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化学のものづくりDXに特化したデータ解析・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」を提供開始

(2022/4/21)

カテゴリ:商品サービス

リリース発行企業:データケミカル株式会社

化学のものづくりDXに特化したデータ解析・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」を提供開始

 データケミカル株式会社(代表取締役:吉丸昌吾、本社:東京都渋谷区)は、化学のものづくりDXに特化したデータ解析・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB(データケミカルラボ)」の提供を2022年4月21日より開始します。  本サービスでは、弊社CTOの金子弘昌(明治大学理工学部准教授)の知見をもとに、化学分野で有用な人工知能(AI)プログラムをクラウドを通じて提供します。従来サービスに比べ汎用性が高く、化学分野の技術者は手持ちの実験データを使って、クラウド上で容易に高度なデータ解析・機械学習を実行でき、様々な素材の設計から製造プロセス設計・管理まで大幅な開発スピード向上・低コスト化が期待できます。




○高度スキルを有するデータサイエンティストの人材不足を解消
 
 化学産業のものづくりは従来技術者が知見や経験をもとに多大な労力を掛けて担っております。新規の分子や材料設計では、原料や配合、作り方の組み合わせは膨大にあり、さらに新規材料を化学プラントにて安定量産するためのプロセス設計にも多くの検討が必要です。そこで現在大手化学メーカーを中心に分子・材料設計やプロセス設計にAIを活用し、最適条件を探索する取り組みが進んでおります。

 ただし自前でAIを活用するには、プログラミングのスキル習得から時間を要し、AI手法を使いこなし実践的に応用できるデータサイエンティスト人材は慢性的に不足しております。一方、これまでも化学分野を専門とした外部のAIサービスはありますが、扱う技術テーマが限定的であったり、何らかの数値解は出るが科学的な解釈が伴っていないなど活用において課題がありました。

 上記の背景の中、無機・有機・高分子など幅広い素材のものづくりで、データサイエンスの経験が乏しい技術者でも体系化されたAIプログラムを用いて、手持ちの実験データを使って、クラウド上で容易にデータ解析・機械学習を活用できるようにDatachemical LABの提供を開始しました。今回は分子設計・材料設計のパートを先行してリリースしますが、今夏には製造プロセス設計のパートのリリースを予定しており、それらを合わせれば、実験室での材料開発から化学プラントでの量産化までトータルでの開発スピード向上・低コスト化が期待できます。

 本サービスは、AI活用検討が盛んな大手化学メーカーだけでなく、リソースが乏しくこれまで検討されていなかった中小の化学メーカーや研究・教育機関に至るまで、今後幅広く提供していきます。また最新の研究動向を踏まえ継続的に機能をアップデートしていきます。

                   Datachemical LAB サンプル画面

○明治大学理工学部データ化学工学研究室の技術基盤

 弊社CTOの金子弘昌は、従来個別に検討されていた分子・材料設計と製造プロセス設計でのAI活用を一体化して取り扱う「データ化学工学」を提唱し、これまで研究に取り組んできました。2017年より明治大学理工学部でデータ化学工学研究室を運営しており、同研究室ではこれまで化学分野でのAI活用において多数の研究成果を挙げ、20社以上の大手化学メーカーとの共同研究・コンサルティング実績があります。例えば半導体材料の開発において、同研究室の技術およびプログラムを使用することで、従来の物性値を超越する材料開発に成功したり、製造プロセスにおいて将来予測をしながら運転管理をするプログラムを開発し、実際の現場で使用されたりしております。

 ただしこれまで同研究室の多様なAIプログラムを扱うにはプログラミングのスキルを要し、普及の妨げとなっておりました。当社は化学産業での幅広いデータサイエンス普及をミッションとし、それらをプログラミングなしに扱えるようにアプリケーション開発を行い、今回のリリースに至りました。

<サービスの特長>
・活用領域が幅広く、ラボでの実験から量産化までトータルの効率化が図れます。
・少量の実験データでも手順を踏むことで高い予測精度を実現し、短期間で開発目標到達に導けます。
・シンプルな操作画面でプログラミングなしに実行でき、初学者が犯しがちな解析ミスが防げます。


<活用例>
・20~30サンプルの実験データから目標性能を出す可能性の高い実験条件を予測する。
・実験条件候補を数万単位で自動生成し、その中から最初に実験すべき条件を統計的に選定する。
・化学構造を数値化して学習し、目標物性に到達する未知の化学構造を推定する。
・製造過程でプラントのセンサーデータからリアルタイムでの測定が難しい因子を随時推定しながら運転管理を行う。

【会社概要】
会社名:データケミカル株式会社
所在地:東京都渋谷区神宮前6丁目23-4 桑野ビル2階
設立 :2021年10月

代表取締役:吉丸 昌吾

2010年宮崎大学大学院修了(化学工学専攻)後、綜研化学(株)にて高分子材料開発に従事。一時留学し、2017年カリフォルニア大学サンディエゴ校にてMBA取得。帰国後綜研化学(株)にて海外事業開発・国内営業に従事。2019年社内DX推進時に金子と出会い、2021年当社設立、代表取締役就任。




取締役CTO:金子 弘昌

2011年東京大学大学院博士課程修了(化学システム工学専攻)後、東京大学大学院工学系研究科助教を経て、2017年明治大学理工学部応用化学科専任講師としてデータ化学工学研究室(金子研究室)を運営。2020年より准教授。2021年当社設立、取締役CTO就任。
広島大学大学院先進理工系科学研究科客員准教授、大阪大学太陽エネルギー化学研究センター招聘准教授、理化学研究所客員主幹研究員、京都大学大学院理学研究科研究員(非常勤)を兼任。

会社サイト:https://www.datachemical.com/
Datachemical LABサービスサイト:https://www.datachemicallab.com/
事業内容:化学分野を専門としたAIクラウドサービスの提供
     上記に付随したコンサルティングサービス

本リリース、サービスに関するお問合せ先:
E-Mail:info@datachemical.com TEL:03-6778-2045

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