株式会社AndTech（本社：神奈川県川崎市、代表取締役社長：陶山 正夫、以下 AndTech）は、「マテリアルズインフォマティクス・AIを活用した、現場で“即”活かせる材料開発事例集とMIの将来像」を解説する専門書を発刊いたします。
書籍概要
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タイトル：「マテリアルズインフォマティクス・AIを活用した、現場で“即”活かせる材料開発事例集とMIの将来像」
発行年月：2026年02月13日(金)
価格：71,500 円（本体65,000円+消費税、送料込）
URL ：https://andtech.co.jp/books/1f100d89-5870-60a8-9e67-064fb9a95405
目次（大項目のみ抜粋、詳細はHPをご参照ください）
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発刊にあたって
データ駆動化学が私たちに教えること
奈良先端科学技術大学院大学/東京大学 船津 公人
はじめに
1. データ駆動化学の守備範囲の概要
2. 新しい研究の仕方 ～リサーチトランスフォーメーション（RX）サイクル～
3. プロセスインフォマティクスの可能性
おわりに
第1 章 マテリアルズインフォマティクス・AI の活用による高分子材料の開発動向
第1 節 高分子の研究開発を加速するインフォマティクス・自律自動実験の動向と課題
産業技術総合研究所 室賀 駿
はじめに
1. データ活用のトレンド
2. トピックス１.：異なるデータを束ねた推論を可能にするマルチモーダルAI
3. トピックス２.：自律自動実験が切り開くAI駆動材料開発・条件最適化
おわりに
第2 節 フローチャート形式による実験表現による高分子材料実験データの統一的表現
株式会社 CrowdChem 中尾 篤之・池端 久貴
はじめに
1. 高分子材料におけるマテリアルインフォマティクスにおける実験情報表現の課題
2. フローチャート形式による実験表現
3. グラフニューラルネットワークをベースとしたモデル化
4. ケーススタディ
おわりに
第3 節 デジタル技術を活用した高分子材料設計の取り組み
ダイキン工業株式会社 吉崎 達・大森 遼・橋本 光平
はじめに
1. 高分子のデジタル材料設計について
2. 低誘電高分子材料設計における分子シミュレーションの活用例
3. 今後の展望
第4 節 計算科学を活用したマテリアルズインフォマティクス基礎検討と開発現場への応用
株式会社ダイセル 兼子 祐・岩山 将士・岩山 めぐみ
国立大学法人九州大学 福本 康秀・Pierluigi Cesana・Linh Thi Hoai Nguyen
国立大学法人京都大学 Edoardo Fabbrini
国立大学法人宮崎大学 大木場 慧・宇都 卓也
はじめに
1. 第一原理計算による材料探索技術
2. 分子動力学計算による材料探索技術
3. MI技術の社内応用
4. 今後の展望
第5 節 マテリアルズ・インフォマティクスを用いたポリプロピレン複合材料の弾性率予測モデル構築
コニカミノルタ株式会社 押山 智寛・奥山 倫弘・池田 祐子・中澤 幸仁
はじめに
1. ポリマーMIの課題とそれに対する取組み
2. PP複合材料の作製実験
3. PP複合材料へのMI適用
4. モデルの向上
おわりに
第6 節 高分子材料の最適設計・評価支援ツールの開発
日鉄ケミカル&マテリアル株式会社 藤元 伸悦
はじめに
1. マテリアルズインテグレーション
2. 開発したツールの概要
3. 開発したツールによる主な検討成果
おわりに
第2 章 AI・機械学習による半導体材料の開発動向
第1 節 第一原理計算と組み合わせ最適化アルゴリズムの連携によるIV族混晶半導体の安定構造探索
九州工業大学 野田 祐輔
はじめに
1. IV族混晶半導体
2. 計算手法
3. 結果および考察
おわりに
第2 節 有機半導体・有機エレクトロニクス分野における機械学習の活用動向
大阪公立大学 松井 康哲・大垣 拓也・麻田 俊雄・池田 浩
はじめに
1. 機械学習を用いた有機太陽電池の組成および作製プロセスの最適化
