水素キャリア、バイオ燃料、合成燃料の開発において、過去の実験データ、物性シミュレーション、特許情報をAIが統合解析し、最適な触媒配合や反応条件を提案するシステムです。経営企画として、エネルギー転換に向けたR&Dの「打率」向上と期間短縮を主導。社内SEは各研究所に散在する「実験ノート」をデジタル化し、AIが学習可能なデータレイクを構築。開発の「手戻り」を激減させ、競合他社に先んじた次世代エネルギーの市場投入を実現。R&D予算のROIを最大化させるとともに、企業の「テックブランド」をシステムで確立。非連続なイノベーションをテクノロジーで組織的に誘発します。
職種 |
経営企画 | 施策難易度 |
★★★★★ |
|---|---|---|---|
業界① |
機械・電気 | 目的 |
新規収益獲得 納期短縮 |
業界② |
石油・石炭・鉄鋼・天然ガス | 対象 |
R&D効率化 |
費用 |
1000〜20000万円 | 365 |
主なToDo
- 全研究所の実験データ・負のデータ(失敗)の構造化集約
- エネルギー物性予測AIアルゴリズムの選定と学習設定
- 研究員向け「新配合提案」インターフェースの開発・展開
期待できる効果
次世代燃料開発スピードの倍増。R&Dコスト削減。市場競争力強化。
躓くところ
データの質と量(過去の紙データ)。研究員の暗黙知の言語化。

マテリアルズ・インフォマティクス(MI)・「触媒・新燃料」PF【石油・石炭・鉄鋼・天然ガス】






