ダイキン工業のマテリアルズ・インフォマティクス（MI）ソリューションは、機械学習やデータ解析技術を駆使して、新しい材料の開発を効率的に進めることが可能。研究者が蓄積したデータをもとに、材料の特性予測や最適化を支援します。
従来の経験や理論に頼らず、機械学習やシミュレーションを活用して、材料の特性を予測・最適化します。これにより、高精度なデータ分析を可能にし、研究者が効率的にデータを収集・活用できるように設計されています。膨大なデータを扱うための電子実験ノートや解析結果の即時共有が可能となり、研究開発の進展をサポートしています。
実験データの電子化により、迅速なフィードバックが得られ、複数の実験パラメータを効率よく調整しながら、高性能な材料開発が支援されます。また、デジタル化された実験レポートは、過去のデータの解析を効率化し、知的財産の保護や記録の改ざん防止にも貢献します。ダイキンのデータ駆動型研究開発プラットフォームは、研究データや解析ノウハウを安全に管理・共有できる環境を整備し、研究効率と成果の向上を目指しています。
ParsleyLabは、実験データを柔軟にデータベース化し、研究を効率化するためのデータマネジメント支援ソリューションです。
特徴として、Excel形式のデータをそのまま利用できる点や、直感的な操作でファイルを整理しやすい点が挙げられます。データは自由なフォーマットで蓄積でき、必要な情報を柔軟に検索・共有可能です。また、APIによる外部システムとの連携もサポートしており、研究現場での活用が広がります。
蓄積したデータは容易に検索でき、実験の手順や結果を素早く確認できるだけでなく、JSONファイルとしての出力機能により、データの再利用や他のシステムとの連携も容易です。
Pipeline Pilotは、データサイエンスを支援する統合プラットフォームです。
ノンプログラミングでデータの処理や分析を行うために、3,000以上の「コンポーネント」（部品）を組み合わせて活用できる点が特徴です。分子構造、画像、データベースなどの多様なデータを効率的に管理・分析可能。機械学習モデルの作成やWebサービスとの連携も簡単に行え、研究や業務の効率化に役立ちます。
さらに、PythonやRといったプログラミング言語とも連携でき、社内外のシステムやデータと柔軟に統合可能です。データ処理の自動化や分析結果の共有、運用がしやすく、シミュレーションや機械学習を通じて新たな発見や研究開発を支えています。
ダイキン工業のマテリアルズ・インフォマティクスに関する導入事例を見つけることができませんでした。
MIベンダーの中には、専門領域を持つ企業があります。各ベンダーが保有するデータの質と量は解析精度に大きく影響し、研究開発のスピード向上やコスト削減につながります。そのため専門領域で強みを持つベンダーのMIを選ぶことが重要です。
このサイトでは、専門領域を持ち、高精度な解析を実現できるMIベンダーをご紹介しています。
専門領域を持っているMIベンダーを厳選しました。
自社の研究対象に近しい領域を専門としているMIベンダーの方が、
コミュニケーションにズレがなく、知見や実績も豊富な可能性があります。
化学・素材分野で数多くの開発を成功に導いた実績があります。
日立グループ全体の強みを活かして材料開発を総合的に支援できることから、早期の市場参入を可能にします。
富士通では、創薬に特化したプラットフォームを用意。特許読解、法規制物質チェックにも一貫して対応可能。
特定の材料開発プロセスではなく、創薬研究プロセス全体のDXが叶う点も魅力です。
新しいエネルギー材料の特性を正確に予測する「Mat3ra」(旧Exabyte.io)プラットフォームを提供。
新しいバッテリー材料や軽量合金の開発をスピーディーに進められることが可能です。