設計試作図3 マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の導入効果データ整理データ収集評価データ分析試作105経営企画経営企画財務企画財務企画事業部事業企画事業企画営業企画営業企画図2 オンラインステージゲート会議のイメージ評価最小限のデータと経験に頼り、目標性能を達成するまで繰り返し実験オンラインステージゲート会議設計にMIを導入開発企画開発企画知財／技術法務知財／技術法務研究所研究企画研究企画MIによりデジタル化された設計デジタル化された精度の高い設計によりサイクルの回数を大幅に減らすことができるCopyright ©TECH CONSIGLIE Inc. All rights reserved.全社戦略全社戦略収益性評価収益性評価事業戦略事業戦略製品企画製品企画顧客価値評価顧客価値評価Copyright ©TECH CONSIGLIE Inc. All rights reserved.事業性収益性売上要因対象市場・顧客顧客価値製品・サービス提供方法顧客との関係性課金方法参入タイミング競争優位性売上予測コスト要因実現性実現トリガーキーリソースパートナー規制・標準規格コスト予測売上原価販売費・販管費設計工程を分解し、デジタル化！売上知財技術戦略技術戦略実現性評価実現性評価知財出願戦略知財出願戦略リソース評価リソース評価試作試作めの難しい開発テーマでの分析では、AIやシミュレーションの併用、量子コンピューターの活用も想定する（図3）。 MIによる設計工程では、ELN（電子実験ノート）、評価データ、設備稼働データなどの各データを取集し、統合データベースに集約・整理し、AI、シミュレーション、量子計算による高精度な分析が実行される。近年は、AIを実装した研究開発プラットフォームを提供するシステムベンダーも登場し、自社で環境を整備しなくても、エクセルデータのデータベース化、実験指示、実験結果のインプット等ができるようになってきた。設計工程をMIでデータ駆動型にすることで、エンジニアにとっても目標達成のための因子がデータ分析によってクリアになり、また、AIを用いて精度の高い予測をするために、MI導入前よりもいっそコンバーテック 2021. 12うデータに基づいた科学的な考察が行われるようになるだろう。 さて、次回は3つ目のDX推進領域として「製造」を取り上げる。ご期待いただきたい。本社R&DMI導入前の材料開発サイクルデータ駆動型の評価によりリモートでも迅速・的確な判断を実現MI導入後の材料開発サイクル
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