AI技術の進化は目覚ましく、私たちの生活だけでなく、科学研究の分野にも大きな変革をもたらしています。特に、これまで高度な専門知識と膨大な時間を要していた材料解析の分野において、AIがその常識を覆す画期的な技術が開発されました。
東京理科大学大学院の長谷川 礼佳氏、Varadwaj Arpitaポスドク研究員、山崎 貴大助教、小嗣 真人教授、東京大学物性研究所の新部 正人特任研究員、堀尾 眞史助教、松田 巌教授、東京科学大学総合研究院の安藤 康伸准教授、筑波大学数理物質系の近藤 剛弘教授からなる共同研究グループは、教師なし機械学習の一種であるUMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）を活用し、複雑なX線吸収スペクトル（XAS）から材料の構造や欠陥、電子状態を自動で高精度に解析する手法を確立しました。この技術は、大量の材料データを効率的に解析し、これからの新材料開発を加速する可能性を秘めています。
X線吸収スペクトル（XAS）とは？材料の「中身」を知る強力なツール
AIによる解析技術を理解する前に、まずは「X線吸収スペクトル（XAS）」というものが何であるかを簡単に解説しましょう。X線吸収分光法（XAS: X-ray Absorption Spectroscopy）は、物質にX線を照射し、そのX線がどれだけ物質に吸収されるかを測定する方法です。この測定によって得られるのがX線吸収スペクトル（XASスペクトル）で、特定のエネルギーでX線が強く吸収されるピークや微細な構造から、その物質を構成する原子の価数、電子の状態、そして原子がどのように結合しているかといった、非常に詳細な情報を得ることができます。
例えるなら、X線吸収分光法は、物質の「中身」をレントゲン写真のように詳しく調べる技術と言えます。しかし、単なるレントゲン写真とは異なり、原子レベルでの結合の様子や電子の振る舞いまで読み解くことができるため、新しい材料を開発する上で不可欠な分析手法として、半導体、電池、触媒など、多岐にわたる分野で活用されています。
従来のXAS解析が抱えていた課題：専門知識と膨大な時間
X線吸収スペクトルは非常に強力な分析ツールである一方で、その解析はこれまで多くの課題を抱えていました。
複雑なスペクトル変化
材料の結晶構造、結晶中の空孔（原子が抜けた場所）、不純物などのわずかな違いによって、XASスペクトルはピークの位置、強度の比率、そして微細な構造が非常に複雑に変化します。この複雑さが、正確な解析を困難にしていました。
高度な専門知識の要求
スペクトルの複雑な変化を正確に読み解くためには、結晶学、電子物性理論、分光学といった広範な分野にわたる高度な専門知識が不可欠です。専門家でなければ、スペクトルから意味のある情報を引き出すことは難しいのが現状でした。
膨大な時間と労力
特に、新材料開発の現場では、日々大量のXASデータが生成されます。これらのデータを一つ一つ、専門家が目視で確認し、特徴を手作業で抽出するには、膨大な時間と労力がかかります。そのため、客観的かつ効率的な解析が困難であり、材料開発のスピードを妨げる要因となっていました。
このような背景から、XASスペクトル解析の効率化と自動化は、材料科学分野における長年の課題でした。
AIが変革するXAS解析：教師なし機械学習UMAPの力
この長年の課題に対し、東京理科大学などの共同研究グループは、AI、特に「教師なし機械学習」というアプローチで解決策を見出しました。彼らが開発したのが、UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）を用いた自動解析モデルです。
教師なし機械学習とは？
まず、「教師なし機械学習」とは、機械学習の手法の一つで、正解データ（ラベル）が与えられていないデータの中から、AI自身がパターンや規則性、データの構造を自動的に見つけ出すものです。与えられたデータをグループ分けしたり（クラスタリング）、データの複雑さを減らして見やすくしたり（次元削減）するのに使われます。今回のXAS解析では、この次元削減の技術が中心的な役割を果たしました。
UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）の優位性
共同研究グループが採用したUMAPは、高次元の複雑なデータを、より分かりやすい低次元の空間に圧縮して可視化する「次元削減」の手法の一つです。従来の次元削減手法には、主成分分析（PCA）や多次元尺度構成法（MDS）などがありますが、UMAPはこれらと比べていくつかの点で優れています。
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非線形構造の保持: XASスペクトルのような複雑なデータには、単純な直線的な関係では捉えきれない「非線形」な構造が多く含まれています。UMAPは、このような非線形な構造を高い精度で保持しながら次元を削減できるため、データの「本質的な特徴」をより正確に捉えることが可能です。
