日本産業の生存条件「素材・材料・部品」×AI活用の最前線！
AIデータ社、「AIエージェント×AXフォーラム ～マテリアル～」開催レポート

セッション１

「資源がある国｣が勝つのではなく､資源を確保できる国が勝つ時代“資源安全保障 × サプライチェーン参謀OS”国家構想とは」

AOSグループ代表　佐々木 隆仁

弊社佐々木は、半導体、EV、防衛、再生可能エネルギーなどあらゆる産業の基盤となる“資源”が国家競争力を左右する時代に入ったと指摘した。単に資源を保有するだけでなく、調達・加工・知財・物流・製造までを含めて継続的に確保・制御できる国家が優位に立つと説明。日本は素材・部材分野に強みを持つ一方、サプライチェーン全体の可視化や意思決定基盤が不足していると分析した。その解決策として、「資源安全保障 × サプライチェーン参謀OS」という構想を提示。AIによる需給分析やリスク予測、知財・調達情報の統合を通じて、国家レベルで産業競争力を再設計する必要性を訴えた。

セッション２

「研究者から見たMaterial Informatics/Chemoinfomaticsの問題点と将来性について」

城西大学理学部化学・生命科学科 教授 寺前 裕之 氏

寺前氏は、Material Informatics（MI）やChemoinformaticsの発展可能性について、研究者の立場から現状の課題と将来性を解説した。近年、AIやデータ解析技術を活用した材料開発への期待が高まる一方、実際にはデータ品質のばらつきや実験条件の違い、研究データの不足など、多くの課題が存在すると指摘。単純にAIを導入するだけでは成果につながらず、研究現場に適したデータ整備やドメイン知識との融合が不可欠であると述べた。また、研究者とデータサイエンティストが連携することで、新しい材料探索や研究効率化が加速する可能性を示し、日本の材料研究におけるAI活用の方向性を示された。

セッション３

「AI Materials on IDX＝内部統合、Tokkyo.AI＝外部競争の知財、２レイヤーモデルと７参謀で日本の資源安全保障を再設計」

ＡIデータ株式会社　取締役CTO　志田 大輔

弊社志田は、AI Materials on IDXとTokkyo.AIを組み合わせた「2レイヤーモデル」により、日本の資源安全保障を再設計する構想を解説した。企業内部では研究・製造・品質・調達データを統合し、AI Materials on IDXによって全体最適化を図る一方、外部競争ではTokkyo.AIを活用して知財戦略を強化する仕組みを提示。
また、調達・研究開発・知財・リスク分析など複数の視点から意思決定を支援する”7人のAI参謀”という概念を提示し、AIを単なる効率化ツールではなく、国家競争力を支える戦略基盤として活用する必要性を強調した。

セッション４

Materials Informatics(MI)のデータ作成としても活用される計算化学ソフトウェア業界の自立したエコシステム構築の事例と成功方法

株式会社クロスアビリティ　代表取締役社長・共同創業者 古賀 良太 氏

古賀氏は、計算化学ソフトウェア業界におけるエコシステム構築の取り組みを紹介した。Material Informatics（MI）では、高品質なデータ生成が重要となる中、計算化学がその基盤技術として活用されていると説明。単なるツール提供にとどまらず、研究機関や企業、ソフトウェアベンダーが連携することで、自立的に発展するエコシステムを形成してきた事例を共有した。また、ユーザーコミュニティや技術サポート、教育体制の整備が普及拡大の鍵であると指摘。データとシミュレーションを融合した次世代材料開発の可能性が示された。

セッション５

「生成AI時代の材料設計」

ダイキン工業株式会社　テクノロジー・イノベーションセンター 技師長 茂本 勇 氏

茂本氏は、生成AI時代における材料設計の変化と可能性について解説した。従来の材料開発は、研究者の経験や試行錯誤に大きく依存していたが、生成AIやデータ解析技術の進展により、候補材料の探索や設計プロセスが大きく変化しつつあると説明。一方で、AIだけで最適解が導けるわけではなく、実験データや研究者の知見との組み合わせが重要であると指摘した。生成AIを研究者の“代替”ではなく、“発想支援ツール”として活用することで、材料開発のスピードと可能性を広げる方向性を提示された。

セッション６

住友金属鉱山機能性材料事業とAI活用 ～AIで技術情報を見る試み

住友金属鉱山株式会社　技術本部　技術企画部 担当マネージャー 渡辺 章夫 氏

渡辺氏は、住友金属鉱山における機能性材料事業とAI活用の取り組みについて紹介した。材料開発や製造現場では膨大な技術情報が蓄積されている一方、それらが十分に活用されていないケースも多いと指摘。AIを活用することで、過去の研究データや技術資料を横断的に分析し、新たな知見や技術的示唆を得る試みを進めていると説明した。また、ベテラン技術者の知見継承や情報検索の効率化にもAIが有効であるとし、技術情報を“読む”だけでなく、“活かす”ためのAI活用の可能性が共有された。

アフタートーク

特別セッションでは、登壇者全員が一堂に会し、資源安全保障、Material Informatics、生成AI、知財戦略などをテーマに議論が行われた。AIによる材料開発の加速や、研究データ・知財データの統合、サプライチェーン全体の可視化など、多様な視点から日本のマテリアル産業が抱える課題と可能性が共有された。また、AIを単なる効率化ツールではなく、国家競争力を支える基盤技術としてどう活用するかについて意見交換が行われた。産学連携や企業間連携の重要性も改めて確認され、日本の代マテリアル産業における次世代戦略の方向性が示された。