では B2 母相から I 相，

は，熱力学的平衡温度 T0 からの過冷度 DT (≡ T0 － TMs )とI 相から B19 と I 相を経由して M 変態する．この x ≧ 1.4 で変態エントロピー変化 DS の積で与えられ， DT を Thys のの変態エントロピー変化の総和 DS Total は，I/B2 変態におけ

1/2 と近似すれば次式( 2 )で示される(12)．

るエントロピー変化 DS I/B2 と B19 /I 変態におけるエントロ
ピー変化 DS B19/I の和( DS Total＝ DS I/B2＋ DS B19/I )で与えられる ． こ の DS Total は ， 低 Ni 側 の DS B2/B19 と 連 続 的 で あ っDGNCDT･DS

1Thys DS B 2/B 19 or I/B 192(2)

図 6(b)から， DS は B2/B19と I/B19の境界で明確な段差

た．ただし，Ni＝41.4 at(x＝1.4)を境に DS の傾きが変化を示し， DGNC は Ni 組成の増加と共に低下する．この様なする．なお x≧1.8以上は，変態点が低く測定できなかった．

DGNC の組成依存性は，上式から，もし DS が一定であればNi＝41.4 at(x＝1.4)を境界とした DS の傾き変化の原因にむしろ Thys の減少を招いてしかるべき結果である．しかし，

ついては，以下の 2 つの可能性が考えられる．

Ni 組成の増加により Thys が増大した事実から，この最大の

要因は DS の著しい低下にあると結論づけられる．

B19相の熱力学安定性が I 相を経由する影響を全く受けないと仮定すれば， DS I/B2 ＋ DS B19/I は DS B19/B2 と熱力学的

ここで，I 相の出現による M 変態に与える影響についに等価であり， Ni ＝ 41.4 at を越えて連続した 1 本の連続て，各相の自由エネルギー Gi の観点から考察を行う．図した曲線で結べる．この時，M 変態における DS の温度(あに( a )実験結果(図 4 参照)に基づく T i0－ x 相図，( b )各組成

るいは組成)変化は，必ずしも線形とは限らない．従って，において予想される自由エネルギー温度曲線(GiT 曲線)のDS の組成依存性が，たまたま上に凸のなだらかな曲線とな相の自由エネル
模式図を示す．今回は簡単化のため， B19 ′ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japanギー( G B19′)は省略する． Ti50.0－xNi40.0＋xCu10.0 合金では， I

G B19 の交点の温度(T＝T1)が平衡温度 T O0 となる．ここで I相の平衡温度 T I0 は， Ni 組成に依存せずほぼ一定であるこ相が存在しない場合を考えると，図 7 ( a )中において T O0 はとから， B2 相の自由エネルギー G B2 と I 相の自由エネルギ

点線で示すような組成依存となり，x＝x2 の組成では G B2 とー G I の交点は，組成によって大きく変わらないと言える．

G B19 の交点( T ＝ T3 )， x ＝ x3 の組成では G B2 と G B19 の交点

また DS は自由エネルギー曲線の交点における傾きの差であ( T ＝ T5 )でそれぞれ T O0 点となる．しかしながら， x ＝ x2 のり， DS I/B2 は非常に小さいことから，自由エネルギー曲線

組成では I 相が現れるため，G B2 と G I の交点(T＝T2)が T I0

G B2 と G I は似たような自由エネルギー曲線になることが予点となる．その後，G I と G B19 の交点が T O0 点となる．同様想される．

に x＝x3 の組成では，G B2 と G I の交点(T＝T2)が T I0 点，G I

図 7 の x＝x1 の組成では，G B2 と B19相の自由エネルギーと G B19 の交点( T ＝ T6 )が T O0 点となる．したがって， I 相の存在により G I と G B19 の交点が低温側にシフトし，結果として I 相が出現する x≧1.4を境に変態温度の傾きがわずかに変化する．

.

ま

と

め

本稿では Ti50.0－xNi40.0＋xCu10.0 合金における M 変態と C 
IC 転移に関する実験結果を紹介した． Ni ≧ 41.4 at 以上でB2/B19変態前に，CIC 転移に起因する I 相が出現することを初めて見出した．本稿では， I 相の存在が M 変態温度およびエントロピー変化(DS )に影響を与える熱力学的に重要な相転移であることを紹介した．
これまで Ti Ni 基合金を低温で動作する超弾性合金として利用するための研究が取り組まれてきたが(6)(13) ，応力ヒ
ステリシス(shys＝sMs－sAf)が低温で著しく拡大する問題があり実用化には至っていない．CIC 転移は，M 変態に影響を与える相転移であることから，低温における形状記憶特性などの材料物性に影響を与えると推測できる．このように
Ni 組成を高めた TiNi 基合金を用いた物性調査を行うこと

で， CIC 転移の本質理解が進展すれば， TiNi 基合金の低温利用など新たな応用の可能性が期待できる．
本研究は筆者が大学院在籍時にスタートしたテーマである．東北大学大学院マテリアル・開発系の貝沼亮介教授，
大森俊洋准教授，許図6(a) 変態ヒステリシス Thys，(b) DGNC および DSの Ni 組成依存性．

図7



助教には全体にわたり研究の指導を頂きました．ここに謝意を表します．

(a) 実験結果(図 4)に基づく T i0－x 相図，(b) 各相の GiT 曲線の模式図．(オンラインカラー)

新 進 気 鋭文献( 1 ) W. Tang: Metall. Mater. Trans. A, 28(1997), 537544.
( 2 ) T. H. Nam, T. Saburi and K. Shimizu: Mater. Trans., 31(1990), 959967.
( 3 ) S. M. Tan, S. Miyazaki, T. Ueki and H. Horikawa: Mater. Sci.
Eng. A, 230(1997), 132138.
( 4 ) M. S. Choi, T. Fukuda and T. Kakeshita: Scripta Mater., 53(2005), 869873.
( 5 ) M. Todai, A. Higaki, T. Fukuda and T. Kakeshita: Philos.
Mag. Lett., 91(2011), 2934.
( 6 ) Y. Kimura, X. Xu, K. Niitsu, T. Omori and R. Kainuma: Mater.
Trans., 57(2016), 269277.
( 7 ) C. M. Hwang, M. Meichle, M. B. Salamon and C. M. Wayman:
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( 8 ) Y. Murakami and D. Shindo: Mater. Trans., 40(1999), 1092
1097.
( 9 ) M. S. Choi, T. Fukuda, T. Kakeshita and H. Mori: Philos.

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

Mag., 86(2006), 6778.
(10) T. Fukuda, M. S. Choi, T. Kakeshita and T. Ohba: Mater. Sci.
Eng. A, 481482(2008), 235238.
(11) M. S. Choi, T. Fukuda, T. Kakeshita and H. Mori: Philos.
Mag., 86(2006), 6778.
(12) K. Otsuka and C. M. Warman, (ed.): Shape Memory Materials, Cambridge University Press, (1998).
(13) K. Niitsu, T. Omori and R. Kainuma: Appl. Phys. Lett., 102(2013), 231915.
★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
2018年 3 月 東北大学大学院工学研究科博士後期課程修了
2018年 4 月 東北大学金属材料研究所 附属新素材共同研究開発センター 助教
2018年 4 月現職
専門分野形状記憶合金◎TiNi 基合金の低温における構造相転移に関する研
究に従事．

木村雄太

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

フッ素添加中性塩水溶液を用いたステンレス鋼の電解式表面改質法
山 本 正 登1王 栄)
佐 藤 直 子1
 中井
)

光1
) 土 取
誠2
)

功1
)

れは，フッ素が鉄イオンを溶出させ皮膜中のクロム量を濃縮

. 緒

言

させたためと解釈している．また，石見ら(5)は，数種類の有機酸に過酸化水を加えた溶液で SUS304 鋼に電解研磨を施ステンレス鋼の優れた耐食性は，クロムリッチな基材に加し，耐孔食性向上を実現した．また，原ら(6)(8) は，弱酸性

え，製造工程の最終段階における連続焼鈍・酸洗時や機械加Na2SO4 溶液の中で電解処理によってステンレス鋼表面に露工後に形成された厚さ数 nm の酸化(水酸化)クロムを主体と出している MnS を除去することによって SUS316L 鋼の耐する不動態皮膜によるものである．勿論，不動態皮膜は化学

食性を改善した．また，王(9)は，中性食塩水中で超音波を利的に安定で欠陥が少なく，また緻密なほど腐食が起こりにく用して SUS304 鋼表層の介在物を除去することによって孔い．一方，塩化物イオンはこの不動態皮膜を破壊する作用が食電位の上昇を実現した．

強く，微量でもステンレス鋼表面の欠陥部から溶解を誘起

著者(山本ら)は危険な硝フッ酸に代る安心，安全な溶接焼し，孔食を発生させる．特にステンレス鋼の溶接加工後にけの除去方法として“中性塩電解焼け取り法”を開発し，は，酸化スケールとその周辺に熱影響部(溶接焼け)が形成さ30余年に亘り普及に努めてきた(10)(11)．図に中性塩電解法

れ，耐食性が著しく低下する．これらの熱影響部を除去する

による焼け取り作業風景を示す．

ため，従来から毒劇物の硝フッ酸による酸洗が長年に亘り採さらに，この中性塩電解焼け取り法を進化させる過程で，用されて来たが，再不動態化の観点からすれば不十分であ

中性塩電解液に特定な元素を配合し，ステンレス鋼を電解処

り，環境面からも適切な処理とは言い難い．これを改善する

理すると，その耐食性を大幅に向上できる可能性が見出されため，基材により多くの Cr ， Ni や Mo などの元素を添加てきた．そこで， 2014， 2015 年度に経済産業省の「戦略的し，炭素含有量を減らした鋼種も開発されているが，高価に基盤技術高度化支援事業」に採択され，耐塩素孔食性が飛躍なることは避けられず，より安価でより高い耐食性を付与出的に向上する機構の解明，電解液の組成と電解処理条件の検来る表面改質法の開発が求められている．

討を加え，“ステンレス鋼の電解式表面改質法”を開発し，ステンレス鋼の不動態皮膜に関して化学安定性の向上や欠低コストで高耐食性を付与できるハンディーな手法として実陥数の減少に伴う緻密化を図るため，多くの表面改質法が試用中である．本稿では，本技術の概要，ステンレス鋼の耐食みられてきた．柴田ら(1)(4) は，硝フッ酸溶液中で SUS304

性の評価結果および耐食性向上の機構について紹介する．

鋼に電解処理を施し，その耐孔食性を大幅に向上させた．こ.
株式会社ケミカル山本1)社長 2)部長
広島工業大学工学部機械システム工学科1)教授
国立研究開発法人産業技術総合研究所 製造技術研究部門
1)研究員
Electrolytic Surface Treatment Method for Stainless Steel by
Aqueous Solution of Neutral Salt Containing Fluorine; Masato
Yamamoto, Rongguang Wang, Isao Tsuchitori, Naoko
Satoand Makoto Nakai(Chemical Yamamoto Co. Ltd.
Department of Mechanical Systems Engineering, Faculty ofEngineering, Hiroshima Institute of Technology. Advanced Manufacturing Research Institute, National Instituteof Advanced Industrial Science and Technology)
2018年 8 月24日受理[doi:10.2320/materia.58.38]



開

発

技

術

本技術では，フッ素化合物を配合した中性塩電解液をベースに，電解条件を工夫することで，ステンレス鋼表面に安定
で緻密な不動態皮膜を形成させた．その実施概要を図に示す．具体的には電源器の正極をステンレス鋼に，負極は吸水性の布(モップ)を被覆した電極に接続し，モップに中性の電解液を染み込ませて，処理対象に軽く当てて図に示す交直重畳電圧を印加して数秒間摺動させた．
モップで被覆した電極をステンレス鋼に当てると電気が流れる．最初の正電圧を印加した際には，中性塩の水溶液は電新技術・新製品

気分解によりステンレス鋼の表面に酸(H＋)が生成し，表面

す．勿論，この方法は，ワイヤブラシで不動態皮膜を削り取の既存皮膜を溶解する．また，水の電気分解により酸素が発った箇所などや焼けのある所の不動態化処理にも適用でき，生し，地肌が出た表面を直ちに酸化して不動態皮膜を再生す

新たな補修方法の提供に繋がる．本技術では，交流電圧で皮る．図 3 に示すように印加時間( 10.6 ms)の長く電圧が高い膜の形成が困難であり，直流電圧で表面が溶解され過ぎて白陽極側(ステンレス鋼)では，溶液中のフッ素イオンが一旦生ボケが生じ易く仕上りに難があるため，交流電圧や直流電圧

成した皮膜の酸素原子や水酸基と置換する．鉄やニッケルのを採用しなかった．

フッ素錯イオンは溶解しやすいため溶液に溶け出し，クロム

以下では，オーステナイト系ステンレス鋼 SUS304 の表とフッ素は可溶性イオンになりにくくクロムフッ化物として面研磨をしていない 2B 試験片(以下 2B 材と略す)および＃皮膜に残り(12) ，クロムの比率が増大する．一方，印加時間

2000研磨試験片(以下 2000材と略す)を例とし，電解処理前(3.7 ms)が短く電圧も小さい陰極側(ステンレス鋼)では，皮後の表面・断面観察，成分分析，耐食性評価およびメカニズ

膜の一部の還元があるものの，皮膜の深い所のフッ素イオン

ム等について説明する．

の表面への引き戻しは少なく，皮膜中のフッ素の大分部は残留する．また，交直重畳電圧を一定時間(サイクル)に印加す.

不動態皮膜の観察・分析ることで，皮膜中のフッ素の侵入が深くなり，クロムの濃縮が顕著になる．また，フッ素イオンは皮膜中の鉄やニッケルの溶解を促進する作用があり(13) ，クロムの濃縮をもたら

SEM による表面観察では，電解処理後の 2B 材表面(図(a))の溝が侵食によってさらに鮮明になり，また研磨試験片
表面に局所溶解が見られた．このような局所溶解は，皮膜の欠陥部(介在物，加工誘起マルテンサイト等)が除去され，電解処理によって再不動態化が生じ，均一かつ緻密な皮膜の形成に繋がる．また，FETEM による断面観察では，両材とも処理前後で皮膜厚さに大差がなく，3～4 nm 程度と見られた．一方，2B 材表面に現れた溝部(図 4(a))の断面を観察したところ，図 4(b), (c)に示すように処理前の膜厚にばらつ

図1

電解法による焼け取り作業状況．

図2

電解処理実施の模式図．

図3

交直重畳電圧の波形．

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

図4

SUS304 鋼 2B 材 の 電 解 処 理 後 の 表 面 形 態 ( a 
SEM 像)および電解処理前後の溝近傍での不動態
皮膜の断面形態(b, cTEM 像)．

図5

電解処理後の不動態皮膜の成分分布の模式図．



きが大きいことに比べ，電解処理によってそれは均一化されされた分極曲線から得られた孔食電位を示す．2B 材の場合た．また，電子線エネルギー損失分光法(EELS)分析では，では，未処理表面に比べて電解処理によって未処理材の孔食

皮膜から酸素が検出されるとともに皮膜中のクロム/鉄比率

電位は 79 mV 上昇の 362 mV となった．一方， 2000 材の場が母材のそれより明らかに高いことが確認された． XPS に合では，電解処理の孔食電位は未処理材の電位より 44 mV

よる深さ方向分析によると，皮膜中のクロムとフッ素が濃化高い．また，未処理材の場合では，2B 材の孔食電位は2000

し，一部クロムフッ化物になっていると考えられる．図に材より低い．これらの結果より，2B 材や2000材ともに，電不動態皮膜の成分構造概念を示す．いずれの試料も最表面か

解処理による耐食性向上効果が認められた．

ら順次に素地の金属成分以外に鉄・クロム主体の酸化物，ク
ロム主体の酸化物が特徴である．また，TOFSIMS 分析では，皮膜の中に侵入したフッ素は，主にフッ素イオン( F.

