本記事は、エンソートが東京で開催した「2025 R&D イノベーションサミット」において、マイケル・ハイバー博士がプレゼンテーションした内容をもとにしています。

サミットでのプレゼンテーションの内容は、MONOistでも紹介されております。MONOistの取材記事は『SpaceXやAppleに見る、日本のモノづくり力を過去の栄光とした先進の材料設計とは』からご覧ください。

また、サミットでの実際のプレゼンテーションの録画は、『マテリアルズ・インフォマティクスによる材料の発見と製品開発』からご覧いただけます。

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この10年間で、AI技術は従来のR&D学習サイクルにますます統合され、ターゲット用途に適した特性や性能を持つ材料の創出を目指す取り組みが進んできました。AIは、科学者がデータを収集・処理するのを支援し、その後、化学構造、配合、加工条件など、開発プロセスの入力変数をどのように調整するかという難しい意思決定も支援します。

こうした動きは、新しいAI技術によってさらに加速し、一部のケースでは完全自律での運用が可能になるまでに至っています。この加速は、多くの産業に広範な影響を及ぼす新しいエンジニアリング・パラダイムの幕開けを意味します。

 

シーケンシャルからコンカレントな材料設計へ

1980年代、複雑な製品エンジニアリングの分野では、シーケンシャル（順次）型からコンカレント（並行）型のエンジニアリングへの大きな転換がありました。これは、製品ライフサイクルの初期段階から設計・製造・マーケティングなどの機能を統合するという、現在では広く確立された手法です。このパラダイムシフトは製品イノベーションを大幅に加速させ、この手法を早期に採用した企業は世界的な成功を収めました。

 

しかし、材料R&Dの基盤的な課題は依然としてボトルネックのままでした。 材料の発見・開発が依然として非常に遅かったため、材料技術者はほぼ固定的な選択肢の中から材料を選ばざるを得ず、材料特性を製品設計と並行して最適化するのではなく、所与の条件として扱ってきました。その結果、製品設計の制約や、統合的なイノベーションの機会を逃すことが多く、製品全体としての最適解ではなく部分最適に陥ることが少なくありませんでした。

一方で、コンカレント材料設計では、材料開発をそれが組み込まれる製品と同じペースで進められるようになります。 これは、製品設計・加工条件・製造と材料設計を初期コンセプト段階から同時に統合・最適化することに特化しています。

この「加速」は段階的ではなく、変革的です。 AIによって加速されたR&Dにより、リアルタイムかつ反復的な材料最適化が可能となり、材料設計の自由度が飛躍的に拡大します。その結果、真に優れた差別化製品の創出が可能となります。Dow、Covestro、3M、Apple、SpaceX、Teslaといった先進企業はすでにこの手法を採用しており、製品エンジニアリングと材料イノベーションにおけるAI活用が製品差別化の鍵であることを理解しています。

 

AIがもたらすコンカレント化の推進力

では、AIはどのようにしてこの飛躍を可能にしているのでしょうか。その答えは、科学R&Dを急速に変革している3つの重要なAI能力の相乗効果にあります。それが「高度最適化」「生成AI」「エージェント型AI」です。

高度最適化：複雑性の低減と性能の実現

従来の最適化手法は、産業材料に固有の複雑性、つまり高次元の入力変数、不連続なパラメータ（特定の化学構造や加工工程など）、複雑な制約（合成の実現性、コスト、規制遵守など）、および逐次ではなくバッチで取得されるノイズの多い実験データ、に苦戦してきました。

 一方、現代の高度なAIアルゴリズム（多目的最適化やベイズ最適化など）は、こうした複雑な課題を乗り越えるために設計できます。これによりR&Dチームは、既存製品の系統的なチューニングや新製品開発の指針を得られ、複数かつ相反する顧客要件を同時に最適化できます。結果として、材料性能の向上と製品仕様への効率的な到達が可能になります。

生成AI：未踏領域の設計空間を切り拓く

長年、R&DにおけるAIの強みは予測にありました。要するに既知の入力に基づいて特性を予測することです。しかし、ニューラルネットワークの新しいアーキテクチャや高度なアルゴリズムの発展により、単なる予測を超えた生成AIツールが登場しました。これらは、既存データからパターンを学習し、未知の領域に踏み込んでまったく新しい分子を提案できるため、アイデア創出と発見のアプローチを根本的に変えます。これにより、これまで想像もしなかった材料の能動的な発見や新仮説の迅速な生成が可能になります。

エージェント型AI：自律的に複雑なタスクを遂行

エージェント型AIは、複雑な計算、シミュレーション、その他の専門的な処理を必要とするタスクを遂行できる新しいカテゴリの特化型AIです。単一または複数のエージェント構成で、再現性のある高度なデジタルワークフローを実行しつつ、人間の専門知識や創造性に基づく探索的研究にも柔軟に対応できます。自然言語インターフェースを介して、高度なツールへのアクセスを研究初心者から熟練者まで民主化し、R&D組織全体が多様な手法を統合的に運用できるようにします。その結果、発見・開発のタイムラインが飛躍的に短縮されます。

 

R&Dリーダーにとっての意味

高度最適化・生成AI・エージェント型AIを組み合わせたコンカレント材料設計のインパクトは非常に大きく、次のような成果が期待できます。

• 市場投入までの期間短縮：材料と製品設計を同時最適化することで、顧客やサプライチェーンとの開発サイクルを大幅に加速。
• 製品性能の向上：全体最適化によって、製品機能や特性を飛躍的に向上。
• 市場シェア・利益率の向上：より迅速かつ高度な技術サービスの提供により、顧客への付加価値と競争優位性を獲得。
• 高い俊敏性：材料設計を迅速に反復・適応できるため、市場変化やサプライチェーンの変動、新規制への対応が容易に。

AIが材料イノベーションの可能性を拡張する今、この手法を早期に導入・活用する企業こそが、次世代の市場を定義する製品を生み出す側になるでしょう。

R&Dリーダーにとって、AIのもたらす機会は明確です。しかし、戦略ロードマップの策定と実行は簡単ではありません。エンソートはそのお手伝いができます。

ご相談はお問い合わせページからどうぞ。

 

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