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本記事は、材料開発・研究現場でExcelを使って実験データを管理している方、そして将来的にMIやAI解析の活用を検討している方に向けた内容です。

【3行要約】

Excelの属人化が招く「1ファイル30〜60分の転記コスト」が、MI・AI活用を止めてしまう最大の原因になる。

「項目名統一」「1行1実験（正規化）」「数値と単位の分離」の3原則により、解析の精度と速度を劇的に向上させる。

完璧な整備を待つのではなく、Polymerize Labsを通じた「AI Ready」の体感からデータ活用の文化を醸成する。

MIツールをはじめとする解析ソフトウェアやSaaSプラットフォームを導入する際、多くの場合、既存のデータを適したフォーマットに転記する必要性が生じます。しかしながら、その転記作業はかなりの作業負担になることが想像に難くありません。

実験の記録ツールとしてExcelを使用するケースが多いと思いますが、その使用方法は担当者ごとに異なる記録形式（属人化）になっていることが多いのではないでしょうか。そうなると、もちろんファイルの中身や量にもよりますが、転記作業だけで「1ファイルにつき30分〜1時間」といった膨大な時間を費やすことになり、結果としてツールの活用が遅れたり、あるいは活用自体を断念してしまったりする危険性も十分にありえます。

研究現場において、柔軟に記述できるExcelは今後も主要な記録ツールであり続けるでしょう。だからこそ大切なのは、Excelを単なる一時的なメモとして使うのではなく、目の前のデータ解析の効率化、さらには将来的なデータベース構築やMI（マテリアルズ・インフォマティクス）ツールの導入を見据えた設計を行っておくことです。

正しい形式で記録しておくことは、将来のシステム連携をスムーズにするだけでなく、今日行う自分自身のExcel解析の精度とスピードを劇的に高めることにも繋がります。今回は、日々の実験記録を「使いやすいデータ」として管理するための、実践的な3つのポイントを整理します。

1. 「属人化したデータ」が招く非効率

実験の記録方法が担当者ごとにバラバラであったり、レイアウトを重視した構造になっていたりすると、以下のような課題に直面しやすくなります。

解析の二度手間： グラフ作成や統計処理のたびに、データの並べ替えや修正作業が発生し、本来の考察に時間を割けなくなる。

知見の活用漏れ： 数年後にデータを見返した際、実験条件や単位の定義が不明確で、過去の貴重なデータを今の開発に活かせない。

システム連携時のコスト増： 新しい解析ソフトやMIツールを導入しようとした際、指定テンプレートへの転記・整形作業に数週間を費やすことになる。

これらは単なる入力作業の問題ではなく、データの「再利用性」を意識した管理ができているかどうかに起因しています。

2. 解析効率を高めるための「3つの基本ルール」

Excelでの記録を続けながら、データの価値を最大化するためには、日々の記録に以下の「型」を持たせることが有効です。これらは「機械が読みやすい」だけでなく「人間がExcelで集計する」際にも絶大な効果を発揮します。

① 項目名（カラム）の固定と統一

「温度」「Temp」「Temp.」など、人によって異なる表記をあらかじめ社内やチーム内で統一しておきます。これだけでデータの検索性が向上し、複数のファイルを統合して解析する際も、自動集計が容易になります。

② 1行1実験のデータ構造（レコードの正規化）

一つの行に複数の実験結果をまとめたり、セルを結合したりすることを避け、「1行＝1つの実験データ」として完結させます。

この形式（Long形式、いわゆる「縦持ちデータ」）にすることで、Excelのピボットテーブルによる集計や可視化が数クリックで完了するようになります。

③ 単位と数値の分離

セルの中に「10.5g」と単位を混ぜず、項目名に「重量(g)」と定義し、セル内は「10.5」という数値のみを入力します。

ExcelのSUM関数や平均計算、グラフ作成機能がそのまま使えるようになり、計算エラーを未然に防げます。また、数値をそのまま統計解析や機械学習に活用できる状態を維持できます。

3. 「小さな成功体験」からデータ活用の文化を育てる

とはいえ、組織全体のルールをいきなり変えるのは簡単ではありません。現場の反発を招かないためには、ルール制定そのものを目的にするのではなく、「データが整うことで得られるメリット」を体感することから始めるのが現実的です。

以前の記事（「データが整っていないからMIはまだ早い」は本当か？）でもお伝えした通り、完璧なデータ整備を待つ必要はありません。まずは手元にあるデータを使って、以下のような「スモールサクセス（小さな成功体験）」を作ってみることをお勧めします。

自身の解析の高度化： 3つのルールを適用したExcelで、これまで半日かかっていた集計を10分に短縮する。

解析ツールの試用： 既に社内にある解析ソフトや、MIツールのトライアルを活用し、自社のデータで予測モデルを作ってみる。

実際にツールを動かし、「データが整っていれば、こんなに高度な解析がすぐできるんだ」という手応えを得ることで、現場には自然と「正しいデータ活用」を受け入れる雰囲気が醸成されます。

4. 結論：Polymerize Labsで「AI Ready」を体感する

こうしたExcel設計やデータ整理を実際のMI活用までつなげるには、「自社データで試せる環境」があるかどうかが重要になります。

新しいテクノロジーを導入する際、最も効果的なのは「実際に何ができるか」を自社のデータで検証してみることです。

Polymerizeでは、製品の導入検討段階において、弊社プラットフォーム「Polymerize Labs」を活用し、お客様の手元にあるデータでMIの可能性を検証するPoC（技術検証）トライアルを提供しています。

また、現場での負担を最小限に抑えるため、普段通りの感覚で入力できるデータ記録用テンプレートの提供や、そこからシステム用フォーマットへ自動変換する仕組みの構築、さらには組織に合わせたデータ管理ルールの策定サポートも実施しています。

「何から手をつければいいか分からない」という段階でも構いません。検証プロセスを通じて、「AI Ready（MI解析や統計解析にすぐ使える状態）」がいかに解析に有利に働くのかを実感いただくことが、社内のデータ活用基盤を構築する近道となります。

まずは、今お手元にあるデータで「どこまでできるのか」を、検証することから始めてみませんか？

材料開発におけるExcelデータ管理：MI・AI活用につなげる実践的3つのポイント

【3行要約】

1. 「属人化したデータ」が招く非効率

2. 解析効率を高めるための「3つの基本ルール」

① 項目名（カラム）の固定と統一

② 1行1実験のデータ構造（レコードの正規化）

③ 単位と数値の分離

3. 「小さな成功体験」からデータ活用の文化を育てる

4. 結論：Polymerize Labsで「AI Ready」を体感する

Masahiro Fujita

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