【材料開発×AI】データケミカル、「データ活用推進パッケージ」の提供を開始

－データ解析の前後を整え、個人の取り組みを組織全体へ－

データケミカル株式会社

2026年8月28日 07時00分

データケミカル株式会社（代表取締役：吉丸昌吾、本社：東京都渋谷区）は、展開する材料開発のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB（データケミカルラボ）」において、ユーザー企業が自ら機械学習の活用定着を推進できる「データ活用推進パッケージ」を2026年8月28日より提供開始します。

当社がこれまでの導入支援で蓄積した知見を、テーマの選び方から実験データの記録、社内報告までのフォーマット群として整理したものです。解析の前後の工程を整えることで、個人の取り組みにとどまりがちなデータ活用を、組織全体の取り組みへと発展させやすくなります。

解析の前後の工程に生じる課題

金属・ゴム・薬品などの材料開発では、膨大な実験条件の検討が必要であり、従来は技術者の知見や経験に大きく依存していました。Datachemical LABは、手持ちの実験・製造データをもとにAI・機械学習で最適な条件を予測し、開発プロセスを効率化するクラウドサービスです。2022年のリリース以来、大手化学メーカーを中心に70社以上に導入されております。

当社はこれまで、延べ250社以上の推進担当者の方々と関わってまいりました。その中で見えてきたのは、つまずきの多くが解析そのものではなく、その前後の工程にあるという点です。

一つは、そもそも個別テーマで成果が上がらないケースです。最初に取り組むテーマの選び方や、解析に使えるデータの揃え方に原因があることが多く見られます。もう一つは、個別テーマで成功事例が出てきても、それを組織の取り組みに繋げられないケースです。こちらは組織としてのマイルストーン設計や、社内でのコミュニケーションに原因があります。

全社的にデータ駆動型の開発体制へ移行するには、長期間にわたる丁寧な組織運用が求められます。しかし機械学習活用の経験が浅い中で、最初から円滑に進めるのは容易ではありません。

パッケージを構成する3つのコンテンツ

1. テーマ選定から社内報告までを支援する「活用推進フォーマット」

まず候補テーマの洗い出しにあたり、当社の知見をもとに、テーマ選定で考慮すべきポイントを項目として整理しています。取り組みやすいテーマから着手して解析の経験を積み、段階的に難易度を上げていく設計が可能になります。そのうえで組織全体の目標と個別テーマを紐付け、四半期ごとに進捗を確認します。あわせて「組織の浸透度」と「個人の習熟度」の二軸で、データ活用がどこまで定着したかを把握できます。両者は互いを規定する関係にあり、組織が次の段階へ進むには個人がどこまで習熟している必要があるか、といった検討が行えます。

社内報告用には「技術者向け」「管理職向け」「推進会議向け」の3種類のテンプレートを用意しました。数値は自動集計されるため、資料作成の負担が軽くなるとともに、報告のたびに数字の取り方が変わることがなく、進捗報告の透明性が保たれます。

2. チーム全体で統一した記録を残す「データ管理フォーマット」

本フォーマットの目的は、実験データをはじめから解析に使える形で記録し、チームの資産として蓄積することにあります。従来、実験データの記録は後からの解析を想定せず、担当者ごとに粒度も内容も異なっていました。こうしたデータは後から統一できず、蓄積していても解析には使えません。

本フォーマットでは、品目名や単位をあらかじめ定義した専用シートにより、チーム全員が統一された基準で記録できます。合成から評価のように工程が分かれる場合も、工程ごとのデータセットをIDで紐づけて管理できます。記録したデータは、Datachemical LABでそのまま解析できる形式で出力されます。

過去のデータが共通して活用できる形で残っていれば、解析以前に実験の重複を避けられ、開発の効率化に繋がります。Excel形式のため自社内にデータ資産を構築でき、SharePointなどのストレージサービス上で運用すれば、変更履歴を含めてチームで管理できます。担当者が代わっても組織に残り、時間が経つほど解析の精度を高める資産になります。

3. 解析の進め方を具体的に示す「テーマ別活用例」

自社テーマでの活用方法や解析の進め方に迷うという声に応え、公表論文を題材とした活用例の公開を開始しました。第一弾では、電子基板向け樹脂材料のモノマー設計、セラミックス結晶の合成条件設計などを題材に取り上げています。同じテーマにDatachemical LABで取り組んだ場合に、どの機能をどの順序で使うかを、Step単位で再構成しました。自身のテーマに近い事例から、解析の全体像を具体的につかめます。事例は今後も順次追加してまいります。