• 統計ソフトを用いたDoE（実験計画法）は強力だが、その成果を個人のファイルに閉じ込めている状態は、「将来の開発投資を形骸化させている」に等しい。

• 配合データにプロセス条件や原料特性を紐付け、組織の「共通言語」として蓄積することこそが、担当者の記憶に頼らない技術継承の唯一の「作法」である。

• データ駆動型研究開発の成功とは、単にツールを導入することではない。マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の本質である開発プロセスそのものを変革・革新し、知見が自然と集約される「文化」を定着させることである。

1. 優れた解析ツールの「その先」にある、見えない損失

2. 解析の「孤立」は、組織の「忘却」を加速させる

3. 「情報のサイロ化」という、埋没したリソースの浪費

4. 「知恵の器」を設計する：AIのためのデータ、人のための記録

4.1 AI Readyな「メタデータ」の統合

• プロセス条件：温度、圧力、撹拌速度など、物理的変化をもたらす要因。

• 原料特性：ロットごとの特性や不純物情報など。

4.2 組織の継承を支える「文脈」の記録

• 設計意図：何を狙って、どの範囲をあえて狙わなかったのかという意図的な空白の理由。

• 物理的文脈：実験の具体的な手順や、現場での細かな気づき。

5. おわりに：開発プロセスの変革が、「文化」を創る