【実践編】マテリアルズ・インフォマティクスを“本当に”導入するための5ステップ
前回の記事では、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）導入が「なぜ当たり前の理屈でも実践できないか？」を深堀りしてみました。今回は、その“実践編”として、現場で具体的にどう進めればいいのかを5ステップで整理してみます。少しずつ無理なく導入していくためのヒントになれば幸いです。
STEP 1：スモールスタートの“テーマ選定”
ポイント
目に見える成果を出しやすい開発テーマを選ぶ
いきなり社運をかけた大型プロジェクトではなく、まずは既存製品の改良や、比較的研究データがまとまっている小さな領域で始める。
成功体験を積みやすいテーマがベスト。
KPIは“スピードアップ”と“有望候補の抽出”に
研究者の工数削減や、実験の回数削減など、短期的にわかりやすい指標を設定する。
「実際にどれくらい加速したか」を数字で示せると、社内説得がスムーズになる。
STEP 2：データを“見える化”し、持っている資産を把握する
ポイント
既存データの棚卸し
ラボノート、Excelファイル、装置ログ、過去の報告書などをざっとリストアップし、どんな形式・粒度でデータがあるかを確認。
“バラバラな場所に埋もれている失敗データ”も重要な宝です。
データ品質のチェック
値が抜け落ちていないか、フォーマットは統一可能か、重複はないかを最初に見極める。
ここを曖昧にすると、後々AIがゴミデータを学習するリスクが高まり、成果が出にくくなる。
必要ならば“最小限のフォーマット統一”を
いきなり完全統一は無理でも、最低限AIが学習できる形に整える。
この段階で、データ整理の“負の遺産”に気づくことが多いので、小さく始めて徐々に広げていく考え方が大切。
STEP 3：PoC（概念実証）を実施して“小さな勝ち”を取りに行く
ポイント
学習モデルは無理に難しいものを使わなくてOK
ランダムフォレストやシンプルな回帰モデルでも十分効果が出るケースは多い。
研究テーマやデータの特性に合った手法を使い、まずは成果を出すことを重視する。
“データサイエンティスト＋材料研究者”でチームを組む
分析モデルの設定や結果の解釈には、材料科学の知識が不可欠。
AIから出てきた予測を現場感覚で精査し、研究者と対話をしながら仮説検証できる体制が理想的。
実験とAI分析を並行して進める“サイクル”を回す
AIが提示した有望な候補や最適化条件を、実験でトライ。
実験結果を再びAIにフィードバックし、モデルをアップデート。
これを繰り返すことで、実験回数を絞りながら精度を高められる。
STEP 4：PoCで得た知見を“運用システム”に落とし込む
ポイント
PoCで終わらせず、成果を社内で可視化・共有する
AI分析の成功事例だけでなく、失敗事例も含めて、どんな学びがあったかをレポート化して組織全体に共有。
上層部や他部門からの理解を得るため、ビフォーアフターの数字やグラフを入れると説得力UP。
データ基盤の拡張・標準化に着手
PoCを通じて見えたデータやシステム上の課題を洗い出し、本格的なプラットフォーム整備に投資する。
例：データを集約するクラウド環境の導入、ラボオートメーションとの連携など。
権限管理やデータガバナンスのルール作り
誰がどのデータにアクセスできるのか、どのタイミングでどう更新するのか、明文化しておく。
失敗データが扱われる以上、研究者個人やプロジェクトのメンツに配慮した運用ルールが必要となる。
STEP 5：チームと組織を育てる “文化改革”
ポイント
失敗データを共有する“心理的安全性”を確保
「うまくいかなかった実験こそAIの養分になる」という意識を根付かせる。
そのためには、経営層や管理職が率先して失敗を許容し、共有を評価する風土づくりが大事。
“橋渡し人材”の育成または外部連携
材料科学とデータサイエンス、両方に一定の理解がある人材がいないとプロジェクトが属人化しがち。
大企業の場合は社内育成が一案。中小の場合は大学やコンサル、スタートアップとの提携も有効。
評価指標は短期と長期のバランスを取る
「1～2年での実験回数削減」「3～5年スパンでの画期的素材発見」など、複数レイヤーのKPIを設定し、どちらも評価する仕組みを作る。
すぐに成果が出なくても、長期目線で続ける意義を組織内に共有することが重要。
まとめ：小さな一歩から大きな変革へ
マテリアルズ・インフォマティクスを本格導入して成果を出すためには、どうしても組織文化の変革や経営層の長期的なコミットが必要になります。ですが、いきなり全社的に導入するのはハードルが高いのも事実。
そこでポイントとなるのが、この5ステップの“スモールスタート”と“段階的拡張”です。まずは小規模PoCで成功体験を作り、データの扱い方やモデル化のメリットを社内にアピール。そこからデータインフラを整え、人と組織を育てていく──この流れを着実に回すことで、「なんとなくいいよね」と言われていたMIが、実際に開発現場で“使える武器”へと成長していきます。
最後に
どこから手をつけたらいいかわからない方は、まずは1.テーマ選定と2.データの見える化から始めてみてください。小さな成功が生まれれば、きっと周りを巻き込みやすくなり、次のステップへ進みやすくなるはずです。