POLYMERIZEの製品・サービス一覧

19世紀から20世紀初頭にかけて、材料研究の中心は「実験」でした。 研究者は試薬を組み合わせ、反応を観察し、結果を記録する――。 まさに“トライアンドエラー（試行錯誤）”の時代です。 20世紀後半、コンピュータの発展とともに「計算材料科学」が広がりました。 特に第一原理計算（DFT：密度汎関数理論）は大きな転機となり、 量子力学の理論をもとに電子の動きを解析することで、 実験を行わずに材料の性質を予測することが可能になりました。 一方で、計算だけでは再現が難しい現象も多く、1990年代には 数万もの化合物を同時に合成・評価するコンビナトリアルケミストリーが登場。 さらに、化学構造や実験データをデジタル化し分子特性を予測するケモインフォマティクスが発展します。 こうした動きが融合し、「膨大なデータを活用して新材料を探索する」という新しい研究手法が誕生しました。 これこそが、現代のマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の礎となっています。 ※詳しくはPDF資料をダウンロードいただくか、お気軽にお問合せ下さい。

• データベース

電池を原点とし、"まぜる・ぬる・かためる"をコア技術に多様な製品開発を展開してきたマクセル株式会社。 2019年、AIによる材料開発の効率化に取り組む中、内製ツールによるMI活用の壁に直面し、 ノーコードで誰でも使える統合型MI基盤「Polymerize Labs」への転換を決断されました。 【MI導入の背景】 マクセルは多様な製品群を展開しており、各事業本部がそれぞれの開発を担っています。 その中で新事業統括本部は、特定分野に限定せず、幅広い技術を融合して新事業を創出することがミッションです。 こうした環境では、データ形式や記述方法を統一するのが難しいため、 まずは「電池プロジェクト」と「分散塗布技術を用いたテーププロジェクト」の2軸でMIプラットフォームの活用を開始しました。 【導入後の定着と活用拠点の拡大】 現在は京都事業所に加え、川崎事業所でも利用が拡大。川崎では主に材料組成ではなく、AIによる画像解析（＊）の活用が進んでいます。 ＊PolymerizeではAIを用いた画像解析のサービスも提供しております。

• データベース

MIを効果的に活用するためには、十分な質と量を備えたデータを確保することが大きな課題となっています。 本資料では、MI活用におけるデータ課題を乗り越えるための具体的な戦略と、実践的なアプローチを解説しています。 さらに、新規材料開発に取り組まれるお客様の課題解決を支援するための、「MIプラットフォーム（PolymerizeLabs）」・「試作・試験委託」・「プロフェッショナル支援」の3つの要素を組み合わせた、オールインワン材料開発支援サービス 「PolymerizeOne」 の活用事例をご紹介します。 是非、ご覧ください。 【掲載内容】 (1) MI活用におけるデータの重要性と課題 (2) データ不足を克服するためのデータ戦略 ・実験による実測データの蓄積 ・計算・シミュレーションによる仮想データの補完 ・原料情報の前処理による密データ化 ・メタデータの活⽤による汎⽤モデルの構築 (3) 材料開発支援サービス活用事例 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、詳細をお気軽にお問い合わせください。

• データベース
• その他

『Polymerize Labs(TM)』は、材料開発を支援する統合型ＭＩプラットフォームです。 材料開発のプロフェッショナルによって設計された当プラットフォームは、 様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と 多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンをベースに、 データドリブンな材料開発プロセスを提供します。 プラットフォームは8か国語に対応し、日・英の二言語でサポートが可能。 試作・評価試験受託のグローバルネットワークと専門家によるサポートを組み合わせた All-In-One型の材料開発支援サービス「Polymerize One(TM)」も提供可能です。 【活用フロー】 1.実験・材料データの一元管理 2.ノーコードAIで重要な特徴量・変数を特定 3.AIによる特性・推奨実験条件の予測 4.追加学習に向けたデータ拡充・AI予測に基づく実験計画 ※詳しくは＜カタログをダウンロード＞より、サービス案内・事例資料をご覧ください。 ※関連リンクよりウェビナー動画をご覧いただけます。

