対象としている企業・課題背景

　材料開発分野の競争環境は近年激化しており、求められる品質は高まる一方で、開発期間も短くすることが求められている状況にあります。これまで以上の品質達成には従来からある配合物・率に着目したデータ分析だけでなく、化学構造式や画像など多種データの分析が重要となりますが、開発期間を増大できないため不確実性だけが増す状況となりつつあります。

　この状況に対し、実験のロボット化による自動化や実験履歴の標準電子化などが進められており、その中で品質向上と期間短縮に資する多種データに対する分析自動化とその後の業務指示への連携に注目が集まっております。

​​​​​​​​

①研究開発で扱うべきデータは多岐に渡るが、分析に時間がかかりすぎる

　従来の手法では表構造・化学構造式・画像など種類の異なるデータを合わせて分析することはできず、それぞれ単体で分析が必要。そのため、実情としては配合物・率を中心とした開発手法から抜け出せなくなっている。

②同じデータでも個人熟練度によって、解釈・評価が異なってしまう

　同じデータを見てもデータ数が多くなると論文記載のパラメータに引きずられる、過去の成功配合に依存してしまうなど、熟練度自体がプラスにもマイナスにも働いてしまう。特に画像や化学構造式の評価になるとその傾向は更に顕著となってしまう。

③既にこれ以上の材料開発スピード向上は困難

　材料開発のスピードを上げるために長年に渡って業務改善に取り組んできており、これ以上の改善に限界を感じている。品質を上げようとすると期間が延びる、期間短縮は品質が犠牲とトレードオフ選択に陥っている。