最新記事一覧
本連載ではマテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎知識について解説。第2回は、AI時代の研究開発におけるノウハウの価値とインフォマティクスの役割を、比喩表現などを用いて紹介する。
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本連載ではマテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎知識について解説。第1回は、R&Dでイノベーションを起こすために必要な技術とマネジメントの考え方やMIの位置付けについて紹介する。
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2つの確率分布間の“距離”を測る指標で、値は0（一致）〜1（不一致）の範囲に収まる。ユークリッド距離に似た計算式で定義されており、確率分布の違いを直感的に扱えるのが特徴である。主に統計学や機械学習の分野で、確率分布間の比較や類似度評価に利用されている。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第4弾がスタート。第1回は仮説検定の考え方や知っておくべきキーワード、今後の連載予定を紹介します。データ分析を実践的に役立てるための基礎をしっかり学んでみませんか？
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NTT 物性科学基礎研究所は、放射光による光電子分光測定を用いてストロンチウムルテニウム酸化物「SrRuO3」の電子状態を調べ、酸素原子の電子軌道が強い電子相関により、陽イオンルテニウム（Ru）の電子軌道と異なった電子状態を持っていることを世界で初めて明らかにした。
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「2025年大阪・関西万博」と連携した国際見本市／展示会として、「未来モノづくり国際EXPO」（2025年7月16〜19日、インテックス大阪）が開催され、会期中に「この国の『いのちかがやく未来』はどうしたら見えるのか」をテーマにした「ロボットSIerセミナー〜いのちかがやく未来にSIerができること〜」が行われた。セミナーの模様をレポートする。
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本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第6回は、MIやロボティクス技術などを応用したサービスとソフトウェアの研究、開発、提供を行うMI-6の取り組みを紹介する。
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エンソートのマイケル・ハイバー氏が「研究開発におけるAI活用事例：マテリアルズインフォマティクスによる材料探索と製品開発」と題した講演を行い、日本のモノづくり力を超える原動力となりつつあるAIを活用した先進的な材料設計について説明した。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第7回。今回は正規分布する母集団同士の相関係数を区間推定する方法と考え方を解説します。
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MONOistの記事からクイズを出題！ モノづくり業界の知識を楽しく増やしていきましょう。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第5回。今回は正規分布する母集団の平均の差を区間推定する方法と考え方を解説します。
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NTTは、光通信用デバイスに用いる半導体薄膜の成膜条件を自動導出する手法を開発した。AIを用いた分析に半導体物性の知識を組み合わせることで精度を高めたものだ。これによって、デバイス製造業務の効率化が実現する。
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NTTは半導体物性の知識を用いたベイズ最適化手法を活用し目的とする組成の結晶を成膜するための原料ガス量を自動提案するエンジンを開発したと発表した。
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世界最大級のフラッシュメモリ工場であるキオクシア四日市工場。ここは、1日30億件も生成されるデータとAI技術を駆使して先端のモノづくりを行う巨大なスマートファクトリーでもある。あらゆる業界でAIの導入が始まる中、四日市工場の生産現場ではAI活用が既に「当たり前」になっている。多くの技術者がAIを身近に使いこなし、高品質なフラッシュメモリ製造へとつなげている四日市工場の取り組みに迫る。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第4回。今回は本編のお話から少し離れ、ベイズ統計の確信区間について、その考え方と求め方を解説します。
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早稲田大学の研究グループは、分子設計と実験条件の最適化に2種類の機械学習を活用し、極めて効率よく光駆動有機結晶の発生力を高めることに成功した。従来方法に比べ、条件検索は73倍速く、発生力は最大3.7倍も大きいという。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第3回。今回は正規分布する母集団の分散（＝母分散）を区間推定する方法と考え方を解説します。
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国立精神・神経医療研究センターは、霊長類の脳活動をリアルタイムでシミュレーションし、覚醒状態をモニタリングする「デジタルツイン脳シミュレーター」を開発したと発表した。