電解処理による耐食性向上の機構－)となるが，僅かな C2F2－ も認められる．フッ素イオンは，
主にクロムと結合したものと推測される．

フッ素化合物添加の中性塩水溶液に電解処理を施したステ
ンレス鋼の耐孔食性の向上は，電解処理による表面の不純物や介在物の除去，既存の不動態皮膜が溶解除去された後に緻.

耐 食 性 評 価

密で均一な不動態皮膜の再生，再生不動態皮膜中でのクロムの濃化，安定なクロムフッ化物の生成，更に不動態皮膜中の図には，JISG 0578に準じ，酸性 FeCl3 水溶液中に24時フッ素の存在が，塩化物イオンのステンレス鋼表面へのアタ間浸漬した各種試験片の腐食速度を示す． 2B 材の場合にックをブロックすることなどによるものと考えられる．

は，電解処理後の腐食速度は未電解処理に比べると約 1 / 3

2000材と 2B 材で電解処理効果の程度に違いが見られるが，まで減少した．一方， 2000 材の場合では，電解処理材の腐ステンレス表面の粗さや研磨材の残存等の影響が考えられる．

食速度は未処理材の 1 / 2 程度まで減少した．また，未処理材の場合では，2B 材の腐食速度は2000材より低い．表面観.

実用状況および特許

察では，電解処理後の試験片表面に現れた腐食痕跡は未処理のそれより少ない．
図には，JISG 0577に準じ，1.0M NaCl 水溶液中で測定

フッ素化合物配合の中性塩電解液を用いたステンレス鋼の電解式表面改質法は，食品機械，化学反応槽，水門，エスカ
レーターのメンテナンス(さび除去，耐食性増強など)等に適用され，適用事例は増加の一途をたどっている．また製品製造時の高品質仕上げ(使用材料以上の耐食性付与)を目的とした適用にも注目が集まっており，今後ステンレス鋼が採用される幅広い分野へ適用が拡大すると考えられる．本技術に関連した特許も取得済み(11)(14)(15)である．

文



図6

電解処理前後の SUS304 鋼の腐食速度．

図7

電解処理前後の SUS304 鋼の孔食電位．

献( 1 ) 柴田俊夫，山崎 修，松浦 修，藤本慎司表面技術， 50(1999), 45359.
( 2 ) 柴 田 俊 夫 ， 山 崎 修 ， 藤 本 慎 司  Zairyo to Kankyo ， 48
(1999), 41
46.
( 3 ) 柴 田 俊 夫 ， 山 崎 修 ， 藤 本 慎 司  Zairyo to Kankyo ， 48
(1999), 155
161.
( 4 ) 山崎 修，柴田俊夫 Zairyo to Kankyo ， 48 ( 1999 ) , 569 
574.
( 5 ) 石見清隆，井田義明，津高文幸，杉本克久表面技術， 67(2016), 150
158.
( 6 ) N. Hara, K. Hirabayashi, Y. Sugawara and I. Muto: Int. J. Corros., 2012(2012), ID 482730.
( 7 ) 原 信義ZairyotoKankyo，63(2014), 132137.
( 8 ) 原 信義まてりあ，55(2016), 207214.
( 9 ) R. Wang: Corrosion Engineering, Science and Technology, 51(2016), 201
210.
(10) 山本正登，林 慶治特許第3484525号．
(11) 山本正登特許第4218000号，特許第4678612号．
(12) 春 名 匠 ， 柴 田 俊 夫 ， 沖 孝 広  Zairyo to Kankyo ， 43
(1994), 331
335.
(13) 山崎 修Zairyoto
Kankyo，43(1994), 265271.
(14) 山本正登，中井 誠特許第6167411号．
(15) 山本正登，後藤卓弘，常吉紀久士特許第5747268号．

新技術・新製品

電気自動車用高耐摩耗性銀めっき膜の開発

成 枝 宏 人 宮 澤

寛
 菅原

章



ら，いずれも銀には及ばない．銀の耐摩耗性を向上させる手

.

開 発

背

景

法として，銀アンチモンのような合金化による高硬度化する方法の他に，グラファイトのような自己潤滑性を持つ物質

世界的な排ガス規制の強化により，電気自動車に代表されを複合化させる方法が挙げられる．電気めっきでグラファイ

る環境対応車両の普及が加速している．電気自動車は一般的

トを共析させる従来技術として，特殊な界面活性剤や表面被に専用のプラグを介して充電され，プラグに使用される端子覆処理を使用するもの(2)などあるが，いずれもコストが著しには，車両ライフから 1 万回以上の挿抜に耐える耐久性がく高く，市場の要求に応えられない．

求められている(1)．

著者らは，工業化に適したグラファイト粒子の前処理およ

従来，これらの端子には，電気伝導性と接触信頼性に優れ

び銀めっき膜の成膜工程条件と結晶状態との関係について研た銀を主体とする合金めっきが適用され，特に 1 mass 程究を進めることで， 5 mm という比較的薄膜の状態でも銀度のアンチモンを含有する高硬度の銀合金めっきを数十 mm

アンチモン合金めっき膜 50 mm 同等以上の耐摩耗性を有す

厚付けして耐摩耗性を確保していた．

る銀グラファイト複合膜を開発した．また，この開発した

しかしながら，銀アンチモン合金めっき膜は，高硬度で複合膜は，高温に曝された場合でも接触抵抗値の増加や酸化はあるものの，銀特有の凝着現象により摩耗が生じてしまう

変色が抑制され，かつ硬度変化も小さいことから初期性能をこと，高温環境下では銀合金めっき膜中のアンチモンの酸化長期に渡り安定して維持することが可能になった．

が生じ接触抵抗が上昇してしまうこと，また，経年および高温化に曝されることで再結晶化が進み初期の高硬度を維持で.

銀
グラファイト複合膜の開発

きず摩耗が促進されること，といった問題がある．また，素地露出までの時間を稼ぐために厚付けしており，生産性が低く高コストであるという問題も抱えている．
今後さらに電気自動車が普及していくのに際し，充電プラ
グ等の端子のめっきは，高耐摩耗性，接触信頼性に優れ，かグラファイト粒子は，厚さ数 mm の銀めっき膜中で潤滑性を発現させるために，平均粒径 5 mm ，厚さ 0.1 ～ 0.5 mm の鱗片状グラファイトを選定した(図)．
疎水性であるグラファイト粒子を銀めっき液中にそのまま

つ低コスト化が求められており，薄膜化しても高耐摩耗性と接触信頼性に優れためっき膜を開発できればその要求に応えることができる．
電気接点に使用されるめっき金属として，金，ニッケル，
錫等も挙げられるが，接触信頼性および金属価格の観点か

DOWA メタルテック株式会社 金属加工事業部 磐田技術セ
ンターセンター長DOWA ハイテック株式会社 めっき加工部製造部長
DOWA メタルテック株式会社代表取締役社長
Development of the High Wear Resistance Silver Composite
Coating for EV/PHV Terminals; Hiroto Narieda, Hiroshi
Miyazawa andAkira
Sugawara(,DOWA
METALTECH Co., Ltd. DOWA HIGHTECH Co., Ltd.)2018年10月16日受理[doi:10.2320/materia.58.41]

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

図1

グラファイト粒子の外観．

添加し，電気めっきしても，グラファイト粒子は銀めっき膜

イトの懸濁量，電流密度およびめっき液成分，具体的にはシ中に複合されない．グラファイト粒子を銀めっき膜中に複合

アン銀カリウム( KAg ( CN )2 )，シアン化カリウム( KCN )，させるためには，粒子表面に付着している分子量44～240のセレノシアン酸カリウム( KSeCN )の濃度について検討を行

脂肪族炭化水素や，分子量78～134のベンゼン系・ナフタレった．図に電流密度，グラファイト懸濁量と複合化量の関ン系芳香族炭化水素といった疎水性有機物を除去し，粒子表係を示す．

面を親水性にすることで，銀めっき液中での分散性を向上さ

電流密度が高くなるにつれ複合化量が低下したのは，グラファイト粒子と陰極間の親和力が弱いためと考えられる(4)．

せる必要がある．
鋭意研究の結果，強酸化剤であるペルオキソ二硫酸カリウ

懸濁量が 80 g/L にてピークを迎えたことについては，増量ム( K2S2O8 )を用いて湿式で酸化処理することにより，グラにより共析の頻度が増えるものの，液の粘度も増加し，粒子

ファイト粒子表面の疎水性有機物を除去し(表)，銀めっきの移動が抑制されたためと考えられる．また，電流密度と液膜中への複合化を実現した(3)．

組成との関係については，電流密度， Ag / KCN 濃度比およ

本処理方法は湿式反応を利用しているため，一度に大量にび Se 濃度により，複合化量に差が見られた．

処理することができ，工業的に適している．電解脱脂と酸洗これら試料の XRD 結果から Ag の配向強度比を求めたとを行った銅板に銀ストライクめっきを行い，その後，酸化処

ころ，グラファイトの複合化量は，Ag{220}配向強度比と相理したグラファイト粒子を懸濁させたアルカリシアン銀めっ関がみられた(図)．グラファイト粒子が銀めっき膜に複合

き液で電気めっきすることにより，銀グラファイト複合膜化する過程で，まずグラファイト粒子のめっき表面への吸着が得られた．図に銀グラファイト複合膜の断面と表面の観察結果を示す．
耐摩耗性を向上するにはグラファイトの複合化量を増加することが重要である．複合化量を増加するために，グラファ

表1

グラファイト粒子表面の酸化処理前後の有機成分分析結果(GCMS)．
名

脂肪族 アルケン
炭化水素

アルカン

称



検出強度
処理前

処理後

ブテン
3メチル3
ヘプテン
3エチル3ヘキセン
3メチル2
ヘプテン

56
112

3,144,919 4,607,692―
3,784,837

112

8,545,655―

112

6,635,173

―

ノナン
nデカン
nウンデカンnドデカンnトリデカンnテトラデカンnペンタデカンnヘキサデカン
2メチルデカン

128
142
156
170
184
198
212
226
240

―
7,517,631
33,201,250 2,247,064
34,487,440 1,960,814
25,659,890 839,178―
21,593,880―
20,702,350―
7,383,416―
7,460,682―
6,486,639

芳香族 ベンゼン系 ベンゼン
炭化水素
トルエン
エチルベンゼンpキシレンmキシレンoキシレン
トリメチルベンゼン
メチルエチルベ
ンゼン
スチレン

その他

分子
量

銀グラファイト複合膜の断面および表面外観．

図3

グラファイト懸濁量と C 複合化量の関係．

78 6,774,720 2,834,457
92 15,352,830 4,401,590―
106 4,157,454
106 7,788,405 1,021,066―
106 5,125,236―
106 7,625,775―
120 17,572,940
120

6,787,947―

104

7,625,775―

ナフタレン系 ナフタレン
C8H16
C10H14の芳香
族炭化水素

128
112
134

6,481,065
4,510,563
7,537,705―――

アセトアルデヒド
アセトン
二酸化硫黄

44
58
64

3,144,919 4,607,692
6,291,980 7,838,290―
3,924,202

ケトン

図2

図4

電流密度と浴組成が異なるめっきの Ag { 220 }配向強度比と C 複合化量の関係．

新技術・新製品

が起き，次に銀めっき膜結晶による取囲みが起こると考えられる(5)．鱗片状であるグラファイト粒子に対して，複合化に最適な銀めっき膜結晶の成長方向が存在することが示唆される．

. 銀グラファイト複合膜の特長



耐摩耗性

開発品である銀グラファイト複合膜めっき 5 mm と市販の銀アンチモン硬質めっき 50 mm で耐摩耗試験(摺動試験)を行った．同じめっき材の組合せでインデント( R ＝ 1 mm )とプレートを用意し，荷重 2 N ，摺動距離片道 10 mm を摺動速度 3 mm/秒で 2 万回往復させた．
図に試験後の外観を示す．銀アンチモン品は 2 千回程
図5度で素材露出が始まり，2 万回後にはインデントが磨滅し摺摺動試験 2 万回後の外観．

動幅全幅で素材が露出しているのに対し，開発品はめっき厚が 1/ 10と薄い状態であるにも関わらず，素材の露出は観察されなかった．開発品の摺動部位の試験後のめっき厚は 3～4 mm であり， 1 ～ 2 mm 程度しか削れていない．銀アンチ

モン品の試験時の摩擦係数が 1.5と高いのに対し，開発品の摩擦係数は 0.2 程度であり，グラファイトが銀特有の凝着およびアブレシブ摩耗を抑制したと考えられる．



耐熱性

180°
C，96時間，大気中で保持した後の表面の接触抵抗値を測定したところ，開発品は 1 mQ 以下，銀アンチモン品
は 10 mQ 以上と開発品が優れていた．図に EPMA により
元素 MAP 分析した結果を示す．銀アンチモン品は，アンチモンと酸素の検出強度が増加し，酸化アンチモンの生成により接触抵抗値が増加したと考えられる．外観も黄色に変色した．一方，開発品は，初期状態からの変化が小さく，外観もほとんど変化していない．
ま た ， 銀 ア ン チ モ ン 品 の 加 熱 後 の ビ ッ カ ー ス 硬 さ は
HV100 まで軟化し，加熱試験後の耐摩耗性も大きく低下した．開発品も初期に比べて軟化した( HV92 → HV75 )が，グ
ラファイトの効果により摺動試験 2 万回をクリアし，初期と変わらず優れた耐摩耗性を示した．

.

実績，将来性，発展性

図6

耐熱試験前後の EPMA 元素 MAP 分析結果．

銀グラファイト複合めっき膜に関する特許は，世界各国
で既に 12 件権利化されており(6) ，研究成果が特許の面でも術は多くの可能性を秘め，その価値は極めて高いといえる．

広く認められている．
また，銀グラファイト複合めっき膜を施した充電プラグ

文

献

端子は，優れた高耐摩耗性と高信頼性が確認されており，採用に向けた最終評価段階まで進んでいる．
さらに，本技術を用いた銀めっき膜は，高温環境下での硬度低下や酸化による接触抵抗値の変化が小さいため，高温環境に曝され，かつ長期に渡り耐摩耗性を求められる車載用高信頼性コネクタ接点などで，金めっき膜の代替となりうる可能性もあり，大幅なコスト低減が期待できる．
以上のように，今回の開発品およびグラファイト複合化技

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan( 1 ) 清水 徹，高田明典，近田一元 SEI テクニカルレビュー，
185(2014), 3841.
( 2 ) 右 田 泰 治 ， 齋 藤 明 夫  北 九 州 工 業 試 験 場 研 究 報 告 ， 1989
(1990), 122126.
( 3 ) 宮澤 寛，米澤 歴，井上明人，菅原 章銅と銅合金， 51(2012), 212216.
( 4 ) 林 忠夫，古川直治表面，18(1980), 152163.
( 5 ) 宮澤 寛博士学位論文，群馬大学，(2016).
( 6 ) 例えば特許第4669967号．

極低温超弾性の発現とその弾性熱量効果
新 津 甲 大, 許勝 木 村 雄 太,
大 森 俊 洋1貝 沼 亮 介
)
2)

.

