日本產業生存條件「原料・材料・零件」× AI應用最前線！ AI-DATA公司舉辦「AI代理人×AX論壇～材料篇～」活動報告
AI-DATA公司公開了於4月17日舉辦的「AI代理人×AX論壇～材料篇～」的報告。論壇為強化日本材料產業的競爭力，討論了資源安全保障及利用AI進行材料開發的方向性。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月14日 02:00
- 🔍 收集: 2026年5月13日 17:32
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月13日 20:21（收集後2小時48分鐘）
企業數據與AI應用公司AI-DATA株式會社（總公司：東京都港區，代表取締役社長：佐々木隆仁。以下稱AI-DATA公司）於4月17日，針對政府戰略性推動的17個重要領域之一的「材料（原料・材料・零件）產業」，舉辦了以AI應用與AX為主題的AI代理人×AX論壇。
**議程1**
**「不再是『擁有資源的國家』獲勝，而是能確保資源的國家獲勝的時代——『資源安全保障 × 供應鏈參謀OS』國家構想」／AOS集團代表 佐々木 隆仁**
弊社代表佐々木指出，我們已進入一個由半導體、電動車、國防、再生能源等所有產業基礎的「資源」來左右國家競爭力的時代。他說明，不僅是單純擁有資源，能夠持續確保並控制包括採購、加工、智財、物流、製造在內的整個流程的國家，才能佔據優勢。他分析，日本雖在材料・零件領域擁有優勢，但在供應鏈整體的視覺化及決策基礎方面有所不足。作為解決方案，他提出了「資源安全保障 × 供應鏈參謀OS」的構想，呼籲有必要透過AI進行供需分析、風險預測，並整合智財與採購資訊，從國家層級重新設計產業競爭力。
**議程2**
**「從研究者角度看材料資訊學(Material Informatics)/化學資訊學(Chemoinfomatics)的問題點與未來性」／株式會社X-ability學術顧問（前城西大學教授・工學博士）寺前 裕之 氏**
寺前先生從研究者的立場，解說了材料資訊學（MI）及化學資訊學的發展潛力、現狀課題與未來性。他指出，近年來，雖然利用AI及數據分析技術進行材料開發的期望高漲，但實際上存在數據品質不一、實驗條件差異、研究數據不足等多項課題。他表示，單純導入AI並無法帶來成果，必須整備適合研究現場的數據，並與領域知識融合。他同時展示了研究者與數據科學家合作，可能加速新材料探索與提升研究效率，為日本材料研究的AI應用指明了方向。
**議程3**
**「AI Materials on IDX＝內部整合，Tokkyo.AI＝外部競爭的智財，以雙層模型與七名參謀重新設計日本的資源安全保障」／AI-DATA株式會社 取締役CTO 志田 大輔**
弊社CTO志田解說了結合AI Materials on IDX與Tokkyo.AI的「雙層模型」，以重新設計日本資源安全保障的構想。他提出的機制是，企業內部透過AI Materials on IDX整合研究、製造、品質、採購數據以實現整體最佳化，同時在外部競爭中活用Tokkyo.AI強化智財戰略。此外，他提出了「七名AI參謀」的概念，從採購、研發、智財、風險分析等多個視角支援決策，強調需將AI作為支撐國家競爭力的戰略基礎，而不僅僅是效率工具。
**議程4**
**「作為材料資訊學(MI)數據生成工具的計算化學軟體產業，其自立生態系建構的案例與成功方法」／株式會社X-ability 代表取締役社長・共同創辦人 古賀 良太 氏**
古賀先生介紹了計算化學軟體產業建構生態系的努力。他說明，在材料資訊學（MI）中，高品質的數據生成至關重要，而計算化學正被活用為其基礎技術。他分享了不僅止於提供工具，而是透過研究機構、企業、軟體供應商的合作，形成自立發展生態系的案例。他並指出，使用者社群、技術支援、教育體制的整備是普及擴大的關鍵，展示了融合數據與模擬的次世代材料開發的可能性。
**議程5**
**「生成式AI時代的材料設計」／大金工業株式會社 技術創新中心 技師長 茂本 勇 氏**
茂本先生解說了在生成式AI時代，材料設計的變化與可能性。傳統的材料開發高度依賴研究者的經驗與反覆試驗，但...
**議程1**
**「不再是『擁有資源的國家』獲勝，而是能確保資源的國家獲勝的時代——『資源安全保障 × 供應鏈參謀OS』國家構想」／AOS集團代表 佐々木 隆仁**
弊社代表佐々木指出，我們已進入一個由半導體、電動車、國防、再生能源等所有產業基礎的「資源」來左右國家競爭力的時代。他說明，不僅是單純擁有資源，能夠持續確保並控制包括採購、加工、智財、物流、製造在內的整個流程的國家，才能佔據優勢。他分析，日本雖在材料・零件領域擁有優勢，但在供應鏈整體的視覺化及決策基礎方面有所不足。作為解決方案，他提出了「資源安全保障 × 供應鏈參謀OS」的構想，呼籲有必要透過AI進行供需分析、風險預測，並整合智財與採購資訊，從國家層級重新設計產業競爭力。
**議程2**
**「從研究者角度看材料資訊學(Material Informatics)/化學資訊學(Chemoinfomatics)的問題點與未來性」／株式會社X-ability學術顧問（前城西大學教授・工學博士）寺前 裕之 氏**
寺前先生從研究者的立場，解說了材料資訊學（MI）及化學資訊學的發展潛力、現狀課題與未來性。他指出，近年來，雖然利用AI及數據分析技術進行材料開發的期望高漲，但實際上存在數據品質不一、實驗條件差異、研究數據不足等多項課題。他表示，單純導入AI並無法帶來成果，必須整備適合研究現場的數據，並與領域知識融合。他同時展示了研究者與數據科學家合作，可能加速新材料探索與提升研究效率，為日本材料研究的AI應用指明了方向。
**議程3**
**「AI Materials on IDX＝內部整合，Tokkyo.AI＝外部競爭的智財，以雙層模型與七名參謀重新設計日本的資源安全保障」／AI-DATA株式會社 取締役CTO 志田 大輔**
弊社CTO志田解說了結合AI Materials on IDX與Tokkyo.AI的「雙層模型」，以重新設計日本資源安全保障的構想。他提出的機制是，企業內部透過AI Materials on IDX整合研究、製造、品質、採購數據以實現整體最佳化，同時在外部競爭中活用Tokkyo.AI強化智財戰略。此外，他提出了「七名AI參謀」的概念，從採購、研發、智財、風險分析等多個視角支援決策，強調需將AI作為支撐國家競爭力的戰略基礎，而不僅僅是效率工具。
**議程4**
**「作為材料資訊學(MI)數據生成工具的計算化學軟體產業，其自立生態系建構的案例與成功方法」／株式會社X-ability 代表取締役社長・共同創辦人 古賀 良太 氏**
古賀先生介紹了計算化學軟體產業建構生態系的努力。他說明，在材料資訊學（MI）中，高品質的數據生成至關重要，而計算化學正被活用為其基礎技術。他分享了不僅止於提供工具，而是透過研究機構、企業、軟體供應商的合作，形成自立發展生態系的案例。他並指出，使用者社群、技術支援、教育體制的整備是普及擴大的關鍵，展示了融合數據與模擬的次世代材料開發的可能性。
**議程5**
**「生成式AI時代的材料設計」／大金工業株式會社 技術創新中心 技師長 茂本 勇 氏**
茂本先生解說了在生成式AI時代，材料設計的變化與可能性。傳統的材料開發高度依賴研究者的經驗與反覆試驗，但...