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静岡大学は、発声などの補足動作を利用することで、複数の球種の効果的な打ち分けなど、運動タイミングの正確さを向上できることを明らかにした。
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初歩からステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第3弾。「記述統計と回帰分析編」「確率分布編」に続き、「推測統計（区間推定編）」がスタート。第1回は出発点として、推測統計の「点推定」と「区間推定」の意義や考え方を学びます。この機会に、データ分析の基礎をしっかり学んでみませんか？
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産業技術総合研究所は、データを秘匿しながらベイズ最適化の計算ができる技術を開発し、アプリに実装した。取得したデータを分割、分散させて保管し、データを復元することなく計算に利用できる。
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データ分析の初歩から学んでいく連載（確率分布編）の第13回。ワイブル分布は機械の寿命や故障率の分析に使われる分布です。今回も具体例を基に、ワイブル分布の利用例や、確率密度関数と累積分布関数の形を見ていきます。母数（パラメーター）として指定するαやβの適切な値の決め方も解説します。
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データ分析の初歩から学んでいく連載（確率分布編）の第12回。ベータ分布は「確率の確率」とも呼ばれる分布です。ある事象の成功数と失敗数が分かっているときに、成功率が一定の範囲に入っている確率を求めるのに使われます。今回も具体例を基に、ベータ分布の利用例や、確率密度関数と累積分布関数の形を見ていきます。
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データ分析の初歩から学んでいく連載（確率分布編）の第11回。ガンマ分布やアーラン分布は、待ち行列の分析などに使われる分布です。ある事象が起こる平均の間隔が分かっているときに、ある期間内にその事象が何回か以上起こる確率が求められます。今回は具体例を基に、その確率を求め、ガンマ分布の確率密度関数や累積分布関数の形を見ていきます。
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AIアプリケーション開発において、適切なプログラミング言語を選択することは重要な要素の一つだ。AIプロジェクトではどのようなプログラミング言語が選択肢となるのか。
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今年5月、兵庫県を含む日本各地でオーロラが観測された理由は、高度1000kmという通常よりかなり高い場所で発光していたためだった。
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従業員の9割超が、会社のサステナビリティ戦略に「不信感」を覚えていることが、英調査から明らかになった。その理由は？ また、この状況下で企業に求められる対策は？
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第3回。まず「非復元抽出（例：くじ引き）とは何か」を説明。その確率分布である超幾何分布を取り上げ、その意味や特徴などを解説します。
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東京農工大学、九州大学および、ロンドン大学キングス・カレッジは、研究者の知見とAIを融合した設計手法を用い、磁力がこれまでの最高値に比べ2倍以上という「鉄系高温超伝導磁石」の開発に成功した。医療用MRIレベルの磁場安定性を持つことも実証した。
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東北大学と米国カリフォルニア大学サンタバーバラ校らの研究チームは、確率的なアルゴリズムを効率よく実行でき、製造も比較的容易な「近未来版の確率論的コンピュータ」を開発、その動作を検証した。「最終形態の確率論的コンピュータ」では、現行の半導体コンピュータに比べ、面積を約4桁、エネルギー消費を3桁、それぞれ削減できることを確認した。
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「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第2回。実践で役立つ、Pythonライブラリの基本的な使用例として、データの読み込みと加工（pandas使用）から、数値計算（NumPy使用）とデータ可視化（Matplotlib／seaborn使用）、機械学習（scikit-learnの使い方）までを体験しながら学ぼう。
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データ駆動型の意思決定がビジネスに欠かせなくなった。企業は予測モデルを構築してシミュレーションを重ねることで、深い洞察を得ることができる。代表的な4つのモデルについて、その起源や特徴を解説する。
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東北大学の研究グループとLG Japan Labは、量子アニーリングマシンとベイズ的最適化と呼ばれる機械学習（ML）技術を連係し、これまで未探索であった目標特性値を持つ新規化学材料を発見した。今回の研究成果は、製造工程の最適化や生物分野などにも適用できるという。
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量子科学技術研究開発機構らは、人が心に思い描いた風景や物体などの「メンタルイメージ」を脳信号から読み出して、復元することに成功した。
