材料開発におけるデジタルツイン活用：分子・素材特性予測とプロセス最適化の成功事例
材料開発におけるデジタルツイン活用：分子・素材特性予測とプロセス最適化の成功事例
導入
本記事では、化学・素材メーカーA社におけるデジタルツイン導入成功事例をご紹介します。A社は、高機能材料の研究開発において、従来の試行錯誤に依存した非効率なプロセスに直面していました。そこで、材料開発のプロセス全体をデジタルツインとして構築し、分子レベルからマクロ特性、そして製造プロセスまでを連携させることで、開発期間の大幅な短縮とコスト削減、さらには新しい機能性材料の効率的な探索を実現しました。この事例は、複雑な研究開発領域におけるデジタルツインの有効性を示す代表的な事例と言えます。
導入前の課題
A社は、特定の産業ニーズに応える高機能材料の開発を主要事業としていますが、従来の研究開発プロセスには複数の深刻な課題がありました。
- 非効率な試行錯誤プロセス: 新しい材料の組成や製造条件を決定するために、膨大な数の実験を繰り返す必要があり、これが開発期間の長期化と多大なコストの原因となっていました。特定の特性を持つ材料を見つけるには、多くの組み合わせを試す物理的な実験が不可欠でした。
- 実験データのサイロ化と活用不足: 研究者や部門ごとに実験データが分散・管理され、共有や再活用が十分に行われていませんでした。過去の知見が活かされにくく、非効率な重複実験が発生することもありました。
- 経験と勘への依存: 材料開発における重要な意思決定が、ベテラン研究者の経験や勘に依存する部分が大きく、客観的なデータに基づいた合理的な判断が難しい場面がありました。若手研究者の育成や知識伝承の課題にも繋がっていました。
- 新しい機能性材料の探索困難性: 従来の線形的なアプローチでは、未知の構造を持つ材料や、既存材料では実現困難な高度な機能性を持つ材料を効率的に見つけ出すことが極めて困難でした。
これらの課題は、市場の変化に迅速に対応し、競争力を維持する上で大きな足かせとなっていました。
デジタルツインソリューションの概要
A社が導入したデジタルツインソリューションは、「マテリアルズ・インテリジェンス・ツイン」と名付けられました。これは、以下の要素を統合した複雑なシステムです。
- 分子・原子レベルシミュレーション: 分子動力学（MD）計算や第一原理計算（DFT）を用いて、材料の基本的な物性や化学反応プロセスをミクロな視点から再現・予測します。
- マイクロ構造モデリング: 材料の結晶構造、粒界、欠陥などのマイクロ構造がマクロ特性に与える影響をシミュレーションします。相場予測なども含まれます。
- 特性予測AIモデル: 過去の実験データ、シミュレーションデータ、文献情報などを活用し、機械学習モデルによって材料の組成や構造から物性（強度、伝導性、耐熱性など）を予測します。マテリアルズインフォマティクス（MI）の手法を応用しています。
- 製造プロセスシミュレーション: 材料の合成、加工、熱処理などの製造プロセスにおける様々な条件（温度、圧力、時間など）が最終的な材料特性に与える影響をシミュレーションします。物理ベースモデルやデータ駆動型モデルが組み合わされています。
- デジタルスレッドによるデータ連携: 研究開発の初期段階のシミュレーションデータから、実験データ、製造プロセスデータ、さらには製品の評価データまでを、一元的に管理・連携する仕組み（デジタルスレッド）を構築しました。これにより、データのサイロ化を防ぎ、開発プロセス全体でのトレーサビリティを確保しました。
このソリューションが選ばれた理由は、従来のシミュレーション技術やデータ分析手法を統合し、材料開発の全工程をカバーできる包括性と、複雑な物理現象や化学反応を高精度に再現・予測できる能力にありました。これにより、仮想空間上での材料設計、特性予測、プロセス最適化が可能となり、物理的な実験回数を大幅に削減できると期待されました。
導入プロセスと実施内容
デジタルツインの導入は段階的に進められました。
- データ基盤の構築: まず、過去に蓄積された膨大な実験データ、シミュレーションデータ、製造プロセスデータを収集・整理し、デジタルツインの「学習」と「検証」に必要な標準化されたデータ基盤を構築しました。データのクレンジングと構造化に多くのリソースが投入されました。
- モデル開発と検証: 分子シミュレーション、マイクロ構造モデリング、AI特性予測モデル、プロセスシミュレーションといった各要素技術の開発と、実際の実験データや製造データを用いた精度の検証が行われました。特にAIモデルについては、多様なデータセットを用いて繰り返し学習とチューニングが実施されました。
- プラットフォーム統合: 開発した各種モデルとデータ基盤を統合し、研究者や技術者がアクセス・利用できるデジタルツインプラットフォームを構築しました。ユーザーフレンドリーなGUIの開発にも注力されました。
- パイロット運用とフィードバック: 特定の材料開発プロジェクトを対象にデジタルツインのパイロット運用を実施し、効果測定と課題抽出を行いました。研究者からのフィードバックを収集し、プラットフォームの改善とモデルの精度向上に反映させました。
- 全社展開と継続的改善: パイロット運用の成功を受けて、対象プロジェクトを拡大し、最終的には研究開発部門全体での利用を推進しました。導入後も、新しいデータの蓄積や技術の進展に合わせて、モデルの更新やプラットフォームの機能拡張を継続的に行っています。
導入プロセスでは、特に異なる専門性を持つ研究者（化学、物理、材料工学など）とITエンジニア間の連携、そして既存の研究開発ワークフローへのデジタルツインの統合が重要な課題となりました。定期的な合同ワークショップの開催や、共通の目標設定により、これらの課題を克服しました。
