デジタル材料開発
ソリューション

材料開発に関する
こんなお悩みありませんか?

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  材料開発の長期化と効率の低さ

  新材料の探索や設計に時間とコストがかかり、競争力のあるスピードで市場投入ができない。

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  環境規制や市場要求への柔軟な対応ができていない

  グローバルに展開する上で各国の環境規制への対応が遅れ、持続可能性やリスク対応力に課題がある。

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  組織内の知識共有・継承の困難さ

  組織内の属人化、情報のサイロ化により、ノウハウの伝達やチーム間連携がスムーズに行えない。

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  データの利活用が進まず、知的資産の活用ができていない

  過去の実験データや知見が活用されず、似たような試行錯誤を繰り返してしまう。

SCSK 材料開発ソリューション

AIを活用して製品開発を加速し、企業のR＆D戦略を成功へと導くマテリアルズ・インフォマティクスソリューションです。AIモデルでの予測と実験を繰り返しながら最適解を目指すアプローチにより、少ない実験数で目標特性の達成を目指すことが可能です。

特長

• 材料特化のAI

  材料や化学分野向けに最適化されたAIが、性能予測や最適な実験条件を提案。

• 実験回数を大幅削減

  AIによるシーケンシャル・ラーニングで、従来より50〜70％少ない実験で目標達成。

• データを一元管理

  材料関連データを整理・検索しやすく保管。無駄な実験や重複作業を防止。

• 直感的な操作性

  Web UIやPython APIで、初心者から研究者まで柔軟に活用可能。

• 高セキュリティ

  高セキュリティ ISO27001認証を取得しており、データと知見を安全に保護。

リチウムイオン電池やフィルターなどの多孔質材料の生成と材料特性の最適化を支援するシミュレーションツールです。 画像読込/処理やパラメータ入力でのモデリングにより3D構造を生成し、幾何形状分析、性能評価を行うことで、新素材開発を促進します。

特長

• 多様な材料の3D構造生成と可視化

  繊維、不織布、多孔質材料などの複雑な構造を、パラメータ入力で高精度に3次元モデリング。

• 実画像からの構造再構築

  μCTやFIB-SEM画像を取り込み、実際の材料内部構造を忠実に再現。

• 豊富な物性シミュレーション機能

  熱・電気伝導、流体流れ、機械特性、拡散、フィルター寿命など、幅広い物理特性を解析可能。

• 幾何構造の詳細解析

  空隙率、繊維配向、表面積、パーコレーションなどの微細構造評価をサポート。

• 材料開発のDX支援（デジタルツイン）

  試作前に仮想評価できるため、開発のスピードアップとコスト削減を実現。

材料開発ソリューションで解決！

• 次のより良い 新材料を見つける

  • 無数の配合設計の組み合わせの中から、研究者が自社のデータをマイニング
  • 新しい洞察を得るのを支援し、要求性能を向上

• 開発サイクルを スピードアップする

  • より高性能な新材料を早く市場に投入することで、利益と市場シェアを拡大
  • 新しい材料を探索するための実験数を減らすことで、目標性能に到達

• 変化する規制に 迅速に対応する

  • 事業展開する全ての地域で新しい規制への対応が必須
  • 製品を再配合を迅速に行い、レジリエンスを向上
  • 排出量と資源集約度を削減し、循環性を高め、変化する世界に対応

• 知識と技術の継承

  • 経験豊富な研究者と、後進の新しいスタッフの生産性を高めることで、ビジネスの持続性を確保
  • 貴重な実験データやドメイン知識の集約

• データを 知的財産・資産に変える

  • 配合、ドメイン知識、既知の相関関係、重要な制約、主要な性能を記録
  • 将来のプロジェクトで再利用可能な資産として活用
  • 少ないデータで正確なモデルを構築

• より良いコラボレーション

  • 組織のサイロ化を回避し、グループ全体でデータとAIモデルを再利用
  • 画期的なテストや、新しいメンバーの受け入れが容易
  • チームの成長とMIプラットフォームの能力向上を両立

• 材料開発の開発期間短縮と効率化

  AIによる材料設計支援

  無数の配合設計の中から、過去データを活用して有望な配合候補を抽出。

  実験数の削減

  目標性能に到達するまでの試行回数を減らし、開発スピードを向上。

  迅速な意思決定

  モデル予測により、高性能な材料を早期に見極め、市場投入までの時間を短縮。

  

• 環境規制や市場要求への柔軟な対応

  再配合の迅速化

  変化する規制に対応するため、既存材料の再設計を迅速に実行。

  サステナブル材料探索

  排出量や資源集約度を抑えた代替材料の発見に貢献。

  各地域対応モデル

  地域ごとの規制条件を考慮したモデル設計が可能。

  

• 組織内の知識共有・継承

  データ・モデルの一元管理

  組織内で共有可能なデータ基盤により、サイロ化を解消。

  後進育成支援

  AIモデルと実験履歴を活用し、新人研究者の立ち上がりを加速。

  コラボレーション促進

  チーム間での知識再利用が進み、横断的な開発が可能に。

  

• データの利活用促進、知的資産化

  実験データの構造化・資産化：配合や制約条件、性能データなどを記録し、再利用可能に。 少量データでも高精度モデル：既存データから有効な予測モデルを構築し、新たな価値を創出。

  将来プロジェクトへの応用

  過去知見を新規開発に活かし、開発コストとリスクを低減。