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JSOL、新規ソリューション創出を加速 新会社設立やデータサイエンス領域を強化 (2/2ページ)

材料設計や素材開発を最新技術で支援

 一方、ものづくりの材料として近年多く活用される樹脂やゴムなどの高分子材の特性をコンピューター上で予測するシミュレーションソフトウェア「J-OCTA」に関しても、アカデミアの共同研究を通じて、新規機能の実装や提供価値の高度化にも力を入れている。

 「J-OCTA」は、ゴム・プラスチック・薄膜・塗料・電解質など多岐にわたる材料開発に関して、原子スケールからマイクロメートルスケールまでの材料特性をコンピューター上で予測する「材料物性解析ソフトウェア」だ。実験結果のみでは把握しきれなかった複雑な現象・物性を理解する知識発見ツールとして活用できる。それぞれのスケールに応じたシミュレータを共通のプラットフォーム上で連携し動作させることで、最先端の材料設計や素材開発を支援する。

 JSOLエンジニアリング事業本部材料技術部長の小沢拓氏は「熱硬化性樹脂の分子骨格をコンピューター上に再現して硬さを計算した事例(住友ベークライト)や、タイヤ材料内部の混ぜ物の構造に変形を加えた場合の挙動を予測した事例(横浜ゴム)など、ユーザー様の事例がさまざまなところで紹介され、現在ではWebサイト上で公開されている。最近は、AIを活用して材料開発を高速化するマテリアルズ・インフォマティクスについても、研究と機能提供が進んできている」と話す。

データを集約せずにAIを構築

 JSOLの協調機械学習環境は複数の拠点に点在するデータを1カ所に集めることなく、AIを構築できるのが最大の特徴だ。先端デジタル技術によって、さまざまな業務のデジタル化が進んでいく中、各社が日々生み出すデータ量は指数関数的に増加している。そういったデータからAIを学習し、業務効率化や、新しい事業価値の創出が進んでいる。

 通常、AIを使った機械学習を行うためにはデータは1カ所に集約されている。しかし、データが複数拠点に点在していたり、企業をまたいでデータを蓄積していたり、また、機微情報であるために社外のクラウドサーバーにデータを送信するのが難しかったりと、セキュリティーの問題以外にも、データの集約が難しいケースは珍しくない。

 そこで、JSOLが独自開発したデータを集約せずに、AIを構築(学習)するためのAI協調機械学習環境の活躍の場が広がる。

 JSOLデジタルイノベーション事業本部DX事業部コンサルティング部アソシエイトマネジャーの鈴木悠哉氏は「社会医療法人ツカザキ病院眼科の田渕仁志医師が主宰するシンクアウト社と連携し、AIを活用した緑内障診断システムを開発し、見落としが減ることと、診断スキルの高位均質化に効果をもたらしている。今後、眼科の他の病気の診断をはじめとしたAI医療機器横展開を進めたい」と話している。

社名:株式会社JSOL

本社所在地:東京都中央区晴海2-5-24 晴海センタービル

設立:2006年7月

資本金:50億円

従業員:1200名(2020年4月現在)

事業内容:ICTサービス:コンサルティング、システム構築、サポート

    CAE分野:コンサルティング、ソフトウェア開発・導入、サポート

株主:株式会社NTTデータ(50%) 株式会社日本総合研究所(50%)

グループ会社:株式会社理研数理(株主:JSOL50%、理化学研究所25%、理研鼎業25%)

【株式会社JSOL公式サイトはこちら】

(提供 株式会社JSOL)

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