第4の科学であるデータ集約型研究・開発に期待が高まっている。目的物性・特性を持つ新規分子・材料開発である「何を作るか」から、それを「どう作るか」、そしてそれを安定した品質で生産するための生産制御に関わる課題に迅速かつ 効果的に対応するには、多くのデータ、情報の積極的活用が不可欠となってきた。
　本講演では、各社でもその取り組みへの展望を持てるようデータ主導型研究を進めるにあたっての基本的な事柄を紹介し、その事例を紹介しつつ、データ駆動型化学の持つ意義と今後を議論したい。

• はじめに.機能的学習とデータ主導型研究
  • 必要とされる要素技術
  • 解析項目
  • 評価項目
  • 要求される情報
  • 利用ツール
1. 分子設計
   1. 化学空間可視化
   2. 化学空間内での有望候補構造創出創薬などを事例に
2. ポリマー設計
   1. 構造物性相関モデル構築
   2. モデルの逆解析による候補ポリマー創出
   3. プロセス条件を考慮した構造物性相関モデル構築ポリマーアロイを事例に
3. ソフトセンサー
   1. 化学プラントの監視と制御のためのソフトセンサー
   2. 連続生産プロセスのためのソフトセンサー
4. 質疑応答・名刺交換