Materials Informaticsの導入に関するサービス

A) ハンズオンでのMI人材育成プログラム

本サービスでは、R&D研究者を対象としてデータサイエンスの知識やスキルを習得し、日常の研究活動でMaterials Informatics (MI)やProcess Informatics(PI)を使いこなすための人材育成プログラムを提供します。本人材育成プログラムでは、デロイト トーマツのデータサイエンティストが講師となり、研究者自身の研究テーマに対してハンズオン型のOJT形式で実施します。研究者自身の研究テーマを用いることで、MI知識やスキルに対して具体的なイメージが持てるだけでなく、研究におけるMI活用ノウハウやテクニックの習得を同時に目指す点がポイントです。また、研究成果を創出することで継続的にMIを使ってもらうという好循環に寄与します。

本サービスの具体的な内容には、人材育成プログラムを継続していくために、社内講師役の育成、MI教育コンテンツ整備、参加メンバーのモチベーション維持施策も支援対象として含まれています。このようなOJT型プログラムを導入することで、長期視点の自走型人材育成に取り組める環境の構築を支援します。

B) プログラミングレスMI基盤導入支援

本サービスでは、OJTプログラムの提供の際に、現場研究者がプログラミング無しでMIに取り組めるように分析基盤の導入支援を並行して進めます。既に決まった分析基盤が社内に導入されている場合は、分析基盤のマニュアルや使い方を整備し、OJTで活用します。既存の分析基盤が無い場合は、デロイト トーマツが独自開発したMI基盤を提供します。この分析基盤では、特に素材・材料分野に特化した機械学習機能（実験・製造条件探索や分子構造情報の特徴量エンジニアリング、モデリング）を利用することが可能で、基本的な条件探索による機能・コストの最適化から、発展的な機能に対する化学構造レベルでの新たな知見獲得といった、より高度な解析が可能になるよう支援を行います。さらに、効率的な実験管理を行うための実験計画法と分析基盤の統合も進めることも検討します。

C) 外部連携（データ / シミュレーション）によるイノベーション創出支援

本サービスでは、社外データやシミュレータといった外部知識を積極的に取り入れることで、新規イノベーション創出ができる環境づくりを支援します。一般的に、社内データだけを活用する場合、従来研究の延長線上の改善には効果的ですが、新たな発見やイノベーション創出は限定的になる傾向にあります。このような壁を打ち破るために、外部知識と社内データを統合することで、社内データが少ない新規研究(スモールデータ)においてもMI活用を進めることができます。PubChem（化学物質データベース）やAtomWork（無機材料データベース）、RadonPy（高分子材料シミュレータ）など国内データを始めとしてパブリック利用可能な外部データや学習済モデルを取り込むことで、自社の研究開発を加速することが可能となります。

D) 高難易度課題におけるアナリティクス実行支援

本サービスでは、汎用的なMI分析基盤だけでは対応しきれない高難易度の課題に対して、デロイト トーマツのデータサイエンティストが専用解析アルゴリズムを構築し、アナリティクス実行を支援します。専門データサイエンティストと化学研究や製造技術を熟知した化学専門家が連携することで、インフォマティクスをリードする社内フラグシップ案件や困難な解析課題において、ビジネスに直結する成果創出を目指します。高難易度として取り組む課題の例として、高分子材料のモノマー構造の最適化、シミュレーションを活用したMI高速化、量産化プロセスにおける品質改善、研究から量産化移行（実験装置スケールアップ）等の分析結果を提供することが可能です。