住友ゴムのマテリアルズインフォマティクス（MI）活用による成功事例

住友ゴムのマテリアルズインフォマティクスは、増え続ける計測データを扱いきれず解析が追いつかない状況や、材料開発の一部工程が経験に依存しやすい状況に対して、解析基盤とAI活用の両面から手を打ってきた取り組みとして整理できます。取り組みの成果として、トヨタ自動車のクラウド材料解析プラットフォーム「WAVEBASE」を活用した解析時間の大幅短縮が示されており、加えてNECとの先行実証では材料配合予測と新材料探索でも時間短縮などの結果が公表されています。この記事では住友ゴムのマテリアルズインフォマティクスの成功事例を解説します。

住友ゴムが抱えていた課題

住友ゴムのマテリアルズインフォマティクスの背景には、「データが取れるほど解析が重くなる」という研究開発の悩みがありました。住友ゴムは以前から大型放射光施設SPring-8や大強度陽子加速器施設J-PARC、スーパーコンピュータなどを活用して材料開発を進めてきましたが、計測技術の進化や装置の高度化によって短時間で大量のデータ取得が可能になった一方で、解析処理が追いつきにくい状況が課題になっていたと説明されています。さらに、材料中のわずかな変化まで分析対象にする流れもあり、処理負荷が高まる傾向にあることも示されています。

こうした状況では、データが増えるほど「次の判断に進めない待ち時間」が伸びやすくなります。実験の条件出しや評価に入る前に解析が滞ると、研究のテンポが落ち、改善のサイクルも回しづらくなります。住友ゴムがWAVEBASEの実証に取り組んだ狙いの一つは、こうした解析負荷に対して、データサイエンスを用いて解析プロセスを効率化し、研究開発の効率化・高速化・省力化につなげる点にありました。

マテリアルズインフォマティクス(MI)導入で出した成果

住友ゴムのマテリアルズインフォマティクスの成果としてまず押さえたいのは、解析時間の短縮が「数値」として明示されている点です。住友ゴムは、トヨタ自動車が事業化に向けて実証を進めているクラウド材料解析プラットフォームサービス「WAVEBASE」を活用し、先端研究施設から得られるデータの解析プロセスを効率化した結果、解析時間を100分の1以下に短縮することに成功したと発表しています。その際、住友ゴムが培ってきたゴム材料解析の知見をトヨタ自動車と共有し、ゴム材料解析に適した形へプラットフォームのカスタマイズを進めたこともあわせて述べられています。

次に、材料配合予測と新材料探索の成果です。住友ゴムとNECは戦略的パートナーシップの活動を加速する中で、先行実証として「疑似量子アニーリング技術を用いたタイヤ材料の配合予測」と「AIエージェントおよび材料探索ソリューションを用いた新材料の探索」を実施し、有効な成果を得たとしています。材料配合予測では、住友ゴムの過去の実験データから素材の種類と配合量が材料特性に与える傾向を分析・抽出し、その傾向をもとにNECの疑似量子アニーリング技術で目標特性を満たす配合候補を探索しました。結果として、目標とする特性項目の90％以上を満たすゴム配合案を導出できること、さらに非熟練者が同等の配合案を導出する場合と比べて所要時間を約95％短縮できることを確認したと公表されています。あわせて、この技術の活用により熟練度に関わらず配合開発を効率化できることが期待される、と説明されています。

新材料探索では、複数分野にまたがる膨大な文献調査が必要であり、異分野から有益な材料や組み合わせを見つけるのが困難だという背景が示されています。その上で、材料探索における思考プロセスや暗黙知を抽出して学習させたAIエージェントを構築し、生成AIとグラフベースAIを組み合わせた材料探索ソリューションを活用して候補を絞り込む実証が行われました。モデルとして「水に触れるとタイヤ表面のゴムが軟らかくなるプレミアムタイヤのゴム材料」を設定し、AIエージェントが様々な言語の公開文献から知見を集約・解析し、関連情報も自律的に収集して探索範囲を拡大したとされています。さらに、人手の作業では重要要件の未反映や探索範囲の限定により手戻りが発生していた点に対し、探索にかかる期間を60～70％削減できたと述べられています。

参照元：住友ゴム工業公式HP（https://www.srigroup.co.jp/newsrelease/2022/sri/2022_032.html）

参照元：住友ゴム工業公式HP（https://www.srigroup.co.jp/newsrelease/2025/sri/2025_088.html）

参照元：NEC公式HP（https://jpn.nec.com/press/202511/20251126_01.html）

参照元：Car Watch（https://car.watch.impress.co.jp/docs/news/2066505.html）

参照元：MONOist（https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2512/01/news016_2.html）

今後の展望

住友ゴムのマテリアルズインフォマティクスは、単発の効率化にとどめず、研究開発基盤をどう作り直すかという視点に広がっています。NECの発表では、住友ゴムとNECが「世界で競争力のある研究開発基盤の構築」に向けて活動を加速し、2030年までに変革すべき注力テーマを定め、NECのAIをはじめとした先端技術や研究者の技術知見と住友ゴムの研究開発力を組み合わせることで、研究開発基盤の構築とビジネスの早期実現を目指すとされています。また、これまでの共創活動を発展させ、住友ゴムの研究者・技術者の暗黙知を取り入れた先進的AIエージェントを開発し、研究開発基盤の高度化を推進する方針も示されています。さらに、2件の先行実証や他の技術も含めて活動を発展させ、2030年までにAIで高度化された研究開発スタイルを構築し、社会課題の解決につながる新たな事業やイノベーション創出も目指す、と述べられています。

解析基盤側では、住友ゴムはWAVEBASEの継続利用を通じてAIやビッグデータをより効果的に活用し、創造的かつ生産性の高い研究開発環境を整え、高性能タイヤ開発につなげていく考えを示しています。あわせて外部報道では、WAVEBASEを活用して実験室系の分析装置データを統合し、現場での解析を迅速化していく取り組みが紹介されています。