Articles

• 10 Oct 2025

  Knowledge GraphとMaterials Informaticsの融合が拓く新時代:第4章：MIとKnowledge Graphが拓く未来展望

  導入：AIは「脅威」ではなく「能力拡張」のパートナーMaterials Informatics（MI）に関する議論は、しばしば「AIが人間の仕事を奪う」「研究者が不要になる」といった 「人間の代替」論に終始しがちです。しかし、本シリー...

• 03 Oct 2025

  Knowledge GraphとMaterials Informaticsの融合が拓く新時代:第3章：MIとKnowledge Graphのハイブリッド活用事例

  導入：融合戦略がもたらす「相関」と「因果」の両立Materials Informatics（MI）は、過去の膨大なデータから未知の相関関係を見つけ出し、材料探索の効率を劇的に向上させることに成功しました。しかし、第1章で指摘したように...

• 01 Oct 2025

  Knowledge GraphとMaterials Informaticsの融合が拓く新時代:第2章：Knowledge Graph構築の実践：FAIR原則とセマンティック技術の活用

  導入：MIの信頼性を最大化するKnowledge Graphの目的前章では、Materials Informatics（MI）が持つ「データから相関を見つけ出す力」と、Knowledge Graph（KG）が持つ「知識を体系化し根拠を...

• 30 Sep 2025

  Knowledge GraphとMaterials Informaticsの融合が拓く新時代:第1章：MIとKnowledge Graph、それぞれの機能（はたらき）と限界

  導入：直感的なシェフと体系化されたレシピが織りなす材料開発の新境地前回のブログでは、これまでの私の材料開発の経験やブログの執筆を通して 「Materials Informatics（MI）とKnowledge Graph（KG）の融合...

• 17 Sep 2025

  Knowledge GraphとMaterials Informaticsの融合が拓く新時代:プロローグ

  MIの限界を超え、知識で拓く材料開発の新時代Materials Informatics（MI）に関するブログシリーズが完結した今、改めて、実務家がMIに何を見出し、何を課題としてきたのかを振り返ってみると、その答えは明快です。MIは、...

• 08 Sep 2025

  実務家がMaterials Informaticsに期待すること「第5章：実務での活用戦略」

  これまでの振り返りこれまでの４つの章では、MIが持つ本質的な特徴、そして強みと弱み、そして実務で直面する技術的・組織的な制約について詳しく考察してきました。 第1章では、MIがデータから法則を見出し、予測や最適化を行う能力を...

• 08 Sep 2025

  実務家がMaterials Informaticsに期待すること「第4章：現状の技術的制約」

  前回の振り返り前回は、MIの重要な機能である「つなぐ」ことに焦点を当て、異なる技術や部門の方法を統合することで開発プロセスを効率化する可能性について述べました。主なポイントは以下の通りです： 開発効率の向上：多様な技術が生み...

• 04 Sep 2025

  実務家がMaterials Informaticsに期待すること「第3章：MIで「つなぐ」ということ」

  前回の振り返り前回は、MIとシミュレーションの特徴を比較し、それぞれの強みを活かした使い分けについて説明しました。主なポイントは以下の通りです： シミュレーションの特徴 物理法則に基づく数理モデルによる現象の再現・...

• 12 Jun 2025

  実務家がMaterials Informaticsに期待すること「第2章：シミュレーションとの使い分け」

  前回の振り返り初回となる前回は、「MIの本質的な特徴」から俯瞰して「MIは何ができるのか？」について考えました。主なポイントは以下の通りです： MIの基本的な特徴と実現できること 統計的な手法による一般法則の抽出 ...

• 09 May 2025

  実務家がMaterials Informaticsに期待すること「第1回：MIで実現できること(後半)」

  前回の振り返り初回となる前回は、「MIの本質的な特徴」から俯瞰して「MIは何ができるのか？」について考えました。主なポイントは以下の通りです： MIの基本的な特徴 統計的な手法を用いて、学習データから一般的な法則を...

• 09 May 2025

  実務家がMaterials Informaticsに期待すること　「第1回：MIで実現できること(前半)」

  はじめになぜ今、実務家がMaterials Informatics (MI) に注目するのかMaterials Informatics (MI)は、「機械学習・AIの力を借りて、材料開発を行う手法」です。この10年余りの企業での試行錯...

• 23 Apr 2025

  化学分野のKnowledge Graph作ってみた3

  前回は、テストコードを作成し、確認作業を行う過程を説明しました。今回は、作ったKnowledge Graphの検証作業の説明をします。目次 検証方法 検証結果検証方法 検証用リストの作成今回は、検証用リストを作成し、ヒット率を計測...

• 11 Apr 2025

  化学分野のKnowledge Graph作ってみた2

  前回は、実際にKnowledge Graph作成のための準備作業について説明しました。今回は、テストコードを作成し、確認作業を行う過程をご紹介します。目次 SPARQL queryに慣れる テストコードを書いてみるSPARQL q...

• 01 Apr 2025

  化学分野のKnowledge Graph作ってみた１

  しばらく前に、Knowledge Graphの概要や作り方についてお話ししました。今回から数回に分けて、化学分野のKnowledge Graph作成の実践方法を、サンプルコードを交えながらご紹介します。実践には、Pythonの基礎知識...

• 28 Mar 2025

  LLM-FeynmanがMaterials Informatics最大の課題を解決してしまったのか？

  この論文を目にした時、コロナ騒動が始まった直後に真冬のNYで参加したAI系の国際学会（AAAI）の情景を思い出さずにはいられなかった。自然言語処理セッションの約９割を占めていたと思われる中国系の人たちが、米国入国禁止措置のために、急遽...

• 07 Mar 2025

  なぜ今、人型ロボットなのか？中国企業の挑戦からあれこれ思索する

  最近、どうもSFの世界との境界線が曖昧になっている気がしてならない。特に人型ロボットの進化は、想像力を遥かに超えるスピードで進んでいる。中国企業の勢いは目覚ましく、ゴビ砂漠を疾走するロボットが現れたかと思えば、AIに導かれコーヒーを淹...

• 14 Feb 2025

  化学分野のKnowledge Graphを作る

  化学企業で働く人たちの中には、話題の生成AIを業務で使ってみたけど精度が今一つ、と思っている人は多いのではないでしょうか。本日は、そんな化学企業で働く方々に是非とも興味を持ってもらいたいKnowledge Graphの話です。目次 ...