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Polymerize、高分子学会に入会し専門性を強化

クラウドベースのマテリアルズ・インフォマティクスプラットフォームを提供するポリマライズ合同会社は、東京を拠点とし、特に日本国内のお客様のニーズに応えることに重点を置いています。当社はこの度、高分子学会（SPSJ）

Heyin Hu

Marketing Manager

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材料開発における「データ前処理」の基本：目的変数・説明変数の見直し方

予測精度が上がらない原因の多くはアルゴリズムではなく「データの前処理」にあります。精度改善の起点は、目的変数（予測したい値）の分布の歪みと、説明変数（原因側のデータ）の表現の選び方を見直すことです。「どのモデルを使うか」を変える前に「どのデータをどう整えるか」を問い直すことが、MIを実務で効かせる鍵であり、本記事ではその入口となる考え方を整理します。

Masahiro Fujita

Technical Customer Success

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SHAP解析の見方・読み方：材料開発で予測モデルの根拠を正しく理解する

SHAP解析は、機械学習モデルの予測根拠を特徴量ごとに分解して可視化する、説明可能AIの代表的な手法です。ウォーターフォール図・ビースウォームグラフ・棒グラフの3つを使い分けることで、1件の実験の深掘りから全体傾向の把握まで対応できます。ただし、3つのグラフが「何を示していて、何を示していないか」を混同すると誤った実験判断に直結するため、本記事では正しい読み方を整理します。

Masahiro Fujita

Technical Customer Success

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MI活用で組織能力を高める：Polymerizeが「データ蓄積」を起点とする理由

MI・AI活用において、組織が求めるものは「短期効率化」「長期的能力向上」「イノベーション」の3つに分かれます。問題は、これらを同時に求める組織が多く、それぞれ必要なアプローチ・タイムライン・リソースが異なるのに混在したまま進もうとすることです。本記事では、3つの目的を整理し、Polymerizeが最も重視する「データ駆動型開発の文化定着」という立ち位置を明確にします。

Masahiro Fujita

Technical Customer Success

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材料開発における画像データ活用：眠っている非構造化データを資産に変える

材料開発の現場には、電子顕微鏡画像や外観写真といった膨大な画像データが蓄積されていますが、その多くは目視評価に留まり、データとして活用されていません。画像解析AIで画像を定量化（特徴量化）し、配合・プロセス条件と紐付けて機械学習することで、「構造と特性の関係」を解明し、材料設計を加速できます。本記事では、画像データ活用の可能性と、KNiTとPolymerizeの連携による実践的なアプローチをご紹介します。

Masahiro Fujita

Technical Customer Success

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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 -

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。

Nozomi Suzuki

Marketing Manager

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