はじめに

材料は我が国の産業競争力の基盤を支える重要領域であり、社会課題の高度化に伴って材料への要求はますます厳しくなっている。材料は金属、セラミックス、ポリマー、複合材料など多岐にわたるとともに、さまざまな目的で使用される。特性や性能を左右する要因は複雑かつ多様である。このようにバラエティに富む材料分野では、研究者・技術者が探索すべき設計空間は極めて広大であり、開発効率向上のために新たな手法の導入が強く求められてきた。

近年、AI（人工知能）技術の急速な発展や計算機能力の飛躍的向上を背景として、データ駆動による材料開発が注目を集めている^{（1）～（10）}。実験やシミュレーションのデータを活用し、機械学習や統計的手法を駆使して材料特性を予測・最適化する試みは活発に行われている。一方で、材料分野では他分野と比較して利用できるデータがまだ十分に蓄積されておらず、他分野で成功を収めた手法をそのまま適用するだけでは成果が得られにくいという課題がある。