材料と計測、日本はデータ競争で生き残れるか

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 人工知能(AI)技術などを材料分野に応用する「マテリアルズ・インフォマティクス」(MI)が、新材料の研究開発を加速している。ベンチャーなどの小さな組織にとって強力な武器になりつつある。一方で、検索サービスで起きた米グーグルなどによる「プラットフォーム競争」が材料の世界でも起きるかもしれない。日本では計測機器メーカーが連合を組んでデータ連携を図る。材料と計測、データの競争を追いかける。

 AI技術やビッグデータ(大量データ)解析のブームを受け、データの蓄積や囲い込みが広がっている。合言葉は「データ・イズ・ニュー・オイル」(データは新資源)だ。顧客の行動データや購買履歴など、採算を度外視した先行投資も散見される。材料開発にAIなどを応用するMIも同様だ。勝ちパターンは誰にも見えないが、プラットフォーム競争が早くも始まっている。

 「データの量は資本に比例する。大学は企業に、日本は米国に本当に勝てるのか」―。文部科学省ではこんな言葉も漏れる。データやAIは本来、パワーゲームの世界だ。産業界が本気になれば学術界はかなわない。産業界と学術界でどんな役割分担が適切か議論が必要になる。

 米国ではオバマ前大統領の重点施策の一つとして2011年から、新材料を効率的に生み出す「マテリアルズ・ゲノム・イニシアティブ」が進められてきた。高精度シミュレーションでデータを大量に生成し、無機物6万9640件、エネルギーバンド構造5万3648件などのデータを提供している。このデータをもとに実験結果を分析したり、新材料を設計したりできる。

 トランプ政権の誕生で予算は縮小されたものの、物質・材料研究機構の統合型材料開発・情報基盤部門の出村雅彦副部門長は、「とてもしぶとい業界。他の研究予算や民間資金を集めて必ず生き残る」と評価する。

 日本では物材機構の保有する材料データベースが最大規模だ。このデータを拡充するため、他の科技施策との連携が検討されている。その一つが文科省の支援事業「ナノテクノロジープラットフォーム」だ。

 物材機構や京都大学など、全国26機関が保有する高性能電子顕微鏡やX線回折装置などを有効利用するため、共同利用や実験代行を進めている。この装置のデータを収集できれば、自然とデータが集まる仕組みが作れる。同事業は専任のオペレーターを抱えているため、データの質は保証されている。

 ただ実際の運用では、データ共有の方法などについて異論も出ている。論文投稿の前のデータ提供は難しい上、論文にならなかった失敗データだったとしても、これに実験条件や試料作成過程などの説明をつけるのは負担が大きい。

 MIはまだ成功事例を積み上げる段階だ。材料データベースと解析ツール群、計測技術など、どの研究インフラがプラットフォームにまで育つか分からない。

 ただ、データベースが国際競争に劣れば、海外に依存するリスクが顕在化する。産学官を交えて日本の競争力をどこに見いだし、伸ばしていくか試行錯誤が続く。
<記者の目>
 マテリアルズインフォマティクスのデータを集めるためと、大学などの研究を効率化するために、失敗データの共有は重要になります。マテリアルズインフォマティクスではAIに失敗データを学習させないと精度が上がりません。また研究者にとっても実験を始める前に別の研究者の失敗例を確認して同じ轍を踏まないようにできれば成功率が上がります。
 この反論として、失敗データを共有できるよう整えるのは手間がかかるという声があります。ですが失敗例も成功例と同じくらい科学へ貢献するはずです。その失敗例が信頼できるかどうかは、生データや実験ログ、実験戦略を共有すればわかるはずで、それがなければ成功でも失敗でも研究自体が信頼されません。成功例が一つ二つでは信頼されないように、失敗例も一つ二つでは信頼されないと思います。