は じ

め

に

熱弾性型マルテンサイト変態に伴い形状記憶効果および超弾性(擬弾性)を示す形状記憶合金は，従来その特異な機械的特性を活かした構造部材・機能性部材としての応用が図られてきた．しかし，いずれも室温以上での応用を見据えた研究がほとんどであり，低温での諸物性については十分に研究されてこなかった．実用材である TiNi 基合金では，低温でのマルテンサイト変態の発現がそもそも困難である(1) ことから，その低温応用の実現には合金の選定・設計段階から抜本的な検討が必要とされる．また一方で，近年マルテンサイト
変態に伴う大きな潜熱を利用した熱量効果の観点で，応用の可能性が大きな注目を集めている(2)．形状記憶合金の熱量効

図1

歪曲線の温度依存性．
CuAlMn 合金単結晶の応力
sM, sA はそれぞれ応力誘起正変態開始応力および逆変態終了応力(3)．(オンラインカラー)

果は，主に磁場誘起変態すなわちメタ磁性転移に伴う磁気熱量効果(Magnetocaloric effect)と応力誘起変態すなわち超弾性に伴う弾性熱量効果(Elastocaloric effect)が研究されていsA)/2)は低くなる一方，応力ヒステリシス shys(≡ sM － sA)

る．TiNi 基合金は，室温における変態潜熱(変態エントロピ

は 4.2 K までほぼ一定であることが分かる．図 1 の挿図は，ー変化 DS)は大きいものの，常磁性であることや(B19′
相へ同合金の 4.2 K におけるマルテンサイト変態完了までの応の変態の場合)変態ヒステリシスが大きいことなどから，熱力歪曲線であり，現象論解析で見積もられる値とほぼ同等

量効果の観点で実用的優位性は必ずしも盤石ではない．

な 7.1 もの超弾性歪が得られた．ステンレス鋼をはじめと筆者らは，最近の研究の中で， CuAlMn 合金が低温環境する多くの金属材料が極低温環境では発熱による塑性不安定

下，特に 4.2 K という極低温域でも優れた超弾性を有するこのため間欠的な変形挙動(セレーション)を示すのに対し，本と，またそれに伴い比較的低温域まで弾性熱量効果が得られ合金は超弾性による「しなやかさ」を失っておらず，極低温

る こ と を 明 ら か に し た(3) ． 本 稿 で は TiNi 基 合 金 や環境での変形に対し特筆すべき優位性を有することが分かる．

NiCoMnIn メタ磁性合金と比較しつつ， CuAlMn 合金が示母相とマルテンサイト相が平衡する応力状態におけるエネ

す低温環境下での超弾性挙動と，それに伴う弾性熱量効果に

ルギー平衡の関係から，以下の Clausius Clapeyron の関係

ついて紹介する．

式(4)が導かれる．
&s0/&T＝－DS/eVm

.

極低温超弾性ここで DS はマルテンサイト変態に伴うエントロピー変化，Cu17Al15Mn(at)合金単結晶の超弾性挙動の温度依存

温度依存性(図 1)からDSを導出することができる．shys およ

性を図に示す(3)．温度の低下に伴い平衡応力 s0((sM ＋び DS の温度依存性をそれぞれ図( a ) , ( b )に示す(3) ．な

e は変態歪， Vm はモル体積である．この関係式より， s0 の東北大学大学院工学研究科金属フロンティア工学専攻1)准教授 2)教授
現京都大学大学院工学研究科材料工学専攻助教(〒6068501 京都市左京区吉田本町)
現東北大学金属材料研究所助教
Cryogenic Superelasticity and Concomitant Elastocaloric Effect; Kodai Niitsu,, Sheng Xu, Yuta Kimura,, Toshihiro Omoriand
Ryosuke Kainuma(Department of Materials Science, Graduate School of Engineering, Tohoku University, Sendai. Department ofMaterials Science and Engineering, Kyoto University, Kyoto. Institute for Materials Research, Tohoku University, Sendai)
Keywords: cryogenic, superelasticity, elastocaloric effect, shape memory alloy, CuAlMn, entropy
2018年10月 1 日受理[doi:10.2320/materia.58.44]



材料ニュース図2

CuAlMn, TiNi, NiCoMnIn 合金における(a)応力
ヒステリシス shys および( b )変態エントロピー変
化 DS の温度依存性(3)．(オンラインカラー)

お，同図中には比較のため TiNi(5) および NiCoMnIn(6) のデータも記載している．最近の研究から，多くの形状記憶合金
において TiNi や NiCoMnIn と同様，低温で shys が大きくなる傾向を示すことが明らかとなっている．これはマルテンサ
イト相の核生成・成長過程が，転位の運動と同様熱活性化機構を有しているためと考えられる．一方， CuAlMn の shys
は温度に依らずほぼ一定であることから，熱活性化機構の寄与が非常に小さい合金であると推測できる．また，DS の温度依存性については合金系に依らず極低温で 0 に収束する
傾向が見て取れるが，中でも CuAlMn 合金は 60 K 程度まで
室温と同程度の DS を保持しており， TiNi や NiCoMnIn に比べて低温域で大きな変態潜熱を得ることが可能であること

図3

CuAlMn, TiNi, NiCoMnIn 合金における(a)Q お
よび W の温度依存性，(b)DT の温度依存性(3)．
( b )図中挿図は室温での実測結果(7) ． (オンライン
カラー)が 伺 え る ． CuAlMn 合 金 の 超 弾 性 に 伴 う 熱 量 効 果 に つ いて，次節でより詳細に紹介する．
TiNi では，このような晶癖面の移動に伴う大きな局所加熱

弾性熱量効果による断熱冷却により超弾性時にセレーションが生じる(6)(8)ことが分かって.

熱量 効果の 大き さを評 価す る指標 として は， 変態 潜熱でも観測されておらず，超弾性のスムースな発現が可能な合いるが，CuAlMn ではそのような不連続な界面移動は 4.2 K
Q (＝ TDS )とヒステリシス分の仕事 W の 2 つが挙げられ金であることが分かる．図中矢印の－ Q と W が交差する点

る．母相からマルテンサイト相への変態において合金の温度

は，冷却効果が得られなくなる( DT ＝ 0 となる)温度を意味

変化 DT は， Q に対応する冷却効果と W に対応する発熱効

するが， TiNi や NiCoMnIn が 100 K ～ 130 K であるのに対果の和で表され，定圧比熱 cp を用いて DTTDS/cp＋W /cp

し， CuAlMn は約 22 K と低温である．より詳細な DT の温となる．従って，変態エントロピー変化 DS が負に大きく，

度依存性を図 3 ( b )に示す(3) ．計算によって予測された DT

ヒステリシスが小さい材料ほど優れた弾性熱量効果を得られは，挿図に示した室温付近における実測値 DT＝－13 K(7)とることが分かる．図( a )に各合金の Q および W の温度依よく一致した．また，比較的大きい－ Q と小さい W のた存性を示す(3)．約 150 K 以下の低温域においては，CuAlMn

め，約 50 K 程度まで DT ＝－ 6 K 程度の大きな冷却能を保の Q が最も負に大きくなり，他の合金に比べ大きな熱量効持していることが分かる．なお， T → 0 となるに従い cp → 0

果が期待できることがわかる．さらに特筆すべきは非常に小と収束することから，最終的には DT →∞ となり冷却効果

さい W であり，摩擦による温度変化 W / cp は例えば T ＝ 10は得られなくなる．一般に，室温以上では W による摩擦熱

K において 28 K と計算され， NiCoMnIn では 635 K ， TiNiの影響は Q による冷却効果の約 1 割程度であることからしでは 1482 K もの値になることと比べると，CuAlMn では如

ばしば無視されてきたが，低温では cp が小さくなるため摩何に小さい値であるかがよくわかる．また， NiCoMnIn や

擦熱 W/cp の影響は相対的に大きくなる．CuAlMn との比較

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

CuAlMn 合金は，室温以上では他の形状記憶合金と同程度の性能であるものの，低温では他を大きく凌駕する性能指標を有しており，熱量効果の側面からも低温応用に長けた材料であることが数値的に明らかとなった．

.

お

わ

り

に

本稿では，形状記憶合金の新たな応用として期待される低温環境での超弾性の発現とそれに伴う弾性熱量効果について，
CuAlMn 合金を例に取り上げた．極低温環境では，フォノンの影響が相対的に小さくなるために基礎学理としての現象の本質が垣間見えることがままあるが，今回も低温環境下での基礎研究の中で CuAlMn 合金の工学応用上の優位性が浮き彫りとなった．極低温環境でのマルテンサイト変態挙動から，熱力学・動力学の両面にわたり，まだまだ基礎学理上面
白い現象を見出す余地がある．今後，基礎・応用の両面から
図4

様々な冷却効果を示す材料の COPmat の温度依存性(3)．図中点線は W ＝0，すなわち理論カルノー
サイクル COP に相当．(オンラインカラー)

低温域での形状記憶合金の研究が活性化されることを期待す
る．

文

献

から，従来 Q が大きいため応用面で有利と考えられてきたTiNi も，この影響のため低温環境ではその優位性を保持できていないことが見て取れる．
種々の冷却効果に対し，材料の冷却能を定量的に評価する性能指数の策定が盛んに試みられている．ここでは， W の
寄 与 を 加 味 し た 性 能 指 数 と し て COPmat ( Material based
coefficient of performance)(9)を用いて，CuAlMn 合金の弾性熱量効果の冷却能力を他の材料の熱量効果と比較する．
COPmat は以下の式で表される．
COPmat＝(－TDS－W)/(－DTliftDS＋2W)

ここで DTlift は系の温度変化の目標値である．このパラメー
タは，W＝0 の理想状態(カルノーサイクル)で使用温度に比例する COPmat＝T/DTlift の関係となり，W が大きくなるほ
ど－ 0.5を最低値とする低い値となる．種々の冷却効果を示す材料について， DTlift ＝ 10 K と設定したときの COPmat の温度依存性を図にまとめた(3)．大きな磁気熱量効果を示す
La(Fe,Si)13 基化合物(10)やヒステリシスの小さい一次相変態を示す FePd 合金(11) は，室温近傍で理論カルノーサイクルに近い優れた性能を有することが分かる．本稿で取り上げた( 1 ) S. Sarkar, X. Ren and K. Otsuka: Phys. Rev. Lett., 95(2005),
205702.
( 2 ) L. Manosa, A. Planes and M. Acet: J. Mater. Chem. A, 1
(2013), 49254936.
( 3 ) K. Niitsu, Y. Kimura, T. Omori and R. Kainuma: NPG Asia
Mater., 10(2018), e457.
( 4 ) P. Wollants, M. De Bonte and J. R. Roos: Z. Metallk., 70(1979), 113117.
( 5 ) K. Niitsu, T. Omori and R. Kainuma: Appl. Phys. Lett., 102(2013), 231915.
( 6 ) K. Niitsu, X. Xu, R. Y. Umetsu and R. Kainuma: Appl. Phys.
Lett., 103(2013), 242406.
( 7 ) S. Xu, H.
Y. Huang, J. Xie, S. Takekawa, X. Xu, T. Omori and
R. Kainuma: APL Mater., 4(2016), 106106.
( 8 ) K. Niitsu, Y. Kimura and R. Kainuma: J. Mater. Res., 32(2017), 38223830.
( 9 ) S. Qian, D. Nasuta, A. Rhoads, Y. Wang, Y. Geng, Y. Hwang,
R. Radermacher and I. Takeuchi: Int. J. Refrigeration, 62(2016), 177
192.
(10) L. Manosa, D. GozalezAlonso, A. Planes, M. Barrio, J.L.
Tamarit, I. S. Titov, M. Acet, A. Bhattacharyya and S.
Majumdar: Nat. Commun., 2(2011), 595.
(11) F. Xiao, T. Fukuda and T. Kakeshita: Appl. Phys. Lett., 102(2013), 161914.

材料ニュース

の燃料ということで酸化物に替わる高融点で高伝導の燃料物質を探索するための研究が行われていた．その物質として炭化物，窒化物，硫化物などの侵入型化合物が考えられ，自分自身のテーマとしてはウランやトリウムなどのアクチニドリ

私の研究履歴ン化物を取り上げて研究に取り組んだ．
これらの物質の組成や性質など基本的なこともよくわから

京都大学名教授足 立 裕 彦

ないことが多かったので，まず化合物の生成条件やメカニズ
ムを調べることにした．生成方法としてリンの蒸気とウランやトリウムの粉末との直接反応を考えその生成装置を作り，

今から 15 年前京都大学を定年退職した．その後少しのまた反応のメカニズムを調べるためには示差熱法，熱重量法

間，研究プロジェクトの研究員や他大学の客員教授を務めたを用いた．さらに生成物の物性として電気抵抗やねじり天秤が，本格的な教育・研究活動から離れて久しい．現役当時思によるファラデー法で磁化率を測定した．これらの実験は当っていたことの記憶も薄れてきているので，後輩の皆様に何時まだ市販の装置が十分でなく，ほとんどが自作の手作り装か役に立つことを申し上げることも心許ない．先達からの便置で行った．これらの実験を行いその考察を行ったが，これりという話にはふさわしくないが，私の研究歴とその当時のら化合物の性質を説明するにはその電子構造を明らかにする状況や思っていたことなどをふりかえってお話しさせていたことが必要と考えた．そのためエネルギーバンド理論を用いだくことにする．

ことにした．

学生時代は京都大学理学部化学教室で過ごした．所属した

ウランのような重元素では相対論効果(非相対論誤差)が大のは無機化学研究室で，分子線を用いた気体分子衝突の研

きく相対論による計算が必要になる．その当時は精度よい理究，固体表面の構造解析，固体の質量分析などの実験が研究

論計算の手法もなく，相対論効果を摂動論で取り入れた半経内容であった．私自身は分子線グループでアルカリ原子と希験的なタイト・バインディング法で計算を行った．当時大阪

ガス原子との弾性衝突の断面積の測定をテーマとして研究を大学に初めて全国共同利用の大型計算機が導入された．大型始めた．しかし実験を行い勉強しているうちに，この技術を計算機といっても，機械語で書かれたプログラムやデータを使えば気体反応の素過程を調べることができることに気が付

紙テープにパンチして入力するマシーンであった．それでもいた．この問題は化学の最も基本的なテーマであり，指導教

当時は 10 × 10 の行列の対角化の計算が簡単にできるので感授と相談して「交差分子線による気体反応の素過程の解明」

激したものである．

をその後の研究テーマとした．この研究を行うのは当時では遷移金属の侵入型化合物の場合，金属 d 軌道と非金属の p

多くの技術的な問題があり，大学院に入ってからこれらを克軌道との相互作用で価電子状態が決まるが，侵入型のウラン服するため，分子線に関して，量子論による粒子衝突論，古化合物の場合はそれに局在的な f 軌道が重なり電子構造は大典論的気体運動論を勉強した．この実験を行うため真空技

変複雑になることがわかった．そこまでの研究結果をまとめ術，金属工作，ガラス工作などの技巧をそれぞれの技官の方て，「アクチニドリン化物の生成とその電子構造に関する研から工作場に入り浸って学んだ．

究」というタイトルで博士論文を書いた．しかしこれらの化研究室では毎週雑誌会があり，それぞれ興味深い論文を見

合物の性質を正しく理解するには，正確な相対論による理論

つけて発表する機会が廻ってきた．博士課程の先輩からその計算が必要であった．当時米国ノースウェスタン大学材料工ために 30 編の論文を読み，その研究をよく理解してから発学教室の J. T. Waber 教授が初めて相対論による原子構造計

表することを勧められた．実際に何編の論文を読んだかよく算を成功していた．そこで相対論の電子構造理論を学ぶことは覚えていないが，年何回か自分の番が来る度に多くの論文が必要と思い連絡を取ったところすぐにでも来てよいというを勉強したことが思い出される．修士課程では交差分子線装

返事をもらい，博士研究員として米国へ留学した．

置を作製中であったので，その予備実験をまとめて修士論文

相対論の電子構造計算のプログラムを開発しようと思い米にした．博士課程に進学して装置を完成させ，研究を続ける国に渡ったのであるが，当時金属表面へ化学吸着した分子のつもりでいたが，指導教授には技術的に大変困難であるとい

