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マテリアルDX時代のデータ基盤と利活用〜データ駆動型材料研究のデータインフラ（DI）の最新動向〜
6月20日(金)
国立研究開発法人 物質・材料研究機構
マテリアル先端リサーチインフラセンターハブ
代表（センターハブ長）
松波 成行（まつなみ しげゆき） 氏
AIを活用したマテリアルズインフォマティクス（MI）やケモインフォマティックス（CI）は、これまで主に計算データに依存してきましたが、実験の再現性を高め予測モデルの精度を向上させるには、質の高い実験データの体系的収集とそれを省人的に運用できるデータインフラ（DI）の構築が不可欠となっています。
本セミナーでは、物質・材料研究機構が実践しているデータ基盤の事例をもとに、データインフラの設計思想を解説します。計測装置からの効果的なデータ取得手法、データ構造化の戦略的方針、そして研究プロセス全体を支える統合的なデータインフラの構築まで、実務に即した実践的アプローチをご紹介します。
１．データ構造化の必要性 -Why データインフラが重要か-
（１）デジタル時代の科学技術データ環境の変化
（２）マテリアルDXにおけるデータ利活用の最新動向
（３）データ収集の障壁を乗り越える
（４）科学技術分野データ収集の「三重苦」とその突破口
（５）イノベーション促進のためのデータ構造化・設計アプローチ
（６）成功するデータ構造化の重要ポイント
２．データインフラがもたらす研究変革 -What を実現できるか-
（１）次世代データ構造化システムの全体像
（２）データインフラ構築のシステム設計思想
（３）研究機器の効率的分類と統合手法
（４）データ構造化による自動化の実践事例
（５）先進的データセット活用シナリオ
（６）データインフラ導入による具体的メリットと投資対効果
３．データインフラ構築の実践的アプローチ -How を実現するか-
（１）成功するデータ構造化のための「5D」フレームワーク
（２）研究データセットの最適基本設計
（３）計測分野特化型データ空間の設計と展開戦略
（４）データ取得工数の最適化と省力化技術
（５）持続可能なデータ設計の原則と指針
（６）データインフラ開発・展開の段階的アプローチ
４．質疑応答／名刺交換
1998年 北海道大学大学院地球環境科学研究科博士課程修了（博士・地球環境科学）。三菱化学、ソニーを経て、2015年より物質・材料研究機構に調査分析室長として着任。その後、同統合型材料開発・情報基盤部門参事役を経て、2023年より現職。マテリアルDXの第一線で、データエンジニアリングとして科学技術分野におけるデータDX基盤のシステム設計を主導。特に、研究データの収集・蓄積・流通を最適化するデータアーキテクチャの設計と、Pythonを活用したインフォマティクス応用の実践的開発に従事。その科学技術データインフラ構築の功績により、令和7年度文部科学大臣表彰・科学技術賞（科学技術振興部門）を受賞。
