データの不足と偏り

データ駆動型のアプローチやデジタルラボラトリーを活用したラボオートメーションへの取組みが活発に進められている一方で、高品質なデータセットの不足や、特定の素材や条件に偏ったデータの多さが課題として指摘されています。このようなデータの偏りは、特に合成が困難な物質や、合成過程において人体への影響が懸念される物質において顕著です。この場合、新たに物質を合成できずに、手元の既存データを基に解析を行わざるを得ないため、偏りが生じることになります。このデータの偏りは、AIモデルの学習や最適化に悪影響を及ぼし、予測精度の低下を招く要因となっています。

多様な材料の扱い

ナノ材料、セラミックス、金属材料の設計および合成においては、材料組成と外部合成条件の複雑な相互作用を慎重に考慮する必要があります。これらの材料の特性は、多くの場合、微視的な組成や構造に加えて、温度、圧力、化学環境といった外部条件の微妙な変化に大きく依存します。そのため、制御可能な変数（例：合成温度、反応時間、触媒量など）と得られる材料特性（例：強度、熱伝導率、電気的特性）の間の相互作用を正確に理解し、モデル化することは、未解決の課題として依然として残っています。この課題の解決は、新しい材料の効率的な設計や高性能材料の創製に直結するため、材料科学分野において極めて重要な研究領域です。

計算の限界

分子動力学シミュレーションや第一原理計算は、新規材料の特性を予測し、その設計を支援する強力な手法として広く利用されています。しかし、これらの手法には膨大な計算資源が必要であり、高い計算コストや長い計算時間が実用化の障壁となる場合が少なくありません。また、これらのシミュレーション手法は、通常、物理モデルに基づいた予測を行うことに適している一方で、目的変数（例：強度、導電率、熱伝導性など）を最適化する逆解析的なアプローチには不向きです。そのため、目標とする材料特性を達成するための最適な組成や構造、外部条件を自動的に探索することは困難であり、手動での試行錯誤が必要になる場合も多いです。これらの制約を克服するためには、AIやデータ駆動型手法を組み合わせることが求められています。

結果の解釈

予測結果がなぜそのような結果になったのかを説明することは、科学的な信頼性を確保するために必要不可欠です。特に材料科学の分野では、予測結果の解釈が極めて重要な役割を果たします。なぜなら、結果を正確に理解し、その背後にある因果関係やメカニズムを解明することで、材料設計やプロセス最適化における新たな知見を得ることが可能となるからです。一方で、予測がブラックボックス化され、その理由が明確に説明できない場合、得られた結果を応用する際の信頼性が損なわれるだけでなく、予測モデル自体の改善や応用範囲の拡大にも大きな支障をきたします。このような理由から、説明可能性（Explainability）を高める手法の導入が重要とされています。説明可能な予測モデルは、実験結果の補完や新しい材料探索の指針としての実用性を大幅に向上させるだけでなく、学術的・産業的応用における受容性を高める鍵となります。