近年、研究開発現場ではデータ活用・データ駆動型研究が進展しており、その潮流は特許情報にも表れ始めています。データ駆動型研究の一つ「マテリアルズインフォマティクス（MI）」は、ビッグデータ解析や機械学習を活用し、材料設計の最適化や新規材料候補の探索を支援する手法として注目されています。   本セミナーでは、特許情報をもとに「MIで、誰が、何を、開発しているか」を俯瞰し、材料別の注目領域や、適用されるAI・解析技術の特徴を整理します。従来の「モノの特許」中心の発想から、MIを含む開発プロセスの特許へと広がる変化も現れており、今後のMI特許の出願・取得を検討する際の参考にもしていただけるものと存じます。皆様のご参加を心よりお待ちしております。

本ブログでは、特許調査レポート「マテリアルズインフォマティクス」を基に、MI特許情報から見える材料研究の最新動向を解説します。今回は、材料別にMI特許を俯瞰し、有機材料、無機材料、金属材料、ゴム材料、食品材料など、それぞれの分野でMIがどのように活用されているかを整理しました。特許情報を分析すると、材料ごとに構造や特性が異なるため、従来技術の課題やMIに期待される効果にも明確な違いが現れます。例えば、有機材料では分子設計空間の広さが課題となり、無機材料では結晶構造や非化学量論組成の扱いが重要視されています。MI特許には、こうした材料特有の課題に対し、AIや機械学習を用いて探索効率や予測精度を高めようとする技術思想が反映されています。本記事では、材料別のMI特許動向を通じて、研究開発戦略や知財戦略の検討に役立つ視点を提供します。

近年、材料分野においては、従来の「経験と勘」に依存した従来型の研究開発から、「材料科学」と「情報科学」を融合駆使した、“マテリアルズインフォマティクス（MI）”の活用が加速化しています。そこで、ネオテクノロジーは2011 年以後に出願された国内特許情報約3000件を調査。技術者の視点でマニュアル調査し、材料別、適用・目的別、AIアルゴリズム別、出願人業種別に整理し、「誰が何を開発しているのか」にフォーカスしました。このブログでは、この調査レポートに基づき、MI特許情報から見える材料研究の新しい潮流を３回に分けて紹介します。