2. 機械学習を用いた有機EL用熱活性化遅延蛍光材料の開発
3. 機械学習を用いた有機半導体の分子設計
おわりに
第3 節 AI 活用による半導体薄膜の成膜条件の自動導出
NTT株式会社 小林 亘・大塚 琢馬・若林 勇希
はじめに
1. 背景
2. 半導体薄膜の成膜条件導出の自動化
3. 提案手法を適用した実験例
おわりに
第4 節 半導体材料・デバイスにおける計測インフォマティクス
奈良先端科学技術大学院大学 冨谷 茂隆・岩満 一功・大竹 義人・赤瀬 善太郎
はじめに
1. 計測の目的と計測インフォマティクス
2. SEM-CLスペクトルイメージングと片側直交ONMF
3. 3DAPとETとの非剛体レジストレーション
おわりに
第3 章 マテリアルズインフォマティクス・AI の活用によるリチウムイオン電池・全固体電池材料の開発動向
第1 節 マテリアルズインフォマティクスの活用による固体電解質の効率的な探索手法の開発
上智大学 藤田 正博
東京大学 畠山 歓
はじめに
1. IPCのイオン伝導度の予測精度
2. 高イオン伝導性IPCの探索
おわりに
第2 節 次世代蓄電池用電解液材料のデータ駆動型ハイスループット材料探索
物質・材料研究機構 松田 翔一
はじめに
1. 電気化学自動実験ロボットと探索アルゴリズムを組み合わせた電解液材料探索
2. 自律自動実験のための汎用ソフトフェア：NIMO
3. 並列電気化学セルの改良による電池評価系の拡張
4. ラミネートセル作製ロボットを用いた高品質データの創出
おわりに
第3 節 新規リチウムイオン二次電池有機電極活物質の性能予測と探索
慶應義塾大学 山本 里夏・緒明 佑哉
はじめに
1. 小規模データをもとにした実験主導MI
2. チウムイオン二次電池有機正極活物質の探索
3. リチウムイオン二次電池有機負極活物質の探索
おわりに
第4 章 マテリアルズインフォマティクス・AI の活用による太陽電池材料の開発動向
第1 節 AI 最適化手法による高効率太陽電池デバイスの逆設計
国立大学法人電気通信大学 曽我部 東馬・斯波 廣大
はじめに
1. 中間バンド型太陽電池と量子ドット超格子
2. ペロブスカイト太陽電池とコロイド量子ドット
3. AIを用いた中間バンド型太陽電池の逆設計
4. GaAs/AlGaAs中間バンド太陽電池に対するAI設計結果
5. PbS量子ドット/ペロブスカイトIBSCへの展開
おわりに
第2 節 太陽電池製造プロセスにおける品質管理とAI 活用による検査自動化
株式会社カネカ 堤 翔・高橋 俊匡
はじめに
1. 太陽電池の品質（性能、安全性、信頼性、意匠性）管理とEL検査の位置付けと課題
2. AIを活用したEL検査自動化に向けた技術開発
3. 持続可能なEL検査システムの実現に向けた技術開発
おわりに
第5 章 マテリアルズインフォマティクス・AI の活用による接着剤・粘着剤・テープの開発動向
第1 節 マテリアルズインフォマティクスの推進：新規材料開発への活用にあたって
積水化学工業株式会社 日下 康成
はじめに
1. 製品開発現場への適用事例
2. MIにおけるデータ活用とドメイン知識の重要性
3. 素材開発の歴史とデータの多様性を背景にした今後の発展
第2 節 MI を活用した粘着剤処方設計
リンテック株式会社 鳥越 翔斗
はじめに
1. 研究開発へのMIの適用
2. MIを活用した粘着剤の配合設計
3. 開発事例
おわりに
第3 節 マテリアルズインフォマティクスを用いたデータドリブンR&D の検討
日東電工株式会社 前田 和久
はじめに
1. Nittoについて
2. 事例紹介
おわりに
第4 節 高分子接着界面研究における分子シミュレーションとマテリアルズインフォマティックスの利用
日東電工株式会社 島津 彰
はじめに
1. 第一原理計算による接着界面の相互作用解析
2. 第一原理計算を利用したMIによる接着界面研究事例
3. 全原子系分子動力学法による接着界面剥離挙動のシミュレーション
4. 粗視化分子動力学法による接着剤バルク高分子の凝集破壊シミュレーション
おわりに
第5 節 MI による接着剤の探索、物性予測への応用
積水化学工業株式会社 新明 健一
はじめに
1. MIによる接着剤の設計
