POLYMERIZEとKNiTが素材・化学産業の研究開発を加速する業務提携を開始
AI（人工知能）の進化は、さまざまな産業に大きな変革をもたらしています。特に、これまでデータ活用が難しかった素材・化学産業においても、AIの導入が研究開発のあり方を大きく変えようとしています。この度、データ管理・AI解析プラットフォーム「Polymerize Labs™」を提供するポリマライズ合同会社（以下、POLYMERIZE）と、画像解析AIソリューション「GeXeL」を提供するKNiT株式会社（以下、KNiT）は、素材・化学産業の研究開発（R&D）高度化とDX（デジタルトランスフォーメーション）加速を目的とした業務提携を2026年2月2日より開始しました。
この提携は、高精度な「画像特徴量」をマテリアルズ・インフォマティクス（MI）へ統合することで、材料設計における非構造化データの活用を新たな次元へと引き上げるものです。AI初心者の方にも分かりやすく、この提携がどのような背景で生まれ、どのような価値を創造し、素材・化学産業の未来をどのように変えていくのかを詳しくご紹介します。
協業の背景：素材・化学産業が抱えるデータ活用の課題
近年、素材・化学業界では、実験データや物性値をAIで解析する「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」や「プロセス・インフォマティクス（PI）」の導入が進んでいます。MIとは、材料開発においてAIや情報科学技術を応用し、効率的かつ高速に新材料を探索・開発する手法を指します。PIは、製造プロセスの最適化にAIを活用するものです。これらの技術は、開発期間の短縮やコスト削減に貢献すると期待されています。
しかし、研究開発の現場には、電子顕微鏡画像（SEM/TEM）や外観写真といった膨大な量の「画像データ」が蓄積されています。これらの画像データは「非構造化データ」と呼ばれ、数値データのように整理された形式ではなく、そのままではAIで解析しにくいという特性があります。そのため、多くの現場では、これらの画像データを定量的に活用することが容易ではありませんでした。
具体的な課題としては、以下のような点が挙げられます。
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解析の属人化: 熟練研究者の目視による判定や手作業での計測に依存しているため、解析結果が担当者によって異なることがあります。
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工数の増大: 手作業での解析は時間と手間がかかり、研究開発のスピードを低下させる要因となります。
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データの定量化不足: 画像に含まれる重要な情報が数値として正確に捉えられず、AI解析に利用できるデータが不足していました。
これらの課題は、素材・化学産業の研究開発におけるDX推進を妨げる大きな壁となっていました。KNiTは独自のアルゴリズムで高精度かつ高速に画像を特徴量化する技術を持ち、一方のPOLYMERIZEはノーコードで誰でも高度なAI解析が可能なプラットフォームを提供しています。両社が連携することで、これらの課題を解決し、「画像の特徴量化からAIモデリング、材料設計・工程条件の最適化まで」を一貫して支援できると考え、今回の業務提携に至りました。
2社連携による提供価値：画像解析AIとデータ管理・AI解析プラットフォームの融合
POLYMERIZEとKNiTの連携によって、素材・化学産業の研究開発現場は以下のような大きなメリットを享受できるようになります。
1. 画像データの「資産化」と再現性の向上
これまで属人的になりがちだった画像評価は、KNiTのAI技術「GeXeL」によって高精度かつ高速に定量化（数値化）されます。例えば、顕微鏡画像から粒子の「粒径（大きさ）」「分散度（ばらつき）」「形状」「欠陥分布」といった詳細な特徴量を自動で抽出し、数値データとして変換することが可能です。これにより、誰が解析しても同じ結果が得られる「再現性」が確保され、これまで活用しきれていなかった画像データが、AI解析で活用可能な貴重な「資産」へと生まれ変わります。
2. 構造・特性相関の解明によるR&D加速
KNiTから出力された画像特徴量データは、POLYMERIZEのプラットフォーム「Polymerize Labs™」に取り込まれます。このプラットフォーム上で、画像データだけでなく、配合条件やプロセス条件といった他の実験データと紐づけて機械学習させることで、AIモデルを構築します。これにより、「どのような製造条件が、材料の微細構造に影響を与え、最終的な製品性能（強度や品質など）にどのようにつながるのか」といった複雑な関係性を科学的に解明できるようになります。この相関関係の解明は、より効率的な材料設計や特性改善に直結し、研究開発のスピードを大幅に加速させます。
3. データドリブンな意思決定による開発期間の短縮、歩留まり向上
画像データから得られた定量的な情報をベースに、AIが次の実験条件を推奨（逆解析）します。例えば、「目標とする強度を得るためには、どのような微細構造が必要で、その構造を実現するためにはどのような製造条件を設定すればよいか」といった問いに対し、AIが最適な答えを提示します。これにより、目標とする微細構造や表面品質を得るための試行錯誤の回数を大幅に削減でき、開発期間の短縮や製造プロセスの歩留まり改善に貢献します。熟練研究者の経験と勘に頼るだけでなく、データに基づいた客観的な意思決定が可能になることで、開発の効率と確実性が向上します。
想定されるユースケース：具体的な活用事例
この提携によって実現されるAI駆動型材料開発は、素材・化学産業の様々な現場で活用されることが期待されます。具体的なユースケースをいくつかご紹介します。
分散状態・凝集評価
フィラー（充填材）、添加剤、複合材料などにおける粒子の分散性や凝集度を画像解析AIで数値化します。例えば、材料中に均一に分散しているか、あるいは凝集してしまっているかを客観的に評価し、それが材料の強度や導電性といった物性にどのように影響するかを分析します。この分析結果を元に、最適な材料配合や製造プロセス条件を導き出すことが可能になります。
粘着剤の剥離・糊残り評価
