マテリアルズ・インフォマティクスによるゴム材料開発技術の確立
FY2017に初出。8回の記載のうち5回が「前進」で、最初の「前進」はFY2019-Q3。直近の記載はFY2023。
直近の記載が「前進」なのは、ほかに1社。
- FY2023前進有価証券報告書
「“人とAIとの協奏”によってデジタル革新を目指すAI利活用構想「HAICoLab（ハイコラボ）」に基づき、先端計測と計算科学を組み合わせた化学反応可視化技術を開発し、タイヤ内のゴムとスチールコードの接着老化反応のメカニズムを解明しました。」
HAICoLabの活用が、ゴム配合・タイヤ特性値予測や配合設計に加え、先端計測と計算科学による接着老化反応のメカニズム解明へ広がった。 - FY2022-Q3前進有価証券報告書
「2022年7月、情報システム開発子会社のハマゴムエイコム㈱の協力を得てAIによる配合生成技術を活用したゴムの配合設計システムを独自に開発し実用を開始しました。」
マテリアルズ・インフォマティクスの活用が、目標物性値を満たすゴム配合をAIが提案する配合生成システムの独自開発・実用開始へ進展した。 - FY2021前進有価証券報告書
「2021年12月、AIを活用したタイヤの特性値予測システムを独自に開発し、タイヤ設計において実用を開始しました。」
AI利活用の対象がゴム配合物性値からタイヤ特性値へ広がり、2021年12月にタイヤ設計での実用を開始した。 - FY2021-Q3再掲有価証券報告書
「今後はタイヤのみならずホースやコンベヤベルトなど多岐にわたるゴム商品開発での利用を開始します。」
HAICoLabに基づくAIゴム配合予測システムについて、タイヤに加えてホースやコンベヤベルトなどへの利用拡大方針を継続している。 - FY2021-Q2再掲有価証券報告書
「今後はタイヤのみならずホースやコンベヤベルトなど多岐にわたるゴム商品開発での利用を開始します。」
AIを活用したゴム配合物性値予測システムについて、タイヤに加えホースやコンベヤベルトなどへの利用を開始する方針を再確認している。 - FY2021-Q1前進有価証券報告書
「2020年12月、AIを活用したゴムの配合物性値予測システムを独自に開発し、タイヤ用ゴムの配合設計において実用を開始しました。この予測システムにより、膨大な仮想実験が可能となるため、開発のスピードアップやコスト削減、高性能な商品の開発に加え、経験の浅い技術者による配合設計が容易になることが期待できます。」
マテリアルズ・インフォマティクスの活用が、ゴム材料開発の技術確立から、タイヤ用ゴムの配合設計における実用開始へ進展した。今後はホースやコンベヤベルトなどにも利用を広げる予定としている。 - FY2019-Q3前進有価証券報告書
「今回、バイオエタノールからブタジエンをより多く生成できる金属酸化物触媒を探るため、AIを使用した量子化学計算による一次スクリーニングを行いました。次にそれらの最適な配合状態や反応条件を探索するため、複数の条件下で試験する迅速触媒評価とそれぞれの反応性を高速に計測するハイスループット実験を行い、活性成分の触媒調製条件や温度などの反応条件における最適解を発見しました。」
マテリアルズ・インフォマティクスの活用を、ゴム材料設計からバイオエタノール由来ブタジエンの触媒探索へ具体的に展開し、触媒調製条件・反応条件の最適解を発見した。 - FY2017初出有価証券報告書
「マテリアルズ・インフォマティクスによるゴム材料の開発技術を確立しました。本技術は、当社が革新的なゴム材料設計の発想を得るために研究を進めてきたシミュレーション技術と実際のゴムを使った設計・加工、分析・計測の研究結果から得たデータを統合し、さらにAI（機械学習）による情報・知識探査を導入したものです。」
シミュレーション、実物の設計・加工・分析データを統合し、AIによる情報・知識探査を加えたゴム材料開発技術を確立した。