[事例ニュース]

2020年5月1日(金)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　TOYO TIREは、ゴムの材料を開発する作業を効率化・自動化することを目的に、ディープラーニング（深層学習）を導入した。ディープラーニングで材料の特性を推測することによって、材料が持つ機能を予測したり、新材料や代替材料を効率的に探索したりできる。これにより、材料を開発する期間を短縮する。

　ゴムの材料は、ポリマーや補強剤に各種の薬剤を添加した、複雑な材料である。種類、量、加工方法を調整して制御する必要がある。従来の材料開発プロセスでは、研究者が材料の調査から仮説を立てて、実験シミュレーションを実施していた。このため、開発時間に制約があったり、属人化するなどの課題があった。

　これに対してTOYO TIREは、ゴム材料を分子レベルで観察、予測、機能創造、精密制御することによって、理想的なゴム材料開発を実現していく基盤技術を開発している。これを利用することによって、ゴム材料の特性の推測できるようになり、新材料の開発領域を拡大できる。

　今回、SAS InstituteのAI関連ソフトウェアを導入し、ゴムの材料開発を効率化した形である。