機械学習（ML）は既に思いがけないところで利用され、私たちの毎日の暮らしに影響を与えています。 例えば、Amazon はおすすめ商品を稼働させるために ML を導入した先駆者です。 同社は、AI と ML への取り組みを中心に組織して大成功を収めました。
ML が提供する広範に及ぶ応用やメリットを考慮して、現在、材料科学業界で ML を導入する動きがあり、研究開発を基盤とした多くの組織がデジタル戦略の開発に大きな投資を行なっています。 しかし、こうしたチームが直面する課題の一つに、科学データがしばしば複雑で分断されていることが挙げられます。 ML システムは整然とした高品質データを必要とするため、その点が問題になります。 では、いかに ML を効率よく応用し、材料科学企業におけるイノベーションと成長を加速化することができるでしょうか。
ここで ML が組織にもたらす機会を模索し、導入の際によくある課題を乗り越えるためのベスト戦略を3つ見てみましょう。
機械学習による材料科学研究と開発の向上
材料科学の分野では、ML の導入はその初期段階にあり、その可能性を最大限に発揮するまでは技術が発達していません。 しかし、科学者たちが ML を使用して、従来のツール（例えば、予測モデリング）で現在可能なレベルよりも迅速にそして効率的に、特定の性質に見合った新材料を作り出せる日は近いと言えるでしょう。
極端な温度でも柔軟性が維持される材料を開発しなければならない科学者を考えてみてください。 近い将来、ML がどの化学反応と実験条件が最も成功するかということを予測できるようになるでしょう。 これにより、最適な出発点を見つけるのに必要な紙やデータの量、および材料を最適化するのに必要な実験数が削減され、時間の節約になるだけでなく費用削減にもなります。
正確な予測が特に難しく、長期にわたる訓練や経験を積んだ化学者が持つ専門知識が要求されるポリマーの分野で研究を行う人にとっては、そのようなメリットは特に有益でしょう。 それだけでなく、最も経験豊富な化学者でさえ、自分の経験や手持ちのデータに基づいた予測をすることしかできません。 MLのアルゴリズムとビックデータを活用した予測ツールを使うことによって、科学者は手作業よりもはるかに素早くそして正確に特定の化学物質や条件を絞り込むことができます。
このように、ML ツールは効率性を向上して費用を削減しながら、最終的には材料科学業界におけるイノベーションの加速化に役立つでしょう。 プラスチック製造業界では、ビックデータや ML を積極的に利用している企業は、利用していない企業よりも50％速く成長することが分かっています。 早期導入を実行する企業になって、競争力を獲得し取り残されないようにしてください。
素材を扱う大手の組織では、機械学習や人工知能（AI）などのアプリケーションを支援するための強固なデータフレームワークを、一体どのようにして構築することができたのでしょうか。詳細は、ケーススタディをご覧ください。
機械学習の導入を成功させる方法
ML をベースにしたツールは、組織の成長を促進させることは明確なのに、材料科学でまだ広く利用されていないのはなぜなのでしょうか。 端的に言えば、必要な結果をもたらす ML アルゴリズムの確立は容易ではないからです。 ML 導入に着手する際に熟考すべき領域が3つあります。それは、プロジェクトへのアプローチ、データ基盤、多次元データの取り扱い方です。
1. 機械学習プロジェクトを全体として監視する
ML は様々な方法で企業向上の機会を提供します。 始める際は、明確な結果を頭に描き、必要とされる継続的投資へのコミットメントを実行することが重要です。 ML プロジェクトが成功するには、企業の意思決定を行う者が組織内での期待を管理することの重要さを理解し、組織全体の全レベルでの連携を確実にする必要に応じながら、プロセスを変更できる姿勢が求められます。 例えば、予測モデリングツールを導入するのであれば、科学者がその導入に参加していることが重要になります。 そうでなければ、科学者が手動での予測を継続する可能性が高く、企業は ML 環境を持つことの利点を得ることができないでしょう。
一旦 ML プログラムの目的を確立したら、プロジェクト全体を見据えることが重要です。 技術に立ち往生したり、使用方法を他の組織と比較したりするのは、ML の過程にとって必要のないことです。 これは企業自身のプロジェクトであり、いかに技術を導入するかは各組織特有の諸要件によって変わります。
同様に、広範囲に及ぶデータは味方になってくれます。 データの詳細に詰まることなく、大局に焦点を絞ってプロジェクトを軌道に乗せておくことがより有効的です。 大局に焦点が絞られ、プロジェクトが最適な道を進むよう、必ずデータキュレーションとデータモデリングの高度な専門知識にアクセスできるようにしてください。
2. 十分に時間をかけて強力なデータ基盤を構築する
