北九州工業高等専門学校は、九州大学や日本大学と協力し、2026年8月27日（木）に開催された「2026年 電気学会 電子・情報・システム部門大会」において、大会委員会提案企画セッション「マテリアルDX：機械学習による材料設計と信頼性評価の統合解析」を開催しました。

本セッションは、科学技術振興機構（JST）未来社会創造事業「界面マルチスケール4次元解析による革新的接着技術の構築（CREA）」における「数理統計・マテリアルズインフォマティクス（MI）グループ」のアウトリーチ活動として実施されました。会場では、接着材料開発におけるデータ駆動型アプローチの最新手法や、実際の製造現場への実装・展開における課題解消に向けた議論が交わされました。

開催の背景とCREAプロジェクトの取り組み

次世代モビリティの軽量化・電動化・知能化において、構造接着技術は重要な基盤技術と位置付けられています。一方で、部材の奥深くに埋もれた実接着界面の評価解析や、時間を考慮した4次元解析（マルチスケール＋時間軸）が課題となっています。

JST未来社会創造事業「CREA」プロジェクトの「数理統計・マテリアルズインフォマティクスグループ」では、原子・ナノからメゾ階層に至る構造・物性と接着強度の相関や時間依存性を数理統計・機械学習を用いて包括的に解釈し、耐久性の学理保証と社会実装を目指した研究開発を進めています。

企画セッションにおける7つの発表テーマ

セッションでは、数理統計理論からソフトウェア開発、現場でのDX連携に至るまで、以下の7つの最先端テーマが発表されました。

• 【発表1】接着技術の革新に向けたマテリアルズ・インフォマティクス：数理統計的アプローチから現場実装まで
• 【発表2】接着材料へのマテリアルズインフォマティクスの応用とソフトウェアパッケージ開発
• 【発表3】高分子接着剤の疲労破壊に対する異常検知モデルの適用
• 【発表4】関数データ解析手法を用いた疲労寿命予測
• 【発表5】説明変数および目的変数の双方に欠損を含むスパース多変量回帰
• 【発表6】説明変数および目的変数の同時欠測に対応したスパース多変量回帰手法の材料データへの適用と性能評価
• 【発表7】ものづくり日本大賞受賞技術から次の挑戦へ～ SCADA による現場DX とマテリアルズインフォマティクスへの展開～

学術知見のパッケージ化と製造現場への展開

セッションで議論された数理統計および異常検知モデルは、材料メーカーや研究機関がPython等の専門的なプログラミング知識を必要とせず、直感的に機械学習予測を実行できるGUIソフトウェアプラットフォームへのパッケージ化と製品化が進められています。

製品化にあたっては、ミシマ・オーエー・システム株式会社の協力のもと、北九州工業高等専門学校が発明した物性予測特許技術（特許第7671060号など）や各大学の学術知見を融合し、社会実装を進める体制を構築しています。これにより、樹脂・接着材料開発現場における実験回数を30％～50％削減し、開発期間の短縮や品質保証プロセスの高度化、データ駆動型ものづくり社会（Society 5.0）の実現に貢献していくとしています。

北九州工業高等専門学校の概要

片山　佳樹が校長を務める北九州工業高等専門学校は、実験・実習を重視したカリキュラムを通じて実践的かつ開拓型のエンジニア育成を行っています。

• 学校名：独立行政法人国立高等専門学校機構　北九州工業高等専門学校
• 所在地：福岡県北九州市小倉南区志井五丁目２０番１号
• 校長：片山　佳樹
• 設立：１９６５年
• 学校公式ウェブサイト：https://www.kct.ac.jp/
• 事業内容：高等専門学校、高等教育機関

本記事は独立行政法人国立高等専門学校機構　北九州工業高等専門学校の発表をもとに作成しています。

Dellows News編集部

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