材料開発を革新する、AI駆動型プラットフォーム

Polymerize Labs™: データの資産化・高度解析・自走までを一貫して支援する、チーム伴走型ソリューションで、材料開発を高速化。貴社の開発フローに同期し、現場がAI を使いこなす文化を共に作り上げます。

AI駆動型材料開発プラットフォーム

説明可能なAIで、材料開発を加速。

Polymerize Labs™ は結果を予測するだけではありません。すべての推奨に対して「なぜそうなるのか」を明らかにし、透明性とトレーサビリティに裏付けられたインテリジェンスによって、R&Dチームの確かな判断を支えます。

ブラックボックスではない、説明可能なAI: 予測の根拠を可視化し、理解・検証しながら使えるAI説明可能なAIエンジンにより、過去の実験データは「戦略的な意思決定基盤」として活用可能に :

根拠に基づいた予測 - 結果に影響する要因と、その関係性を可視化
予測精度95％以上 × 100%の透明性 - すべての予測結果にばらつきの範囲、判断根拠、類似する過去実験データをあわせて提示
市場投入までのスピードを最大3倍に - 試行錯誤に頼る開発から脱却し、数か月かかっていた検討を数日で実現、狙いを定めた配合設計へ
わずか25点のデータから、ブレークスルーへ

原材料データから、市場投入を見据えた材料設計へポリマー配合の最適化から、バイオマス材料、次世代複合材料の開発まで:

領域を越えて活きる知見 - 異なる材料系・配合の成功パターンを横断活用
リアルタイム最適化 - 条件変更に応じて、予測を即時更新
監査・レビュー対応のトレーサビリティ - AI提案から最終配合までを一元管理

研究者の判断に、確かな根拠を。AIと人の知見を融合し、ブレークスルーを成果へ。

AI駆動型配合設計

試行錯誤に頼らないAI配合設計により、実験を始める前から最適な組み合わせを見極めます。数百万通りの配合候補を瞬時に評価し、目標物性に合致する条件を効率的に特定することで、経験や勘に頼る開発を減らし、コストや開発期間を抑えながら、確かな設計判断へとつなげます。

数百万の選択肢から、最適解へAIが切り拓く、次世代の配合設計

多目的最適化 - 強度と柔軟性、コストと性能など、相反する要件のバランスをとりながら、最適な条件を導出。
後方予測 - 目的とする物性から、必要な配合条件を逆解析
成分間シナジーの可視化 - 従来のDoEでは捉えきれない、非線形な相互作用を発見
プロセス条件と物性の関係可視化 - 温度、混練条件、硬化条件などを含めた、実プロセスを考慮した配合設計

成果につながる、確かな精度

最短ルートで、狙い通りの配合へ - 実験データを学習するAIにより、再配合の回数を最大75％削減
コストを考慮した最適配合 - 仕様を満たしつつ、原材料コストを最適化
量産を見据えた配合設計 - ラボ配合から量産工程への移行を事前に検証

配合設計の全体像を把握し、最適な条件を根拠とともに導出。チームで再現・活用できる知見として蓄積できます。

説明可能なAIによるインサイト

特徴量の重要度、因果関係、ばらつきまでを含めた透明性の高い予測。AIの判断根拠を把握しながら活用できるため、知見の再現性を保った研究開発が可能です。

特徴量の重要度を示すヒートマップ - 各成分、各パラメータ、各プロセス条件が予測結果にどのように影響しているかを可視化
寄与率の可視化 - 各特徴量の製品特性への寄与率を可視化し、AIが学習データをどのように理解しているかを把握
確実性のスコアリング - 予測ごとの確実性を数値で提示し、高い確度（95％以上）で活用できるケースと、追加検証が必要なケースを判断可能に
過去事例の参照 - AIの判断を裏付ける、類似する成功配合とその根拠となる実験データを確認可能。元となった実験への直接リンクも表示

研究者の判断と創造性を支援するAI

仮説検証 - AIの説明による、既存仮説の確認と新たな検証価値のある示唆の導出
知見の蓄積と継承 - AIの説明により、蓄積された研究開発の知見を次世代の研究者が学び、活用できる環境を実現
異常検知 - 予測と想定の差異の分析による、背景要因および新たな科学的示唆の明確化

