株式会社エイゾス（以下、エイゾス）は、2026年9月23日（水）から25日（金）の3日間、秋田大学 手形キャンパスで開催された「日本金属学会 2026年秋期（第179回）講演大会」に参加し、研究発表および企業展示を行いました。
企業展示では、弊社が開発・提供するノーコードAI解析プラットフォーム「Multi-Sigma®」と、材料・創薬分野向けの専用ツール「Multi-Sigma-Alchemy」、CAE解析結果からサロゲートモデルを構築できる「Multi-Sigma-Architect」を中心に、デモンストレーションや活用事例をご紹介しました。会期中は、大学・研究機関で金属材料の研究に取り組まれている研究者や学生の皆様をはじめ、鉄鋼・非鉄金属などの素材メーカーや電機・分析機器メーカーで研究開発に携わる方々、公設試験研究機関の方など、幅広い分野の皆様に弊社ブースへお立ち寄りいただきました。
来場者の皆様からは、機械学習を金属材料の研究にどのように活用できるか、具体的な適用事例を知りたいというご相談をいただきました。また、研究開発にデータ解析を活用されている方々からは、実験データの解析に加えて、FEMやCFDなどのシミュレーション結果を学習させてサロゲートモデルを構築する「Multi-Sigma-Architect」の活用方法や、「Multi-Sigma-Alchemy」による材料研究向けの解析機能について、特にご関心をお寄せいただきました。ポスターやリーフレットを用いてサロゲートモデルの構築と活用の流れをご説明したほか、形状や応力・温度などの物理場をどのように扱えるか、解析結果のデータをどのような形式で受け渡せるかといった、実際の運用を見据えたご質問もいただきました。あわせて、物理方程式に基づくモデル化と、データから入出力の関係を学習する方法との違いや、比較的少ないデータでモデルを構築できる理由など、手法の考え方そのものについても意見交換を行いました。
ご相談いただいたデータの種類が多岐にわたっていたことも、今回の特徴でした。材料の組成と物性の関係にとどまらず、各種の分析・測定データや画像、材料の構造に関する情報、製造プロセスのデータなど、さまざまなデータをAI解析にどう活かすかについて相談を受けました。展示ブースでは、それぞれの研究テーマに即した活用方法を検討したほか、製造プロセスのデータについては、材料開発だけでなくプロセスインフォマティクスとしての活用方法についても意見交換を行いました。
さらに、組織の中で幅広い技術テーマを取りまとめるお立場の方や、企業の技術支援に携わる方から、シミュレーションやデータ活用の動向を幅広く把握したいというご相談をいただいたほか、過去の講演や学会で弊社の取り組みをご存じいただいた方に再びお立ち寄りいただけたことも、大変ありがたく感じております。
9月25日には、「少数実験データを活用したマテリアルズ・インフォマティクスによる金属材料研究開発の高度化」のセッションにおいて研究発表を行いました。本発表では、アルミプロセスの最適化、熱特性の予測、熱機械シミュレーションのサロゲートモデル化、金属組織画像による硬さ予測など、少数の実験データからAIを活用して金属材料の研究開発を効率化する取り組みについてご紹介しました。
今回の日本金属学会秋期講演大会では、大学・研究機関で基礎研究に取り組まれている研究者や学生の皆様から、企業で材料開発に携わる技術者の皆様まで、幅広い方々と直接お話しすることができ、大変有意義な機会となりました。弊社ブースへお立ち寄りいただいた皆様、研究発表にご参加いただいた皆様に、改めて御礼申し上げます。
エイゾスが開発するAI解析プラットフォーム「Multi-Sigma®」を活用した解析事例については、各種リーフレットをご用意しております。これらのリーフレットはこちらのページからダウンロードいただけます。
弊社製品のほか、共同研究やコンサルティングサービス、AI・機械学習を活用した材料研究開発についてご不明点・ご相談がございましたら、下記お問い合わせ先よりお気軽にお問い合わせください。
