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Case Study
PolymerizeLabs™活用事例：熱可塑性ポリウレタン開発における高精度化と効率化の両立
2つの異なるプロセスフローにおいて、10項目の材料特性で高精度な目標達成を目指した。
Doodeep
Senior researcher
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POLYMERIZEとKNiT、素材・化学産業の研究開発加速に向け画像解析領域における業務提携を開始 - 高精度な「画像特徴量」をマテリアルズ・インフォマティクスへ統合、非構造化データの活用で材料設計を新たな次元へ -
March 03, 2026
データ管理・AI解析プラットフォーム「Polymerize Labs™」を提供する
ポリマライズ合同会社
（本社：東京都港区、代表社員：クナル・サンディープ、以下POLYMERIZE）と、画像解析AIソリューション「GeXeL」を提供する
KNiT株式会社
（本社：大阪府大阪市、代表取締役：窪内 将隆、以下KNiT）は、
素材・化学産業における研究開発（R&D）の高度化とDX加速
を目的に、2026年2月2日（月）
より画像解析領域での業務提携を開始いたしました。
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Nozomi Suzuki
Marketing Manager
White Paper
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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Masahiro Fujita
Technical Customer Success
White Paper
AI/ML
Data management
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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Masahiro Fujita
Technical Customer Success
White Paper
AI/ML
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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Masahiro Fujita
Technical Customer Success
AI/ML
White Paper
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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Masahiro Fujita
Technical Customer Success
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