マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とプロセス・インフォマティクス（PI）は、データ解析を活用する点では共通していますが、焦点を当てる領域が異なります。この違いにより、両者は異なる分野で活用されます。
1分でわかる要約
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は新材料の発見や特性予測に特化し、プロセス・インフォマティクス（PI）は製造プロセスの最適化を通じた品質向上やコスト削減に特化します。マテリアルズインフォマティクス(MI)が「何を作るか（材料）」、プロセス・インフォマティクス（PI）が「どう作るか（プロセス）」を担当することで、研究開発と製造の両面から効率化を図ることができます。
産業技術総合研究所（産総研）は、企業と共同でマテリアルズインフォマティクス(MI)を活用した「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」に取り組み、フレキシブル透明フィルムの開発では実験回数を従来比1/25まで削減する成果を上げています。さらに、データ駆動型研究開発を支える基盤整備を進め、企業が安心して利用できるデータの取り扱い体制づくりにも取り組んでいます。
一方で、マテリアルズインフォマティクス(MI)・プロセスインフォマティクス(PI)の導入には、材料・プロセスの知識とAI・データ解析のスキルを兼ね備えた人材の不足が課題になっています。産総研は研究開発支援や人材育成を通じて、マテリアルズインフォマティクス(MI)・プロセスインフォマティクス(PI)を担う人材基盤づくりを進めており、材料・プロセス研究者とデータサイエンス人材の連携が重要視されています。
専門的な領域を持つマテリアルズインフォマティクス(MI)ベンダーを選ぶ重要性
マテリアルズインフォマティクス(MI)とプロセスインフォマティクス(PI)を組み合わせて成果を出すには、対象となる材料分野だけでなく、プロセス条件や実験データの取り扱いにも深い理解を持つパートナーが必要です。電池材料、フィルム・樹脂、金属材料など、領域ごとにデータ構造や評価指標は異なるため、自社の開発テーマに近い専門領域で実績とデータ資産を持つマテリアルズインフォマティクス(MI)ベンダーを選ぶことが、解析精度や現場での実装しやすさを高めるうえで重要です。
このサイトでは、こうした専門領域に強みを持つマテリアルズインフォマティクス(MI)ベンダーを中立的な立場から整理し、特徴や支援内容を比較できるようにしています。また、候補を絞り込みたい方向けに「専門的な領域に強いマテリアルズインフォマティクス(MI)ベンダー3選」もご紹介しています。マテリアルズインフォマティクス(MI)とプロセスインフォマティクス(PI)の役割の違いを踏まえつつ、材料・プロセスの両面で研究開発を前進させるパートナー選定にご活用ください。
プロセス・インフォマティクスとマテリアルインフォマティクスは、それぞれ異なる目的に基づいた技術です。プロセス・インフォマティクスは製造工程の最適化を通じて品質向上やコスト削減を図り、主に製造現場で使用されます。これに対し、マテリアルインフォマティクスは新素材の発見や特性予測に焦点を当て、研究開発における材料開発を加速させます。
両者を組み合わせることで、製造と材料開発の両面で効率化が可能です。
産業技術総合研究所（産総研）は、企業と協力して「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」に取り組み、マテリアルインフォマティクス（MI）の開発を進めています。このプロジェクトは、AIや計算科学を用いて材料開発のスピードを劇的に向上させ、従来よりも試作回数や開発期間を大幅に短縮することを目指しています。フレキシブル透明フィルムの開発では、実験回数を1/25にまで削減することに成功しました。
産総研は、マテリアルインフォマティクス（MI）とプロセス・インフォマティクス（PI）を支える基盤として、企業が利用できるデータプラットフォームの整備を進めています。
このプラットフォームでは、製造プロセスデータの収集・活用や、データ駆動型研究開発に必要な基盤整備が進められています。企業が安心して利用できるよう、データの取り扱いや管理体制にも配慮されており、研究開発や製造プロセスの改善に活用できる環境づくりが進められています。
こうした取り組みは、材料やプロセスに関するデータ活用を広げ、企業の研究開発支援や産業競争力向上に寄与することが期待されています。
参照元：国立研究法人新エネルギー・産業技術総合研究所（産総研） https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP_100119.html
マテリアルズインフォマティクス(MI)やプロセスインフォマティクス(PI)の導入には、人材育成が大きな課題となっています。
これらの分野は、AIやビッグデータ解析の知識と従来の材料科学や製造技術の融合が求められるため、幅広いスキルを持つ人材が必要です。特に従来の研究者や技術者に新しいデジタル技術を習得させることは急務です。産総研でも、拠点活用や研究開発支援、人材育成を通じて、こうした分野を担う人材基盤づくりが進められています。
具体例として、従来の材料開発プロセスと、AIを駆使したデータ駆動型の研究手法をバランスよく学ぶ機会を提供し、専門家が新たな技術に対応できるように支援しています。人材が増えることで、産業全体でのマテリアルズインフォマティクス(MI)・プロセスインフォマティクス(PI)の活用が促進され、企業が競争力を強化するための基盤が整えられることが期待されています。
一方で、AIやデータ解析分野の専門家と材料研究者との間に知識やスキルのギャップがあることも課題となっています。このギャップを埋めるためには、異なる分野の専門家同士の連携を深め、互いに補完し合うチーム体制を構築することが重要です。
プロセス・インフォマティクス（PI）は製造条件や工程の最適化に強みがありますが、材料そのものの探索や候補設計まで広げたい場合は、マテリアルズインフォマティクス(MI)の活用も重要になります。材料探索の効率化、開発スピード向上、若手育成、組織定着といった観点は、マテリアルズインフォマティクス(MI)の導入事例を見ることで具体的にイメージしやすくなります。
特に、材料開発の上流で候補を絞り込み、その後の評価や量産検討につなげたい場合は、プロセス・インフォマティクス（PI）だけでなくマテリアルズインフォマティクス(MI)をどう組み合わせるかが重要です。まずは、実際の企業がどのようなテーマで導入し、どの工程で成果を出しているかを成功事例から確認してみてください。
ただし、成功事例を見ても、そのまま自社に当てはまるとは限りません。電池材料、高分子材料、金属材料など、対象領域によって必要なデータや評価指標、導入時の進め方は異なります。
そのため、実際に導入を検討する段階では、どのベンダーが自社の材料分野や開発テーマに合っているかまで確認しておくことが重要です。成功事例で成果の出し方を理解したうえで、相談先の専門性も比較しておくと判断しやすくなります。
マテリアルズインフォマティクス(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マテリアルズインフォマティクス(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マテリアルズインフォマティクス(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。
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