• データベース

「Polymerize One」は、MIプラットフォーム、試作・試験受託、プロフェッショナル支援の 3つの要素を組み合わせた All-in-One型材料開発支援サービスです。 【新規材料開発でこんなお悩みございませんか？】 ■実験データの不足 ■自社で試作、試験できる環境、キャパシティの不足 ■製品性能のブレークスルーを目指すため、より上流のレベルにまで遡って開発を進めたいが （例：配合に留まらず、合成レベルでの最適化を目指したい）、自社に設備能力が無い ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• 技術開発
• 試作サービス
• 材料評価試験

『Polymerize Labs』は、材料開発のプロフェッショナルによって設計された シームレスなデータ管理とプログラミング知識不要なAI活用を可能にする、 オールインワン・マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォームです。 様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と、 多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンを ベースに、様々な材料分野においてデータドリブンな開発プロセスを提供。 様々な研究開発部門が直面するリソース不足、高コスト体質や、環境規制対応、 サプライチェーンのボトルネック解消、そして市場変化への迅速な対応と、 企業競争力の向上に寄与し、AI時代の新たな研究開発プロセスのスタンダードを 構築します。 【特長】 ■実験・材料データの一元管理 ■ノーコードAIで重要な特徴量・変数を抽出 ■追加学習に向けたデータ拡充・AI予測に基づく実験計画 ■AIによる特性・推奨実験条件の予測 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• 統合運用管理

『Polymerize Labs』は、材料開発のプロフェッショナルによって設計された シームレスなデータ管理とプログラミング知識不要なAI活用を可能にする、 オールインワン・マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォームです。 様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と、 多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンを ベースに、様々な材料分野においてデータドリブンな開発プロセスを提供。 様々な研究開発部門が直面するリソース不足、高コスト体質や、環境規制対応、 サプライチェーンのボトルネック解消、そして市場変化への迅速な対応と、 企業競争力の向上に寄与し、AI時代の新たな研究開発プロセスのスタンダードを 構築します。 【特長】 ■実験・材料データの一元管理 ■ノーコードAIで重要な特徴量・変数を抽出 ■追加学習に向けたデータ拡充・AI予測に基づく実験計画 ■AIによる特性・推奨実験条件の予測 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• 統合運用管理

エラストマーシール製品業界のお客様に、『Polymerize』を 導入いただいた事例をご紹介いたします。 【お客様の会社概要】 ■従業員数：100~1000人 ■主な製品：シール製造（エラストマー） ■所在地：日本、米国 【課題】 近年、シール製品は、さまざまな過酷な環境下で使⽤される傾向が強くなってきています。 ⽯油精製⼯程での⾼温⾼圧蒸気や酸性ガス環境から半導体産業のプラズマ⼯程まで、 シール製品に求められる機械的性能の要求は上がっています。 製品のパフォーマンスは化合の際の構成成分の要素⽐率と配合に⼤きく左右されます。 本事例では、お客様は⾼温でのエラストマーシールの性能を最⼤化するために、破断点での伸びを維持 しながら、圧縮永久ひずみを最⼩限に抑えることを⽬標とされていました。 標準的な3か⽉のトライアルの後、お客様はPolymerizeを試験的に導⼊されました。 ※課題解決の詳細はカタログをダウンロードいただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）

エラストマーシール製品業界のお客様に、『Polymerize』を 導入いただいた事例をご紹介いたします。 【お客様の会社概要】 ■従業員数：100~1000人 ■主な製品：シール製造（エラストマー） ■所在地：日本、米国 【課題】 近年、シール製品は、さまざまな過酷な環境下で使⽤される傾向が強くなってきています。 ⽯油精製⼯程での⾼温⾼圧蒸気や酸性ガス環境から半導体産業のプラズマ⼯程まで、 シール製品に求められる機械的性能の要求は上がっています。 製品のパフォーマンスは化合の際の構成成分の要素⽐率と配合に⼤きく左右されます。 本事例では、お客様は⾼温でのエラストマーシールの性能を最⼤化するために、破断点での伸びを維持 しながら、圧縮永久ひずみを最⼩限に抑えることを⽬標とされていました。 標準的な3か⽉のトライアルの後、お客様はPolymerizeを試験的に導⼊されました。 ※課題解決の詳細はカタログをダウンロードいただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）