光電子スペクトルが観測され，世界では物性物理の大きなトうことでよく理解してもらえず進学を断念した．それからピックスになっていて，その理論解析が行われようとしてい20年余りたった1986年に D. R. Herschbach が交差分子線にた． Waber 教授は相対論プログラムの開発も良いが，固体

よる気体反応の素過程の研究でノーベル化学賞を受賞してい表面の化学吸着を計算できるプログラム開発も重要であるとる．

提案され，そちらを選ぶことにした．その時ノースウェスタ

修士課程を修了し就職先をさがしたが，結局大阪大学工学

ン 大 学 の 物 理 学 教 室 の D. E. Ellis 博 士 が ， Discrete varia-部の助手に採用された．所属は原子力工学科の新しく出来た

tional ( DV ) Xa 法という計算手法を開発し結晶のバンド計

核燃料工学講座で，研究室のテーマは高速増殖炉の核燃料を算に成功していた．これを固体表面の電子構造計算へ応用し開発することであった．当時の日本では多目的利用の高速増ようということで，私の部屋にいた材料教室の博士研究員

速炉の開発の機運が高まっていた．製鉄に利用できる高温炉

F. W. Averill とプログラム開発を始めていた．私は彼らとま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan一緒に DV Xa 分子軌道法の開発に携わった． 1973 年 7 月ているからということであった．自分の専門にはあまりにもから 1974 年 8 月まで約 1 年間米国に滞在し，プログラムの遠い分野なので二の足を踏んだが，好きな研究をやってよい骨子が出来上がり，金属表面への化学吸着の光電子スペクトというお勧めであったので，お誘いに応じて京都大学へ異動

ルの理論解析に成功した． Waber 教授からは研究の進捗がした．京都大学では教室の内外の先生方に大変暖かくしてもすばらしいので米国に留まるよう勧められたが，つまらないらった．丁度大学院組織への改組が行われ，金属系教室は工トラブルもあり日本に帰国した．

学研究科の材料工学専攻になり，材料設計講座を担当するこ

帰国後，簡便で正確な計算ができるよう，また計算結果がとになった．以来 2004 年 3 月に定年退職するまで 12 年間教理解しやすいようにプログラムの改良・開発を行った．日本

育・研究に携わった．新しい研究室の立ち上げでは教室の先ではこのプログラムが現在でも広く使われている．また当時生方に大変な援助をいただいた．研究室のスタッフにも恵ま田無市(現西東京市)の東京大学原子核研究所に東大物性研軌

れ，優秀な学生達の指導をすることができた．彼らは現在の

道放射物性研究施設があり，日本で唯一のシンクロトロン放材料科学をリードする研究者になり，また企業，研究機関，

射光が利用できた．研究仲間で実験チームを作り，何回かの大学で将来を支える技術者，研究者に育っている．

マシーンタイムをもらって金属化合物の X 線の吸収スペク

大学院修士課程を 1965 年に終了してから 2004 年定年退職

トルの研究を行う経験もした．大阪大学では米国での期間もするまでの 39 年間ずっと大学教員として過ごした．その間

含め 16 年間助手で過ごしたが，研究室での研究の発展に行研究環境は大きく変わり，隔世の感が強い．大学という狭いき詰まりを感じたので，兵庫教育大学へ移ることにした．

社会でしか生活していないが，3 つの大学で時代に従ってそ

当時文部省が小学，中学，高校の教員の再教育を行う大学

れぞれ少しずつ違った経験ができたと思う．若い時代は研究

院大学を 3 つ設立した．兵庫教育大学はその一つで教授と環境が十分でなく，実験装置や道具は大部分が手作りで組み助教授の公募を行っていた．それに応募し幸いにして助教授立てなければならなかったし，情報を得るのにも苦労が多かとして採用された．新しい大学は兵庫県の社町(現加東市)にった．しかしその時の苦労が後の研究には大いに役に立ったあった．田んぼとゴルフ場に囲まれた田園都市で，大学院のように思う．例えば学生時代に苦労した真空装置の組み立て学生の大半が現職の学校の教員であった．また隣町の立杭などは，後の実験を計画するのに役立ったし，理論計算のプ(現篠山市今田町立杭)は丹波焼の里ということもあり，「焼ログラム作りにも役に立った．真空ラインの漏れ探しで大きき物の化学」を研究室のテーマとして教育・研究活動を始めな漏れから超高真空を得る小さな漏れ探しまでの作業は，計た．ここでは先端的な研究はできなかったが，粘土鉱物やそ算プログラムの大きな虫取りから精度を上げていくデバッグの焼結体また釉薬となるガラスを生成し分析するなど，基礎の作業に類似している．このような話は今の若い研究者に通的な実験を行った．実験装置や道具はほとんど手作りで，そじるかどうかわからないが，苦労した経験を次の研究に活かの意味では現職教員である大学院生にはよい勉強になったとせるよう工夫することはいつの時代でも大切ではないかと思思う．また他大学の先生達との共同研究でそれらの試料のう．

X 線吸収スペクトルやメスバウアー分光の研究を行ったり★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
1965年 京都大学大学院理学研究科修士課程修了
1986年 兵庫教育大学教授
1992年 京都大学工学部教授
2004年 京都大学定年退職
専門分野量子材料科学◎電子状態計算による材料物質の探索．

もした．電子状態の理論計算については他大学の多くの研究者と共同研究を行うことができた． 1981 年から 1992 年まで
11 年間兵庫教育大学で過ごしたが，大阪大学や京都大学におけるのとはまた違った意味での充実した教育・研究生活が★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

送れたような気がする．
田園都市の大学でそれなりに研究生活を楽しんでいたが，京都大学工学部金属系教室の新宮秀夫先生から京都大学への足立裕彦(2018年 6 月19日受理)[doi:10.2320/materia.58.47]

お誘いを受けた．冶金学教室の鋳造冶金講座のポストが空い

先達からのお便り

図1

.

は じ

め

に

私は 2014 年 3 月に九州大学大学院物質プロセス工学専攻の修士課程を修了し，一度社会に出て研究から離れたところ
で経験を積み，学費を工面し，現在同大学院の博士課程 3年生として研究に取り組んでいます．この度，「はばたく」
への寄稿という大変貴重な機会を賜りましたので，私のこれまでの研究内容を振り返るとともに，自身の現在の研究活動について紹介させて頂きます．

.

研究活動について

私の所属する研究室では，高温(～ 1600 °C )で融けた酸化物(酸化物融体)の粘度や密度などの物性値測定をこれまでに数多く行ってきており，近年この酸化物融体の電気容量やイ
ンピーダンスといった電気的な性質の測定も行っています．
例えば電気容量測定は，酸化物融体の結晶化の検出などに用いることができます．酸化物融体はイオンが多く存在することから比誘電率が非常に高いのに対し，一方で固体結晶はイオンが結晶格子に囚われているため分極能が小さく比誘電率は低くなります．この誘電率の差を利用して，酸化物融体が結晶化した際に，電気容量の減少として可視化できます．
そのような研究を行っている研究室に所属した私は，修士課程で，「電気容量測定による過冷却酸化物融体の結晶化率の定量化」という研究テーマを頂きました．前述の通り，当時は融体と固体の誘電率の違いによって結晶化を検出できる
ことはわかっていましたが，その量を定量化するには至っていませんでした．実際に酸化物融体の流動挙動，特に非ニュートン性の挙動を支配するのは結晶化率であることが知られていることから，結晶化率を定量化することは酸化物融体の流動挙動の解明にも大きな意義があります．研究目的を達成するために，室温での予備実験，高温での実験を繰り返しました．その結果，電極の幾何学的形状から求めた電気容量モ
デルと多相流体の誘電率モデルを用いて，測定した電気容量の値から，その場で融体中の結晶化率を定量化することに成功しました(1)．それと同時に，図に示すような酸化物融体の電気容量と粘度を同時に測定できる装置を開発しました．この装置を用いることで，結晶化率の上昇を観測しながら，それにともなう粘度の変化をその場で観察できるようになりました．したがって，固相が融体の流動挙動に及ぼす影響を評価することが可能となり，複雑な固液共存酸化物融体の流動挙動の解明に大きく近づきました(2)(図)．

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

粘度・電気容量同時測定装置．

融体と結晶の構造の違いを電気的な測定で検出，定量化できるのならば，融体同士の構造の違いも検出できるのではな
いか，という発想から博士課程の研究テーマである「酸化物融体のインピーダンス測定による構造推測」という研究に現在取り組んでいます．これまで電気容量の測定を行ってきま
したが，より多くのパラメータに因数分解できるインピーダ
ンスに現在は着目しております．最初は測定自体がうまくいかず，試行錯誤の繰り返しでした．しかしこのような経験も，自身で問題を発見し解決するよい機会であったと感じています．この研究によって，インピーダンス測定と熱力学モデルを組み合わせることで，融体構造の推測が可能であることが示唆されました．また，博士課程に進学後は，修士課程の学生の研究テーマの立案，進捗管理も任されました．自分の研究のみならず，後輩の研究についてテーマを考え，そのストーリーを立てていくことは，非常に難しく大変でありましたが，同時に自分に指導させて下さっている先生方や，指導している後輩に対しての責任感を感じながらも楽しく，良い経験をさせて頂けたと，大変感謝しております．

.

研究活動を振り返って

私は学部 4 年生から現在まで，当研究室で約 6 年研究に取り組んできましたが，失敗が続き，辛いことや壁にぶつかることも多くありました．しかしそれ以上に，問題を解決したときや研究成果が出たときの何事にも代えがたい達成感を何度も経験しました．この刺激的で心躍るような研究を，これからも柔軟な思考と高い探究心を持って取り組みたいと考えています．
最後に，豊富な経験と知識で研究のみならず普段の生活についてもアドバイスを頂いております中島邦彦教授，齊藤敬高准教授に深く御礼申し上げます．また，今回この「はばたく」の寄稿という場を設けて頂いた編集委員の方，日々私を支えてくださる両親，研究室の学生に深く感謝致します．これからも，人として，一研究者として常に感謝の気持ちを忘れず，やるべきことに精一杯取り組んで参ります．

文献( 1 ) Y. Harada, N. Saito and K. Nakashima: ISIJ Int., 57(2017),
2330.
( 2 ) Y. Harada, H. Yamamura, Y. Ueshima, T. Mizoguchi, N. Saito
and K. Nakashima: ISIJ Int., 58(2018), 12851292.
(2018年10月26日受理)[doi:10.2320/materia.58.49](連絡先〒819
0395 福岡市西区元岡744)～第16回 World Materials Day Award† 受賞～

これぞ日本の伝統金属加工技術
木目金煮色着色
千葉工業大学工学部

先端材料工学科

橋

3 年

駿
図1

第16回 World Materials Day Award 最優秀賞を賜り，と木目金と煮色着色で作った指輪(左)と千葉工大キャラクターのチバニー(右)．(オンラインカラー)ても光栄に存じます．このような身に余る賞を頂き，メンバ
ー一同大変嬉しく思います．

たりした際には，組み合わせた材料自体の融点や液相線温度

私たちは，千葉工業大学工学部機械サイエンス学科先端材には気をつけていたものの，それらの接触面では元素が拡散料工学コースと，この学科の改組により設立された先端材料

し，共晶の存在によって溶融温度が低下することには気づい

工学科の学生で構成された学生グループです．学部1年の材ていなかったため，電気炉の中で材料を融体させてしまう失料概論の講義で紹介された日本の伝統的金属工芸技術「木目敗も経験しました．まさに，身をもって状態図についての理金」と「煮色着色」に興味を持ち，これらの技術を使ったも解を深め，その重要性に気づいた瞬間でした．さらに，材料のづくりを，ぜひ自分たちでも実際にしてみたいと考え，自の表面状態によって拡散接合がうまくいかないことに気づ

主製作を始めました．木目金とは，色の異なる金属・合金

き，表面を研磨したり，フラックスを使用したりするなどの(銅，銀，銅合金など)を幾重にも重ね合わせて高温で圧接し工夫もしました．これらも，講義だけではピンとこなかった

た後，表面切削と鍛造・圧延を繰り返すことで，美しい木目

ものです．このような失敗や工夫をくり返すことで，比較的模様を作り出す技術とその作品のことを言います．また煮色

綺麗な木目金が作れるようになったので，最近では指輪やキ

着色とは，銅合金の表面を大根おろしで洗浄した後，硫酸銅ーホルダー作りにも挑戦し，さらにそれを煮色着色して，表と緑青を含む着色液で煮込むことで，表面を積極的に酸化さ面を綺麗に発色させることもできるようになりました．

せる手法で，合金組成に応じた発色により美的価値が向上す
ると同時に，それ以降の腐食防止が可能になります．
2018 年 9 月 20 日に東北大学川内北キャンパスで開催されこのような経験から，私たちは「ものづくりの楽しさ」や「金属材料の魅力」，現在の材料製造にも受け継がれる「日本の技術の素晴らしさ」を知りました．また，作品が完成した

た日本金属学会秋期講演大会では，「これぞ日本の伝統金属

ときの「達成感」，仲間との共同作業で得た「ひらめき」や加工技術木目金煮色着色」と題して，これまでに私た「連帯感」はかけがえの無いものとなりました．これまでのちが行ってきたキーホルダーや指輪などの自主製作の過程と活動によって，このような思いを一人でも多くの方々，特に代表的な作品を展示しながら，その内容を大学祭やオープン

子供達や中高生達にお伝えしていきたいと考えています．

キャンパスなどで広く発信してきたことについて紹介しました．

最後になりますが，私たちの活動について日頃からアドバ
イスをくださり，今回の応募を勧めてくださった小澤俊平准

木目金の作製方法や煮色着色の処理方法については，何一教授に深く感謝いたします．また，加工装置や作業スペース

つノウハウがない状態でしたので，インターネットや書籍でを貸してくださった先端材料工学科の先生方，工作センター

情報を集め，試行錯誤しながら手探りで始めたため，最初はの皆様，木目金と煮色着色についてアドバイスをくださった

全く思うようにできませんでした．例えば，木目金の元とな

相原健作先生(東京藝術大学)，圧接治具について教えてくだる材料の組み合わせによって，圧接温度や時間が異なるた

さった大橋修先生(WELLBOND)に感謝致します．

め，接合自体が全くできないことも多くありました．また十(2018年11月19日受理)[doi:10.2320/materia.58.50]分に圧接しようと加熱温度を高くしたり，加熱時間を長くし(連絡先〒2750016 習志野市津田沼 2171)† World Materials Day Award材料系国際学協会連携組織である IOMMMS では，材料系分野のプレゼンス向上のため「材料に関する知識とその重要性を社会や若者に啓発する活動」に貢献した学生を顕彰している．



スポットライト

本
会

告

会

記

事

2019年春期(第164回)講演大会ご案内・参加申込み …………51
2019年春期講演大会併催企業説明会への学生参加者の募集…53
第 7 回ランチョンセミナー開催のお知らせ …………………53
ランチョンミーティング・託児室設置の予告 ………………53
2019 年春期講演大会機器・書籍・カタログ展示会出展募集および講演大会プログラム・概要集広告募集 …………………54
2019年秋期講演大会公募・企画シンポジウムテーマ募集 …54
学術貢献賞(第17回)候補者推薦依頼 …………………………55
功労賞(第17回)候補者推薦依頼 ………………………………55
奨励賞(第29回)候補者推薦依頼 ………………………………55
村上奨励賞(第16回)候補者推薦依頼 …………………………55
第67回論文賞候補論文推薦(自薦)のお願い …………………56
第 9 回まてりあ賞推薦(自薦)のお願い ………………………56
金属学会セミナー ……………………………………………57, 58
電子ジャーナル機関購読のご案内 ……………………………60

