化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート

～AI×マテリアルズ・インフォマティクス×量子コンピュータを探る～

ご案内

　化学・素材メーカーのデジタルトランスフォーメーションの取り組みが新たな局面に入ってきた。特に、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) を導入・検討する企業が増えてきている。従来のコンピュータでは不可能だった大規模、大量の計算を可能にするスーパーコンピュータを活用したりするもので、従来は何百日もかかる計算が数週間に短縮できたり、人間には思いもつかない組成の化学品をデザインできるといった成果が現実味を帯びつつある。
　金属、無機、高分子などの材料がMIに利用される。物質、材料、構造、組織における関連性を明確にすることで、所望のパフォーマンスを起点として材料にさかのぼる形で最適化を見出すものとしても期待されている。
　また、AI技術と計算力を活かせば、材料開発分野においても、AIは人間を凌駕する能力を発揮する。将来、AIの助けを借りて、従来にないスピードで新たな発見に導くMIが、材料開発の主要な潮流となってくるであろう。
　さらに、MI時代では、化学・素材メーカーにとって、それを構成するスーパーコンピュータや量子コンピュータをいかに最適なものにするかということが重要になってくる。長期的にMI向け情報処理システムとして、特に期待されているのが量子コンピュータなのである。
　根底の基本原理が同じである量子コンピュータは、素材開発との親和性が高く、既に広く利用されているAI技術にも、新たな可能性が誕生する。現在のAI技術は、機械学習によって学習を可能にしている。しかしながら、物事の文脈上の意味を理解する推論の能力が問われる問題については、古典コンピュータで実行するAIシステムにとっては複雑で処理が難しい。量子コンピュータを使うことで、この種の複雑さを処理できるようになる可能性があるとされている。
　これまでの材料探索は、研究者の経験と鋭い直感に依存していた。しかし、MIによって、物質特性をコンピュータ上で高精度に計算した材料データベースやAIなどを活用することにより、材料探索の時間とコストを大幅に削減できる。また、量子コンピュータを材料開発の新たな道具にするだけのスキルを備え始めており、将来、新素材が量子コンピュータによって瞬時に作り出せる可能性が出てくる。
　本レポートでは、化学・素材企業等の実務担当者だけでなく、これからAIを使用した計算、MIを活用した材料開発、及び量子コンピュータを使用したい方にも参考になる構成にしている。

