【北九州高専】JST未来社会創造事業「CREA」プロジェクト：マテリアルDXの最前線へ

電気学会にて「機械学習による材料設計と信頼性評価の統合解析」の特別セッションを開催～「設計」から「評価」までの統合解析と、MI技術の社会実装に向けて～

独立行政法人国立高等専門学校機構

2026年9月17日 12時30分

　北九州工業高等専門学校（福岡県北九州市　校長：片山　佳樹　以下「北九州高専」）は、九州大学、日本大学と協力して、2026年8月27日（木）に開催された「2026年電気学会電子・情報・システム部門大会」において、大会委員会提案企画セッション「マテリアルDX：機械学習による材料設計と信頼性評価の統合解析」を開催いたしました。

　本セッションは、科学技術振興機構（JST）未来社会創造事業「界面マルチスケール4次元解析による革新的接着技術の構築（CREA）」における「数理統計・マテリアルズインフォマティクス（MI）グループ」のアウトリーチ活動として実施されたものです。接着材料開発におけるデータ駆動型アプローチの最新手法や、実際の製造現場への実装・展開におけるボトルネックを解消するために、学際的かつ極めて具体的な議論が交わされました。

■ 開催の背景：Society 5.0を支える「接着技術の革新」と数理科学の融合

　次世代モビリティの軽量化・電動化・知能化において、構造接着技術は極めて重要な基盤技術と位置付けられています。しかしながら、部材の奥深くに埋もれた実接着界面の評価解析や、時間を考慮した4次元解析（マルチスケール＋時間軸）が大きなボトルネックとなっています。JST未来社会創造事業「CREA」プロジェクトの「数理統計・マテリアルズインフォマティクスグループ」では、原子・ナノからメゾ階層に至る構造・物性と接着強度の相関、さらにはその時間依存性を数理統計・機械学習を用いて包括的に解釈し、耐久性の学理保証と社会実装を目指して研究開発を進めています。

■ 企画セッションの発表テーマと革新的成果

　本セッションでは、数理統計理論から具体的なソフトウェア開発、現場でのDX連携に至るまでの7つの最先端テーマが発表されました。

【発表1】接着技術の革新に向けたマテリアルズ・インフォマティクス：数理統計的アプローチから現場実装まで

【発表2】接着材料へのマテリアルズインフォマティクスの応用とソフトウェアパッケージ開発

【発表3】高分子接着剤の疲労破壊に対する異常検知モデルの適用

【発表4】関数データ解析手法を用いた疲労寿命予測

【発表5】説明変数および目的変数の双方に欠損を含むスパース多変量回帰

【発表6】説明変数および目的変数の同時欠測に対応したスパース多変量回帰手法の材料データへの適用と性能評価

【発表7】ものづくり日本大賞受賞技術から次の挑戦へ～ SCADA による現場DX とマテリアルズインフォマティクスへの展開～

■ 今後の展望：学術の知見をパッケージ化し、製造現場へ還元

　本セッションで議論された数理統計および異常検知モデルは、材料メーカーや研究機関が専門的なプログラミング（Python等）の知識を必要とせず、直感的に機械学習予測を実行できるGUIソフトウェアプラットフォームにパッケージ化され、製品化が進められています。

　製品化については、ミシマ・オーエー・システム株式会社の協力で、本校が発明した物性予測特許技術（特許第7671060号など）や、各大学の高度な学術知見をシームレスに融合させ、社会実装を進める体制を構築しています。これにより、樹脂・接着材料開発の現場における実験回数を30％～50％削減し、開発期間の劇的な短縮と品質保証プロセスの高度化、さらには我が国が目指す「データ駆動型ものづくり社会（Society 5.0）」の実現に貢献してまいります。