事務局 渉 外 ・ 国 際 関 係secgnl＠jim.or.jp
会員サービス全般account＠jim.or.jp
会費・各種支払member＠jim.or.jp
刊 行 物 申 込 みordering＠jim.or.jp
セミナーシンポジウム参加申込みmeeting＠jim.or.jp
講 演 大 会annualm＠jim.or.jp
総 務 ・ 各 種 賞gaffair＠jim.or.jp
学術情報サービス全般secgnl＠jim.or.jp
調 査 ・ 研 究stevent＠jim.or.jp
まてりあ・広告materia＠jim.or.jp
会 誌 ・ 欧 文 誌editjt＠jim.or.jp
公益社団法人日本金属学会
〒


 仙台市青葉区一番町




 FAX 





TEL 
https://jim.or.jp/

支部行事……………………………58 次号予告……………………………61
掲示板………………………………59 行事カレンダー……………………62
会誌・欧文誌 1 号目次……………60 新入会員……………………………64
投稿規程・出版案内・入会申込はホームページをご利用下さい．
会告原稿締切毎月 1 日で，翌月号掲載です．
掲示板や行事のご案内は，ホームページにも掲載しております．

会

告(ホームページもご参照下さい)年春期(第回)講演大会ご案内ならびに参加申込みについて会期年月日(水)～月日(金)会場東京電機大学東京千住キャンパス(〒1208551 東京都足立区千住旭町 5)

懇親会2019年 3 月20日(水)18 : 00～20 : 00
会場同大学号館階周年ホール

参加申込要領インターネットによる事前の大会参加申込みおよび懇親会参加の申込み 〈締切〉年月日(金)大会参加申込み URL

https://www.jim.or.jp/convention/2019spring/

予約申込締切後，予約申込者へ大会参加証引換券，講演概要集 DVD を送付します．懇親会の参加申込者には，懇親会参加券もあわせてお送りします．なお，領収書は，決済完了後に申込画面から各自印刷して下さい(WEB 画面講演大会 MyPage よりダウンロード)．

2 月 16 日以降は当日申込となります．当日申込をご希望の方は，会場受付にて直接お申込下さい．

◆大会参加費(講演概要集 DVD 代含む)※年会費とは異なります．
参加費・講演概要集 DVD・懇親会の消費税扱については，ホームページ(一覧表 PDF)をご参照下さい．
予約申込締切日

月
日(金)(申込および入金期日)
予約申込(インターネット申込・事前支払い)

当日申込(大会会場受付・現金払いのみ)

正員・維持員会社社員

10,000円

13,000円

学生員※

6,000円

7,000円

会員資格

非会員

一般

24,000円

27,000円

非会員

学生(大学院生含む)

14,000円

16,000円

お支払後の取消は，ご返金いたしかねますのでご了承下さい．
※ 学生員 卒業予定変更等により会員種別に相違がある場合，事前に会員種別の変更手続きを行ってから，大会参加をお申込下さい．
※ 非会員の(有料)参加申込者には，1 年間「まてりあ」を寄贈するとともに，会員価格でイベント等(講演大会以外)に参加できる特典を付与いたします．
ただし特典は重複して付与いたしません．

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan◆懇親会費(消費税込み)
予約申込締切日

月
日(金)(申込および入金期日)
予約申込(インターネット申込・事前支払い)

当日申込(懇親会会場受付・現金払いのみ)

一般

5,000円

7,000円同伴者(ご夫人またはご主人)

3,000円

3,000円種別

お支払後の取消は，ご返金いたしかねますのでご了承下さい．

◆支払方法
事前予約のお支払いはクレジットカードおよびコンビニ振込決済をご利用頂けます．また，入金後のご返金は致しかねます．2 月15日(金)の入金日をもって予約申込完了となります．

◆参加証・講演概要集 DVD 発送
事前予約をされ，参加費を納入された方へは，講演概要集発行日 3 月 6 日に順次，「参加証引換券」，「講演概要集 DVD」，「懇親会参加証」を発送いたします．

◆講演概要集 DVD のみ購入する場合
 申込者氏名◯
 会員資格(会員番号も併記)◯
 申込数◯
 住所をご記入の上，件名を「2019年春期講演大会講演概要集 DVD 購入申込」とし，◯

Email: ordering＠jim.or.jp 宛にお申込み下さい．月日の発行後，請求書を添えて送付いたします．
会員価本体4,000円＋税

定価本体10,000円＋税

送料360円

参加申込・問合先〒9808544 仙台市青葉区一番町 11432
 0222233685(公社)日本金属学会

FAX 0222236312 Email: annualm＠jim.or.jp%◆会期中の日程
3 月20日(水)贈呈式，学会賞記念講演，本多記念講演，学術講演，ポスターセッション，懇親会

3 月21日(祝・木)

学術講演，企業ランチョンセミナー

3 月22日(金)学術講演，男女共同参画ランチョンミーティング，第 5 回企業説明会◆開催予定の各種シンポジウム(プログラムは 1 月末ホームページ公開予定)
S1.

ミルフィーユ構造の材料科学

S2.

ワイドギャップ結晶の材料学と高温プロセッシング

S3.

プラストンの材料科学

S4.

ナノ・マイクロスペーステイラリング

S5.

材料技術史から見るこれからの技術展開

S6.

金属表面の材料化学―めっき・耐食性・耐酸化性・触媒研究の新展開―

S7. 材料機能特性のアーキテクチャー構築シンポジウム―マルチスケールにおける相界面の役割―
K1. スピントロニクスとテラヘルツ光技術の融合(企画シンポジウム依頼講演のみ)

◆主な期日
1 月末日

プログラム公開予定(ホームページ)

2 月15日(金)参加予約締切3 月 1 日(金)まてりあ 3 号発行(プログラム発送)

3 月 6 日(水)講演概要集 DVD 発行・発送(参加証)

～



★

皆様のご参加をお待ちしております．～

本 会 記 事年春期講演大会併催企業説明会への学生参加者の募集
2019年春期講演大会に合わせ，学生のキャリアサポートの一環として本会主催により，日本金属学会・日本鉄鋼協会講演大会併催の第 5
回企業説明会を東京電機大学東京千住キャンパスにて開催します．本説明会は，学生にできるだけ多くの素材・材料関連企業に接してもら
い，進路選択に役立ててもらおうというものです．日本金属学会学生員及び日本鉄鋼協会学生会員並びに東京電機大学学生を対象に募集しますので，奮ってご応募下さい．
学生の皆さんが参加しやすいように講演大会期間の最終日に開催いたします．ほぼ終日ブースを開設して，講演の合間や講演終了後にも企業ブースを訪問できるようにするとともに，昼食(軽食)を提供して昼休み時間にブースを訪問しやすくしています．また，参加企業の担当者とより詳しく情報交換できるように，説明会終了後に参加企業の担当者との交流会(立食懇親会)を開催します．
年月日(金)(春期講演大会の日目)
開 催 日 開催場所

東京電機大学東京千住キャンパス(東京都足立区千住旭町 5 番)

主催

公益社団法人日本金属学会

協賛

東京電機大学学生支援センター，一般社団法人日本鉄鋼協会
素材，材料関連の企業43社

参加企業

1100～1630
1700～1830

スケジュール
応募資格

ブース説明会(企業ブースでの対面説明)出入り自由．昼食(軽食)提供．
参加企業担当者との交流会(立食懇親会，参加無料)ブース説明会のみの参加も可．

日本金属学会学生員，日本鉄鋼協会学生会員，東京電機大学大学生

応募方法 本会ホームページ上の参加申し込み画面(https://data.jim.or.jp/jim/kigyou/)から申し込む．
年
月日(月)～
年月日(金)
募集期間 
問合せ先公益社団法人日本金属学会

企業説明会担当(山村)〒980
8544 仙台市青葉区一番町 11432

 0222233685

FAX 0222236312%

Email: jim.company2019＠jim.or.jp～ 第回企業説明会参加企業 ～愛知製鋼株式会社
大阪製鐵株式会社
株式会社神戸製鋼所
JX 金属株式会社
昭和電線ホールディングス株式会社
住友金属鉱山株式会社
大同特殊鋼株式会社
TRP 株式会社
株式会社東芝トピー工業株式会社
日鐵住金建材株式会社
日本軽金属株式会社
日立金属株式会社
三井金属鉱業株式会社
ヤマハ発動機株式会社

石福金属興業株式会社
高周波熱錬株式会社
株式会社コベルコ科研JFE 条鋼株式会社
新日鐵住金株式会社
住友重機械工業株式会社
中越合金鋳工株式会社
TDK 株式会社
東邦チタニウム株式会社
ニダック株式会社
日鉄住金 SG ワイヤ株式会社
日本発条株式会社
福田金属箔粉工業株式会社
三菱アルミニウム株式会社

第回ランチョンセミナー開催(50音順)
株式会社荏原製作所
合同製鐵株式会社
山陽特殊製鋼株式会社
JFE スチール株式会社
新日本電工株式会社
住友重機械ハイマテックス株式会社
中外炉工業株式会社
東京製綱株式会社
株式会社特殊金属エクセル
日新製鋼株式会社
日鉄住金テクノロジー株式会社
日本冶金工業株式会社
古河電気工業株式会社
三菱製鋼株式会社

第
回男女共同参画ランチョンミーティング「金属材料分野での多様なキャリアパス」開催予告

春期講演大会の会期中に，第 7 回ランチョンセミナーを開催いたします．このセミナーは，参加者の皆様に講演大会の昼食時間を

金属材料分野でのキャリアパスとしてどのようなものがあるでし

利用して昼食をとって頂きながら，企業による最新の技術情報を聴ょうか．企業，大学，独法研究機関など様々です．また，一言で企講いただく企画です．参加無料です．多くの皆様のご参加をお待ち業といっても様々な分野で活躍可能です．金属材料を学んだ先輩達

しております．

がどのような進路で活躍しているか話を聞いてみませんか．仕事のこと，キャリアの積み上げ方，家庭のこと，気になるいろいろなこ

企

画

株式会社

日

時 年月日(木)会場とを，お昼を食べながら，気楽に質問してみてください．学生さ

明報社
昼休み時間

ん，若手の研究者，技術者の方，若い方にエールを送りたい方，大東京電機大学東京千住キャンパス 2 号館日本金属学会講

勢の方のご参加をお待ちしております．

演会場
参加費

無料

参加方法

昼食を無料提供いたします．

主催

男女共同参画委員会日本金属学会・日本鉄鋼協会

協

賛

男女共同参画学協会連絡会

3 月21日(木)830より参加券を「機器展示会場」にて配布致します．

日

日(金)～
時 年月

金属学会，または鉄鋼協会の大会参加証をご提示下さ会場

い．引き換えにご希望のセミナー参加券をお渡し致しま

参加費～

皆様のご参加をお待ちしております

す．
参加企業

詳細は 2 号にてご案内いたします．

～

東京電機大学東京千住キャンパス
無料 弁当30人分までは無料提供．
(講演大会参加申込の有無にかかわらず，このミーティン
グに参加できます)

詳細は 2 号にてお知らせいたします．

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan■講演概要集 DVD ジャケット広告

年春期講演大会会期中の託児室設置のお知らせの予告

原稿寸法

天地120 mm×左右121 mm

入稿形態

完全データ(4 色カラー)

2019 年春期講演大会期間中，日本金属学会と日本鉄鋼協会が共同で託児室を開設いたします．
詳細は 2 号にてお知らせいたします．

掲載場所

頁

掲載料金

表紙 2 カラー
表紙 4 カラー1
1

50,000円
75,000円○上記の料金には消費税は含まれておりません．
○原稿製作費は別途ご請求させていただきます．

■設置期間および利用時間(開始，終了時間は予定です)
設置期間

利用時間

2019年 3 月20日(水)830～1730

3 月21日(木)830～1730

3 月22日(金)830～1645

原稿締切日

2019年 2 月 1 日(金)2019年 2 月 1 日(金)発行予定日

2019年 3 月 6 日(水)申込締切日

■申込・問合先〒1040061 東京都中央区銀座 712
4(友野本社ビル 7F)
株式会社■場所東京電機大学千住キャンパス内

明報社

担当

 033546
1337(代)(詳細はお申し込者の方のみ，ご案内)

月岡太郎

FAX 0335466306%

Email: tsukioka＠meihosha.co.jp
URL: http://www.meihosha.co.jp/

年春期講演大会機器・書籍・カタログ展示会出展募集
大会プログラム広告および講演概要集 DVD ジャケット広告募集

年秋期講演大会公募シンポジウムテーマ提案募集
提案期限
年月日(水)期日厳守2019 年 3 月 20日(水)～22 日(金)の 3 日間，東京電機大学東京千住キャンパスにて開催される春期講演大会会場内で機器・書籍およ会員の研究活動一層の活性化を図ることを目的として，春秋大会

びカタログの有料展示会を開催いたします．あわせて講演大会プロ

において会員からの提案テーマによるシンポジウム講演を実施いた

グラム，講演概要集 DVD ジャケット掲載の広告の募集もいたしま

しており，活況を呈しております . 明年の秋期大会の公募シンポジ

す．

ウムテーマを募集いたします．次の要領をご参照のうえ，活発な討■機器・書籍展示

はホームページよりダウンロードして下さい．）

論が期待できる有益なテーマを積極的にご提案下さい．(提案様式
研究開発用機器，書籍，ソフトウェア等の出展を募集します．

1 小間

間口1,800 mm，奥行き900 mm(予定)
展示台(テーブル)，椅子，電源( 100 V 1 kW まで)をご用

詳

意します．

問合・照会先細まてりあ57巻 12号640頁 or ホームページ → 講演大会 →お知らせ＊電気容量の追加は 1 kW 毎に10,000円(税別)をご負担下Email: stevent＠jim.or.jp
 0222233685 %FAX 0222236312
日本金属学会講演大会委員会宛

さい．
出展料金

機器展示1 小間140,000円(税別)
書籍販売1 小間90,000円(税別)

申込締切

2019年 2 月 1 日(金)年秋期講演大会企画シンポジウムテーマ提案募集
提案期限
年月日(水)■カタログ展示

期日厳守

2 点(A4 サイズ，8 頁以内)につき，30部以内
2 点につき 30,000円(税別)( 1 点増すごとに 10,000円(税

る魅力ある講演大会を目指して，企画シンポジウムを実施していま別)追加)

す．従来の公募シンポジウムとは違い，講演概要原稿の提出は問い

2019年 2 月 1 日(金)ません．講演発表は，一般(応募)講演枠は設けず，依頼講演および

展示部数
出展料金
申込締切

最新の研究や技術を発信し，多くの研究者・技術者が集い交流す基調講演に限定いたします．下記要領をご参照のうえ，活発な討論■講演大会プログラム広告が期待できる有益なテーマおよび他学会との連携企画等積極的にごA4 版 1P
1/2P

天地260 mm×左右180 mm

提案下さい．(提案様式はホームぺージよりダウンロードして下さ

天地125 mm×左右180 mm

い．）

原稿寸法

入稿原形態

完全データ(グレースケール)
広告料金

掲載場所
普通頁

後付
後付

詳

細

まてりあ57巻 12号640頁 or ホームページ → 講演大会 →
お知らせ

頁

掲載料金

1
1/2

70,000円
40,000円

問合・照会先Email: stevent＠jim.or.jp
 0222233685 %FAX 0222236312
日本金属学会講演大会委員会宛○上記の料金には消費税は含まれておりません．
○原稿制作費は別途ご請求させていただきます．
申込締切
原稿締切
発行予定日



2019年 1 月31日(木)2019年 2 月 7 日(木)

◇

◇

◇

2019年 3 月 1 日(金)本 会 記 事

各賞推薦(自薦)のお願い◎下記の本会各賞のご推薦を申し上げます．ご推薦方法が Web 申込に変更されたものもございます．是非，ご利用の上，ご推薦下さい．
〒9808544 仙台市青葉区一番町 11432

問合先第
回学術貢献賞(公社)日本金属学会

候補者推薦のお願い

第
回奨励賞

＊推薦書(様式)は，チェック項目を確認の上，ご提出下さい．
■推薦要領
または技術の進歩発達に功労があった方．

2019 年 5 月 31 日時点で 33 歳以下の方で，金属・材
料工学ならびに関連分野で卓越した業績を挙げつつ各支部 1 名，但し関東支部と関西支部は 1～3 名程度ある研究者．工業技術部門は企業の研究者または技各地域において金属学または金属工業に関する学術願いしております．

候補者の対象術者を対象とします．
対象部門

工業材料，工業技術部門の 7 部門
本会代議員，講演大会委員または 3 名の正員連名によ

推薦資格

る推薦


◯

所定の推薦書様式に合わせてご推薦願います．

◯

最終学歴卒業年次および学校名(学部名)を記入，また，大推薦方法学院修了者は修了年次と大学名も併せて記入して下さい．

1.


