アステラス製薬や旭化成、AIで研究革新 新素材開発など
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AIを材料開発に応用するマテリアルズインフォマティクスは、結構、成果が上がっているみたいですね。以下にも旭化成の記述が少しだけあります。
https://www.skillupai.com/blog/tech/mi-research/
アステラス製薬はAIを積極的に取り入れています。以下にその例が比較的、詳しく書かれています。
https://www.astellas.com/jp/stories/science/aia-japan
https://www.astellas.com/jp/stories/strategy/dx_strategy_series_vol.2この記事はMIに加えてロボットによる実験の自動化の話をしてますね。AIに読み込ませるデータを劇的に増やすためのラボの自動化・ロボット導入です。
＞AIやロボットを駆使した研究の自動化は「ラボラトリーオートメーション」とも呼ばれ、人手に頼ってきた研究開発の姿を一変する可能性を秘める。
大学の研究室でも、プロット出来る実験データを増やすためにロボット化は進んでいます。
修士の２年間で実験出来るパターンは限られますし、シミュレーションするにもデータは必要ですから、研究の効率化という点で実験データの大規模化→AIの流れは今後進むでしょうが、そのうち揺り戻しもあると思います。近年のデータ計測技術の進化とともに、AI技術が革新をもたらし得る領域の一つがこの研究開発分野です。その活用の方向性としては「３つのインフォマティクス（情報学）」に大別できます。
まず、①最適な化合物や原材料の組み合わせ方を予測する「マテリアルズインフォマティクス（MI）」、そして②研究開発プロセスの効率化・高度化を目的とした「プロセスインフォマティクス（PI）」、さらに③研究開発成果の提供先を探索する「マーケットインフォマティクス（MKI）」で、これらを言い換えてみれば、①素材の探索、②製造方法の探索、③販売先の探索で、これら各段階でAI技術活用の可能性が模索されています。（さらに詳細には、「ケモインフォマティクス（CI）」「バイオインフォマティクス（BI）」などの領域が多数存在）
デジタル領域やコンシューマ領域においてはGAFAMのような海外のITジャイアントに後塵を拝す一方で、”ものづくり大国”を誇ってきた国内企業が強さを発揮するこれら研究開発の一連のプロセスをAI技術の活用を通じて高度化できるかどうかが、海外競争力をもたらすキーになるはずです。