あらゆるデータシステムと同様、ML は、何が抽出されるかは何を入力するかにかかっており、信頼できる結果や予測を得るためには、確かな高品質データを基に ML アルゴリズムを構築することが必須です。 材料科学データは非常に複雑であることが多く、高品質データベースを作成することは容易な仕事ではありません。 このプロジェクトのため、極めて重要な基盤を構築するのに時間を費やせば、ML 導入の際に成功する可能性が大幅に高まります。
データ量、またデータが完全かどうか考慮してください。 多くの企業はこのハードルに躓きます。特に、科学データの記録方法が首尾一貫しておらず、ギャップが生まれやすくなっており、ML トレーニングプロセスに使用することができないからです。 関連性のあるデータの欠如が問題であれば、公開リポジトリ、政府関係のソース、および商業取引相手から付加的データセットを入手したり、使用許可を与えたり、借用したりしてそのギャップを埋めることが可能です。 このようにして以前キュレートされたデータにアクセスすることにより、収集プロセスを大幅に迅速化させることができ、企業はコストと労力を節約できる可能性があります。
企業が所有するデータを ML トレーニングの基盤として使用する場合、そのデータが高品質で正規化されていることが不可欠です。 科学データの報告様式は様々で、情報自体がテキスト、化学構造、グラフやチャートなど多様なフォーマットで捉えられている場合があります。 そのため、人間によるキュレーションがデータ収集とガバナンスプロセスの一部であることは必須になります。 ML が取り扱うことができない情報要素を材料科学者や技術者は検討・解釈できます。 この種類の知的なインデックス化はより一層の投資を必要としますが、長期的に見てより大きな価値を持った役立つデータをもたらします。 手動によるキュレーションを行うリソースがない場合、科学データをインデックス化しキュレートする人的専門性と特殊技術を提供できる CAS のような組織と連携すれば、このプロセスをより迅速に、優れた費用効率によって完了させることが可能になります。
最後に、データが確実に高品質である場合、データベースをサポートする単純なデータ構造を開発します。 高品質のデータセットと熟考されたデータ構造が一体化したものは、効果的な ML トレーニングのベストツールです。 それによってパターン、傾向および関係性を技術で特定・分析するのに役立ち、より正確な予測につながります。
3. 多次元的データで機械学習を成功させる
材料科学データは数々の入力と出力が含まれ、不可避的に多次元的です。 これは業界で ML 導入の際の課題になります。 よく構成された高品質データベースをもってしても、データの次元数が大きくなるにつれ、ML アルゴリズムの予測能力や有効性は低下します。
しかし、まだ望みはあります。 現在、複雑さと次元数が増えているデータを処理できるアルゴリズムに投資が行われています。 これらのアルゴリズムは、教師あり学習と教師なし学習の二つのカテゴリーに分類されます。 簡潔に言えば、結果がすでに分かっているのが教師あり学習であり、システムが入出力データのセット例を基に入力データを出力データに位置付けます。 結果が分からないのが教師なし学習であり、システムがデータ内で回答を検出します。
主成分分析（Principal Component Analysis: PCA）は ML 内の教師なし学習方法の一例であり、傾向やパターンを維持する一方で、多次元データの複雑さを単純化します。 データをより少ない次元に変化させることによって、アルゴリズムは既存の知識を参照することなく、より容易にパターンを検出することができます。 この点から、複雑な科学データを単純化して分析することができるため、いかに PCA が予測モデリングツール開発に使用されるであろうことが分かります。 そして、特定の属性をもった材料を生成するために必要な化学物質や条件を提示します。
多次元データにまつわる課題を克服するのに取られるアプローチは、最終的には各企業の ML プログラムの目標次第になります。 既存のアルゴリズムが企業の ML プログラムに適しているかどうか、あるいは新しいものを開発すべきかアドバイスを求めるのは有益かもしれません。
機械学習を始めるなら、CAS にお任せください
ML は、効率性を向上して費用を削減しながら、イノベーションと成長を加速化する可能性を持っています。 従って、競争力を獲得・維持するために技術の力をフル活用することを目指すべきです。 ML 導入は複雑な投資ですが、それだけの価値は十分あります。
CAS では、専門的にキュレートしたデータを解釈するために ML システムを既に使用しています。 ただ今お問い合わせいただければ、弊社のデータベースを貴社のデータ基盤として使用する方法や、ML 導入を成功させるための取り組みにおいて、このデータベースがいかに役立つかを理解していただくため、弊社チームのメンバーがご説明致します。 100年以上の経験を誇る CAS は、誰よりも科学技術情報管理を知り尽くしています。
