一般財団法人材料科学技術振興財団　MSTの製品ラインアップ

単分子・クラスター等の非常に小さく単純な系から、界面・欠陥・ 外場（電場、圧力など）といった比較的複雑な系まで取り扱うことができます。 ■有効な場面 ・着目現象に対し、原子・分子レベルで立てた仮説の検証をしたいとき ・各種分光スペクトルの詳細な帰属・解釈を行いたいとき ■MSTの特徴 ・計算モデルの提案から解析までワンストップでお引き受け可能 ・自社内に計算環境を保有しており、機密性の高いデータの取り扱いが可能 ・分析・AIの専門家の知見を活かしたシミュレーションが可能 ■対応計算手法 ・量子化学計算 ・第一原理計算 ・分子動力学計算

・AIモデル構築 対象物を含む収集データや公開されているオープンデータをもとに、条件に適したAIモデルを構築します。 このAIモデルを活用することで、日々の業務をAIに代替でき、業務の自動化・効率化の促進や精度の安定が期待できます。 ・画像/データ解析 画像やその他データを解析し、評価します。 評価内容はお客様とご相談し、課題に沿ったご提案をいたします。 対象が製品・材料の場合、MSTで分析データを取得することができます。

MOF(金属有機構造体)は分離プロセス、触媒、ガス貯蔵などに対する 応用可能性を秘めたナノ多孔質材料として注目されています。 MOFのトポロジー、リンカー、金属ノードの組み合わせは膨大で、 合成可能なMOFの種類はほぼ無限に存在します。 そのため、新規MOF材料の開発には、事前のスクリーニングと構造、機能、特性の理解が重要です。 本事例では種々のMOFへのCO2吸着量をGCMC（グランドカノニカルモンテカルロ）法により予測し、 吸着特性に影響を及ぼす要因を考察しました。

ALD（原子層堆積法）は高アスペクト比の構造に対しても原子層レベルで均一な成膜が可能なため、 半導体の微細化・複合化・細線化に有用な方法として着目されています。 成長表面における「原料（プリカーサー）の吸着飽和を利用した気相プロセスによる成膜方法であるため、 基板へのプリカーサーの被覆率、成膜レートを向上させるためには、 高い蒸気圧を持ったプリカーサーが求められています。 本資料では分子動力学計算により種々のGa含有プリカーサーの蒸気圧を予測し、実験値と比較しました。

領域選択的原子層堆積（AS-ALD）において、小分子阻害剤（SMI）は基板表面でのプリカーサ吸着の表面選択性を制御します。SMIは、基板の非成長表面への不要な堆積を防止し、成膜プロセス中の薄膜形成に重要な役割を果たします。本事例ではGCMC（グランドカノニカルモンテカルロ）法を用いて、Cu(111)表面におけるSMI（アニリン、ピリジン）とTMA（トリメチルアルミニウム）の単分子および2分子種の競合吸着量の予測をしました。本解析は、分子の立体効果まで含めた吸着特性の評価に有効です。

測定法：計算科学・AI・データ解析 製品分野：二次電池 分析目的：熱物性評価

このたび、当ホームページを全面リニューアルいたしました。 今回のリニューアルでは、皆さまにとってより見やすく、快適にご利用いただけるよう、デザインおよび構成を一新し、情報の充実を図りました。 ◆リニューアルのポイント ・目的情報へのアクセス性向上 全ページで共通のナビゲーションを見直し、分かりやすいメニュー構成に改善しました。必要な情報に直感的にたどり着ける構造となっています。 ・あらゆる環境で快適に閲覧可能 PCに加え、スマートフォンやタブレットなど、さまざまな閲覧環境に対応いたしました。場所や端末を問わず、快適にご利用いただけます。 ・視認性を高めたビジュアルデザインへと改善 サイト全体の配色やレイアウトを見直し、より分かりやすく、洗練されたデザインへと刷新いたしました。 ▼こちらからご覧いただけます https://www.mst.or.jp/ ぜひ一度ご確認いただけますと幸いです。 今後もさらなる内容の充実に努めてまいりますので、引き続きご利用賜りますようお願い申し上げます。

点群データは多くの利点を持つ一方活用の前段には整理や工夫が必要です。 オーダーメイドの解析設計により点群データの活用を総合的に支援します。