マテリアルズ・インフォマティクス（MI）【ゴム・樹脂・繊維メーカー】 
過去の配合データと物性（強度、弾性、耐熱性等）の相関をAIに学習させ、新素材の開発を加速するMIシステムを導入する施策です。実験回数を減らし、開発期間を短縮します。メリットは、R&D効率化と、イノベーション創出です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★★ |
|---|---|---|---|
 業界① |
機械・電気 |  目的 |
開発革新 |
| 業界② |
ゴム・樹脂・繊維メーカー |  対象 |
データサイエンティスト 研究開発(R&D)部門 経営層 |
 費用 |
1000〜10000万円 |  実施期間 |
365 |
主なToDo
- 過去の実験データ・論文データをデジタル化・構造化する
- AIモデルを構築し、求める物性になる配合を予測させる
- 研究者へのデータ活用教育を行う
期待できる効果
熟練研究者の勘に頼らず、データに基づいた配合設計ができる。埋もれていた過去の知見を有効活用できる。
躓くところ
データの質と量（失敗データの蓄積など）が不足していると精度が出ない。
狙えるチャネル