テープやフィルムが剥がれた後の糊残りモード（界面破壊や凝集破壊など）や、残渣量を画像から定量的に評価します。これにより、糊残りを抑制するための最適な配合比率や、塗工・乾燥プロセス条件をAIが推奨します。製品の品質向上や不良率の削減に直結する重要な評価です。
劣化・破壊モード推定
材料が破壊された際の破面（破壊された面）観察画像をAIで解析し、破壊の起点やモード（脆性破壊、延性破壊など）を分類します。この情報を材料設計にフィードバックすることで、耐久性や信頼性の高い製品開発へとつなげることができます。例えば、特定の環境下での劣化を予測し、それを防ぐための材料設計が可能になります。
各社代表からのコメント
この業務提携に対して、両社の代表は期待を寄せています。
POLYMERIZE合同会社 代表社員 クナル・サンディープ氏は、「データ駆動型R&Dを実現する上で、画像データの活用は『ラストワンマイル』とも言える重要な領域です。高い画像解析技術を持つKNiT社との提携により、これまで活用しきれていなかった画像データをMIの強力な変数として扱えるようになります。これにより、お客様の材料開発における『暗黙知』を形式知化し、開発スピードをさらに加速できると確信しています。」と述べています。
KNiT株式会社 代表取締役 窪内 将隆氏は、「素材・化学のR&Dにおいて、画像データは性能に関わる多くの手がかりが含まれる一方で、これまで特徴量化することは困難でした。GeXeLは画像データをAIで自動解析し、“インフォマティクスに使える特徴量”に変換することで、データ駆動型R&Dを加速します。POLYMERIZE社との連携により、これまで未利用だった画像データをMI/PIに組み込み、現場で継続運用できる形で支援していきます。」とコメントしています。
これらのコメントからは、両社がそれぞれの強みを活かし、素材・化学産業のデータ活用における長年の課題解決に強い意欲を持っていることがうかがえます。
今後の展開とウェビナー開催
POLYMERIZEとKNiTは今後、共同での顧客開拓およびソリューション提案において強力に連携し、画像解析とMIを組み合わせた具体的な成功事例の創出に取り組んでいきます。また、共同セミナーの開催や技術情報の相互連携を通じ、素材・化学業界におけるデータ活用の普及・定着を支援していく方針です。
その一環として、以下のウェビナーが開催されます。
ウェビナー開催：画像解析AI × MI解析で生み出す材料開発ブレークスルー
本ウェビナーでは、「構造化データのみの機械学習解析」が抱える限界を突破し、画像データを活用することで材料開発に新たなアプローチをもたらす実践的な手法が紹介されます。
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日時: 3月24日（火）15:00〜15:40
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こんな課題をお持ちの方へ:
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既存のMI/PIに限界を感じている方
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画像評価の「属人化」に悩んでいる方
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画像データをMI/PIの変数（特徴量）として活用したい方
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「構造」と「特性」の関係性を解明したい方
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最新の実用的なデータ活用フローを知りたい研究開発・生産技術・DX推進担当者
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詳細・お申込: https://go.polymerize.jp/knit-polymerize-webinar-2603
このウェビナーは、AIとデータ活用に関心のある研究開発者やDX推進担当者にとって、具体的なヒントを得る貴重な機会となるでしょう。
会社概要
POLYMERIZE合同会社
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所在地: 東京都港区虎ノ門1-10-5 KDX虎ノ門一丁目ビル11F
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代表者: 代表社員 クナル・サンディープ
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事業内容: データ管理・AI解析プラットフォーム「Polymerize Labs™」の開発・提供、データ駆動型材料開発のコンサルティング
KNiT株式会社
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所在地: 大阪府大阪市中央区南本町2-1-1 本町サザンビル TDフロア1F
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代表者: 代表取締役 窪内 将隆
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事業内容: 画像解析AIソリューション「GeXeL」の開発・提供、研究開発向けAIアルゴリズム開発
まとめ：AIと画像解析が拓く素材・化学産業の新たな時代
今回のPOLYMERIZEとKNiTの業務提携は、素材・化学産業の研究開発において、これまで未活用だった画像データという「非構造化データ」に光を当てる画期的な取り組みです。AIによる高精度な画像解析と、それを統合するデータ管理・AI解析プラットフォームの組み合わせは、研究開発の「属人化」や「工数増大」といった長年の課題を解決し、データに基づいた客観的で迅速な意思決定を可能にします。
これにより、新材料の開発期間の短縮、製品品質の向上、製造プロセスの最適化といった具体的なメリットが期待され、素材・化学産業全体のDXが加速されることでしょう。AI初心者の方にも、この提携が示す「データ駆動型R&D」の重要性と、それが私たちの社会にもたらす可能性を理解いただけたのではないでしょうか。今後の両社の連携による具体的な成果と、それが産業界に与える影響に注目が集まります。
