【材料開発×AI】データケミカル、データ解析クラウド「Datachemical LAB」にて大型アップデートを実施

高度解析機能「Pro版」を新たに提供　あわせて「SharePoint連携」「ナレッジベース」も

データケミカル株式会社

2026年9月17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、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、高度な解析手法を集約した「Pro版」を新たに提供します。2026年9月17日より提供を開始し、Datachemical LAB契約中のすべてのユーザーが利用できます。あわせて、社内の共有フォルダと直接データをやり取りできる「SharePoint連携」、過去の質疑応答を体系化した「ナレッジベース」も提供します。

今回のアップデートにより、高度な解析手法を段階的に取り入れられるようになるとともに、個人の解析成果や知見を組織で共有・活用できる環境が整います。

○材料開発を支える「Datachemical LAB」

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。

これまでのDatachemical LABは、現場で幅広く使える解析手法を中心に提供してきました。今回の「Pro版」では、その一歩先の高度な手法を、同じ操作感のまま利用できるようにします。

○高度解析機能「Pro版」

Datachemical LABの操作画面に、高度な解析手法をまとめた「Pro版」を新設し、技術者がより難しいテーマへ段階的に進めます。第一弾として、次の2つの解析手法を提供します。

転移学習は、データの豊富な既存テーマで得られた傾向を、データの少ない別のテーマの予測に活かす手法です。新規テーマの立ち上げ初期や、実験コストが高くデータ数を確保しにくい場合など、十分なデータが集めにくい場面は少なくありません。こうした場合に、関連するデータ資産を活用することで、少ないデータでも予測の見通しを立てやすくなります。転移学習を使う場合と使わない場合の予測精度をその場で比較でき、適した学習方法を選べます。

ベイズ最適化-複数サンプル選択は、次に実験すべき条件を、指定した数だけ、互いに性質の異なる候補としてまとめて提案する手法です。候補を選ぶ際に、目標への到達可能性と、実験条件の多様性の両方を考慮します。従来は有望度の高い順に選ぶと、候補が同じような条件に集中しがちでした。性質の異なる条件をまとめて提案することで、1回の実験計画で幅広い可能性を検証でき、探索の効率を高めます。

図1 Pro版ベイズ最適化複数サンプル選択　3件指定し、性質の異なる候補が選ばれた例

○解析を組織に広げる2つの機能（SharePoint連携・ナレッジベース）

SharePoint連携では、Datachemical LABの各画面からMicrosoft SharePoint上のファイルを直接読み込み、解析結果を指定フォルダへ直接書き出せます。SharePointは研究開発部門でも広く使われ、変更履歴も残るため、既存の環境を活かしながら、解析に用いたデータを管理しやすくなります。解析成果はチームで参照できる資産として社内に蓄積され、その保管先はお客様のデータ基盤です。接続にはMicrosoft Entra IDによる認証を用い、当社がデータやID・パスワードを預かることはありません。連携先はSharePointから着手し、他のデータ基盤への対応も順次拡充します。

ナレッジベースでは、材料開発のデータ解析でよく寄せられる質問と回答を、利用者が検索・閲覧できます。解析手法やデータの扱いといった技術面から、導入の進め方やサービス内容まで幅広く収録し、公開時点で約400件を、いずれも当社が内容を確認したうえで掲載しています。カテゴリ別に整理され、キーワード検索で該当する質疑応答をすぐに確認できます。収録した内容は製品内のAIチャットボットにも活用されており、質問を入力すると、これらの質疑応答を踏まえた回答が得られます。解析中に生じた疑問を、問い合わせを経ずにその場で解決できる環境が整います。