[スポンサーリンク]

ケムステニュース

MI-6、データ解析とノウハウ蓄積のための実験計画プラットフォーム「miHub」を全面刷新

[スポンサーリンク]

MI-6株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役:木嵜基博、以下MI-6)は、実験計画におけるデータ解析とノウハウ・ナレッジの蓄積を実現するMIプラットフォーム「miHub(エムアイハブ)」を全面刷新し、新たに提供を開始しました。

miHubはこちら

miHubが解決する課題とソリューション

材料開発は常に複雑で時間を要するプロセスです。これまで、以下のような顕著な課題に直面してきました。

  • 配合やプロセス条件の開発における複雑性
    試行錯誤が多く、効率の向上が求められています。
  • ノウハウの属人化
    実験計画や解析に関する専門知識が個人に依存しており、組織全体での知識共有が不足しています。
  • データサイエンスの導入と定着の困難さ
    開発組織において、データサイエンス技術の導入、普及、そしてその定着に苦労しています。

材料開発の高速化と高度化を目指し、国内外の多くの素材メーカーがマテリアルズ・インフォマティクス(MI)の導入を進めています。しかし、多くの材料研究者や研究組織とって、MIの活用は依然としてハードルが高く、その組織全体への普及や定着には困難を伴っています。

このような状況を受け、MI-6は2020年4月より提供してきたMIソフトウェア「miHub」を全面的に刷新しました。実験点を決定するための解析アプローチを拡張し、また組織全体でのナレッジ・ノウハウ共有とコラボレーションを促進する機能を導入することで、一新したユーザー体験を提供します。

 

主な特徴

miHubは主に2つの主要機能から構成されています。

  • 試行錯誤マネジメント&コラボレーション実験点決定と要因分析を支援するノーコードMI

【試行錯誤マネジメント&コラボレーション】

データの登録から解析設定、実験点の選択、結果の考察に至るまで、MIを用いた実験計画における各ステップを、直感的にワークフロー形式で管理できるようになっています。また、実験やデータ、解析に関する考察をフローごとにノート形式で蓄積し、それに対してコメントや議論を行うことが出来ます。miHubを通じてノウハウの共有を促進し、ナレッジを蓄積していくことで、チーム全体の研究開発力を向上させることが可能です。

  • (実験・解析のナレッジ共有)miHubは、個々の実験者の試行やアプローチを記録し、社内の共有ナレッジとして蓄積します。これにより、実験のノウハウが属人化せず、チーム全体の知識として活用できます。
  • (ノウハウの継承とアクセスの向上)プロジェクトの検討経緯や解析手法もフローごとに明確に記録されるため、第三者による確認や振返りが容易になります。テーマ固有のノウハウに加え、MI活用方法も全員がアクセス可能な形で社内ナレッジとして継承されます。
  • (進捗の透明性とコミュニケーションの促進)関係者はいつでもプロジェクトの最新の進捗を確認でき、miHub上でスムーズにコミュニケーションを行うことが出来ます。チームの総合力を計画に反映させ、効率的かつ効果的な意思決定を行うことが可能になります。

実験点決定と要因分析を支援するノーコードMI】

組成・処方の最適化、物性予測をプログラミングの知識なしでも簡単に実現することができ、データドリブンな研究開発の推進を実現します。研究者の勘や経験、ドメイン知識に対してMIを融合させることで、目標物性値を持つ材料、条件探索の加速が可能になります。

従来のmiHubと比べて解析手法が大幅に強化され、より広範囲なテーマに活用することが可能になりました。

 

先行導入企業の声

正式リリースに先駆けて新バージョンのmiHubをご利用頂いている企業様からは、データ解析の進展とナレッジ蓄積に関して肯定的なフィードバックをいただいております。

 

プロダクトオーナーからのコメント

従来のmiHub(エムアイハブ)では、「ベイズ最適化」という手法に特化した開発をしてきました。ベイズ最適化は材料開発において最も信頼性の高いエビデンスを持つMI(マテリアルズ・インフォマティクス)手法の一つであるとともに、データ蓄積が十分ではない状況からでも使用できる強力なツールです。このツールの幅広い展開を目指し、材料開発・ものづくりならではの制約条件に適合するアルゴリズム、および研究者にとって最適なユーザ体験を追求してきました。また、あえて数多くの手法を混在させず、学習コストと導入障壁を抑えることで、研究者が迅速にMIの小さな成功を収めることができるようになることに重点を置いて開発をしてきました。

 

今日では、MIを活用する研究者やMIを用いた開発成果が、着実に増加しています。これからの大きな挑戦はMIによる開発成果を生み続ける環境づくりです。個々の研究者の属人的な活用から、チーム全体での組織的な活用へと繋げていくことが求められています。MIの活用において適切な対策を講じなければ、材料開発・ものづくりの現場でこれまでも課題とされてきた「経験と勘」に依存する状況に陥りかねません。

 

これらの課題に対応していくため、miHubの今回の大幅な刷新では、個々の研究者がより幅広い解析を行えるだけではなく、チーム全体でMIを活用・促進するプロダクトを設計することに特に力を入れて開発を進めてきました。様々な企業の研究者の方々から得た貴重なフィードバックを基に、特に価値が高いと判断した機能を優先的に実装しました。この新しいバージョンを新たな出発点と位置づけ、解析を行う研究者のみならず組織全体が恩恵を受け、使用するほどに価値が高まる研究開発のプラットフォームを目指してこれからも開発を続けてまいります。

 

