1. 私たちが大切にしている「3つのスタンス」

• Data as Legacy（データは「資産」である）：実験結果は研究者の知恵の結晶です。成功・失敗を問わず、全てのデータを「未来の研究者が活用すべき遺産」として蓄積し、企業の競争力を左右する知的財産へと昇華させます。

• AI for Empowerment（AIは「武器」である）：AIは研究者を代替するものではなく、その能力を拡張するための武器です。単に知見を裏付けるだけでなく、「人間の死角」にある新たな可能性を可視化し、研究者が確信を持って次の一手を打つためのパートナーとなります。

• DX as Culture（DXは「文化」である）：DXの真のゴールは、ツールを導入することではなく、「知見が循環する文化」を組織に定着させることです。属人化したベテランの暗黙知を形式知化し、次世代へ継承される仕組みを構築します。

2. 開発ライフサイクルに応じたAIの役割（3つのフェーズ）

フェーズ1：立ち上がり期（方向性の策定と戦略的データ収集）

• DoE / BOによる探索の最適化：全くデータがない状態からは、実験計画法（DoE）やベイズ最適化（BO）を用い、最小限の試行回数で特性変化の「急所」を捉えます。

• 初期モデルによる物理現象の把握：過去の類似データや、わずかな初期実験がある場合、この段階でメタデータモデルを構築します。「どの特性が効いているか」という物理的背景を早期に理解することで、開発の初速を最大化します。

フェーズ2：深化期（メカニズムの理解と知見の統合）

• 知見の統合と高度な解析：メタデータ（原料物性やプロセス条件）を活用し、複数のプロジェクト間を横断した知見を統合します。「なぜこの配合が良いのか」というメカニズムの解釈をSHAPなどの可視化技術で深め、研究者の直感を科学的に裏付けます。

• 戦略的なデータ補強：モデルの「不確かさ」が高い領域を特定し、そこを重点的に埋める実験を行うことで、モデルの解像度を効率的に高めます。

フェーズ3：最適化期（限界特性への挑戦・仕様達成）

• 多目的最適化によるトレードオフの解消：コストと品質、あるいは強度と耐熱性といった相反する複数の指標を同時に成立させる多目的最適化を実行します。全データを学習した高精度モデルを用い、シミュレーション空間で膨大な組み合わせを検証します。

• 逆解析による「非自明な最適解」の探索：目標数値を入力するだけで、これまでの経験則や勘だけでは到達が困難だった高難度なスペックを達成するための、最適な配合提案を導き出します。

3. 成功の鍵を握る、研究者の知見とAIの「二軸運用」

• 知見に沿った結果は「確信」を与える 現場の仮説に基づき実験を行い、AIに物理現象を「教育」します。AIが知見を裏付ける結果を出したとき、それは研究者が確信を持ってスケールアップや製品化へ進むための科学的根拠となります。

• 知見を裏切る結果は「新たな発見」を与える AIの結果に違和感があるとき、それは「データの偏り」か「人間の死角」のどちらかを示しています。SHAPなどの可視化技術を用いて「なぜAIはその判断をしたのか」という根拠を探ることで、熟練者が無意識に切り捨てていた本質的な因果関係に気づくきっかけとなります。

4. 最後に：DXは「最初の一歩」で決まる