当社における電子デバイス向けの材料開発の例として、有機半導体材料，及び電気化学デバイス向け電解液材料を対象とした、マテリアルズ・インフォマティクスの手法による分子構造の De Novo デザインと材料合成の取り組みを紹介する。

　計算科学とデータ科学を組み合わせたマテリアルズインフォマティクスを駆使した誘電体材料の設計と探索を進めている。本講演では、BaTiO3への不純物固溶に関する第一原理計算、強誘電体・反強誘電体の網羅探索、そして、データベースには報告されていない新物質探索に関する研究事例について報告する。

　燃料電池自動車に代表されるように、昨今の自動車開発は分子レベルの研究開発が求められている。出力性能や耐久性能の機能発現メカニズムの実験分析は難分析事象であり、研究開発の律速になっていることから我々は計算科学と実験分析を併用した研究開発を推進している。今回はその事例を紹介させて頂く。

　近年、材料分野においてもデータ駆動型の開発が盛んにおこなわれている。当社はAIデータ分析プラットフォーム“Aim”を開発し、社内導入を進めている。本講演では“Aim”に関する詳細の他、当社が過去に行った材料探索の事例についても紹介する。

　電子産業分野において、電子セラミック材料も含め、機能性材料のR&Dは、現在、非常に重要な変革の時期を迎えている。材料の組成・構造の高度化・複雑化により、R&Dは高負荷化しており、計算科学、そして進展著しいデータ科学などの高度な予測技術の活用により、従来のR&Dの方法から速やかに脱却を図ることが喫緊の課題である。第一原理計算を主とする材料計算科学技術は、現在求め得る最も高精度な計算技術であり、予測能力、そして汎用性も高い。そのため、電子セラミック産業分野においても、新規セラミック材料の設計・探索などの最先端領域から、製品製造現場の問題解決などの実応用領域まで、非常に幅広いR&Dの場面での活用が進められている。ただし、電子セラミック製品の製造プロセスは、モデル化にあたり、一概に大きく複雑な系の設定が不可避であり、微弱な分子間力なども精度よく求めねばならず、計算のコストも難易度も高い。本講演では、電子セラミック製品の製造プロセスにおいて重要な分子／セラミックス界面についての計算による取り組みを中心にご紹介させて頂く。

　世界的に、データ駆動型手法を活用した物質開発が進められている。発表者の研究グループでは、第一原理計算や機械学習を活用した構造解析手法の開発および物質探索を行ってきた。本発表では、層間化合物のデータベース構築や物質設計、さらに生成AIを活用した逆設計に関する研究について紹介する。