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計算効率の高さ: 大規模なデータセットを扱う場合でも、UMAPは比較的短時間で処理できる計算効率の良さを持っています。これにより、研究現場で日々生成される大量のXASデータを実用的な時間で解析することが可能になります。
窒化ホウ素（BN）を例にした研究の詳細
研究グループは、先端材料として注目されている「窒化ホウ素（BN）」をモデルケースとして、このUMAPを用いた解析モデルの有効性を検証しました。窒化ホウ素は、層状構造（h-BN）、立方晶構造（c-BN）、ウルツ鉱型構造（w-BN）といった多様な結晶構造をとることができ、それぞれ異なる電気的特性や化学的安定性を持つため、半導体デバイス、電池、触媒など幅広い分野での応用が期待されています。
研究では、まず第一原理計算（実験的なパラメータを用いず、量子力学の基本法則のみに基づいた計算手法）によって、これらの窒化ホウ素の結晶構造や欠陥を含む様々な物質群のXASスペクトルを生成しました。この膨大な計算データに対しUMAPを適用したところ、AIは結晶構造や欠陥の種類に応じて、複雑なスペクトルデータを高精度に分類することに成功しました。
計算データから実験データへ：理論と実験の統合
さらに画期的なのは、このAIモデルがシミュレーションで生成された計算データだけでなく、実際の実験で得られたXASスペクトルに対しても有効であることを実証した点です。これは、理論的な計算と実際の実験結果とを結びつける新しい材料解析手法が確立されたことを意味します。この成果により、様々な材料解析に応用できる強固な基盤が構築されました。
研究成果がもたらす具体的なメリットと新材料開発への期待
今回の研究成果は、材料科学の分野に多大なメリットをもたらし、新材料開発を大きく加速させることが期待されます。
1. 結晶構造や欠陥の種類の高精度な自動分類
UMAPを用いた解析モデルは、XASスペクトルから材料の結晶構造や欠陥の種類を、人間の専門家と同等、あるいはそれ以上の精度で自動的に分類できます。これにより、これまで手作業で行われていた手間と時間の多くが削減され、研究者はより本質的な考察に時間を費やせるようになります。
2. 電子状態の微細な変化の識別
AIモデルは、高次元のXASデータを低次元に変換した際に、電子の状態密度（DOS: Density of States）の微細な変化まで捉えることができました。特に、窒化ホウ素のσ結合という特定の電気的特性を特徴づける、わずかな電荷移動の違いを自動で識別できることが判明しました。これは、これまでの手法では見過ごされがちだった、電子状態の非自明な変化を推定できるという、これまでにない画期的な成果です。
3. データ駆動型材料設計の加速
このAI解析技術は、「データ駆動型材料設計」という新しい材料開発のアプローチを強力に推進します。データ駆動型材料設計とは、実験や計算で得られた大量のデータをAIで解析し、そのデータから新しい材料の特性を予測したり、最適な材料組成を探索したりする手法です。今回の成果は、スペクトルデータから自動的に材料の物性（物理的な性質）を解析する可能性を示し、まさにデータ駆動型材料設計の新たな道筋を提示するものです。
東京理科大学の小嗣教授は、「今回、複雑なスペクトル変化をAIで自動解析することに成功しました。この成果は、さまざまな材料研究者の力となり、さらにスマートフォン、電池、触媒の開発を加速させることが期待されます」とコメントしています。
まとめ：AIが拓く材料科学の未来
X線吸収スペクトル解析におけるAI（教師なし機械学習UMAP）の導入は、材料科学の研究に大きなパラダイムシフトをもたらすものです。これまで専門家の勘と経験に頼っていた複雑なスペクトル解析が、AIによって自動化・高精度化されることで、研究開発のスピードが飛躍的に向上するでしょう。
この技術は、スマートフォン、高性能バッテリー、高効率な触媒など、私たちの生活を豊かにする様々な新材料の開発に貢献し、持続可能な社会の実現に向けた技術革新を加速させる可能性を秘めています。今回の研究成果は、科学技術振興機構（JST）の戦略的創造研究推進事業CRESTの助成を受けて実施されたものであり、日本の研究力が世界をリードする一例と言えるでしょう。
AI技術は、これからも様々な分野で私たちの想像を超える進化を遂げ、より良い未来を創造していくことでしょう。
関連情報
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本研究成果は、国際学術誌「Scientific Reports」にオンライン掲載されました。
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東京理科大学WEBページでも詳細が公開されています。