『Polymerize Labs』は、材料開発のプロフェッショナルによって設計された シームレスなデータ管理とプログラミング知識不要なAI活用を可能にする、 オールインワン・マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォームです。 様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と、 多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンを ベースに、様々な材料分野においてデータドリブンな開発プロセスを提供。 様々な研究開発部門が直面するリソース不足、高コスト体質や、環境規制対応、 サプライチェーンのボトルネック解消、そして市場変化への迅速な対応と、 企業競争力の向上に寄与し、AI時代の新たな研究開発プロセスのスタンダードを 構築します。 【特長】 ■実験・材料データの一元管理 ■ノーコードAIで重要な特徴量・変数を抽出 ■追加学習に向けたデータ拡充・AI予測に基づく実験計画 ■AIによる特性・推奨実験条件の予測 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• 統合運用管理

マテリアルズ・インフォマティクス（材料情報学）とは統計分析、実験設計、計算科学、人工知能などの 様々な情報学の手法（情報科学）を使用して、イノベーションと製品開発プロセスを加速するデータ中心のアプローチです。 材料業界は、以前の実験データを管理するだけでなく、データの特徴抽出に以前のデータセットを使用し、 新しい材料を開発するための結果に影響を与える主な要因を理解し、機能特性を予測し、 構成を最適化するためにデジタル化を必要としています。 当社のクラウド型マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォーム「Polymerize Labs」を 活用されたお客様では、新製品開発期間を3分の1に、また開発コストを4割削減した実績もございます。 【Polymerize Labsの特長】 ■プロジェクト管理 ■過去の実験データの分析 ■データ管理 ■実験計画法 ■AIエンジンを駆使した結果予測 ※詳しくはPDF（事例資料）をダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）

クラウド型マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォーム「Polymerize」は 独自のデータ処理機能を搭載し、あらゆる形式のスプレッドシートデータを取り込むことができ 簡単に導入いただけるプラットフォームです。 データの一元管理機能と独自のAIアルゴリズムによる予測機能を搭載しており 開発目標達成のための、実験に関する提案や分析・洞察を得ることができます。 【特長】 ■プロジェクト管理 ■過去の実験データの分析 ■データ管理 ■実験計画法 ■AIエンジンを駆使した結果予測 ※詳しくはPDF（事例資料）をダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）

デジタルファーストの世界では、データは貴重な資産です。 関連データへアクセスすることにより、組織は潜在的なエラーを 極力抑制し、暫定的なプロセスを確立し、市場の変動に効率的に 対応できます。 まず効率的なデータ編成について学び、研究データ管理の ベストプラクティスを理解する必要があります。 現代のライフサイエンス企業は、実験データ管理にテクノロジーを 活用し始めています。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 文書・データ管理

エラストマーシール製品業界のお客様に、『Polymerize』を 導入いただいた事例をご紹介いたします。 同社は、高温でのエラストマーシールの性能を最大化するために、 破断点での伸びを維持しながら、圧縮永久ひずみを最小限に 抑えることを目標とされていました。 最初の実証プロセスにおいて、システムが提案した5つの実験のうち 4つの実験で、お客様が求める性能に合致できることを確認しました。 【課題】 ■成分の最適な組み合わせと合成方法を確立し、それによって効率性と 　品質を確保することが目的 ■トライアンドエラー式の開発プロセスによる手戻りを最小限に抑えて 　新製品の開発に対応したAIソリューションを探している ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）

『Polymerize Labs』は、独自のデータ処理機能を搭載し、様々な形式の スプレッドシートデータを取り込むことができ、簡単に導入いただける プラットフォームです。 データの一元管理機能と独自のAIアルゴリズムによる予測機能を 搭載しています。開発目標達成のための、実験に関する提案や 分析・洞察を得ることができます。 【特長】 ■プロジェクト管理 ■過去の実験データの分析 ■データ管理 ■実験計画法 ■AIエンジンを駆使した結果予測 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• 工程管理システム