◯

物性，組織，力学特性，材料化学，材料プロセシング，

本会支部長，代議員または 3 名の正員連名による推薦

推薦書記入方法

◯

候補者推薦のお願い～Web フォームによる推薦です～

受賞者の方には，秋期講演大会の折に受賞記念講演をお推薦資格

award＠jim.or.jp■推薦要領

候補者の対象受賞人数

 022
2233685

各種賞係

下記 URL の推薦フォームにより入力して下さい．
推薦フォーム本会活動の貢献本会支部，本会の委員会，シンポジウム企

推薦者資格を選択する．

画，セミナー企画，論文投稿等の活動実績を300字以内で入入力項目は，全て必須．

力する．

応募部門7 部門から該当する部門を選択する．
最終学歴卒業年次および学校名(学部名)を入力，また，大学業績の大要と推薦理由1,000字以内にまとめ，入力する．
上記メール宛に「第 17 回学術貢献賞推薦」と明記し，お送り下さい．送信後 2～3 日過ぎても受理メールが無い場合はお問合せ下さい．(所定様式はホームページか推薦手続

らダウンロードして下さい．）

院修了者は修了年次と大学名も併せて入力する．
本会活動の貢献本会の委員会，シンポジウム企画，セミナー
企画，論文投稿等の活動実績を300字以内で入力する．

2.

1,000字以内にまとめ，入力する．
工業技術部門は企業人としての実績(特許・社内表彰等)も入力

年月日(木)推薦締切 

第
回功労賞

候補者推薦のお願い

する．

3.

論文リスト
特に主要な論文を「原著論文」「解説論文」「国際会議論文」に～Web フォームによる推薦です～

分別し，計 15 編以内を選び，論文題目，発表誌名，巻号頁，
共著者を入力する．

■推薦要領

2019 年 5 月 31日時点で45歳以上で 65歳以下の研究者，技術者．

登録完了

学術部門金属学または金属工業に関する学術の進歩発

推薦 URL

候補者の対象
対象部門

業績の大要と推薦理由

推薦者のメールアドレス宛に登録完了通知を送信します．

年月日(木)推薦締切 

https://shourei.jim.or.jp/entry

展に功労があった方
技術部門金属学または金属工業に関する技術の進歩発

第回村上奨励賞

展に功労があった方
対象部門｢学術部門」「技術部門」

推薦資格

本会代議員または 3 名の正員連名による推薦

下記 URL の推薦フォームにより入力して下さい．
推薦フォーム

候補者推薦のお願い～Web フォームによる推薦です
～

推薦方法

■推薦要領

1.

候補者の対象金属工学の分野で卓越した業績を挙げつつある，

入力項目は，全て必須．

推薦資格

2019年 5 月31日時点で40歳以下の若手研究者．
本会代議員，講演大会委員または 3 名の正員連名によ応募部門2 部門から該当する部門を選択する．
最終学歴卒業年次および学校名(学部名)を入力，また，大学

受賞人数

若干名

推薦者資格を選択する．

院修了者は修了年次と大学名も併せて入力する．
本会活動の貢献本会の委員会，シンポジウム企画，セミナー

る推薦
下記 URL の推薦フォームにより入力して下さい．
推薦フォーム推薦方法

1.

企画，論文投稿等の活動実績を300字以内で入力する．
業績の大要と推薦理由1,000字以内にまとめ，入力する．

推薦者資格を選択する．

2.
3.

論文リスト

最終学歴卒業年次および学校名(学部名)を入力，また，大学

入力項目は，全て必須．

特に主要な論文を「原著論文」「解説論文」「国際会議論文」に

院修了者は修了年次と大学名も併せて入力する．

分別し，計 15 編以内を選び，論文題目，発表誌名，巻号頁，

本会活動の貢献本会の委員会，シンポジウム企画，セミナー

共著者を入力する．
登録完了

推薦者のメールアドレス宛に登録完了通知を送信します．

年月日(木)推薦締切 
推薦 URLhttps://kourou.jim.or.jp/entry2.
3.

企画，論文投稿等の活動実績を300字以内で入力する．
業績の大要と推薦理由1,000字以内にまとめ，入力する．
論文リスト
特に主要な論文を「原著論文」「解説論文」「国際会議論文」に分別し，計 15 編以内を選び，論文題目，発表誌名，巻号頁，

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

共著者を入力する．
登録完了

第回まてりあ賞

推薦者のメールアドレス宛に登録完了通知を送信します．

年月日(木)推薦締切 
推薦 URL

推薦(自薦)のお願い■第回「まてりあ賞」推薦要領

https://murasho.jim.or.jp/entry

まてりあ論文賞
日本金属学会会報「まてりあ」に掲載した論文で，学術また

第
回論文賞

は科学技術上優秀で且つ金属およびその周辺材料に係る分野

候補論文推薦(自薦)のお願いの進歩発展に顕著な貢献をした論文に対し授賞する．

＊論文賞推薦書(様式)は，チェック項目をご確認の上，ご提出下さい．



まてりあ啓発・教育賞
日本金属学会会報「まてりあ」に掲載した記事で，まてりあ

第回論文賞の対象論文

記事の特徴を活かし，金属およびその周辺材料に係る啓発や

日本金属学会誌第82巻 1～12号(2018年)掲載分

教育に顕著な貢献をした記事に対し授賞する．

Materials TransactionsVol. 59 No. 1～12(2018年)掲載分
注 次の要件をすべて満たした原著論文 を対象といたします．


授賞対象記事

日本金属学会誌掲載論文は，「学術論文」又は「技術論文」

記事種別

まてりあ論文賞 解説，最近の研究，技術資料，



のカテゴリーに属する論文であること．

集録，新進気鋭，特集記事，物性・技術データ最前

Materials Transactions 掲 載 論 文 は ，「 Regular Article 」 又は「Technical Article」のカテゴリーに属する論文であるこ線，プロジェクト報告
まてりあ啓発・教育賞 講義ノート，入門講座，




と．



プロムナード，実学講座，材料教育，材料科学のパMaterials Transactions に英文発表後 1 年以内に日本金属学
会誌に投稿された論文若しくは日本金属学会誌に発表後 1

授年以内に Materials Transactions に投稿された論文ではない

推薦資格

2019年秋期講演大会(岡山大学)にて．
「会報編集委員」または「著者ご本人」あるいは「正員推薦方法

3 名以上の連名」
 種別◯
 タイトル◯ 著者名◯
 掲載巻号頁◯
 推薦理由◯イオニアたち
賞

こと．





コピーライトが本会に帰属されていること(本会に著作権を委譲している論文)．

 推薦者名をオンラインで入力する．ホ(300～ 400字)◯

推薦数の要件ームページ「まてりあ」より入力して下さい．または，郵送・FAX，Email で送信する．
年月日(木)推薦締切 

 推薦者は，同じ論文を複数の部門に推薦することはできな◯い．
 1 名の推薦者がこの賞に推薦出来る論文数は，一部門に◯推薦 URLhttps://data.jim.or.jp/jim/materiashou/ronbun/
https://data.jim.or.jp/jim/materiashou/kyoiku/

申込問合先

会報編集委員会

つき 1 論文である．
下記 URL のフォームにより推薦内容を入力して下さい．

推薦方法

1.

論文題名

2.

著者名

3.

掲載巻・号・頁

4.

対象部門(物性，組織，力学特性，材料化学，材料プロセシン
グ，工業材料の中から選択)

5.

2016年～2018年掲載済記事(授賞済記事は除く授
賞済記事はホームページに掲載します．）

Email: materia＠jim.or.jp

掲載された部門で選考されます

推薦理由(300～400字)

6. 推薦者名(勤務先・連絡先 TEL・Email も記入下さい)
登録完了 推薦者のメールアドレス宛に登録完了通知を送信します．
年月日(木)推薦締切
照会先

会誌・欧文誌編集委員会

推薦 URL

Email: editjt＠jim.or.jp

https://data.jim.or.jp/jim/shou/

◇

◇

◇

～2019年度の会費お払込について～
2019年度の会費お払込のお手続きはお済みでしょうか．会員の皆様には，既にお手続きのご案内をお送りい

たしておりますが，お手続きが未だの方は，ご対応をお願いいたします．
尚，本会ホームページの会員専用ページからは支払いの確認や，クレジットカード決済などができます．
また，ご連絡先住所の変更もこのページからできますのでご利用下さい．
JIM ホームページ

入会・会員



→

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本 会 記 事

金属学会セミナー

高温酸化腐食の基礎―熱力学・動力学を中心とした腐食の理解―【協賛】(一社)日本鉄鋼協会，(公社)腐食防食学会，(一社)表面技術協会

2018年に開催された高温酸化・腐食の国際会議「ISHOC2018」において，金属材料の高温酸化・腐食の原理原則についての知識の継承とレベルアップの必要性が求められるとともに，高温酸化腐食の分野における最近の展開に関する解説を行うセミナーの開催が望まれた．本セ
ミナーでは，高温酸化・腐食を専門とする学術界および産業界からの講師陣に，高温酸化・腐食現象を基礎から解説いただくとともに，産業界における高温腐食に関する最近の話題や問題点を紹介頂くことにより，若手技術者や研究者をはじめとして，本分野全体のレベルアップを図ることを目的としている．
(企画世話人日時 
年月日(火)～


場

所

北海道大

林

重成，長岡技大南口

誠，新日鐵住金

西本

工)

東京工業大学大岡山キャンパス蔵前会館内ロイヤルブルーホール(東京都目黒区大岡山 2121

東急大井町線大岡山駅

徒歩 2 分)

募集定員 100名
受 講 料(消費税込み)
受講資格

事前申込

当日申込

正

員

学

生

12,000円
5,000円

15,000円
6,000円

非会員

15,000円

20,000円（本会前維持員会社社員，協賛学協会会員は会員扱い．学生は会員，非会員の区別なし）

申込要領

Email で meeting＠jim.or.jp 宛お申し込み下さい．申込項目は以下のとおりです．
 送信 subject に「セミナー高温酸化腐食の基礎」と記入，◯
 氏名，◯
 会員・非会員・学生の区別(本会会員は会員番号も)，◯勤◯
 通信先住所(テキスト等送付先と電話番号)申込受理確認の E
務先・所属，◯
mail を返信します．

年月日(火)着信
事前申込締切 
テキストの送付

当日配布となります．

受講料払込方法

お申込受理後，請求書を送付いたします．

問 合 先〒9808544 仙台市青葉区一番町 1
1432(公社)日本金属学会

セミナー参加係Email: meeting＠jim.or.jp

 022223
3685

FAX 0222236312%

プログラム
930～1010高温酸化・腐食の熱力学(状態図を活用するには)1010～1050

高温酸化の速度論(スケールおよび合金中の物質移動)

北大 林

重成

1050～1100―休

1100～1140

高温腐食(溶融塩)の基礎

新日鐵住金 西本

1140～1220

炭素系ガスによる腐食の基礎

新日鐵住金 西山佳孝

1220～1320―昼

1320～1400

酸化物，酸化皮膜の機械的特性

1400～1440

耐酸化コーティングと基材の相互作用，機械的特性

1440～1450―休1450～1530耐熱合金のホットコロージョン，SO2 ガス腐食

1530～1610

実環境(焼却プラント)における溶融塩・塩化腐食

1610～1620―休1620～1700

酸化動力学の新たな測定法とその展開

東工大 上田光敏憩―工食―
長岡技科大 南口

誠

神鋼溶接サービス 笠井一輝

憩―
IHI 松永康夫

荏原製作所 野口学

憩―
秋田大 福本倫久(各講義には10分程度の質疑応答時間を含む)◇

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

◇

◇



金属学会セミナー(特別講座)

転位を知る―金属・合金における強度・延性の担い手―
日本金属学会「セミナー・シンポジウム委員会」企画［協賛](一社)日本鉄鋼協会，(一社)軽金属学会，(一社)日本機械学会，(一社)日本計算工学会

日時 年月日(火)～，月日(水)～


場

所

東京工業大学

日本学術振興会第176委員会

田町キャンパス(国際会議室)(〒1080023 東京都港区芝浦 336)

年月日(木)着信
事前申込締切 詳細まてりあ12号642頁または本会ホームページ「イベント」→「セミナー」

60名
プログラム(予定)

募集定員【第日目 ～】【第日目 ～
】1.

結晶欠陥としての転位の概念［1 章］

8.

転位の熱活性化運動［8 章］

2.

弾性論の基礎［2 章］

9.

塑性変形の転位論［9 章］

3.

転位の弾性論［4 章］

10.

強化機構［11章］
変形の熱力学［3 章］

4. 転位に働く力［5 章］【第日目 ～】5.

11.

([ ]内は，テキストの章番号)

外部応力および内部応力下での転位の形状［10章］

6.