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東京大学馬場研究室に所属する研究者ら、好みの顔画像を簡単なスワイプ操作だけで生成できる手法を提案した研究報告を発表した。
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本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第4回は、国内化学メーカー向けにマテリアルズインフォマティクスのコンサルティング実績を積み重ねてきたEnthoughtを紹介する。
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かわさきからは「人は流れに乗ればいい」（シャア・アズナブル）やダイエット進捗について、一色からは「連載企画の状況や思ったこと」について書きました。
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パナソニックホールディングスは、接触を含む動作をロボットへ効率的に教示する技術を開発した。教示した動作を正しくこなすことと、接触時の安全性を両立する制御パラメーターを効率的に教示できる。
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NTNは複数のAI手法を組み合わせた転がり軸受の高精度な余寿命予測技術を開発した。
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名古屋大学は、ショウジョウバエのリズムに対する好みが種間で分化していることを発見し、好みの種間差を支える神経基盤を発見した。今回確立した手法は、さまざまな神経細胞の種間比較に応用可能だ。
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2022年初頭から、“投資初心者”として、投資の勉強をひたすら続けてきました。その初心者の私に最も適した投資の方法としてたどり着いたのが、インデックス投資です。ランダムウォーク分析×現代ポートフォリオ理論という“黄金の組み合わせ”から成るものです。
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東京大学は、画像データから上皮細胞の機械特性を表す力学パラメーターを高精度、高速に推定する手法を開発し、ショウジョウバエの上皮組織において力学パラメーターが細胞の並び替えを促進しうることを発見した。
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理化学研究所は、自律的に試行錯誤して細胞培養条件を検討するロボット、AIシステムを開発し、再生医療で用いられる細胞培養のレシピ改善に成功した。
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AGCは2022年6月から本格運用を開始した独自開発マテリアルズインフォマティクス（MI）ツールについて説明。「ARDIS」と「AMIBA」の2つで、2025年をめどに技術本部R&D部門へのシステム導入と、これらMIツールを活用できるMI人材の育成を完了させる計画である。
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コネクタ製品の開発において、長年CAEを活用したシミュレーションによる評価や、仮想試作に取り組んできた日本航空電子工業は、ダッソー・システムズの電磁界解析ソリューション「CST Studio Suite」を活用するとともに、機械学習によるノイズ予測手法の確立を目指している。その先進的な取り組みは、電磁界シミュレーションツールを活用する企業の指針となるはずだ。
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NIMSが電気化学自動実験ロボットとデータ科学的手法を組み合わせた新しい材料探索手法を確立。この手法を次世代電池として期待されるリチウム空気電池用の電解液材料探索に適用した結果、充放電サイクル寿命を約2倍向上させる電解液材料の開発に成功したという。
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金属3Dプリンタの技術革新が後押しし、トポロジー最適化を適用した設計ニーズが高まりを見せている。だが、その一方で「思うような成果が出せない」「予想以上に時間がかかる」といった課題に直面してしまうケースも多い。その根本原因にメスを入れるべく中央エンジニアリングが提案するのが、機械学習をトポロジー最適化に応用するというアプローチだ。
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積分法に関する数値計算のプログラミングの方法を見ていく。最初に台形公式やシンプソンの公式を使った方法を紹介し、次に乱数を使ったモンテカルロ法による近似方法を見る。
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島津製作所と神戸大学は、先端バイオ工学を用いて人工的に遺伝子を変化させた細胞「スマートセル」によって、医薬品や食品、新素材、石油化学製品代替素材などの量産を可能にする「スマートセルインダストリー」に向けて、ロボットとデジタル技術、AIなどを活用した自律型実験システムのプロトタイプの有用性検証を開始した。
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物質・材料研究機構（NIMS）と旭化成、三菱ケミカル、三井化学および、住友化学は、強度や脆さといった材料物性を機械学習で予測する時に、少ない実験回数で高い予測精度を実現できるAI（人工知能）技術を開発した。材料の構造から得られる情報を有効に活用することで可能にした。
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