第1部. 研究開発におけるマテリアルズインフォマ ティクスを推進するための体制とステップ

(2021年6月17日 10:30〜12:00)

近年あらゆる産業・業務におけるデジタルトランスフォーメーション (DX) は急速に進んでおり、企業存続発展のためにDXは必須いえる状況にあります。その流れでは産業の川上に位置する化学・素材の業界においても同様であり、特に研究開発の場面ではマテリアルズインフォマティクス (MI) の導入が行われております。 本講演では国内外企業におけるマテリアルズインフォマティクス導入の現状と、効果的にマテリアルズインフォマティクスを推進するための体制、そのステップについて説明を行います。また、マテリアルズインフォマティクス推進の選択肢の一つとして長瀬産業が提供するTABRASAの紹介も併せて実施いたします。

1. はじめに
   1. 長瀬産業について
   2. 長瀬産業におけるDX・新規事業の育成
2. 化学・素材企業におけるDX
   1. 化学・素材業界におけるDX全体像
   2. 世界・各社の動き
3. 研究開発におけるマテリアルズインフォマティクスの活用
   1. 研究開発におけるマテリアルズインフォマティクス全体像
   2. 世界・各社の動き
4. 研究開発におけるマテリアルズインフォマティクスの推進
   1. マテリアルズインフォマティクス推進方法の選択肢
   2. マテリアルズインフォマティクス推進の体制・ステップ
5. マテリアルズインフォマティクス推進SaaS「TABRASA」
   1. 「TABRASA」の特長
   2. Analyticsアプローチ
   3. Cognitiveアプローチ
6. さいごに
• 質疑応答

第2部. 研究開発部門へのDX導入、社内展開と人財育成の取り組み

(2021年6月17日 12:45〜14:15)

材料メーカーの研究開発部門では、人材の大半が化学系出 身のため、数学的な素養を有する人材は少ない。また、実験に関しては、 経験的手法に頼ることも多く、最もDX全般の導入が遅れている。このような 背景から、AIを活用した材料開発であるマテリアルズ・インフォマティクス (MI) を導入するのは至難の業である。しかし、成功事例に伴い社内での 普及も進み、一旦理解を得れば、実はマテリアルズインフォマティクスはRPA、エッジAI、ロボティクスと いった様々なDXの組み込み系アイテムと相性が良いことに誰しもが気づく ことができる。三井化学では草の根活動的にマテリアルズインフォマティクスの普及を進め、21年度の テーマアイテム数は100に届きそうな勢いである。地道な活動が中心となる が、ここ数年の取り組み並びに今後の展望・予想について述べたい。

1. 材料メーカーのDX導入に関する背景
   1. 材料メーカーの人材構成
   2. DX導入の障害
   3. 「トップダウン」「ボトムアップ」それぞれのアプローチ
2. 導入の種まき
   1. マテリアルズインフォマティクスが何をどこまでやるのか。結局はDX全般に繋がる。
   2. 社内営業の必要性
   3. 社外連携、コミュニティ参加
3. 人財育成
   1. 人員構成
   2. 研修事例
   3. 求められる人財、スキル
4. 活用例
   1. マテリアルズインフォマティクスは解析するだけではなく実験で当てていくことが大事、そのための手段
   2. マテリアルズインフォマティクスを誰もが使いこなすためにはDXツールの活用が必須
   3. 活用事例
5. 知的財産対応
   1. どこまでが権利化されるのか
   2. 何をモチベーションに出願するのか
6. 今後の展望
   1. 技術サービスへのDXの取り組み
   2. マテリアルズインフォマティクス×ロボティクス
   3. エッジAI、RPA、AI – OCR
   4. 量子コンピュータによる網羅的探索、計算の高速化の期待
   5. 自然言語処理によるトレンド予測
7. まとめ
• 質疑応答

第3部. 研究開発部門のDB,インフォマティクスプラットフォーム構築とその活用法と注意点

(2021年6月17日 14:30〜16:30)

　IoT等で製造工程以降のデータ利活用は、急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆ど進んでいないのが実態です。
　本講演では、まず、R&D部門のデータ管理の実情をお話させていただき、データ管理状況を改善するために導入すべきDB,インフォマティクスプラットフォームに必要な要件を説明させていただきます。
　最後に、これら方プラットフォームを導入、運用した具体例を基に改善効果および改善運用後陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して、紹介させていただきます。

1. はじめに (講演者の会社、経歴紹介)
2. R&D部門のデータ管理の実情
3. データ管理状況を改善するために必要な方策
4. DB,インフォマティクスプラットフォーム構築
   1. DB,インフォマティクスプラットフォームに必要な要件
   2. 導入における効果
   3. 導入における注意点
5. DB,インフォマティクスプラットフォームの運用
   1. 運用における落とし穴
   2. 運用における落とし穴の回避方法
6. まとめ
• 質疑応答