東京大学
大学院理学系研究科 化学専攻
教授

一杉 太郎氏

1971年生。1999年3月東京大学 博士（工学）。1999–2003年、ソニー株式会社にて，情報記録技術の開発と携帯情報端末のマーケティング・セールスに従事。東京大学 助手、東北大学 准教授、東京工業大学 教授を経て、2022年4月より東京大学理学系研究科化学専攻　教授。東京工業大学 特任教授も務めている。専門分野：固体化学・固体電気化学・表面界面物性。趣味：散歩。
https://solid-state-chemistry.jp/

機械学習とロボット技術の進展により、「自律実験」が注目を集めています。コンピュータが状況を判断し、ロボットが実験を進めることが可能となり、人間の介入なしで研究が進む時代が到来しました。講演では、「自律化」と「データ」を活用したデジタルラボラトリーによるマテリアル研究について紹介します。これらの革新が研究者の働き方や研究開発の進め方に与える影響を議論します。

三井化学株式会社
デジタルトランスフォーメーション推進本部　デジタルトランスフォーメーション企画管理部
チームリーダー

信州大学
工学部
特任准教授

大阪大学
基礎工学研究科
招聘教授

向田 志保氏

2017年に三井化学に入社し、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）に取り組む
現在はDX推進本部　DX企画管理部において、DX技術全般を担当
2022年4月より信州大学工学部客員准教授、11月より同特任准教授に着任
2023年1月より大阪大学基礎工学研究科招へい教授に着任

これまでの新規用途探索は個々の情報を「点」として個別に検討されてきたが、現代のインフォマティクス技術の進展により、様々な情報や技術をデータプラットフォームに統合し、全体の最適化を図る動きが見受けられるようになっている。特に、ChatGPT のような生成AI を用いた自然言語処理技術の進化は、データの活用方法そのものの変革を促している。個々の材料・プロセス・用途だけでなく、バリューチェーン全体を視野に入れ、市場情報を基に迅速に新しい材料や用途を探索し、開発することが可能となってきている。技術の革新は驚異的な速さで進行しており、特に深層学習や自然言語処理の分野では、ChatGPT をはじめとする新しいAI 技術の登場が絶えず、今後はテキストだけではなく画像や数値といった様々な情報をとりまとめたマルチモーダルの活用の進行が想定される。