転位の結晶学［7 章］
7. 転位の増殖，切り合いと堆積［6 章］― 昼食・休憩 ― 1200～1300
講師藤居俊之(東工大教授)，村石信二(東工大准教授)，岸田恭輔(京大准教授)，小山敏幸(名大教授)
問合先

〒980
8544 仙台市青葉区一番町 11432(公社)金属学会セミナー(特別講座)

参加係

Email: meeting＠jim.or.jp

 0222233685

FAX 0222236312%

支部行事
日本金属学会・日本鉄鋼協会 東海支部 若手材料研究会
第回 『電池材料研究の最近の動向』

1800(予定)

定

員

参加費
日本金属学会・日本鉄鋼協会 東海支部 若手材料研究会では，『電池材料研究の最近の動向』と題しまして，下記の要領で研究会

閉会の挨拶

1725～1730～懇親会(会場未定)

100名(定員になり次第，締め切らせて頂きます．）
無料
未定(4,000～5,000円の予定)
年月日(月)まで
下記の申込み先へメールにて，

懇親会参加費
申込方法に，所属，氏名， E mail ， TEL ，懇親会出欠をメールの本文に明記の上，お申込み下さい．また，メールの件を開催致します．懇親会も併せまして，多数の皆様のご出席を賜り
たく，ご案内申し上げます．講演の概要はホームページをご覧願い

名は「第 75 回若手材料研究会参加申込み」と記載して

ます．

下さい．
日

～

時 年月日(火) 場

所

申込・問合先名古屋工業大学 物理工学専攻

最寄駅JR 鶴舞駅)

宮崎怜雄奈

Email: miyazaki.reona＠nitech.ac.jp
 0527355505

研究会プログラム
1300～1305

開会の挨拶

1305～1405(講演50分，質疑応答10分)
液相法による硫化物系電解質の簡便合成と全固体リチウム電池への応用

1405～1505

名古屋工業大学 宮崎怜雄奈，愛知製鋼株式会社
松浦幸太郎(講演50分，質疑応答10分)
酸化物系無機固体電解質上で起こるリチウム金

1505～1525～休憩～

1525～1625(講演50分，質疑応答10分)
池用イオン液体電解質の開発

テーマ 「将来のクルマを支える材料技術(その 2機能性材料を中京大 山本貴之(講演50分，質疑応答10分)
固体酸化物形燃料電池の新しい応用の可能性とそのための材料とプロセス

学術討論会

名大 本山宗主ナトリウムイオン電池およびカリウムイオン電
1625～1725

担当幹事

豊橋技科大 松田厚範

属の析出溶解反応

〒466
8555 愛知県名古屋市御器所町

名古屋工業大学 4 号館ホール(名古屋市昭和区御器所町，

中部大 橋本真一

心に)」
年月
日(月)

～

開催日時 
名古屋大学 ES 総合館 1 階 ES ホール
詳細は，本会ホームページ → イベント →開催場所

東海支部行事をご覧下さい．

本 会 記 事◇レアメタル研究会◇■主〈公募類記事〉
無料掲載募集人員，締切日，問合先のみ掲載．
有料掲載1/4頁(700～800文字)程度．
「まてりあ」とホームページに掲載15,000円＋税ホームページのみ掲載
10,000円＋税〈その他の記事〉 原則として有料掲載．
原稿締切・掲載号毎月 1 日締切で翌月号 1 回掲載
原稿提出方法電子メールと FAX 両方(受け取りメールの確認をして下さい)原稿送信先%FAX 0222236312 Email : materia＠jim.or.jp

催

レアメタル研究会

主宰者

東京大学生産技術研究所 教授

協力(一財)生産技術研究奨励会(特別研究会 RC40)

共催

東京大学マテリアル工学セミナー
東京大学生産技術研究所 持続型エネルギー・材料統合研究センター
東京大学生産技術研究所 非鉄金属資源循環工学寄付
研究部門(JX 金属寄付ユニット)

協賛(公社)日本金属学会他

催

共

催

(最寄り駅駒場東大前，東北沢，代々木上原)

https://www.iis.utokyo.ac.jp/ja/access/■参加登録・お問い合わせ岡部研

文部科学省科研費特別推進研究
く新材料創成」

期 年月日(金)～日(土)会場〈平成30年度

http://www.wincaichi.jp/access/(〒4500002 名古屋市中村区名駅 4
438)

■第85回

2019年 3 月 8 日(金)★佐藤修彰教授と藤田豊久教授が熱く語る特別シンポジウム＋慰

要

鏡・理論計算，および材料開発・解析の最新技術とその成果について深く議論する場を提供することです．材料特性はそのナノ構造に大きく依存します．界面，表面，欠陥，構造欠陥と相互作用する不純物／ドーパントといった格子不整合領域は材料特性の発現において重要な役割を担います．現在，最先端の電子顕微鏡技術，理論計
算技術を用いることで，構造と材料特性の因果関係を原子レベルで定量的に解析することが可能となってきました．これらの解析方法で得られる情報は，優れた機能を有する新材料の合理的な設計を可能にし，材料創出のアイディアを呼び起こすものであります．究極
的には地球環境の保護，社会の永続的発展に大きく貢献すると考えております．本シンポジウムで最先端情報の入手と意見交換を行う
ことを通じて，大学・研究機関・企業で現在活躍する研究者，将来を担う学生など全ての参加者がイノベーションを生み出す有意義な機会を得ることを期待しております．
最先端の顕微イメージング・計測／機能性材料のその場観察・解析／材料科学のフロンティア／モデリン
グ・シミュレーション
申込方法

労会★(合同開催)

テーマ貴金属の製錬・リサイクル時
講間午後 200～
演【敬称略】

三井串木野鉱山における貴金属回収
三井串木野鉱山株式会社

川下幸夫

生産部長

三菱マテリアル株式会社

直島製錬所

貴金属課

課長

宇野貴博

川o忠寛

FAX 0525815585%

Email: amtc6＠intergroup.co.jp

講師

貴金属湿式精錬プロセスにおける金回収について
住友金属鉱山株式会社

金属事業本部

東予工場

技術課

課長

一色靖志

講師

ポスター発表者によるショートプレゼン(希望者)Au の乾式分析について
アサヒプリテック株式会社

製造部

名古屋支社

講師

直島製錬所の貴金属製錬操業について

研究開発部

パンパシフィック・カッパー株式会社

鈴木健吾

一般財団法人ファインセラミックスセンター
 052
58132412019年 1 月11日(金) 14 : 00～An 棟 2F コンベンションホール
★貴金属シンポジウム(第 6 回)＋新年会★(合同開催)

分析グループ講師

佐賀関製錬所における Re 回収について

下記 Web サイトからお申し込み下さい．

株式会社インターグループ

■第84回

田村信也

無料／バンケット3,000円

http://amtc6.com
予稿原稿締切 
年月日(月)
問合せ

レアメタル研究会開催予定のご案内〉(2018.12.11現在)

2019年 1 月11日(金)★貴金属シンポジウム(第 6 回)＋新年会(合同開催)

本シンポジウムの趣旨は，電子顕微鏡をはじめとする先端的顕微

参加費

宮嵜智子

■第84回

ウィンクあいちトピックス

レアメタル研究会事務担当(okabelab＠iis.u
tokyo.ac.jp)「原子・イオンダイナミクスの超高分解能直接観察に基づ

概

ンホール

一般財団法人ファインセラミックスセンター

会

An 棟 2F コンベンショ〒1538505 目黒区駒場 46
1

東京大学生産技術研究所◇最先端の顕微鏡と理論計算に関する国際シンポジウム◇

主徹

レアメタルの環境調和型リサイクル技術の開発研究会■開催会場

The 6th International Symposium on Advanced Microscopy andTheoretical Calculations (AMTC6)

岡部

硫酸課

佐賀関製錬所

課長

佐藤晋哉

講師

松谷耕一

講師

田中貴金属工業における燃料電池用触媒開発
田中貴金属工業株式会社
FC 触媒開発センター

化学回収カンパニー

チーフマネージャー―LIB を中心として―松田産業におけるリサイクルの取り組み
松田産業株式会社

生産統括本部

技術部

技術課

課長代理

浦田泰裕

講師

About Umicore Precious Metals Refining
Umicore Precious Metals Refining

Dr. Jeroen Heulens
交流会兼ポスター発表(An 棟 1F レストラン アーペ)

Supply Manager Industrial By
Products

午後 630～■第85回

2019年 3 月 8 日(金) 1400～
会場変更駒場キャンパス 先端科学技術研究センター 3 号

館南棟 1 階 ENEOS ホール★佐藤修彰教授と藤田豊久教授が熱く語る特別シンポジウム＋

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

慰労会★(合同開催)

電子ジャーナル機関購読のご案内

テーマご卒業講演佐藤先生，藤田先生の研究と活動，非鉄業界と研究の将来機関( IP アドレス)認証による電子ジャーナルのご購読が可能となっております．ご利用下さい．

展望時

間午後 200～

講演

稀有なレアメタル実験室(60分)
東北大学

多元物質科学研究所

対 象 誌
佐藤修彰

教授

講師

講師依頼中(40分)演題未定(60分)東京大学

工学系研究科 システム創成学専攻

教授

藤田豊久

講師

午後 6  00 ～ 研究交流会・意見交換会( S 棟プレゼンテーション
ルームに変更)日本金属学会誌，Materials Transactions

年間購読料金

別途お知らせいたします．お問合せ下さい．

対象機関

大学類，独立行政法人，企業等

問合せ先〒1050022 東京都港区海岸 19
18
丸善雄松堂株式会社

国際浜松町ビル

学術情報ソリューション事業部

外国雑誌・e リソースセンター 036367
6114 %
FAX 0363676184

Email: eproj＠maruzen.co.jp＊レアメタル研究会ホームページ＊

https://www.okabe.iis.utokyo.ac.jp/japanese/rc40_ j.html

High-Temperature Mechanical Properties of
Na2CO3 Salt-Mixture Removable Cores for
NaCl
Aluminum Die-Casting

日 本 金 属 学 会 誌 掲 載 論 文Vol. 83, No. 1（2019）

Katsunari Oikawa, Kazuhiro Sakakibara,
Youji Yamada and Koichi Anzai―論
文―
鉄系軟磁性材料における磁化曲線の圧縮応力依存性
イジュラル ハシフ

島田宗勝

久保田

健

高強度鋼板の重ねすみ肉溶接継手の静的強度に及ぼすアーク溶接後の経過時間の影響
富士本博紀

阪本晃樹

巽

雄二郎

Pb フリー Cu 合金とその晶出物である Cu2S およびBi の腐食挙動
安田吉伸

阿部弘幸

松林良蔵

丸山

徹

春名

匠

固体王水を用いた使用済み触媒からの白金回収に関す
吉村彰大 松野泰也
る基礎的研究鍛造 FeNi 基合金 HR6W における時効析出挙動
井和丸

新

久澤大夢

寺田芳弘

Materials Transactions 掲載論文
Vol. 60, No. 1（2019）―Special Issue on New Casting Process and New
Simulation Method for Casting―Solidification Simulation of Pure Metal Castings
by Considering the Effects of Shrinkage Cavity
Formation Process on Heat Transfer Behavior
Ikuzo Goto, Kohei Tomita and Setsuo AsoHeat Transfer and Solidification Analysis Using
Adaptive Resolution Particle Method
Naoya Hirata and Koichi Anzai

Ultrafine Spheroidal Graphite Iron Castings
Haruki Itofuji, Kazuya Edane, Tomokatsu Kotani,
Masayuki Itamura and Koichi Anzai―Regular Article―
Materials Physics

Preparation of Double-Shelled Fluorescent Silicon
Nanocrystals and Fabrication of Its Thin Layer byElectrophoretic Deposition Process
Naoto Shirahata, Tetuo Uchikoshi, Thi Kim Ngan Nguyen,
Yoshitake Masuda and Yoshio Sakka

Simulation of Exchange Bias by Two-Phase Ferrimagnetic Model Using Antiferromagnetic Interlayer Coupling for the Fe3O4 Thin Film
M. Yoneda, S. Obata, M. Niwa, N. Hirata and M. Motohashi

PREFACE

Microstructure of Materials

Effect of Solidification Conditions on the Deformation Behavior of Pure Copper Castings
Ikuzo Goto, Setsuo Aso, Ken-ichi Ohguchi,
Kengo Kurosawa, Hiroyuki Suzuki,
Hiroyuki Hayashi and Jun-ichi Shionoya

Anisotropic Mechanical Properties of Columnarand Equiaxed A6005C Aluminum Alloys Fabricated by Capillary Shaping

Effect of Temperature on Phase Transformationand Leaching Behavior of Acid Mine Drainage
Mei Liu, Atsushi Iizuka and Etsuro Shibata
SludgeMechanics of Materials

Relationship among Elongation, Work Hardening
Behavior and Dislocation Characteristics of Al
Yuki Koshino, Yasuhiro Aruga,
Mg
Si Series Alloys
Junpei Mukai and Kenji Kaneko

Jun Yaokawa, Yasushi Iwata and Yuichi Furukawa

本 会 記 事Effect of Post Heat Treatment on the Mechanical
6Al4V Alloys ManufacProperties of Porous Ti
tured through Powder Bed Fusion Process

Development of Electrodeposition Process Basedon Chloride Electrolytes for Bulk Pure Fe with
Plastic Deformability

Xue-Zheng Yue, Hiroshi Fukazawa, Kazuya Maruyama,
Keiji Matsuo and Koichi Kitazono

Yu Ogura, Mizuki Kanetake, Isao Matsui,
Yorinobu Takigawa, Tokuteru Uesugi and Kenji Higashi

Change in Slip Mode with Temperature in Ti
0.49
Masaki Tanaka, Yukihiro Hayashi,
massO

Effect of Processing Conditions on Microstructure and Thermal Conductivity of Hot-Extruded
Aluminum/Graphite Composites

Yelm Okuyama, Tatsuya Morikawa and Kenji Higashida

Li-Fu Yi, Noriaki Yoshida, Tetsuhiko Onda andZhong-Chun Chen

Grain-Boundary Sliding and Its Accommodation at
Triple Junctions in Aluminum and Copper
Tatsuya Okada, Hiromu Hisazawa,
Tricrystals

Engineering Materials and Their Applications

Effects of Autogenous Bone Graft on Mass and6Al4V Spinal
Quality of Trabecular Bone in Ti
Cage Fabricated with Electron Beam Melting

Akihiro Iwasaki, Shota Amimoto, Jun Miyaji,
Masaki Shisawa and Tomoyuki Ueki

Effects of Nickel, Phosphorous and Sulfur on the
Post-Irradiation Annealing Behavior of Irradia0.2 mass C
0.3 mass Cution Hardening in Fe
Hiroshi Shibamoto, Akihiko Kimura,
Model Alloys

Hiroyuki Takahashi, Takuya Ishimoto, Takayuki Inoue,
Hiroomi Kimura, Keita Uetsuki, Natsuki Okuda,
Yohei Nakanishi, Jong Yeong Oh, Manabu Ito,
Yoshio Nakashima, Takao Hanawa and Takayoshi Nakano

Masayuki Hasegawa and Hideki Matsui

Crack-Healing Behavior and Mechanical Strength
Recovery of 5 vol Silicon Carbide Particle Dispersed Yttrium Monosilicate Composites

Theoretical Calculations of Characters and Stability of Glide Dislocations in Zinc Sulfide
Masaya Ukita, Ryota Nagahara, Yu Oshima,
Atsutomo Nakamura, Tatsuya Yokoi and
Katsuyuki Matsunaga

Huy D. Vu and Makoto Nanko

Tribological Behavior of Borided AISI 316L Steelwith Reduced Friction Coefficient and Enhanced
Enrique Hern áandez-S áanchez,
Wear Resistance

Processing and Mechanical Properties of a Tricalcium Phosphate-Dispersed Magnesium-Based
Hiroyuki Watanabe, Naoko Ikeo andComposite

Julio C. Vel áazquez, Jos áe. L. Castrej áon-Flores,
Alexis Chino-Ulloa, Itzel P. Torres Avila,
Rafael Carrera-Espinoza, Jorge A. Yescas-Hern áandez andCarlos Orozco-Alvarez

Toshiji Mukai
Materials Chemistry

Thermodynamic Properties for Nd2 ( MoO4 )3Formed in the Nuclear Fuel Waste Glasses―Rapid Publication―

Yoshiki Kinoshita, Masao Morishita,
Ai Nozaki and Hiroaki Yamamoto

Effect of Initial Microstructures on Austenite Formation Behavior during Intercritical Annealing in
Low-Carbon SteelMaterials Processing

Lap Joint of 6061 Aluminum Alloy Sheet andDP590 Steel Sheet by Magnetic Pulse Welding andCharacterization of Its Interfacial Microstructure

Hiroyuki Dannoshita, Toshio Ogawa, Kuniaki Maruoka andKohsaku Ushioda

Takaomi Itoi, Shoichi Inoue, Kouki Nakamura,
Syunichi Kitta and Keigo Okagawa

◇

◇

◇

～ 日本金属学会誌および Materials Transactions のオンライン・ジャーナル化のお知らせ ～日本金属学会誌および Materials Transactions は，将来的な論文のマルチメディア対応を視野に， 2019年 1 号より，オン
ライン・ジャーナル化となりました．これにより，冊子は購読希望者に実費にて頒布することとなり，購読費，掲載論文のカラー図表および別刷の取り扱いについても変更となりました．変更内容の詳細は，昨年のまてりあ57巻 9 号(459頁)または本会ホームページ(会誌または Mater.Trans. のページ)にございますので，ご確認をお願い申し上げます．

