その他

　花王はこのほど、奈良先端科学技術大学院大学と共同で材料工学分野にディープラーニング技術を適用する手法を開発し、「第43回ケモインフォマティックス討論会（オンライン開催）」で発表した。今まで長期間を要した素材開発の高速化に寄与し、さらにAIの予測の解釈を明らかにすることで新しい素材開発の手掛かりとなることも期待される。

　商品開発には優れた素材の開発が必要だが、今まではトライアンドエラーの繰り返しで、莫大な時間と費用が掛かっていた。ディープラーニングによるAI予測では、大量の化学反応プロセスデータの取得に多くの費用が掛かり、実用化には至っていない。今回、触媒と樹脂を例に、少量データで活性やガラス転移点の予測ができるディープラーニング技術を開発し、予測に至る解釈の方法も確立した。

　まず、界面活性剤製造などに用いる2級アミンとアルコールの反応で、反応時の銅触媒の微細構造を電子顕微鏡で撮影。一部切り出し・複写などの処理で143枚の写真を1万枚に増やし、その活性度の違いを学習させて活性予測モデルを作成した。作成した予測モデルは非常に高精度であった。活性箇所の画像を作成したところ、触媒のマクロポア（50㎚以上）周辺の構造が活性に影響していることが予想された。高活性触媒の開発が期待される。

　次にポリエステル樹脂の化学構造からガラス転移点を予測するモデルを作成した。不足するデータ量は一般公開される外部の化学構造データベースで補い、予測モデルを作成した。さらに、ガラス転移点に影響を与える官能基を画像化した。予測モデルはガラス転移点を精度よく予測し、またベンゼン環に対する官能基の置換位置（オルト位、メタ位、パラ位）がガラス転移点に大きく影響することが分かった。この知見を生かして、ガラス転移点をコントロールできると考えられる。

　ディープラーニング技術で少量のデータからでも予測モデルを作成する技術を開発し、画像により予測を解釈する方法も確立した。ほかの様々な素材開発にも応用が可能で、今後はデータ科学と研究者の知見を融合させて効率的な素材開発が可能になることが期待される。

 

　出光興産はこのほど、産学公で共同研究する、鹿児島県種子島地域での「資源を循環させる地域イノベーションエコシステム研究拠点」の取り組みが、科学技術振興機構（JST）が公募する「共創の場形成支援プログラム」の育成型（共創分野）プロジェクトとして採択されたと発表した。

　共同研究は、東京大学を代表機関とする複数の機関と協働で、国連の持続可能な開発目標（SDGs）に基づくビジョンの実現に向け取り組むもの。産学公の共創により、バックキャスティングの手法を用いることで、複雑化する種子島の地域課題の解決を図るだけでなく、他の地域への展開を図り拠点ビジョンを実現する。

　JSTの同プログラムは、SDGsに基づく将来のあるべき社会像（拠点ビジョン）の実現に向け、大学などを中核とする産学連携を基軸に、自治体、市民など多様なステークホルダーとの共創を図り、具体的かつ実現可能な駆動目標（ターゲット）を達成する研究開発を推進。今回採択された取り組みは、活動を展開する具体的な地域の1つである鹿児島県種子島の1市2町（西之表市、中種子町、南種子町）を中心に、拠点ビジョン「理想の概念・論拠・情理に基づいたイノベーションエコシステムで地域資源が循環するシステムを開発できる産学公共創の実現」の下、参画機関が共同研究を行う予定。

　具体的な研究内容は、①地域資源の循環利用で到達できる物質・エネルギーシステムの設計②地域経済循環の可視化に基づく技術と地域システムのマッチング③最先端知に基づくビジョンと地域のCo-learning④論理・論拠・情理に基づく地域資源を活用する物質・エネルギーシステムの実証・実装、となっている。

　同社は今回の取り組みを通じ、参画機関と共創し地域課題解決に有効なソリューションの実証・展開を目指す。取り組みに当たっては、全国約6400カ所のSSネットワーク運営により蓄積した地域課題に関する知見と、地域社会に根差した事業を展開する特約販売店との連携を生かし、モビリティ分野や分散型エネルギー分野などで地域に貢献する。