株式会社レゾナック・ホールディングスは、株式会社ZenmuTechが開発する秘密計算ライブラリ「QueryAhead®」を採用し、機密データを開示せずに企業間で材料開発データを活用できるMI（マテリアルズ・インフォマティクス）基盤を構築しました。サプライヤーである化学メーカーA社の協力のもとで実証を実施し、機密性の高い材料開発データを開示することなく解析に活用できることを確認しています。実際の材料開発テーマにおいて両社のデータを活用したところ、単独データを用いた場合と比べ、物性の予測誤差を約78％減少させました。

機密保持とサプライチェーン全体でのデータ活用を両立

近年、材料開発の高度化に向けてMIの活用が進む一方、化学業界では実験データや評価データが各社の競争力の源泉となっており、企業間でのデータ共有には大きな制約が存在します。半導体用材料の開発などでは、サプライヤーが持つ材料データと製品開発企業が持つ配合条件や評価結果を突き合わせて解析することが有効ですが、中核技術の開示が難しく、定量的な検討に踏み込めない点が課題となっていました。レゾナックでも2023年ごろからこの課題を認識し、解決に向けた取り組みを進めてきました。

秘密分散に基づく技術と解析手法の実装

今回の取り組みで用いられた秘密計算は、データを複数の断片に分割して安全に保管する「秘密分散」に基づく方式です。この方式は2024年3月に国際規格ISO/IEC 4922-2として発行され、内閣府の戦略的イノベーション創造プログラムにおいても社会実装の研究開発が進められています。

レゾナックの計算情報科学研究センターは2023年からZenmuTechと連携し、国立研究開発法人産業技術総合研究所による理論研究を礎に実用化された「QueryAhead®」を活用して、主成分分析や回帰分析といった解析手法の設計と実装を主導してきました。この過程で得られた知見は、2026年3月の電子情報通信学会総合大会で発表されています。

実証実験で予測誤差が約78％減少

半導体の基幹材料に関する開発テーマで行われた実証では、化学メーカーA社が保有する材料の物性データと、レゾナックが保有する配合条件および評価結果を、互いに開示しないまま基盤上で結合して解析しました。

その結果、単独では十分な精度が得られなかった予測が成立し、流動性に関する物性の予測誤差がレゾナックのデータのみの場合に比べて約78％減少しました。さらに、構築した予測モデルを用いて未評価サンプルの物性値を予測し、評価実験の前に性能を見積もれることも確認されています。

今回の成果について、レゾナックの執行役員 CTOである福島 正人氏は、企業どうしが機密を守りながらデータに基づいて議論し開発の方向性を早期に見極める手法が共同開発に定着することに期待を示しています。また、ZenmuTechの代表取締役社長CEOである阿部 泰久氏は、安全な分析による物性予測精度の向上が秘密計算技術の社会展開に向けた大きな一歩になると述べています。

今後の運用ルール整備と展開

今後は実運用に向けて、計算結果の開示範囲や開示先など、企業間でデータを持ち寄る際に必要となる運用ルールをシステムと契約の両面から整備していく方針です。また、今回の実証テーマ以外にも対象を広げ、活用事例を積み重ねていくとしています。

発表企業概要

• 株式会社レゾナック・ホールディングス（社長：髙橋秀仁、ウェブサイト：https://www.resonac.com/jp/）
• 株式会社ZenmuTech（社長：阿部泰久、ウェブサイト：https://zenmutech.com/）

本記事は株式会社レゾナック・ホールディングスおよび株式会社ZenmuTechの発表をもとに作成しています。

Dellows News編集部

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