18.11.2025 by Dr. Marc Egelhofer
処方する。テストする。決定する：化学研究所におけるマテリアルインテリジェンス
サイロからマテリアルインテリジェンスへ：ラボ用研究開発ソフトウェア｜LabV®.
化学研究開発の課題
エネルギーと原材料はより高価になり、規制はより厳しくなり、持続可能性の目標はより近づいている。
従来のLIMSとラボラトリーソリューションの限界
同時に、処方、レシピ、試験、検査からのデータはサイロ化されたままである。LIMSは品質保証における標準的なプロセスとトレーサビリティを保証するが、研究開発の探索段階、特に反復的なプロセスが含まれる場合には限界がある。ELNやユビキタスExcelのようなラボのソフトウェアやツールは、特定のケースでは役立ちますが、一貫性があり、文脈が豊富で検索可能なデータ基盤を作成することはできません。マテリアルインテリジェンスは、データ、ワークフロー、AIの統合されたビューにより、このギャップに的確に対処する。
マテリアルインテリジェンスは、ラボ、プロセス、テストデータを構造化し、完全に把握し、長期的な利用を可能にするアプローチである。第二に、プロジェクト、試料、リソース、装置はデジタルワークフローとして管理され、共有された情報に基づいて意思決定が行われる。第三に、AIがこれらのデータに直接アクセスし、自動評価、バリアント比較、予測モデルの基礎とする。
実際には、このR&Dソフトウェアは独立したソリューションではなく、関連するすべてのシステムと装置を接続する。さまざまなメーカーの装置（すべての分析装置を含む）を統合することができます。 NETZSCH示差走査熱量測定（DSC ）や 熱重量測定（TGA）などの熱分析の測定データを取り込み、フォーマットを標準化して一元的に保存します。オプションとして、ERP、MES、または生産関連システムが統合されます。これにより、開発オーダーからアーカイブまで、堅牢な基盤が構築されます。
LabV®
- 処方、処理、製造のデータを一元管理。
- 在庫から設備まで、すべてのリソースを管理し、一貫した結果を保証します。
- 結果を分析し、材料の性能を比較する
- AIとMLのパワーを活用し、データ主導の意思決定を行う。
ラボでの効率アップ：日常業務から実例まで
これに基づいて、R&Dソフトウェアは日々の作業をサポートします。コンテキストを意識した検索、文書化、妥当性のチェック、配合バリエーション間の透明性のある比較などです。マテリアルインテリジェンスは、この構造を利用してパターンを可視化し、開発プロジェクトにおける仮説を的を絞った方法で検証します。
プラスチック業界の実例がその効果を示しています。混合時間や温度がDSCデータなどの測定値とともに中央システムに記録されると、逸脱が即座に明らかになります。実際には、履歴が利用可能で重複作業が削減されるため、最大40％の効率的なワークフローと最大50％の実験回数削減が達成可能である。AIはさらに、期待される特性を持つバリアントを提案することができる。
ステップ・バイ・ステップの実施 - そして次に来るものは？
導入にあたっては、重要なデータソースの優先順位付け、フォーマットの統一、初期ワークフローのモデル化、フィードバックの収集など、段階的なアプローチが推奨される。LIMSや他の伝統的なソリューションとは異なり、導入は、管理可能な資金とスタッフの労力で可能である。 LabV®は、管理可能な資金と人員で可能である。また、明確なインターフェイス、追跡可能なワークフロー、短い学習曲線を備えた最新のプラットフォームによって、より使いやすいものが提供される。これこそが、誰もが日常的に使用できるものなのだ。
次の賢明なステップは、システムの変更ではなく、明確化である：どのデータソースを統合する必要があるのか？どのデータソースを統合する必要があるのか？そして、進捗を測る指標は何か。例えば、最初の機能プロトタイプまでの時間、構造化データセットのシェア、重複実験の割合などである。これに基づいて、マテリアルインテリジェンスは、ベンダーにとらわれず、既存のITインフラとの互換性を保ちながら、段階的に導入することができる。
LabV® 、マテリアルインテリジェンスの詳細をご覧ください：