判断の理由を理解できることで、提案は単なる指示ではなく、検討や改善、発展の起点となります。それが、答えを与えるAIと思考を深めるAIの違いです。

発見サイクルの高速化

長年の試行錯誤を数週間の検討へ。商用化までの道のりを加速し、成功配合のスケールアップにより注力できる環境を支えます。

複数仮説の同時検討 - 仮想スクリーニングによる、複数配合戦略の並列評価
無駄な試行の削減 - 早い段階で見込みの薄い選択肢を除外し、有望な検討に注力
知見の蓄積 - 各実験データの継続学習による、次回以降の予測精度向上

定量的に確認できる導入効果時間短縮 :

配合最適化: 12ヶ月 → 5ヶ月
スケールアップ検証期間の短縮: 12週間 → 6週間
規制対応ドキュメント作成期間の短縮: 4週間 → 1週間

限られたリソースを、価値創出へ :

原材料廃棄量：50〜70％削減
プロジェクト工数：60％削減
設備稼働時間：75％削減
総プロジェクトコスト：40％削減

戦略的な優位性 :

市場投入までのリードタイムを、数ヶ月単位で短縮
同じチーム体制で、2倍のプロジェクト推進が可能に
顧客要望への対応を、数ヶ月から数日で
検討と改良を迅速に重ね、知財（IP）創出を加速

産業別アプリケーション

高分子、化学品、先端材料などの産業において、PolymerizeはAIの力で材料開発を革新。サスティナブルな高分子の設計や高機能複合材料の性能最適化など、コストと開発期間を大幅に削減しながら、革新を加速します。次世代バッテリー、環境対応型包装材、機能性化学品の開発にも対応可能です。

高分子材料化学プロセス材料先端材料

耐久性・柔軟性・環境対応性を両立する配合を最適化

“私たちは、REHAUグループ内でPolymerizeを導入し、優れた成果を上げました。同様の価値をパートナー企業にも提供できると確信しており、Polymerizeとの戦略的パートナーシップを締結しています。“Dr. Stefan Girschik, CEO of Meraxis Group

Labs - 主な特徴

研究者視点で設計されたAI駆動型プラットフォーム

AIエンジン

予測AIが数百万通りの仮想実験を通じて、成功例と失敗例の双方を学習。実験前の段階で、目標物性を実現する可能性の高い配合条件を特定します。

不確実性の高い検討から、根拠ある精緻な予測へ従来の手法を超える複雑性への対応:

多成分配合への対応 - 20種以上の成分を含む配合の最適化と、分子レベルでの相互作用の把握
プロセス条件を含めた配合予測 - 温度プロファイル、混練順序、硬化条件などの製造条件を反映した、配合挙動の総合的な予測
バッチ間再現性・安定性の予測 - 生産ロットをまたいだ性能の一貫性を評価
サプライチェーン耐性の確保 - 主要原料の欠品時にも対応可能な代替配合の即時特定

予測がもたらす価値 :

配合比率の精密化 - 使用成分の選定だけでなく、0.01％単位まで踏み込んだ正確な配合比率の提示
性能指標の予測 - 引張強度、耐熱性、加工性などを含む、物性の包括的な予測
仕様達成リスクの評価 - 各仕様要件に対する達成確率の定量評価
配合コストの最適化 - 要求性能を満たす条件下での、合理的な配合を導出

蓄積された全実験データと相互作用の理解に基づき、高精度な配合予測を実現。要件入力から最適配合の導出までを一貫して支援します。

説明可能なAIがもたらす知見

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判断根拠の完全な可視化説明可能なAIが、多角的なインサイトを提供 :

影響度の可視化分析 - 目標物性に対する各パラメータの影響を、双方向チャートで定量表示
特徴量重要度の可視化 - 予測結果に対する各変数の影響度を定量的に整理
意思決定ツリーの可視化 - AIの判断プロセスを段階的に確認し、競合する特性間のトレードオフの捉え方を把握
パラメータ感度解析 - 最適化効果と安定性への寄与度に基づく、パラメータの分類

透明性がもたらすもの：

仮説検証の高速化 - 専門知識に基づき、AIの推論過程を検証・評価
非直感的相関の抽出 - プロセス条件と物性との関係性を定量的に特定
リスク要因の切り分け - 理の優先度が高い要因と、許容幅のある要因の明確化
判断根拠の組織内共有 - 研究現場から経営層まで、意思決定の背景を可視化

検証に基づく信頼 :