1. 概要
2. MIと従来の材料開発の違い
3. MIによる効果
4. MIの課題と対策
5. AIとの関係と成功へのポイント
6. 量子コンピュータとの関係と今後、予想される展開
7. 各国の取り組み
- ① 米国
- ② 中国
- ③ 欧州
- ④ 韓国
- ⑤ 台湾
- ⑥ 日本
8. “理論・実験・計算・データ”科学
9. 計算化学
- 9.1 概要
- 9.2 計算化学の種類
- 9.3 基底関数
- 9.4 計算科学とデータ科学
- 9.5 計算化学とMIの融合
10. 第一原理計算
- 10.1 概要
- 10.2 量子化学計算
- 10.3 第一原理計算を始めるには
- 10.4 課題
- 10.5 機械学習を第一原理計算に適用するケース
- 10.6 第一原理計算を用いた材料別ケース
  - 10.6.1 概要
11. スパースモデリング
- 11.1 概要
- 11.2 スパースモデリングが注目される背景
- 11.3 ディープラーニングの問題点
- 11.4 応用例
- 11.5 企業動向
  - ① HACARUS
  - ② バイエル薬品
  - ③ 大阪ガス
  - ④ 東芝
  - ⑤ DSファーマアニマルヘルス
  - ⑥ 慶應義塾大学、東京大学
  - ⑦ 慶應義塾大学
12. 化学分野の人材育成
13. 高分子材料
- 13.1 概要
- 13.2 企業のビジネス動向
  - ① 旭化成
  - ② 三菱ケミカル
  - ③ 三井化学
  - ④ 本州化学
  - ⑤ 住友化学
  - ⑥ JSR
  - ⑦ 日本触媒
  - ⑧ 東ソー
  - ⑨ ポリプラスチックス
  - ⑩ 日油
  - ⑪ NEC
  - ⑫ 長瀬産業
  - ⑬ 旭化成、住友化学、三井化学、三菱ケミカル
  - ⑭ QuesTek Innovations
- 13.3 開発動向
  - ① コニカミノルタ
  - ② 昭和電工
  - ③ Kyulux
14. 金属・無機材料
- 14.1 概要
- 14.2 企業のビジネス動向
  - ① 日本製鉄
  - ② JFEスチール
  - ③ 神戸製鋼所
  - ④ 日本製鉄、JFEHD、神戸製鋼所
- 14.3 開発動向
  - ① 日立製作所
  - ② UACJ
  - ③ パナソニック
  - ④ 東芝デジタルソリューションズ
  - ⑤ アーヘン工科大学
15. AIと有機合成化学
- 15.1 概要
- 15.2 開発動向
  - ① 大阪大学
  - ② TRUST SMITH
  - ③ 理化学研究所
16. MIの用途別適用事例
- 16.1 触媒
  - 16.1.1 概要
  - 16.1.2 開発動向
    - ① 旭化成
    - ② 日本触媒
    - ③ BASF
    - ④ 北海道大学
    - ⑤ 北陸先端科学技術大学院大学
- 16.2 リチウムイオン電池
  - 16.2.1 概要
  - 16.2.2 開発動向
    - ① パナソニック
    - ② サムスン電子
    - ③ 富士通
    - ④ シャープ
    - ⑤ MI-6
    - ⑥ 物質・材料研究機構、名古屋工業大学、トヨタ自動車
- 16.3 半導体
  - 16.3.1 概要
  - 16.3.2 開発動向
    - ① 東京工業大学
    - ② 東京エレクトロン
    - ③ DIC
- 16.4 太陽電池
  - 16.4.1 概要
  - 16.4.2 開発動向
    - ① 大阪大学
    - ② 理化学研究所
    - ③ 豊田中央研究所
- 16.5 誘電体材料
  - 16.5.1 概要
  - 16.5.2 開発動向
    - ① ファインセラミックスセンター、TDK、京都大学、物質・材料研究機構
- 16.6 熱電変換材料
  - 16.6.1 概要
  - 16.6.2 開発動向
    - ① NEC
    - ② 東京大学
- 16.7 断熱材料
  - 16.7.1 概要
  - 16.7.2 開発動向
    - ① 物質・材料研究機構
- 16.8 ゴム
  - 16.8.1 概要
  - 16.8.2 開発動向
    - ① 住友ゴム工業
    - ② TOYO TIRE
    - ③ 横浜ゴム
17. MI活用により作り出される高機能材料の市場規模予測

