素材工学向け予測AI

クライアントは、様々な配合条件および製造環境における材料特性を予測するデータ駆動型プラットフォームが必要でした。従来の試験は時間がかかり、費用が高く、物理試験に依存していました。本番投入前に配合をシミュレーションして検証し、一貫したパフォーマンスを確保できる予測ソリューションが必要でした。

課題

• 各素材配合は検証前に数週間の試験室試験が必要
• 物理試験は費用がかかり、検討できる配合数が制限される
• 製造条件のばらつきにより予測の信頼性が低い
• クライアントが配合検証サイクルのスピードアップを要求

ソリューション

• 素材配合シミュレーションと予測のためのWebベースプラットフォーム
• 即座の再トレーニング機能を備えた自動化トレーニングパイプライン
• 実世界のデータ入力を用いた継続的なAIモデル改善
• 配合比較と検証のための可視化ダッシュボード

アーキテクチャ

成果

• 物理試験に代替する90-95%の予測精度を実現
• シミュレーションにより素材試験サイクルを40%削減
• 配合から本番投入まで30%の検証期間短縮
• プラットフォームにより新素材配合の迅速な検討が可能

技術スタック

• バックエンド: Java, Python
• フロントエンド: React
• AI/ML: scikit-learn
• インフラ: Azure