同部会には全機関が参画。研究手法やツールを分野横断で共同開発し共用化する。理論計算や計測技術の研究者は材料分野に縛られずにチームを行き来し、各拠点でデータ人材を育成する。予算を得た後はバラバラになりがちな学術界を束ね、相乗効果を狙う。
例えば磁性材料分野では、すべてのデータを集めて一つの巨大なデータテーブルを作る。Ｘ線分光スペクトルと物性値などから人工知能（ＡＩ）技術で特徴量を抽出。永久磁石と軟磁性材のように材料は違っても共通する特徴量を探し、性能予測モデルの学習データとする。 蓄電水電解触媒分野では学習済みのＡＩモデルや抽出後のデータなどを解釈可能な状態で提供する計画だ。東大の杉山正和教授は「データに付加価値を与えてから提供する」と説明する。ただデータを共有するのではなく、材料研究者の知恵を載せる。 それぞれの研究チームには、物材機構の研究者が加わっている。文科省の江頭基参事官は「研究チームと連携部会をつなぐ役割を担う」と説明する。こうした知見を共有する仕組みは研究者にとって利点が多い。材料研究者が情報分野の技術革新を追いかける負荷を分散できる。ＡＩを使いこなすまでの苦労も、共有することで軽減できる。
そして蓄積する手法自体が産学連携の求心力になる。材料研究者が向き合う業界は違っても手法や協業スキームは転用可能だ。出村部門長は「各分野を巡ってメソッドを発掘し整理する人材が重要になる」という。材料開発の実践を通して人材育成を急ぐ。
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