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スピンオフ#1 「MI」と「PI」──同じAIブームの中で、実はまったく違うゲームをやっている話

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「MI」と「PI」。同じAIブームの中で語られがちなこの2つは、実はまったく違うゲームです。SFIが立つべきはどちらか。バズワードに乗らず、日本の製造業が本当に有利に戦える土俵を整理します。 本記事は全4回のSFI開発記のスピンオフ連載の第1回となります。

みなさん、こんにちは。Vertysの山本です。 

最近、社内で 「SFIって、MI(マテリアルズ・インフォマティクス)にも使えるんじゃないか?」 という議論をしています。 

その壁打ちを通じて、自分の中でモヤモヤしていたことが、だんだん言葉になってきました。 

今日はその話を、シリーズ4回に分けて書いていきます。第1回は、「MIとPIをごっちゃにしたまま話を進めると、たぶん事故る」 という、説明から始めたいと思います。 

「MI」って、そもそも何ですか? 


材料・化学業界の方は、もう耳にタコができるくらい聞いている言葉かもしれません。 

MI(マテリアルズ・インフォマティクス)。 

ざっくり言うと、こういう話です。 

「この元素をこの比率で混ぜたら、どんな物性が出るか?」 

——それを、データとAIで先に当てにいく。 

つまり、「何を作るか」をデータで探しにいく世界です。新素材開発が主戦場になります。 

実際に現場の方と話していると、「MIという言葉は聞いたことがあるけど、中身はよく分かっていない」という声を、製造業のあちこちでよく耳にします。 

そして、「MIをやりたい」と相談されて話を深掘りすると、実際に困っているのは新素材の探索ではなく、歩留まりや条件のばらつきの話——つまりPI(プロセス・インフォマティクス)側の課題であることが、少なくありません。 

「PI」というもう一つのゲーム 


PI(プロセス・インフォマティクス)というのは、 

材料は決まっている。 

問題は「**どう作れば、量産で安定するか**」だ。 

——という世界です。 

温度、圧力、時間、搬送速度、乾燥条件。 

つまり、現場のエンジニアが毎日いじっている「あの設定値たち」を、データで整えていく世界です。 

産総研なども、このMIとPIを分けて整理し始めています。ざっくり対比すると、こんな感じです。 

 MI PI 
探すもの 材料の組成・構造 製造プロセスの条件 
現場の問い 「何を作るか」 「どう作るか」 
主戦場 新素材開発 量産・歩留まり改善 
データの主 化学メーカー・研究所 工場・製造現場 

ここが、今日いちばん言いたいところです。 

PIのデータは、工場にしかありません。 

しかも、以前このブログで「データの墓場」という言い方をしましたが、きちんと整理された形ではなく、サーバーの奥に大量に眠った状態で存在している——これが現場の実情です。この墓場を掘り起こす仕事は、工場の外にいる人にはできません。 

SFIが立っているのは、MIじゃなくてPIになります。 


私たちが開発している SFI が扱っているのは、温度・圧力・時間といったプロセス条件のロバスト化と、レシピの窓明けです。 

つまり、100%PIの領域なんです。 

ここを混同して「SFIはMIツールです!」と売り出すと、どうなるか。 

私の想像だと、たぶんこうなります。 

  • 組成探索型の海外プラットフォームと正面から比較されて、記述子とデータ量で勝負にならない 
  • お客様が期待するのは「新素材の発見」なのに、SFIが出せるのは「既存レシピの安定化」——期待と成果がズレて、信頼を失う 

逆に、「PIプレイヤーです」とポジションを取ると、話は真逆になります。 

  • 勝敗を分けるのは 「工場の中に眠っているデータを、使える形に整えて活かせるか」 ——これはVertysがFAとレガシー設備でやろうとしている領域そのもの 
  • 国内PI市場はまだ黎明期。まだ誰も王者になっていない 

私がSFIの立ち位置を「MI」と呼ばないようにしているのは、これが理由です。 

MIに乗った瞬間、「持たざる者の戦争」 になる。でも、PIなら、日本の現場にいる私たちの方が有利なゲームだと思うんです。 

用語の話を、少しだけ 


このシリーズで、このあと何回か出てくる言葉を、先に現場の言葉で置いておきます。 

  • 説明変数:動かせる入力条件。要は 「温度・圧力・時間などの設定値」 
  • 目的変数:測る結果。要は 「強度・歩留まり・不良率などの成績」 
  • 応答面:入力と結果の関係を表す曲面。要は 「この設定でどんな成績になるか」の地図 
  • サロゲートモデル:応答面を近似する予測器。要は 「実験の代わりに答えを出す、計算機の中の模型」 
  • ベイズ最適化:少ない試行で最適解に近づく統計手法。要は 「勘のいい助手が、次に試すべき条件を1つだけ指してくれる」方式 
  • ロバスト性:ばらついても崩れない性能。要は 「最適点の周りが平らな高台になっている」こと 

今日のまとめ 


私が今のところ整理しているのは、こういうことです。 

SFIは、MIツールじゃない。PIツールだ。 

でも、MIで培われた技術(ベイズ最適化とか)は、PIにも使える。 

だから、正しい打ち出し方があるとしたら、こういう順序だと思うんです。 

**「MIの道具を借りた、PIツール」** 

「MI風」を装ってバズワードに乗る誘惑を、私たちは意識的に断つ必要がある——今のところ、そう考えています。 

次回は、SFIのPIとしての中身は、実際に何をやっているのか。特に、日本の製造現場でよく現れる「厄介な癖」に対して、SFIがどう設計されているのかを書きます。 

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