ライオンは2025年12月9日、独自開発した転移学習モデル（AI）により、研究開発領域で多分野の研究データの横断的活用を実現し、品質予測精度を向上させるとともに、研究開発期間の短縮を可能にしたと発表した。本研究成果は「第48回ケモインフォマティクス討論会」（2025年11月26日～27日開催）で発表され、「優秀ポスター賞」を2年連続で受賞している。

　ライオンでは、中期経営計画「Vision 2030 2nd STAGE」において『ものづくりDX』推進を重点テーマの1つとし、デジタル技術を活用した企業変革を継続的に進めている。生活者ニーズが多様化・高度化する中、新製品の開発初期段階で必要なデータが不足し、機械学習を活用した品質予測の精度向上が課題となっていた。

　今回発表した転移学習モデルでは、過去に蓄積したボディソープの研究データを、開発が進む浴室用洗剤など、異なる製品分野の研究に応用することを可能にした。ライオン独自の特徴量生成手法を応用し、ボディソープと浴室用洗剤に共通する特徴を抽出。これを新たな機械学習モデルに組み込むことで、従来はデータ不足で精度向上が難しかった状況でも、高い予測精度を実現した。

　実際に浴室用洗剤の開発に本モデルを適用した結果、従来の転移なしモデルでは困難だった高精度予測が可能となり、未知の組成に対しても予測精度が高いことが確認された。加えて、実験数は従来と比較し最大約85％削減できると見込まれるため、実験・開発期間の大幅な短縮が実現する。

　ライオンは今後、この転移学習モデルをさまざまな製品分野の研究開発に適用する方針である。これにより創出される時間を生活者ニーズの深掘りや新技術・新製品開発へ投入し、企業価値向上を目指すとともに、DXを基盤とした効率的な研究開発体制の構築を進める。

　今回の成果は、AIやマテリアルズインフォマティクスを活用した研究開発プロセスの革新事例であり、経営企画部門にとっても他分野データの利活用と新しい研究手法の先進事例として注目される。

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