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素材開発のAI活用を成功させるDoEデータ資産化の作法：実験の「点」を組織の「線」へ
解析して満足し、データを個人のPCに「眠らせる」行為は、未来の自分たちへの「足かせ」となります。DoEの成果を組織の共通言語へと昇華させるための『データ集約の作法』を詳しく解説します。投資を形骸化させず、知見が循環し続けるDX文化を共に構築しましょう。
Masahiro Fujita
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素材開発のAI活用を成功させるDoEデータ資産化の作法：実験の「点」を組織の「線」へ
January 19, 2026
解析して満足し、データを個人のPCに「眠らせる」行為は、未来の自分たちへの「足かせ」となります。DoEの成果を組織の共通言語へと昇華させるための『データ集約の作法』を詳しく解説します。投資を形骸化させず、知見が循環し続けるDX文化を共に構築しましょう。
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材料開発DXを加速させる「実験計画法（DoE）」：AI Readyなデータ資産を生み出すための作法
January 14, 2026
材料開発では、一因子実験（OFAT）や場当たり的な条件変更が、相互作用の見落としや因果の不透明化を招き、リードタイムとコストを増大させます。本記事では、AIと補完関係にある実験計画法（DoE）を「AI Readyなデータ資産」を生む作法として整理します。
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研究者の知見を資産に変える材料開発DX ― 成果創出に向けたフェーズ別AI活用の指針
January 05, 2026
「MIはデータが整ってから」という先入観を払い、研究者の知見を最大化するための戦略的なロードマップを提示します。開発ライフサイクルの各段階（初期・中期・後期）に応じたAIの役割や、直感と予測を同期させる「二軸運用」の考え方をご紹介。単なる効率化にとどまらず、現場の知見を企業の知的財産へと変えていく、材料開発DXへの向き合い方をまとめています。
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ベイズ最適化 vs 遺伝的アルゴリズム ― 材料探索での実務的な使い分け指針
December 23, 2025
材料探索の効率化で注目されるベイズ最適化。しかし、実務のあらゆる局面において万能というわけではありません。開発フェーズやデータの蓄積量に合わせて遺伝的アルゴリズムと使い分けることが、成果を出すための重要な鍵となります。実務で迷わないための客観的な判断基準と、手法を正しく機能させるために不可欠な前提条件を解説します。
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「予測モデルの評価指標」の基礎と実践【数値予測編】〜材料開発DXの現場で選ぶ4つの評価軸 (MAE, RMSE, R2...)〜
December 15, 2025
材料開発DXで予測モデルを作る際、どの評価指標（R2, RMSE, MAE等）を重視すべきか迷っていませんか？ 本記事では、数ある指標を実務的な「4つの評価軸」に分類し、目的に応じた正しい使い分けを解説します。 ツールの数値に惑わされず、リスクやバイアスを見抜いて「真に使えるモデル」を選定するための実践ガイドです。
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