【実験・製造×AI】「Datachemical LAB」初学者向け機能が強化、実験・製造データのAI活用がより簡単に
○材料開発プロセスでのAI・機械学習活用のハードル
金属やゴム、薬品などの材料開発では、原料や配合、製造方法など実験条件の組み合わせは膨大にあり、従来技術者が知見や経験をもとに多大な労力を掛けて担っております。それに対し、当社が提供するAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」では、手持ちの実験・製造データをもとに、目標とする特性を得るための最適な実験条件を予測し、開発プロセスを効率化することができます。一昨年のサービスリリース以来、30社以上で導入され、実績を重ねてきました。
Datachemical LABは、プログラミングなしで直感的に操作できることに加え、操作手順書、操作方法を説明した活用動画、実践的な練習問題、技術資料等を掲載したサポートサイトを合わせて提供しております。しかし導入企業様の中で、データサイエンスにこれまで馴染みのない多くの現場の技術者の方に活用が広がっていくには、各機能を使いこなすためのハードルをさらに低くすることが求められておりました。
○ビギナーモードでAI・機械学習活用がより簡単に
今回の新機能では、Datachemical LAB上でビギナーモードに切り替えると、全ての操作画面において、該当セクションの機能説明と操作箇所の補助コメントが表示されます。これまでは別途サポートサイトの内容を確認しながら、操作を進める必要がありましたが、ビギナーモードにより操作画面上で活用のポイントを確認しながら操作でき、データサイエンス初学者の方がAI・機械学習について学びながら、より簡単にAI・機械学習を活用できます。
図1 セクションの機能説明の例（ベイズ最適化）
図2 操作画面上に表示される補助コメントの例
今回のビギナーモードを皮切りに、ユーザー様の活用目的に応じて操作フローをガイドするチュートリアル機能や、実験・製造データ解析でのFAQや技術解説を包括的に纏めたナレッジベースの提供などを予定しております。今後ますますユーザーフレンドリーなサービスを追求し、化学や製薬、食品などの材料開発プロセスでのAI・機械学習活用の浸透による産業力の強化に貢献していきます。
【Datachemical LABについて】
弊社CTO金子弘昌（明治大学准教授）が運営するデータ化学工学研究室の知見をもとに開発された、あらゆる開発・製造現場で有用なデータ解析・機械学習プログラムを容易な操作で扱うことが出来るクラウドサービスです。
＜サービスの特長＞
・活用領域が幅広く、ラボでの実験から量産化までトータルの効率化が図れます。
・少量の実験データでも手順を踏むことで高い予測精度を実現し、短期間で開発目標到達に導けます。
・シンプルな操作画面でプログラミングなしに実行でき、初学者が犯しがちな解析ミスを防げます。
Datachemical LABサービスサイト：https://www.datachemicallab.com/
【会社概要】
会社名：データケミカル株式会社
所在地：東京都渋谷区神宮前6丁目23-4 桑野ビル2階
設立 ：2021年10月
代表取締役：吉丸 昌吾
2010年宮崎大学大学院修了（化学工学専攻）後、綜研化学㈱にて高分子材料開発に従事。一時留学し、2017年カリフォルニア大学サンディエゴ校にてMBA取得。帰国後綜研化学㈱にて海外事業開発・国内営業に従事。2019年社内DX推進時に金子と出会い、2021年当社設立、代表取締役就任。
取締役CTO：金子 弘昌
2011年東京大学大学院博士課程修了（化学システム工学専攻）後、東京大学大学院工学系研究科助教を経て、2017年明治大学理工学部応用化学科専任講師としてデータ化学工学研究室(金子研究室)を運営。2020年より准教授。2021年当社設立、取締役CTO就任。
広島大学大学院先進理工系科学研究科客員准教授、大阪大学太陽エネルギー化学研究センター招聘准教授、理化学研究所客員主幹研究員、京都大学大学院理学研究科研究員(非常勤)を兼任。
会社サイト：https://www.datachemical.com/
事業内容：化学・工学分野を専門としたAIクラウドサービスの提供
上記に付随したコンサルティングサービス
本リリース、サービスに関するお問合せ先：
E-Mail：info@datachemical.com TEL：03-6778-2045
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