MI（マテリアルズ・インフォマティクス）開発推進基盤【総合化学メーカー】 
過去の実験データ、シミュレーション結果、特許情報、および論文データをAIが統合解析し、新素材の構造や配合レシピを予測・提案するシステムです。経営企画として、研究開発（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」をデジタル構造化し、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次世代素材の市場投入を実現。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 |
総合化学メーカー |  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
- MI用AIアルゴリズムの選定と専門パラメーターの学習設定
- 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。競合優位性の確保。
躓くところ
データの質と量（特に過去の紙データ）。研究員の暗黙知の言語化。
