　以前、著名な科学雑誌の編集長が、マテリアルズインフォマティクス関連の論文を積極的に載せている理由として、そのポテンシャルの大きさを挙げていた。だが、まだそのポテンシャルは発揮されきっていない。そのために何が必要なのかはまだ分からない。もっとデータを収集することかもしれないし、AIの活用レベルをさらに上げることかもしれない。だが、かつてブームになったナノテクノロジーが定着したように、マテリアルズインフォマティクスも定着するだろう。

MONOist　マテリアルズインフォマティクスを活用して、二次電池関連の材料開発で大きな成果が出つつあると聞きました。

相澤氏　パナソニックは、「環境ビジョン2050」として使うエネルギーよりも創るエネルギーを増やすという方針を打ち出している。そして、エネルギーを作る、ためる、使うという商品も販売している。例えば、電池であればニッカド、ニッケル水素、リチウムイオンと高容量化を進められたのは材料技術の進化があればこそ。さらに電池の高容量化を実現するには、やはり材料技術は不可欠だ。

電池の高容量化を担う材料技術の進化（クリックで拡大）出典：パナソニック

　しかしそういった革新的な材料を見つけるには10年はかかるといわれている。これをブレークスルーするのがマテリアルズインフォマティクスだ。何十万通りという可能性の中から良い性能が得られそうなあたりを付けられるので、研究開発期間を大幅に短縮できる。

　実際の電解質材料の開発現場においても、材料技術者とAI技術者の連携を開始し、新たな開発スキームの構築が進んでいる。従来の経験に基づく探索をベースにマテリアルズインフォマティクスでさらに精度を向上していけば、全固体電池の実用化を加速させられるのではないかと考えている。

　マテリアルズインフォマティクスにおいて重要なのはデータだ。材料探索を進める中ではデータ不足の領域も見えてくる。そこで、不足しているデータを取得するための専用実験環境を構築した。合成から評価解析を行って実験データを収集してから、AIを活用して大域最適と局所最適をカバーできる実験条件を導き出して、データ取得のサイクルを高速に回せるようにしている。