2. 潜在変数を活用した質的変数の量的変数への変換
3. 構造物性相関を活用した接着剤の設計
おわりに
第6 章 マテリアルズインフォマティクス・AI を活用した各種材料開発
第1 節 無機材料分野における結晶構造予測技術の進展とサロゲートモデルを活用した結晶構造予測
パナソニック ホールディングス株式会社 若杉 健介
はじめに
1. 結晶構造予測の最新動向
2. ShotgunCSP
3. 無機材料におけるMIの課題と展望
おわりに
第2 節 MI を応用したガス分離膜および水処理膜の材料設計
工学院大学 高羽 洋充・樋口 隼人・宮川 雅矢
はじめに
1. 分離膜のデータベース
2. 機械学習を用いた分離膜の性能予測と設計手法
3. CO2分離膜への適用例
4. 水処理膜（吸着）への適用例
5. 深層生成AI（JT-VAE）による高性能な分離膜の逆設計
おわりに
第3 節 マテリアルズインフォマティクスを活用した高周波対応フレキシブル誘電材料の開発
日鉄ケミカル&マテリアル株式会社 小林 哲也
はじめに
1. 開発背景
2. MIを活用した材料開発スキームの提案
3. 低誘電率材料の探索
4. 機械学習による誘電率の回帰モデルの構築
5. 分子動力学法による原子分極、配向分極に起因する誘電特性の推算
おわりに
第4 節 少数データのマテリアルズインフォマティクスを活用した電子デバイス向け材料の開発事例
株式会社日立製作所 岩崎 富生
はじめに
1. 仮想材料を用いた記述子ベースの網羅的探索
2. 直交表を用いた記述子ベースの高効率探索
3. 応答曲面法を用いた関数化による材料探索
4. 直交表と機械学習を用いた最適化による材料探索
おわりに 276
第7 章 材料開発の現場におけるMI・AI の将来技術
第1 節 大規模言語モデル（LLM）を用いた材料開発の取り組みと MI の将来像
株式会社日立製作所/奈良先端科学技術大学院大学 高原 渉
はじめに
1. LLMの登場
2. 材料開発におけるLLMの取り組みの潮流
3. MIの将来像
第2 節 材料開発における電子ラボノートと計測機器との連携
奈良先端科学技術大学院大学 高須賀 聖五・冨谷 茂隆・赤瀬 善太郎・船津 公人
はじめに
1. ELNの導入
2. 活用事例
おわりに
第3 節 新規事業創出の確度向上・効率化に向けた生成AI 技術の開発
～ナレッジグラフ・大規模言語モデル構築技術～
株式会社ストックマーク 中川 大輔
はじめに
1. 汎用AIの限界と「プロセス指向」アプローチ
2. 中核技術（1）- ナレッジグラフが拓く「関係性」の検索
3. 中核技術（2）- データを「知識」に変えるAIコンポーネント群
4. 実証が示す価値―R&D変革の最前線
5. 結論と今後の展望
おわりに
第4 節 機械学習とロボット技術を活用したデジタルラボラトリーの構築
日本ファインセラミックス協会 富田 成明
東京大学 一杉 太郎
はじめに
1. 協調と競争
2. 筆者らの研究グループにおける取り組み
3. 今後の期待
4. システム定着に向けて
おわりに
第5 節 高分子材料開発におけるMI と自動・自律実験の融合
物質・材料研究機構 内藤 昌信
はじめに
1. 高分子材料分野の現状と課題
2. 世界における自動実験動向：AIが拓く高分子研究
3. データベース／プラットフォームの現状
4. 日本における研究動向とプロジェクト
5. 具体的な研究事例 系
6. マテリアルズ・インフォマティクスの新潮流：高分子基盤モデルへの期待
おわりに データ駆動型高分子研究の未来
第6 節 フロー重合、量子化学、情報化学、ロボットの融合による精密合成からスケールアップ
JSR株式会社 脇内 新樹
奈良先端科学技術大学院大学 藤井 幹也
はじめに
1. 高分子フロー重合の導入
2. デジタル技術の活用
3. アーム型ロボットと模倣学習による高分子合成手技の自動化
おわりに
株式会社AndTechについて
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株式会社AndTech 広報PR担当 青木
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