【材料開発×AI】データ解析ツール「Datachemical LAB」の宮崎大工学部での活用事例を公開

Datachemical LABを用いた研究論文掲載と学生実験でのデータ解析学習[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/99918/24/99918-24-863f4422fe796046d7b663435561c5d1-946x464.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]（左）データケミカル代表取締役 吉丸昌吾 （右）宮崎大学工学部教授 大島達也様データケミカル株式会社（代表取締役：吉丸昌吾、本社：東京都渋谷区）は、展開する材料開発のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB（データケミカルラボ）」において、宮崎大学工学部での活用事例を公開しました。このたびDatachemical LABの教育利用において、当社と連携協定も締結している同学部の大島達也教授に、これまでの具体的な取り組みや今後の展望について話しを伺いました。○Datachemical LABがもたらす研究開発の変革金属・ゴム・薬品などの材料開発では、膨大な実験条件の検討が必要であり、従来は技術者の知見や経験に大きく依存していました。そこで当社の「Datachemical LAB」は、分子・材料設計からプロセス設計・管理まで幅広いテーマに対応し、手持ちの実験・製造データをもとにAI・機械学習で最適な条件を予測し、開発プロセスを効率化できます。2022年のリリース以来、約60社に導入され、高く評価されています。大島教授はDatachemical LABリリース後間もなく、大学・研究機関では初めて研究室に導入されました。同研究室では、都市鉱山ともよばれる廃電子機器からの貴金属リサイクルとして、廃電子機器を解体・前処理後に酸溶液に溶かした水相から、有機溶媒を用いて金などの目的金属イオンを選択的に回収する溶媒抽出の研究に長年取り組んでおります。これまで抽出溶媒の設計は経験や知見に基づいて試行錯誤で行われておりましたが、同研究室にて79種類の有機溶媒での実験データをDatachemical LABで学習して、溶媒の特徴から金（塩化物錯体）の抽出能力を定量的に予測するモデルを構築することに成功し、その成果が論文掲載されました※。これにより、抽出溶媒の設計のプロセスが大幅に効率化されることが期待されます。[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/99918/24/99918-24-448cba15c49d14d3c2f3796ab6e66c18-1920x870.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]図1 Datachemical LABデータ解析結果サンプル[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/99918/24/99918-24-ebd75239f4694f7562fba678343100e2-1051x392.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]図2 溶媒抽出による金の選択的回収イメージ（宮崎大学大島研究室HPより）○Datachemical LABを活用したデータサイエンス教育当社はまた今年1月に、Datachemical LABを活用したデータサイエンス教育に取り組むことを目的に、宮崎大学工学部と連携協定を締結しました。その一環として、今年6月に大島教授が主導する学生実験において、Datachemical LABを初めて実践導入頂きました。有機化合物の水溶解度予測をテーマに、それぞれの学生が既存の800種の有機化合物の構造と水溶解度データを学習データとして、Datachemical LABを用いてモデル構築を行ったうえで、各自が任意の化合物で水溶解度を予測し、その結果と文献値を比較し、化学構造との関係を考察しました。今回Datachemical LABを活用して多くの学生がプログラミングなしにデータ解析の流れを体験することができ好評頂きました。当社では今後大学教育の中でより広くDatachemical LABを活用できる機会を提供し、データサイエンス人材育成に貢献していきます。[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/99918/24/99918-24-eeeab41314d68982680fd431db49127b-727x454.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]図3 Datachemical LABを活用した実験演習の様子詳細は下記よりご覧ください。大島教授には、機械学習との向き合い方や、今後の材料開発におけるデータサイエンス教育のありかたについてもお伺いし、教育機関・企業を問わず、データサイエンスを身近な実践知として根付かせるためのヒントが詰まった内容となっています。活用事例 詳細はこちら【論文情報】※論文名：Machine Learning Prediction of Au(III) Extractability of Various Organic Solvents Based on Ion Solvation in Hydrochloric Acid Media著者：Tatsuya Oshima, Yuhi Iwakiri, Hiroki Yokota, and Asuka Inada掲載誌：ACS Sustainable Chemistry &amp; Engineering 2025 13 (24), 9110-9118DOI：10.1021/acssuschemeng.5c01941【Datachemical LABについて】弊社CTO金子弘昌（明治大学教授）が運営するデータ化学工学研究室の知見をもとに開発された、あらゆる開発・製造現場で有用なデータ解析・機械学習プログラムを容易な操作で扱うことが出来るクラウドサービスです。＜サービスの特長＞・活用領域が幅広く、ラボでの実験から量産化までトータルの効率化が図れます。・少量の実験データでも手順を踏むことで高い予測精度を実現し、短期間で開発目標到達に導けます。・シンプルな操作画面でプログラミングなしに実行でき、初学者が犯しがちな解析ミスを防げます。Datachemical LABサービスサイト：https://www.datachemicallab.com/【会社概要】 会社名：データケミカル株式会社所在地：東京都渋谷区神宮前6丁目23-4 桑野ビル2階設立 ：2021年10月会社サイト：https://www.datachemical.com/事業内容：化学・工学分野を専門としたAIクラウドサービスの提供本リリース、サービスに関するお問合せ先：E-Mail：info@datachemical.com TEL：03-6778-2045企業プレスリリース詳細へ : https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000024.000099918.htmlPR TIMESトップへ : https://prtimes.jp