■クライアント情報
会社名 | リケンテクノス株式会社 |
所在地 | 東京都千代田区神田淡路町2-101 |
事業内容 | コンパウンド、フィルム、食品包装材の研究開発、製造、販売 |
基盤技術研究部の中川様にお話を伺いました。
同社の基盤技術研究部ではDatachemical LABを活用して頂いています。社内でのDatachemical LAB活用を推進されている中川様にお話を伺いました。
Q1. Datachemical LABをどのようなテーマに活用していますか？
当社はプラスチックを原材料とするコンパウンド製品やフイルム加工製品を自動車、建設資材、医療など様々な産業分野向けに開発・製造している素材メーカーです。お客様の多様化・高度化する要求特性にスピーディーにお答えするため、開発部門にDatachemical LABを導入しました。
Datachemical LABの導入目的には大きく分けて２つあります。
１つめは既存製品での顧客対応です。過去の蓄積データを利活用して顧客の求める最適な配合処方を提案することが可能となりました。経験の浅い若手社員でも迅速な対応ができることを目指しています。
2つめは新製品の開発です。Datachemical LABを活用することで、効率的な実験点の選定、各物性値への寄与度の算出が可能となり、新製品開発のスピードが改善されています。
Q2. Datachemcial LABを選定した理由は何でしょうか？
社内にMIを導入するにあたっては、プログラミングスキルのあるデータサイエンティストが不在であったこともあり、MIの導入の障壁は高かったといえます。そのため、専門的なプログラミングスキルを有していなくてもデータ解析・機械学習が可能なMIツールを中心に複数製品の比較検討を行いました。
その中でも、Datachemical LABはMIに特化しており、データの前処理方法やアルゴリズムの数も多く、より精度の高い予測が可能でした。また、実験計画法が実装されていることで、データがない段階からでも効率よく実験を開始できる点など、操作性や機能面において総合的なバランスがとれていることを確認できたため、導入を決定しました。また、サポートサイトや技術資料も充実しており、初心者でも操作に困ることのないような設計になっています。
Q3. Datachemical LABを導入した効果を教えて下さい。
導入効果として、データサイエンスの知識が付いたことが挙げられます。MIで材料開発をしていると、どのようなデータをどのように解析すれば高い精度の予測値が得られるかを考えていくことになります。
Datachemical LABには様々なデータの前処理方法があり、解析方法も豊富であるため、自然と様々なアプローチ方法を身につけることができます。わからないことがあっても、専用窓口に質問することで解決方法を提示いただけるので、知識の向上につながりました。
ほかにも、最適化したモデルの予測精度や各変数の重要度などが可視化できるため、視覚的に理解しやすく、MI未経験者への説明にも有用だと感じています。開発を進めるうえで目標値の達成が困難な場合でも、予測値からある程度の達成可能性を見積もることができるため、テーマの継続可否の意思決定にも役立っています。
Q4. Datachemical LAB導入後のアップデートや当社サポートについてどのようにお感じでしょうか？
アップデートに関しては2、3カ月に1回以上のペースで実施されており、ユーザーの声を反映している印象です。利用開始当初から機能が充実していると感じていましたが、現在ではより高度な解析もできるようになり、解析の幅が広がっています。また、最近では初心者向けのチュートリアルなどの機能が充実してきており、より使いやすいツールとなっていると感じています。
サポートに関しては、サポートサイトが充実しているため、操作に関してわからないことがあっても全て解決できると思います。また、各種機能の活用動画や練習問題も公開されており、使用したことのない機能についても理解がしやすくなっています。加えて、各種機能の技術資料も公開されているため、意味まで深く理解できるようになっています。利用し始めた段階ではわからないことも多いですが、操作方法や技術的な疑問点は専用窓口に相談することができます。当日中に丁寧な回答がいただけるため、ユーザーファーストであると感じています。
Q5. 今後のDatachemical LABの貴社内での展開予定を教えて下さい。
導入して以来、MIを使った開発事例が徐々に増えています。若手研究者からもMIを検討したいという声も増えてきている状況です。MIを使った開発をしっかり定着させるため、MIに意欲的な若手社員を中心にeラーニングや社内勉強会等を開催しています。MIリテラシーを向上させ、近い将来にDatachemical LABを開発部門全体に展開していきたいと考えています。また、Datachemical LABにすでに実装されている「ケモインフォマティクス」や「プロセスインフォマティクス」についても検討していきたいと考えています。
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