第3章量子コンピュータ

1. 概要
2. 素材メーカーのための従来型コンピュータと量子コンピュータの使い方
3. 量子ゲート方式、量子アニーリング方式
- 3.1 概要
- 3.2 量子ゲート方式
  - 3.2.1 概要
  - 3.2.2 量子ゲート方式の代表的な実現方式の特徴
- 3.3 量子アニーリング
  - 3.3.1 概要
  - 3.3.2 開発動向
  - 3.3.3 組み合わせ最適化問題
  - 3.3.4 ビジネス活用
  - 3.3.5 国内企業の量子コンピュータ研究開発の動向
4. 量子コンピュータ×AI
- 4.1 概要
- 4.2 量子コンピュータのAI活用法
- 4.3 教師あり学習 vs 教師なし学習
5. 開発動向
- ① Google
- ② IBM
- ③ Microsoft
- ④ 日本マイクロソフト
- ⑤ D-Wave Systems
- ⑥ Atos
- ⑦ NEC
- ⑧ 富士通
- ⑨ 東芝
- ⑩ 日立製作所
- ⑪ Rigetti Computing
- ⑫ QC Ware
- ⑬ Alibaba
- ⑭ 中国科学技術大学
- ⑮ 百度
- ⑯ Honeywell International
- ⑰ IonQ
- ⑱ IQM Finland Oy (IQM)
6. 大学の動向
- 6.1 概要
  - ① 東北大学、東京工業大学
  - ② 大阪大学
  - ③ 東京大学
  - ④ 慶應義塾大学
  - ⑤ 早稲田大学
  - ⑥ 大阪市立大学
7. スーパーコンピュータ
- 7.1 概要
- 7.2 スーパーコンピュータと量子コンピュータ
- 7.3 スーパーコンピュータの開発経緯
- 7.4 開発動向
  - ① 理化学研究所
  - ② NEC
  - ③ Preferred Networks]
8. 量子ソフトウエア
- 8.1 概要
- 8.2 企業動向
  - ① 1QB Information Technologies (1QBit)
  - ② Amazon Web Services
  - ③ フィックスターズ
  - ④ QunaSys
  - ⑤ Cambridge Quantum Computing (CQC)
  - ⑥ IQM Finland (IQM)
  - ⑦ テラスカイ
  - ⑧ 伊藤忠テクノソリューションズ
  - ⑨ Jij
  - ⑩ ABEJA
  - ⑪ Nextremer
  - ⑫ グルーヴノーツ
  - ⑬ blueqat (旧 MDR)
  - ⑭ ザイナス
  - ⑮ シグマアイ
9. 材料開発
- 9.1 概要
- 9.2 技術動向
- 9.3 業界動向
- 9.4 課題と対策
- 9.5 企業動向
  - ① 三菱ケミカル
  - ② 旭化成
  - ③ 東レ
  - ④ JSR
  - ⑤ 三菱マテリアル、物質・材料研究機構
  - ⑥ QunaSys
  - ⑦ 東レリサーチセンター
  - ⑧ 京セラ
  - ⑨ ダイキン工業
  - ⑩ 村田製作所
  - ⑪ ブリヂストン
  - ⑫ 物質・材料研究機構
  - ⑬ BASF
  - ⑭ 理化学研究所、物質・材料研究機構
  - ⑮ コーセー
  - ⑯ Zymergen
  - ⑰ CLAAS
10. 創薬
- 10.1 概要
- 10.2 従来の医薬品の開発
- 10.3 研究開発 (創薬研究) の流れ
- 10.4 医療診断
- 10.5 計算創薬 (in silico創薬)
- 10.6 AI創薬
- 10.7 開発動向
  - ① エーザイ
  - ② アステラス製薬
  - ③ Insilico Medicine
  - ④ Kebotix
  - ⑤ NAM
  - ⑥ 東レ
  - ⑦ インテージヘルスケア、理論創薬研究所、アフィニティサイエンス
  - ⑧ 神戸天然物化学
  - ⑨ BASF
  - ⑩ Merck
  - ⑪ Elix
11. 工場・物流
- 11.1 概要
- 11.2 開発動向
  - ① デンソー
  - ② 富士通
  - ③ NEC
  - ④ 沖電気工業
  - ⑤ 住友商事
  - ⑥ アイシン精機
  - ⑦ 東邦ガス
12. 交通・渋滞・自動運転
- 12.1 概要
- 12.2 業界動向
- 12.3 開発動向
  - ① Volkswagen
  - ② Ford
  - ③ Daimler
  - ④ Rinspeed
  - ⑤ デンソー、豊田通商
  - ⑥ マツダ
  - ⑦ 富士通
  - ⑧ 東日本高速道路 (NEXCO東日本)
  - ⑨ BASF
13. 航空・宇宙機器
- 13.1 概要
- 13.2 開発動向
  - ① NASA
  - ② Airbus
  - ③ Honeywell
  - ④ Lockheed Martin
14. 金融分野
- 14.1 概要
- 14.2 業界動向
- 14.3 企業動向
  - ① 日立製作所、損害保険ジャパン日本興亜
  - ② 三菱UFJフィナンシャル・グループ
15. 新型コロナウイルス対策
- 15.1 概要
- 15.2 開発動向
  - ① D-Wave systems
  - ② デンソー
  - ③ シグマアイ
16. その他の企業動向
- ① JXTG ホールディングス
- ② リクルートコミュニケーションズ
- ③ KDDI 総合研究所
- ④ Intel
- ⑤ 東北大学
- ⑥ 理化学研究所、東京大学、ルール大学

