この実証試験に先立ち、日立の開発技術を、三井化学が提供した過去の有機材料の材料開発データで検証したところ、新材料の開発に必要な実験の試行回数を、従来のMIと比較し約1/4に削減できることを確認したという。

　今後、日立は、今回開発したMI技術の実用化を目指し、材料開発ソリューションへ適用することで、顧客・パートナーの短時間・低コストでの材料開発や競争力強化を支援していく。三井化学は、DXを通じた社会課題解決のため、革新的な製品やサービス、ビジネスモデルをアジャイルに創出し、社会に提供していくとしている。

　なお、日立が今回開発したMI技術は、以下のような特長を備えている。

大規模なオープンデータを活用できる「入れ子型」のAI

　大規模なオープンデータで学習したAIの内側に、実験データで学習したAIを埋め込む入れ子型構造を採用。これにより、少数の実験データしかない場合でも、新材料開発に活用できる。

高性能な化合物の生成を加速する成分調整方式

　外側のAIによって、文字情報である化学式を一度数値情報に変換し、内側のAIでこの数値情報から性能に影響する成分を分離・調整する。これにより、高性能な化合物を表現する数値情報を新たに作成。それを再び化学式に変換し直すことで、高性能な化学式を高確率で生成し、実験回数の削減が可能となる。