これからもmiHubの進化にご期待ください。

miHubはこちら

最高執行責任者 入江 満

今後の展開について

MI-6では、「材料開発における逆問題を解決するための機械学習技術の適用」という従来の狭義のマテリアルズ・インフォマティクスの枠組みを超えて、データとナレッジの統合を通じて意思決定と行動の質を高めるデータ駆動型製品開発プロセスの実現を目指しています。顧客企業における研究開発者の創造力向上ならびに製品開発力の向上に貢献するため、MIを軸とした研究開発DXのソリューションを提供し続けます。

リリース特別ウェビナーのご案内

本リリースに伴い、研究開発DXとマテリアルズ・インフォマティクスの連携について詳しく説明するmiHubの概要と展望についてのウェビナーを開催いたします。

1/31(水) 15:00〜16:00(https://hubs.ly/Q02h8zB60

実験計画・試行錯誤プラットフォームmiHubの大型アップデートのご紹介

2/7(水) 15:00〜16:00(https://hubs.ly/Q02h8zBb0

研究開発DXとマテリアルズ・インフォマティクスを繋ぐmiHub

 

採用強化中

当社は、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)の普及による素材・化学メーカーのデジタル変革の推進、研究開発に特化したスタートアップとしての社会進歩への貢献、そして新たな価値創出への積極的な取り組みに深い関心を持つ方々と共に、更なる成長を目指しています。このビジョンに共感し、興味をお持ちの方は、ぜひ積極的なご応募をお待ちしております。
▼MI-6 採用サイト

https://recruit.mi-6.co.jp/

会社情報

会社名:MI-6株式会社

代表者:木嵜 基博(きざき もとひろ)

設立:2017年11月17日

所在地:東京都中央区日本橋小舟町8-13

事業内容:マテリアルズ・インフォマティクス(MI)技術の開発及び導入支援

コーポレートサイト:https://mi-6.co.jp/

採用サイト:https://recruit.mi-6.co.jp/

Avatar photo

ケムステPR

投稿者の記事一覧

ケムステのPRアカウントです。募集記事や記事体広告関連の記事を投稿します。

関連記事

  1. 製薬各社 2010年度 第3四半期決算を発表
  2. 野依さん講演を高速無線LAN中継、神鋼が実験
  3. ガンマ線によるpHイメージングに成功 -スピンを用いて化学状態を…
  4. 日本化学会第86春季年会(2006)
  5. 「アバスチン」臨床試験中間解析を公表 中外製薬
  6. 梅干し入れると食中毒を起こしにくい?
  7. 医薬各社、アルツハイマー病薬の開発進まず
  8. ヒアリの毒素を正しく知ろう

注目情報

ピックアップ記事

  1. ノーベル賞・田中さん愛大で講義
  2. アメリカ大学院留学:卒業後の進路とインダストリー就活(2)
  3. 2024年ノーベル化学賞ケムステ予想当選者発表!
  4. 化学・工学・情報系研究者も応募可能! 上原財団の研究助成が40周年で進化
  5. 9,10-Dihydro-9,10-bis(2-carboxyethyl)-N-(4-nitrophenyl)-10,9-(epoxyimino)anthracene-12-carboxamide
  6. 身近な食品添加物の組み合わせが砂漠の水不足を解決するかもしれない
  7. Lead Optimization for Medicinal Chemists
  8. 続セルロースナノファイバーの真価【対面講座】
  9. 【速報】新元素4つの名称が発表:日本発113番元素は「ニホニウム」!
  10. マテリアルズ・インフォマティクスの推進成功事例セミナー

関連商品

ケムステYoutube

ケムステSlack

月別アーカイブ

2024年1月
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
293031  

注目情報

最新記事

タリンにいってきました BOS2026 前編

みなさんこんにちは。ケムステ代表です。久々にまともに記事を書きます。さて、表題の通り、6月後…

第6回鈴木章賞授賞式&第10回ICReDD国際シンポジウム開催のお知らせ

計算科学、情報科学、実験科学の3分野融合による新たな化学反応開発に興味のある方はぜひご参加ください!…

条件の「前後」も実験条件である【プロセス化学者のつぶやき】

前回まで1. 設定温度と系内の実温度のお話2. 温度値をどう判断するか3. 反応操作をし…

そのpH、“本当にその場所”の値ですか?ニードル式pHセンサーを使ってみた!

突然ですが、「培養の再現性がなんか悪い」「同じ条件のはずなのに結果がズレる」といった経験はあ…

「骨格編集」×「ナノカーボン合成」〜ナノカーボン合成の新戦略を実証〜

第719回のスポットライトリサーチは、名古屋大学大学院工学研究科(忍久保研究室)博士後期課程2年の平…

【書評】立体化学 はじめの一歩

立体化学は,分子の三次元構造を理解するための重要な分野であり,有機化学や…

水のシミュレーション入門 — 水分子を計算機の中でどう”描く”か —

身近なのに、計算機にとって手強い"水"。本記事では、点電荷モデルから機械学習まで、その"描き方"の進…

◆◇◆◇ 第36回フォーラム・イン・ドージン開催のご案内 ◆◇◆◇

同仁化学研究所が熊本から世界へ情報発信するフォーラム・イン・ドージンの開催ご案内です。今年は『な…

『力』による円偏光発光のon/off制御を単一分子レベルで実現

第718回のスポットライトリサーチは、東京科学大学 物質理工学院(相良研究室)博士後期課程2年の野中…

数日かかっていた反応機構解析を、わずか数分に!

機械学習ポテンシャルが変える計算化学の現在近年、DFT計算による反応機構解析は広く行われるよ…

実験器具・用品を試してみたシリーズ

スポットライトリサーチムービー

PAGE TOP