物理原理との照合
過去の成功事例との比較
狙いを定めた実験による推論の検証
一貫した精度に基づく予測信頼性の確保

判断の背景を理解することで、研究者はAIの結果を起点に、より高度な問いを立て、発想を発展させていきます。説明可能なAIは、人の思考と判断を拡張する触媒です。

実験最適化

Polymerizeのプラットフォームは、部門や専門分野を越えて生まれた知見をスムーズにつなぎます。多様な分野ごとの成果を迅速に共有し、組織全体で活用できる形へと統合することで、ブレークスルーの創出を後押しします。

分野を越えたデータ連携

部門サイロによる知見の分断を解消し、分野を越えて得られたブレークスルーを即座に共有・活用可能な形に変換します。コポリマー、プラストマー、添加剤、硬化剤──どのデータも全体を豊かにし、分散していたR&Dの取り組みを、ひとつの統合されたイノベーションエンジンへとつなげます。

統合型プラットフォーム :

材料・プロセス情報の統合ライブラリ - 原料、材料、プロセス条件、評価手法、試験規格までを一元管理し、検索・比較・組み合わせを、単一のシステム上で実現
分野横断した知見活用 - ポリマー配合で得た知見をセラミックス加工へ、コーティングの知見を接着剤開発へと横断的に活用
マルチスケール統合 - 分子構造からバルク物性、最終用途での性能までをつなぎ、材料クラスを横断して理解・予測

つながる知見がもたらす力ブレークスルーを生み出す中核機能 :

ハイブリッド材料開発 - ポリマー分野の知見とセラミックスの特性を融合し、次世代コンポジット材料を設計
技術知見の横断的展開 - 一つの領域での成果を、他領域へ素早く展開
材料カテゴリ横断の戦略抽出 - 分野を越えて再現可能な成功要因をAIが識別
品質基準の統一 - すべての材料タイプに共通する試験・検証の一貫運用

すべての実験が知見として蓄積され、プロジェクトを重ねるほど、学習効果が加速します。

SEM 画像解析

SEM画像解析を自動化し、粒径・形態・表面特性を高精度に抽出。数千個規模の粒子を数秒で解析し、主観に頼りがちな目視評価を、客観的で定量的なデータへと変換します。私たちのプラットフォームは、数千個規模の粒子を数秒で解析し、主観に頼りがちな目視評価を、客観的で定量的なデータへと変換します。得られた指標は、そのまま配合設計や条件検討に活用可能です。
自動化された解析により、膨大なSEM画像を実用的なデータへ。人の目では見落としやすい特徴まで捉え、画像による評価を精密な指標へと落とし込むことで、材料理解を加速し、主観的な解釈に依存しない評価を実現します。

高度な画像解析がもたらす包括的なインサイト :

粒径分布の自動算出 - 数千個の粒子を自動測定し、5～55 μmの範囲にわたる粒径分布を統計的な信頼性とともに算出
形態特性の定量化 - 球状度、表面粗さ、アスペクト比、表面形状をナノメートル精度で定量評価
多孔性解析 - 空隙の検出・定量、孔径分布の算出、ならびに連結性の評価
表面テクスチャのマッピング - 表面粗さパラメータの抽出、欠陥の特定、表面特徴と性能との相関解析

手作業中心の解析から、自動化されたインサイトへ従来手法 :

約50粒子のマニュアル測定に数時間
作業者ごとの解釈のばらつきの発生
サンプル数の制約による、限定的な評価
微細な特徴の見落とし

Polymerizeのプラットフォーム :

30秒で10,000粒子以上を解析
一貫性・再現性のある測定結果
予測の幅やばらつきを含めた、統計分布全体の可視化
目視では捉えきれない特徴をAIが検出

高度な解析機能 :

マルチスケール解析 - 10 nm～1 mmの特徴量を自動で相関付け
バッチ解析 - 数百枚の画像を同時に解析
品質管理の自動化 - 規格外粒子を即時に検出・抽出
構造と性能の相関解析 - 形態情報に基づく性能評価

SEMデータを自動解析し、定性的な観察結果を配合設計や品質管理に活用できる定量指標へと変換します。

PolyGPT

PolyGPTにより、文献や特許の高速解析と、配合情報・実験条件の構造化を実現。論文・特許・技術レポート・画像データをアップロードするだけで、必要な知見を整理し、次のプロジェクトにすぐ活用できる形で提示します。数週間を要していた文献調査を大幅に効率化し、公開されている知見を、研究開発の判断やイノベーション創出に直結させます。

文献の混沌から、構造化された知見へPolyGPTによる科学情報の高度な理解と整理 :