◇

◇

◇

まてりあ

第
巻

号

特集「顕微鏡法による材料開発のための微細構造研究最前線(11)」～顕微鏡法の材料評価への展開と先端評価法の進展～Part2
Part1 の掲載は57巻12号です．

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

予告

新技術・新製品―他―(編集の都合により変更になる場合があります)



行
開催日

事

カ

名称・開催地・掲載号

レ

ン

主催

ダ

ー 太字本会主催(ホームページ掲載)
問合先

締切


年月
～
研究集会「第回プラストンに基づく変形現象研究会～ナノストラクチャ形成と変形・破壊メカニズム～」(京大)



10～11
11

11
11～12



研 究 会 No. 70 ・ TEL 0757535573
大石(京大)
FAX 0757535578
admin＠esism.kyotou.ac.jp
北海道支部合同冬季講演大会(室蘭工大)(号 北海道支部・吉田 TEL 0143472651 FAX 0143472760頁)(新日鐵住金)mu_tekkyo＠jp.nssmc.com“つける”と“はがす”の新技術分子接合と表面 神奈川県立産業技 TEL 044
8192033
制御コース(川崎)術総合研究所
ed＠newkast.or.jp
レアメタル研究会(東大生産技研）(本号59頁）
レアメタル研究会 TEL 035452
6314
tmiya＠iis.utokyo.ac.jp
http://www.okabe.iis.utokyo.ac.jp/
japanese/index_ j.html
第 33 回軽金属セミナー「アルミニウム合金の組 軽金属学会
TEL 0335380232
織 ―中級編(時効析出)」(第 7 回)(日本大学)
http://www.jilm.or.jp/
第 50 回応力・ひずみ測定と強度評価シンポジウ 日本非破壊検査協 TEL 035609
4015
ム（東京）
会(東京)
gamou＠jsndi.or.jp
東海支部 若手材料研究会「電池材料研究の最近 東海支部
TEL 0527355505の動向」(名工大)(本号頁)
miyazaki.reona＠nitech.ac.jp
https://jim.or.jp/

16～17

第57回セラミックス基礎科学討論会(仙台)18

炭素材料学会 1 月セミナー「気相法を利用したユニークなエネルギーデバイス用材料の合成と評価」(東京)

18

表面科学技術研究会 2019 「今，その界面はどうなっているか ―分光法で解き明かす電極界面の素顔―」(大阪)

東海支部 学術討論会(将来のクルマを支える材
料技術)(名大)(本号頁)

21

第 14 回 SPring 8 金 属 材 料 評 価 研 究 会 / 第 35 回 SPring 8 利 用 推
進協議会
SPring8 先端利用技術ワークショップ(東京)
金属学会セミナー「高温酸化腐食の基礎
熱力学・ 日本金属学会
動力学を中心とした腐食の理解
」(東京)(本号頁)

日本セラミックス TEL 022
7957965
協会基礎科学部会 takahashi＠laser.apph.tohoku.ac.jp
http://www.ceramic.or.jp/bkiso
炭素材料学会TEL 0333682827
tansodesk＠bunken.co.jp
http://www.tanso.org/contents/event/seminar/january_2019.html
日本表面技術協会 TEL 079
2474911
関西支部他
yae＠emg.uhyogo.ac.jp
http://www.sssj.org/Kansai
東海支部
tokai＠numse.nagoyau.ac.jp
https://jim.or.jp/

suishin＠spring8.or.jp

TEL 0222233685
meeting＠jim.or.jp
https://jim.or.jp/

22～23

表面科学セミナー 2019 「実践 マテリアルイ
ンフォマティクス 実際の作業を通して身につける材料データ科学」(東京理科大)

日本表面真空学会 TEL 033812
0266
https://www.jvss.jp

24

第221回研究会(中央大)

日本磁気学会

24～25

第47回ガスタービンセミナー(帝京大)

回転機用磁性材料の技術と応用

11.30
定員
20名

定員
40名

1.18

1.11
定員
70名

FAX 0222236312

1.15

office＠jvss.jp

1.18

TEL 0352810106
https://www.magnetics.jp/event/research/
topical_221/

日本ガスタービン gtsj
office＠gtsj.org
学会
http://www.gtsj.org/
チタン製造プロセスと材料機能研究会第回講演 No.74 チタン製造 TEL/FAX 0227957295
会「新しいチタン製造プロセス」(関西大学)( プロセスと材料機 ueda＠materiaal.tohoku.ac.jp号頁)
能研究会/上田(東
北大)

1.14

25

第 4 回海事三学会合同シンポジウム「海事分野におけるイノベーション」(東京)

日本船舶海洋工学 TEL 033438
2014
会他

1.15

25～26

第 24 回電子デバイス界面テクノロジー研究会―
材料・プロセス・デバイス特性の物理―(三島)応 用 物 理 学 会 薄 nakatuka＠alice.xtal.nagoyau.ac.jp
膜・表面物理分科 http://www.editws.jp/
会他

定員
200名

26

第24回高専シンポジウム in Oyama(小山高専）

28～29

高専シンポジウム TEL 028520
2141
協議会他
senkou＠oyamact.ac.jp
第161回塑性加工学講座「圧延加工の基礎と応用」 日本塑性加工学会 http://www.jstp.or.jp(東京電機大)28～29

LMP シンポジウム 2019 「レーザ加工技術の基
礎・応用と最新動向」(名古屋)

日本溶接協会TEL 0358236324
mizuho_shimozono＠jwes.or.jp
http://wwwit.jwes.or.jp/29

第 4 回日本機械学会イノベーション講演会(東京)

日本機械学会TEL 0353603506
junpei.sasurai＠mae.nagoyau.ac.jp
http://ijsme.org/2019/


～


金属学会セミナー(特別講座)転位を知る金属・合金における強度・延性の担い手(東工大)(本号頁)

日本金属学会TEL 0222233685
meeting＠jim.or.jp
https://jim.or.jp/

29～30

Mate2019 第 25 回「エレクトロニクスにおけるマイクロ接合・実装技術」シンポジウム(横浜)30～31

第26回超音波による非破壊評価シンポジウム(東京)スマートプロセス TEL 066878
5628
学会他
mate＠spsmste.jp
http://spsmste.jp/mate/
日本非破壊検査協 TEL 035609
4015
会(東京)
nakamura＠jsndi.or.jp



FAX 0222236312

定員
70名

1.21
定員
100名

1.10

本 会 記 事

開催日

名称・開催地・掲載号


年月
第 17 回 ナ ノ テ ク ノ ロ ジ ー 総 合 シ ン ポ ジ ウ ム
1(JAPAN NANO 2019)(東京)

主催

問合先

締切

物材機構ナノテク JAPANNANO＠nims.go.jp
ノロジープラット TEL 029
8592777
フォームセンター https://nanonet.go.jp/japannano/2019/日本塑性加工学会 http://www.jstp.or.jp

1

第332回塑性加工シンポジウム「部材軽量化に寄与するホットスタンピング技術」(同志社大)1

第 34 回軽金属セミナー「アルミニウム合金の組織 ―応用編(加工・熱処理による組織変化)」(第 5 回)(工学院大学)

軽金属学会

8

第 3 回講演会「自動車塗装から，塗装のこれか
らを語る．
」(東京)

8

第110回シンポジウム「資源循環の世界潮流と最新動向および軽金属分野の課題と展望」(日大)

日本塗装技術協会 TEL 036228
1711
tosoujimukyoku＠jcot.gr.jp
http://jcot.gr.jp
軽金属学会
TEL 0335380232
http://www.jilm.or.jp/

18

第78回塑性加工技術フォーラム
板材・バルク材の破断限界予測に向けた取り組みの現状(名工大)

日本塑性加工学会 http://www.jstp.or.jp

22

理研シンポジウム第 21 回「トライボコーティン
グの現状と将来」(和光)

理化学研究所大森
素形材工学研究室，トライボコー
ティング技術研究会

TEL 0359187613
tribo＠tribocoati.st
https://www.sites.google.com/site/
tribocoating/

定員
200名

22

第400回講習会「次世代の内燃機関を支える精密加工技術」(東理大)

精密工学会

TEL 0352265191
jspe_koushu＠jspe.or.jp
http://www.jspe.or.jp/

定員
80名

22

第34回塗料・塗装研究発表会(東大生産技研)

27

ウィンタースクール「トポロジー最適化の基礎～
積層造形によるモノづくりへの応用～」(東京理科大)日本塗装技術協会 TEL 03662281711
tosoujimukyoku＠jcot.gr.jp
http://jcot.gr.jp
日本計算工学会
TEL 0338688957
office＠jsces.org
http://www.jsces.org/


年月
第 44 回組織検査用試料の作り方(組織の現出)講
1
習会「鉄鋼材料・非鉄金属材料・表面改質処理および異常組織材」(千葉工大)

TEL 0335380232
http://www.jilm.or.jp/

材料技術教育研究 TEL 047
4317451
会

定員
80名
定員
40名

定員
100名
定員
80名

2.18

2.25

6～8

第10回日本複合材料会議(JCCM10)(東京)

8

レアメタル研究会(東大生産技研）(本号59頁）

12～13

2018年度量子ビームサイエンスフェスタ(第10回
MLF シンポジウム/第36回 PF シンポジウム合同
開催)(つくば)18～19

第 22 回 磁粉・浸透・目視部門・電磁気応用部
門・漏れ試験部門合同シンポジウム「表面探傷技
術による健全性診断，品質検査」(東北大)

日本非破壊検査協 TEL 035609
4015
会
nakamura＠jsndi.or.jp
http://www.jsndi.jp/


～


日本金属学会春期講演大会 東京電機大学東京千住キャンパス(東京）(本号頁)

日本金属学会TEL 0222233685 FAX 0222236312
annualm＠jim.or.jp
https://jim.or.jp/

講演
1.8
参加
2.15




日本金属学会 春期講演大会併催企業説明会(東京電機大)(本号頁)

日本金属学会TEL 0222233685 FAX 0222236312
jim.campany2019＠jim.or.jp
https://data.jim.or.jp/jim/kigyou/

3.8


年月
軽金属学会第136回春期大会(富山)
10～13

15～16

第35回希土類討論会(吹田)


年月
世界水素技術会議2019(東京)
2～7

7～9
14～15

2019年度塑性加工春季講演会(同志社大)第 6 回 最先端の顕微鏡と理論計算に関する国
際シンポジウム(名古屋)


年月
第 3 回アジア赤外線サーモグラフィコンファレ
1～5ンス(QIRT
Asia2019)(東京)

年月

～

国際会議(PRICM10)(中国西安)(号頁)

ま て り あ 第58巻 第 1 号(2019)
Materia Japan

日本材料学会，TEL 0359816011
日本複合材料学会 jscm＠asasmail.jp
http://www.jscm.gr.jp
レアメタル研究会 TEL 035452
6314
tmiya＠iis.utokyo.ac.jp
http://www.okabe.iis.utokyo.ac.jp/
japanese/index_ j.html
KEK 物 質 構 造 科 qbsfestaoffice＠pfiqst.kek.jp
学 研 究 所 ， J  http://qbsfesta.kek.jp/2018/
PARC セ ン タ ー
他
参加
3.4

TEL 0335380232 shomu＠jilm.or.jp
http://www.jilm.or.jp/
日 本 希 土 類 学 会 TEL 066879
7352
(阪大内)
kidorui＠chem.eng.osakau.ac.jp
http://www.kidorui.org
軽金属学会

参加予約
4.4
発表
1.18

水素エネルギー協 TEL 029
8618712 org＠whtc2019.jp
会
http://whtc2019.jp
日本塑性加工学会 http://www.jstp.or.jp
ファインセラミッ TEL 052
5813241
クスセンター
amtc6＠intergroup.co.jp

http://amtc6.com

日本非破壊検査協 TEL 035609
4011
会(東京)
sec＠qirtasia2019.com
中国金属学会

pricm10＠csm.org.cn
http://www.pricm10.com/

概要
1.31
論文
3.1



開催日

名称・開催地・掲載号

主催


年月

～

日本金属学会秋期講演大会(岡山大学津島キャン
パス）(津島）
年
月
27～11.1
The 13th Pacific Rim Conference of Ceramic Societies(PACRIM13)(沖縄)

年
月
25～27
EcoDesign 2019国際会議(横浜)17～22

国 際 ガ ス タ ー ビ ン 会 議 2019Tokyo ( IGTC2019
Tokyo)(東京)


年月
8 ～11
COMPSAFE2020 (第 3 回安心・安全・環境に関する計算理工学国際会議)(神戸)

問合先

締切

TEL 0222233685 FAX 0222236312
annualm＠jim.or.jp

日本金属学会日本セラミックス TEL 033362
5231 jimask＠cersj.org
協会
http://www.ceramic.or.jp/pacrim13/
エコデザイン学会 ecodesign2019_secretariat＠ecodenet.com
連合他
http://ecodenet.com/ed2019/日本ガスタービン http://www.gtsj.org/english
学会

COMPSAFE2020 secretary＠compsafe2020.org
実行委員会
http://www.compsafe2020.org(2018年10月20日～2018年11月20日)

正

員

藤原
稔
不破大樹
須齋京太
学

生

菅野陽平
渡邊将人

DOWA サーモテック株式会社
YKK株式会社
古河電気工業株式会社

大羽久雄
石川義幸
小飼貴史

株式会社大阪アサヒメタル工場

上野恭司
中田晴子

茨城大学

大成建設株式会社

高田裕治
猿楽
峻

国立研究開発法人物質・材料研究機構

川手直樹

富山大学

三菱電機株式会社

イーグル工業株式会社員
長岡技術科学大学
茨城大学

富山大学

・

・

会報編集委員会より本年より巻頭記事にて「金属素描」「金属なんでもランキング」企画が始まります．
毎号お楽しみにして下さい．

2017, 2018年度会報編集委員会
委員
長
副 委 員 長
委
員

山本剛久
大塚
誠
赤瀬善太郎
上田恭介
木口賢紀
佐々木秀顕
芹澤
愛
田中康弘
寺西
亮
中島孝一
本間智之
森戸春彦
李
海文

足立
望
梅津理恵
北村一浩
佐藤紘一
高木成幸
田辺栄司
寺本武司
仲村龍介
水本将之
諸岡
聡
和田
武

ま て り あ 第巻 第号（） 発行日
発行所



安達正芳
榎木勝徳
高坂典晃
佐藤幸生
竹田
修
趙
研
土井康太郎
野山義裕
宮崎秀俊
山中謙太

2019年 1 月 1 日

公益社団法人日本金属学会〒9808544 仙台市青葉区一番町一丁目1432
TEL 0222233685 FAX 0222236312

発
印
発(五十音順，敬称略）

池尾直子
大野直子
近藤亮太
下島康嗣
武田雅敏
佃
諭志
永井
崇
萩沢武仁
宮澤知孝
横山賢一

池田賢一
大森俊洋
齊藤敬高
杉浦夏子
田中智仁
堤
祐介
長岡
亨
長谷川 誠
森田敏之
吉矢真人

石本卓也
小幡亜希子
榊
浩司
杉田一樹
田中秀明
寺井智之
中川鉄水
春本高志
盛田元彰
吉年規治

定価(本体,円＋税)送料円
年間機関購読料金,円(税・送料込)
行 人 山村英明
刷 所 小宮山印刷工業株式会社
売 所 丸善雄松堂株式会社〒1600002 東京都新宿区四谷坂町 1010

本 会 記 事2019年 1 月 1 日発行「まてりあ」