マテリアルズ・インフォマティクス（MI）・「CNF開発」支援PF【紙・パルプメーカー】 
セルロースナノファイバー（CNF）や高機能紙の新素材開発において、過去の実験データ、シミュレーション、特許情報をAIが統合解析し、最適な配合レシピや製造条件を提案するシステムです。経営企画として、脱プラスチック市場向けのR&Dを加速させ、早期の収益化を主導。社内SEは研究所に散在する「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します。開発の「手戻り」を激減させ、競合他社に先んじた市場投入を実現。R&D予算のROIを最大化させるとともに、次世代素材による「高利益率ポートフォリオ」への転換をテクノロジーで支えます。
 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 |
紙・パルプメーカー |  対象 |
R&D効率化 |
 費用 |
1000〜20000万円 |  実施期間 |
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
- CNF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
新素材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。研究員の暗黙知の言語化とデジタル化への抵抗。
