第1部 材料・プロセスデータ統合と高度活用による開発効率化

(2026年4月21日 10:00〜11:30)

　素材・材料開発は、原料配合の最適化に加え、材料形成プロセスを精緻に制御することで実現される。そこで生み出される材料・プロセスデータを統合し、有効に活用することは、高品質な材料を効率的に創出するうえで不可欠である。材料を作るプロセスには多様な因子が複雑に絡み合い、目的の物性を得るための適切な制御は容易ではない。
　本講演では、プロセスインフォマティクスを軸に、膨大で複雑なデータを前処理・可視化し、解析へとつなげる実践的な手法を紹介する。あわせて、当社での材料製造プロセスの最適化事例を通じ、品質向上・ばらつき低減・開発リードタイム短縮につながるデータ活用のポイントを示す。

1. はじめに
   1. 当社R&Dの目指す姿
   2. 素材・材料開発へのインフォマティクス活用とその期待
2. 反応制御におけるインフォマティクス活用
   1. 材料開発における反応プロセス制御の重要性
   2. 反応プロセス制御の課題とインフォマティクス活用
3. 事例から見る反応プロセスへのインフォマティクス活用
   1. 複数の反応プロセスからなる材料の品質設計
   2. データ可視化の基本とその重要性
   3. 良品を見るか、不良品を見るか
   4. データ解析は反応プロセスのどこまで考慮するか
   5. 反応プロセスを制御するための特徴量側の工夫
   6. 制御可能なプロセス変数からのモデル化
4. 材料・素材開発へのMI活用に向けた仕組み作り
   1. 成果につながるMI推進に必要な要件
   2. MI人材の育成と仕組み化
   3. 事業貢献につながるテーマ選定
   4. 成果刈取りの仕組み化
5. 今後
   1. 実験自動化による自律的な開発サイクルの構築
• 質疑応答

第2部 MIとPIのデータ連携による材料開発 / 製造の効率化

〜データの価値を最大化する次世代研究DX〜

(2026年4月21日 12:15〜13:45)

　化学・材料分野での機械学習やAIの活用は主として新規材料・有機低分子化合物の開発に関心が集まっているが、何を作るかを考えるときにすでにそれをどう作るか、そして品質管理を伴いながらどのように安定製造を行うかに大きな関心がシフトしている。このために生産プロセスの監視と制御を目的としたソフトセンサー (仮想計測技術) の開発と実装が進められている。
　本セミナーでは、ソフトセンサーの基本概念を述べるとともに、様々なニーズに合わせて考案されてソフトセンサーの多様な姿をご紹介する。ソフトセンサーはプロセスインフォマティックスを支える重要な概念であると同時に、材料の特性を観察し制御する手法としても注目されている。その一例として今回は近赤外線スペクトルを利用した濃度及び特性の定量モデルの構築と運用事例の紹介を行う。

1. プロセスインフォマティクスとは
2. 何を作るかはどうつくるかに通じる
3. プロセスの監視のためのソフトセンサー
4. 近赤外線スペクトルで何が分かるか
5. 近赤外線スペクトルを用いた濃度や特性の定量モデルの構築
   1. y=f(x)の形式の定量モデル
   2. y=f(x)の形式を使わない定量モデル
   3. Iterative optimization technology (IOT)
   4. 波長領域選択 (GAWLS)
   5. IOT+GAWLS
6. 今後のソフトセンサーとプロセスインフォマティクスのビジョン
• 質疑応答

第3部 MIとPIをつなぐデータ連携の進め方と部門間の壁の克服

(2026年4月21日 14:00〜15:30)

　本講演では、コニカミノルタ社内でどのようにマテリアルズインフォマティクス (MI) およびプロセスインフォマティクス (PI) を推進しているのかの事例を中心に、DXを推進する体系や部門間連携の仕方等を説明していきます。
　また、MIとPIを繋げると共に開発の質を上げられるキーパーツの一つと考えているハイスループット実験についても言及します。
　私達の考えるハイスループット実験の位置づけ、実験を進めるうえで重要な考え方、実験の進め方やデータの取り方等、 実際に行われている様々な取り組みについてもご紹介します。

1. 自己紹介・会社紹介
   1. 発表者略歴
   2. コニカミノルタの紹介
2. DX推進体系
   1. 私のチームの役割
   2. DXの推進 : 協力を得るために
3. MI事例
4. PI事例
5. MIとPIをつなげるために
   1. 両者の違い
   2. 繋げるための考え方
6. ハイスループット実験について
   1. 実験の考え方
   2. 開発事例にみる効果
7. まとめ
• 質疑応答

第4部 MI×PI統合基盤による材料・プロセスデータの活用

(2026年4月21日 15:45〜17:15)

　本講座では、MI・PIの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて知っていただき、特にデータ蓄積に必要な考え方・基礎知識について学んでいただきます。そして、材料・プロセスデータ活用のための解析技術や応用事例についても解説します。

1. マテリアルズ・インフォティクス概要
   1. データ生成・蓄積・活用の循環サイクル
   2. MIとPI
   3. 情報処理の基本的な流れ
   4. 材料・プロセスデータの特徴
2. データ生成
   1. ベイズ最適化の背後にある数理
   2. 自律実験装置とAIソフトウェア
   3. ロボット制御のための環境整備
   4. 機械学習ポテンシャル
3. データ蓄積
   1. データの構造化
   2. データベースの種類
   3. ツリー構造を利用した実験データ蓄積
4. データ活用
   1. 触媒インフォマティクス
   2. 結晶構造の自動推定
   3. スペクトル解析基礎、分類と低次元化
   4. スペクトルに適したEMアルゴリズムによる自動解析
• 質疑応答