導入による成果
「マテリアルズ・インテリジェンス・ツイン」の導入により、A社は以下のような具体的な成果を得ることができました。
- 開発期間の短縮: 特定の材料開発プロジェクトにおいて、従来の約半分以下の期間で目標とする特性を持つ材料候補を発見・最適化できるようになりました。これは、仮想空間上での迅速な探索と評価が可能になったためです。
- 実験コストの削減: 物理的な実験回数を平均で約30%削減することができました。これにより、実験にかかる人件費、材料費、設備稼働費などのコストが大幅に削減されました。
- 予測精度の向上: AIモデルを用いた特性予測の精度が向上し、ターゲットとする特性を持つ材料組成を高い確度で絞り込めるようになりました。図解に適した要素として、予測値と実測値の相関を示す散布図などが考えられます。
- 新しい材料候補の効率的な探索: 従来の手法では見つけられなかった、予測外の組成や構造を持つ新しい高機能材料の候補を、デジタルツインを活用して効率的に発見できるようになりました。
- 知識共有と意思決定の迅速化: デジタルスレッドにより、研究データや知見が一元化・可視化され、研究者間の知識共有が促進されました。これにより、データに基づいた迅速かつ合理的な意思決定が可能になりました。図解に適した要素として、データフローの図などが考えられます。
これらの成果は、A社の研究開発生産性を飛躍的に向上させ、市場競争力強化に大きく貢献しています。
成功要因とポイント
本事例が成功に至った要因はいくつかあります。
- 経営層の強力なコミットメント: デジタルツイン導入には多大な投資と組織変革が必要でしたが、経営層がその重要性を理解し、強力なリーダーシップを発揮したことがプロジェクト推進の大きな力となりました。
- 研究開発部門とIT部門の緊密な連携: 異なる専門分野のチームが共通の目標に向かって協力し、互いの知識やノウハウを融合させたことが、実用的かつ高度なデジタルツインシステムの構築を可能にしました。
- データ整備への徹底的な取り組み: デジタルツインの「質」は、入力されるデータの「質」に大きく依存します。A社はデータの標準化、クレンジング、蓄積に初期段階から重点的に取り組みました。
- 段階的な導入アプローチ: 全てを一度に実現しようとするのではなく、特定の領域やプロジェクトからスモールスタートし、成功体験を積み重ねながら徐々に適用範囲を拡大したことが、リスクを低減し着実に成果を出すことに繋がりました。
- 継続的な改善文化の醸成: デジタルツインを一度構築して終わりにするのではなく、利用状況の分析や最新技術の取り込みを通じて、常にシステムとモデルを改善していく文化を組織全体で醸成しました。
これらのポイントは、材料開発に限らず、複雑なシステムを対象としたデジタルツイン導入において参考となるでしょう。
事例からの示唆と展望
この事例は、デジタルツインが単なる可視化ツールではなく、研究開発プロセスそのものを変革し、新しい価値創造を加速する強力な手段であることを示しています。特に、従来の物理的な制約が大きい領域（材料開発のように試行錯誤に時間とコストがかかる分野）において、仮想空間でのシミュレーションとデータ駆動型アプローチを組み合わせたデジタルツインの価値は極めて大きいと言えます。
この事例から得られる示唆としては、以下の点が挙げられます。
- データ活用の重要性: デジタルツインの基盤となるのは、高品質で統合されたデータです。データの収集・整備・管理戦略が成功の鍵を握ります。
- 異分野連携の必要性: 複雑なデジタルツインの構築には、対象分野の専門家とIT・データサイエンスの専門家との密接な連携が不可欠です。
- AI/MLとの組み合わせ: AIや機械学習は、シミュレーション結果の解析、未知のパターンの発見、予測モデルの構築において、デジタルツインの能力を飛躍的に向上させます。
- 継続的な投資と改善: デジタルツインは一度作れば終わりではなく、常に最新の状態に保ち、機能を拡張していく必要があります。
この材料開発におけるデジタルツイン活用は、今後さらに進展していくと考えられます。例えば、より大規模なマルチスケールシミュレーション（分子レベルからデバイスレベルまでを連携）、自律的な材料設計・発見システム、サプライチェーン全体のデジタルツインとの連携などが展望されます。
これは、製薬・バイオテクノロジー分野での創薬研究、触媒開発、電池材料開発など、他の研究開発・製造分野への応用可能性も示唆しており、コンサルタントとしてこれらの分野のクライアントに対して提案を行う上での重要な示唆となり得ます。
まとめ
A社の材料開発におけるデジタルツイン導入成功事例は、従来の非効率な試行錯誤プロセスという課題に対し、分子シミュレーション、AI、プロセスシミュレーションを統合した「マテリアルズ・インテリジェンス・ツイン」というソリューションを適用し、開発期間半減、実験コスト30%削減といった具体的な成果を達成したものです。
この成功は、経営層のコミットメント、異分野連携、データ整備、段階的導入、継続的改善といった要因に支えられました。本事例は、研究開発領域におけるデジタルツアルツインの変革力を示しており、他の複雑なシステムやプロセスのデジタルツイン化を検討する上で、データ活用の重要性、異分野連携の必要性、AI/MLとの組み合わせ、継続的な投資といった重要な教訓と広範な応用可能性を示唆しています。この事例を参考に、デジタルツインがもたらす研究開発の未来と、その可能性をぜひ提案活動に活かしてください。