データケミカル株式会社は、当社CTO金子弘昌（明治大学理工学部准教授）が運営するデータ化学工学研究室のケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスの技術基盤をもとに、化学分野・化学工学分野を専門としたデータサイエンス事業を展開しております。

化学専門データ解析・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」

化学産業の研究開発は従来技術者が知見や経験をもとに多大な労力を掛けて担っております。新規の分子や材料設計では、原料や配合、作り方の組み合わせは膨大にあり、さらに新規材料を化学プラントにて安定量産するためのプロセス設計にも多くの検討が必要です。そこで現在分子・材料設計やプロセス設計にAI・機械学習を活用し、最適条件を探索する取り組みが進んでおります。

ただし自前でAI・機械学習を活用するには、プログラミングのスキル習得から時間を要し、AI手法を使いこなし実践的に応用できるデータサイエンティスト人材は慢性的に不足しております。一方、これまでも化学分野を専門とした外部のAI・機械学習サービスはありますが、高額なうえ扱う技術テーマが限定的であったり、何らかの数値解は出るが科学的な解釈が伴っていないなど活用において課題がありました。

Datachemical LABでは、分子・材料・プロセス設計において有用なAI・機械学習手法を一つのプラットフォームに体系化し、手持ちの実験データをもとにプログラミングなしに質の高いデータサイエンスを実践できます。ユーザー様ご自身で様々な技術案件にて、実験室での材料開発から化学プラントでの量産化までトータルでの開発スピード向上・低コスト化が期待できます。

本サービスは、手頃な料金プランで、大手化学メーカー様から中小の化学メーカー様や大学・研究機関様まで、幅広く導入頂いております。またサポートサイトでは豊富な技術資料や活用動画を備え、さらにメール・ウェブ面談での技術相談にも対応し、データサイエンス初心者の方も安心してご利用頂けます。

明治大学理工学部データ化学工学研究室の技術基盤

弊社CTOの金子弘昌は、従来個別に検討されていた分子・材料設計と製造プロセス設計でのAI・機械学習活用を一体化して取り扱う「データ化学工学」を提唱し、これまで研究に取り組んできました。2017年より明治大学理工学部でデータ化学工学研究室を運営しており、同研究室ではこれまで化学分野でのAI・機械学習活用において多数の研究成果を挙げ、20社以上の大手化学メーカーとの共同研究・コンサルティング実績があります。例えば半導体材料の開発において、同研究室の手法で、従来の物性値を超越する材料開発に成功したり、製造プロセスにおいて将来予測をしながら運転管理をするプログラムを開発し、実際の現場で使用されたりしております。

弊社は化学産業での幅広いデータサイエンス普及をミッションとし、データ化学工学研究室での多様なアルゴリズムをもとにアプリケーション開発を行っております。

AIスタートアップとしての挑戦

データケミカルは2021年10月に設立され、システムベンダ―と共同でDatachemical LABの開発をすすめ、2022年4月にサービスリリースしました。リリース直後より多くの反響を頂き、既に30にのぼる企業・大学・研究機関様にて導入され（23年8月時点）、事業としても収益化を達成しております。

現在Datachemical LABを産学においてデータサイエンスインフラとしてのポジションを確立すべく、日々取り組んでおります。データ化学工学研究室での最新の研究成果を踏まえ、継続的に新たな手法を搭載するのはもちろんのこと、ユーザー様のご要望に応じて操作性や細かい処理のところでも頻繁にアップデートしております。またユーザー様に安心してご利用頂くために、2023年5月には、情報セキュリティマネジメントシステムISO27001、およびクラウドセキュリティ認証ISO27017を取得しました。今後国内での業績拡大に加え、海外でのサービス展開を予定しております。

世界中の技術者にとってより質の高いデータサイエンスが身近になり、人とデータサイエンスが協働して価値を生み出す社会を目指して挑戦し続けます。

データケミカル株式会社の基本情報

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