旭化成も住友化学も…広がるＡＩ活用の素材開発の効果
ＭＩは化学構造や生産時のレシピと製品特性の関係をＡＩに学習させ、これをもとに目的の特性を持つ素材を推測し、開発のスピードを速める。業界でもっとも注目される技術の一つ。すでに実用段階に入っており、両社は数年内にＭＩを開発プロセスに利用した素材の量産を始める。
例えば、営業担当が顧客のニーズをＭＩのシステムに入力し、開発をシミュレーションする。提供可能かどうかや、既存素材の若干の改良で対応できるかなどを顧客へ早く回答する。これを一部事業で試行しながら、全社の利用可能なデータを調査し、整備する。
また市場調査データなどを使い、自動車など顧客業界の変化が求められる素材の特性にどう影響するかをＭＩでわかるようにする。
中期３カ年で、ＡＩの一種である機械学習初級の知識を持つ人材を約５００人育成し、一連の取り組みを後押しする。簡単なプログラミングができ、ＡＩを使いこなし、専門家と意見交換できる人材で、研究開発部門以外からも育成する。
住友化学は有機ＥＬやフォトレジスト材料で先行するＭＩ導入を全事業領域へ拡大する。今後３年間で実験データや論文からＭＩに必要なデータベースを整備し、ＭＩ導入の下地をつくる。人材面では、各研究領域にＭＩ活用を先導する「データエンジニア」を５０人程度育成する。各研究所に数人とする。
ＡＩプログラムを構築できるデータサイエンティストに対し、データエンジニアは開発されたＡＩの導入効果をフィードバックして開発に協力する。また全研究者がＡＩを利用できるように、他の研究者への教育も担う。「将来は全社員がＭＩを使えることを目指す」（住友化学担当者）。なお、製造部門も含め全社ではデータエンジニアを合計１５０人、データサイエンティストを２０人育成する。
三菱ケミカルホールディングスや三井化学もＭＩに取り組んでおり、大きなトレンドとなってきている。
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