書籍概要
「マテリアルズインフォマティクス・AIを活用した、現場で“即”活かせる材料開発事例集とMIの将来像」は、以下の詳細で提供されています。
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タイトル: マテリアルズインフォマティクス・AIを活用した、現場で“即”活かせる材料開発事例集とMIの将来像
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発行年月: 2026年02月13日(金)
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価格: 71,500 円(本体65,000円+消費税、送料込)
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URL: https://andtech.co.jp/books/1f100d89-5870-60a8-9e67-064fb9a95405
主要な内容
本書は、多岐にわたる材料分野でのMI・AI活用事例と将来展望を網羅しています。目次からは、高分子材料、半導体材料、リチウムイオン電池・全固体電池材料、太陽電池材料、接着剤・粘着剤・テープなど、幅広い分野での具体的な研究開発動向が確認できます。また、大規模言語モデル(LLM)を用いた材料開発やデジタルラボラトリーの構築、自動・自律実験の融合といった、材料開発の現場におけるMI・AIの将来技術についても深く掘り下げられています。
各章では、産業技術総合研究所、ダイキン工業株式会社、コニカミノルタ株式会社、NTT株式会社、物質・材料研究機構、積水化学工業株式会社、日東電工株式会社、パナソニック ホールディングス株式会社、株式会社日立製作所など、学術機関および主要企業の研究者による寄稿が多数収録されており、最先端の知見が集約されています。
第1章 マテリアルズインフォマティクス・AIの活用による高分子材料の開発動向
高分子材料の研究開発を加速するインフォマティクスと自律自動実験の動向、実験データの統一的表現、デジタル技術を活用した材料設計の取り組み、MIを用いた弾性率予測モデル構築などが解説されています。
第2章 AI・機械学習による半導体材料の開発動向
第一原理計算と組み合わせ最適化アルゴリズムによる半導体の安定構造探索、有機半導体分野における機械学習の活用、AI活用による半導体薄膜の成膜条件自動導出、計測インフォマティクスなどが紹介されています。
第3章 マテリアルズインフォマティクス・AIの活用によるリチウムイオン電池・全固体電池材料の開発動向
固体電解質の効率的な探索手法、次世代蓄電池用電解液材料のデータ駆動型ハイスループット探索、新規リチウムイオン二次電池有機電極活物質の性能予測と探索に焦点を当てています。
第4章 マテリアルズインフォマティクス・AIの活用による太陽電池材料の開発動向
AI最適化手法による高効率太陽電池デバイスの逆設計、太陽電池製造プロセスにおける品質管理とAI活用による検査自動化の事例が取り上げられています。
第5章 マテリアルズインフォマティクス・AIの活用による接着剤・粘着剤・テープの開発動向
新規材料開発へのMIの活用、粘着剤処方設計、データドリブンR&Dの検討、高分子接着界面研究における分子シミュレーションとMIの利用、接着剤の探索・物性予測への応用が詳述されています。
第6章 マテリアルズインフォマティクス・AIを活用した各種材料開発
無機材料分野における結晶構造予測技術、ガス分離膜および水処理膜の材料設計、高周波対応フレキシブル誘電材料の開発、少数データMIを活用した電子デバイス向け材料の開発事例が紹介されています。
第7章 材料開発の現場におけるMI・AIの将来技術
大規模言語モデル(LLM)を用いた材料開発の取り組み、電子ラボノートと計測機器の連携、生成AI技術の開発、機械学習とロボット技術を活用したデジタルラボラトリーの構築、高分子材料開発におけるMIと自動・自律実験の融合、フロー重合・量子化学・情報化学・ロボットの融合による精密合成からスケールアップといった、未来を見据えた技術動向が議論されています。
株式会社AndTechについて
AndTechは、化学、素材、エレクトロニクス、自動車、エネルギー、医療機器、食品包装、建材など、幅広い分野のR&Dを担うクライアントに対して情報を提供する研究開発支援サービスを提供しています。技術講習会・セミナー、講師派遣、出版、コンサルタント派遣、市場動向調査、ビジネスマッチング、事業開発コンサルといった多様なサービスを通じて、クライアントの新規事業領域進出を支援しています。

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経験豊富な専門性の高い技術コンサルタントを派遣し、ビジネスを支援しています。
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回のAndTech新書籍は、材料開発におけるMI・AIのビジネス活用に大きな示唆を与えます。企業にとっては、従来の試行錯誤に依存した開発プロセスをデータ駆動型へと転換し、新材料の発見と最適化を加速させる強力なツールとなるでしょう。高分子から半導体、電池材料に至るまで、幅広い分野での具体的な事例が紹介されており、開発期間の短縮やコスト削減、ひいては市場競争力の向上に直結する可能性を秘めています。研究開発部門のDX推進において、実践的な指針となる一冊です。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