ページのトップヘ

出版社

株式会社シーエムシー・リサーチ

お支払い方法、返品の可否は、必ず注文前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本出版物に関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(出版社への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

体裁・ページ数

A4判並製本 179ページ

ISBNコード

978-4-904482-85-8

発行年月

2020年8月

販売元

tech-seminar.jp

価格

120,000円 (税別) / 132,000円 (税込)

メールマガジン登録割引

メールマガジンに登録なさる方は割引価格にてご購入いただけます。

メールマガジンを登録なさる場合
- 冊子版: 108,000円 (税別)
- 冊子 + CDセット: 126,000円 (税別)
メールマガジンを登録なさらない場合
- 冊子版: 120,000円 (税別)
- 冊子 + CDセット: 140,000円 (税別)

出版物を購入する

ページのトップヘ

開始日時		開催方法
2025/2/7	Python を用いたスペクトルデータ解析 (後編)	オンライン
2025/2/10	目的に応じた統計手法の選択とデータ解析のポイント	オンライン
2025/2/10	生成AI・LLM活用へのデータ整理、システム構築とRAGを用いた検索精度向上	オンライン
2025/2/10	着実にステップアップできる多変量解析講座	オンライン
2025/2/12	実験短縮、研究開発効率化へのMI、生成AI、ロボット導入と活用のポイント	オンライン
2025/2/12	マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践	オンライン
2025/2/12	AI外観検査 (画像認識) のはじめ方、すすめ方、精度向上への考え方	オンライン
2025/2/14	R&D部門のデータ共有・利活用 (MI, AI) のためのデータ共有システム構築と進め方	オンライン
2025/2/17	目的に応じた統計手法の選択とデータ解析のポイント	オンライン
2025/2/19	マテリアルズインフォマティクスの主幹となる計算科学シミュレーション	オンライン
2025/2/19	生成AIを活用したデータ分析の基礎とポイント	オンライン
2025/2/19	マテリアルズ・インフォマティクスによる電池材料開発事例	オンライン
2025/2/20	人工知能技術:MTシステム超入門	オンライン
2025/2/21	Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)	オンライン
2025/2/21	Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編)	オンライン
2025/2/21	Python を用いたスペクトルデータ解析 (後編)	オンライン
2025/2/25	AI・LLMの学習時間短縮と性能、回答精度向上	オンライン
2025/2/25	マテリアルズインフォマティクスの基礎技術となる計算科学シミュレーション	オンライン
2025/2/26	量子コンピュータの基礎と最新研究開発動向	オンライン
2025/2/26	マテリアルズインフォマティクスの動向と小規模・実験データへの応用	オンライン

発行年月
2024/1/12	世界のマテリアルズ・インフォマティクス最新業界レポート
2023/12/27	実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法
2023/6/30	生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2023/4/28	ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法
2023/1/31	量子技術の実用化と研究開発業務への導入方法
2022/12/31	機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
2021/10/25	AIプロセッサー
2021/10/25	AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/7/30	マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/7/14	AIビジネスのブレークスルーと規制強化
2021/6/30	人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28	AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/12/30	実践Rケモ・マテリアル・データサイエンス
2020/8/1	材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線
2020/7/31	生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30	生体情報計測による感情の可視化技術
2020/3/26	ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24	リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
2019/1/31	マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集
2019/1/31	センサフュージョン技術の開発と応用事例

tech-seminar.jp

セミナー

セミナー (分野別)

出版物

お申し込み・ご購入

お問い合わせ