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研究課題
塗料配合の開発において、接着性（cohesion）や機械特性の最適化は、用途ごとに求められる要求性能が異なるため、試行錯誤が長期化しがちでした。
特に物性への影響度が高い複数成分が絡む場合、配合設計の探索空間は膨大となり、試験回数・時間・コストが増えることが課題となっていました。
アプローチ
Polymerizeは、既存の実験データを統合し、Material Informaticsを活用したAIモデルによる予測型の配合探索へとシフトしました。
- 過去データを統合し、解析可能な研究基盤を構築
- 機械特性と接着性に影響を与えるキー因子を識別
- 特性最適化のための配合組み合わせを、予測ベースで短時間抽出
従来の「実験→評価→修正」を繰り返すアプローチから、事前に高確度な候補を抽出して評価するプロセスへ移行しました。
成果
- 予測に基づく実験設計により、探索時間を大幅に短縮
- 接着性 × 複数機械特性の最適化を同時に実現
- 効率的な実験運用によりR&Dリソースを削減
Material Informaticsにより、研究プロセスを「反復と経験」から「データと予測」に置き換えることで、塗料配合開発をよりスピーディかつ確度高く推進できるようになりました。
まとめ
塗料開発は小さな成分差や配合比の変化が最終特性に大きく影響する領域です。
Polymerizeは、複雑な配合最適化をデータドリブンに再構築し、成功確度の高い配合候補探索を可能にします。
従来の「試す回数を増やす」アプローチに頼らず、効率的な研究設計と材料特性の最適化を、より短い開発サイクルで実現します。
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