「マテリアルズインフォマティクス／ケモインフォマティクス」とは、キーワードからわかりやすく解説

1. 「マテリアルズインフォマティクス／ケモインフォマティクス」とは

マテリアルズインフォマティクス／ケモインフォマティクスは、材料・医薬品をより効率的に開発するための計算科学シミュレーションのことで、機械学習等を利用して、徹底的なデータ分析を行います。マテリアルズインフォマティクスの発展は目覚しく、各企業で、マテリアルズインフォマティクスを十分に活用できるかどうかが、将来の材料開発の成否を分ける重要な鍵となります。マテリアルズインフォマティクスにおいては、計算科学シミュレーションが重要な役割を担っており、マテリアルズインフォマティクスと計算科学シミュレーションの連携が不可欠です。

そもそもマテリアルズ・インフォマティクスの始まりは、2011年に米国で開始されたMaterials Genome Initiative(MGI)と言われています。それ以降は、世界中で同様のプロジェクトが立ち上がり始め、多くのオープンな材料データベースが整備されてきました。それらは発表された論文から地道にデータを取得している場合もあれば、第一原理計算によって片っ端からデータを揃えている場合もあります。日本では国立研究開発法人_物質・材料研究機構(NIMS)のMatNaviがあります。

2. マテリアルズ・インフォマティクス(MI)を用いた材料開発

AIなどの技術発展により材料研究において注目が集まっているのがマテリアルズ・インフォマティクス(MI)という分野です。MIとは、材料に関する大量の情報を基にコンピュータとAIを活用することで、新素材や代替素材を効率的に探索する手法です。従来の実験科学を中心とする手法と異なりMIは、AIを用いて効率化を目指す開発手法で計算科学・データ駆動型の手法であり、素材開発を向上する事例も報告されています。MIの発展により、元素組成や原子間距離などの基礎パラメータと保磁力や伝熱特性等のマクロな物性データを集め、ある物性に関係するパラメータを見出し、新しい材料設計手法を生み出すことも期待されています。

従来、暗黙知とされていた部分が多い製造プロセスも温度や応力といったパラメータと製造物の物性データを蓄積して関係性を見いだすことで、効率的な製造プロセスなどを生み出すことができるかもしれません。

3. ケモインフォマティクスとの境界と融合

タイトルに並記されている「ケモインフォマティクス（化学情報学）」についても触れておく必要があります。歴史的にはケモインフォマティクスの方が古く、主に有機化学や創薬の分野で、分子構造と薬理活性の関係性をデータベース化するために発展してきました。一方、マテリアルズ・インフォマティクスは、主に金属、セラミックス、半導体といった無機材料や固体物理の領域から発展した経緯があります。

かつてはこの二つは別々の学問領域として扱われていましたが、現在はその境界が曖昧になりつつあります。例えば、有機・無機ハイブリッド材料やポリマー開発においては、両者の知見を融合させる必要があります。どちらも「構造」と「物性」の相関関係（QSPR/QSAR）を機械学習させるという本質的なアプローチは共通しており、これらを統合的に扱うことで、より広範な材料探索が可能になります。

4. 開発を加速させる「逆解析」というアプローチ

MIやケモインフォマティクスが画期的である最大の理由は、「順解析」だけでなく「逆解析」を可能にする点にあります。従来の科学は「この材料を作ったら、どんな性能になるか」を予測する順方向のアプローチが主でした。しかし、産業界が真に求めているのは「この性能が欲しい、そのためにはどんな材料組成にすべきか」という逆方向の答えです。

機械学習モデルを用いることで、目標とする強度や透明性、伝導率などのスペックを入力し、それを満たす可能性が高い化学組成や結晶構造をAIに提案させることが可能になります。これを「逆求（インバース・デザイン）」と呼びます。人間が思いつかないような元素の組み合わせや、直感に反するようなプロセス条件がAIによって提示され、実際に高性能な材料が発見される事例が増えてきています。

5. 「スモールデータ」の克服と実験家との共創

MIの実用化において避けて通れない課題が、データの「質」と「量」の問題です。GoogleやAmazonが扱うビッグデータとは異なり、材料開発の現場では、信頼性の高い実験データは極めて高コストであり、数は限られています。いわゆる「スモールデータ」の問題です。数万回の実験を行うことは現実的ではないため、少ないデータからいかに高精度な予測を行うかが鍵となります。

そこで注目されているのが「ベイズ最適化」などの手法を用いたアクティブラーニングです。これは、AIが「次にどの実験を行うべきか」を人間に提案するシステムです。AIは、データの空白地帯や、性能向上が期待される領域を確率的に計算し、「ここを実験してデータを補強してほしい」と指示を出します。研究者はその提案に基づいて実験を行い、得られた結果を再びAIにフィードバックします。

このループを回すことで、無駄な実験を極限まで減らし、最短ルートで目的の材料に到達することを目指します。つまり、MIは実験の研究者を不要にするものではなく、実験家の知見とAIの計算能力を掛け合わせる「共創」のツールなのです。

6. 第4の科学としての定着

科学には「実験」「理論」「計算（シミュレーション）」という3つのパラダイムがありましたが、MIはこれらに続く「データ科学」という第4のパラダイムとして確立されつつあります。過去の膨大な実験データ（成功例だけでなく失敗例も含めて）を資産として活用し、ブラックボックスであった複雑な材料科学の法則をデータから導き出す。この新しいアプローチを取り入れることこそが、激化する国際的な材料開発競争を勝ち抜くための必須条件と言えるでしょう。