データケミカル株式会社の情報

【材料開発×AI】データケミカル、データ解析クラウド「Datachemical LAB」にて外国人材向け英語表示機能をリリース
今後グローバル展開も加速




データケミカル株式会社（代表取締役：吉丸昌吾、本社：東京都渋谷区）は、展開する材料開発のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB（データケミカルラボ）」において、英語表示切り替え機能を2025年6月30日よりリリースいたします。
英語対応により、外国人研究者・エンジニアがよりスムーズに活用できる環境を整備し、今後は米国をはじめとしたグローバル市場への展開も加速してまいります。
○
新機能でグローバル化する開発現場でのデータ活用を推進
金属・ゴム・薬品などの材料開発では、膨大な実験条件の検討が必要であり、従来は技術者の知見や経験に大きく依存していました。そこで当社の「Datachemical LAB」は、分子・材料設計からプロセス設計・管理まで幅広いテーマに対応し、手持ちの実験・製造データをもとにAI・機械学習で最適な条件を予測し、開発プロセスを効率化できます。2022年のリリース以来、約60社に導入され、高く評価されています。
一方、従来Datachemical LABは日本語にのみ対応しておりましたが、既存顧客の国内メーカー様においても、研究開発現場での人材が多様化する中で、外国人技術者にも活用を広げていきたいとの要望が増えており、今回英語表記にも対応できるようにいたしました。
○
直感的に使える英語インターフェースと充実のサポート機能
今回の新機能で英語表示に切り替えると、操作画面はもちろん、データ解析の流れを学習できるチュートリアルセクションや、豊富なマニュアルを提供するサポートサイトについても全て英語にて確認できます。これにより、英語話者のユーザー様もスムーズに活用できる環境が整いました。
また弊社では今後、グローバル展開の足掛かりとして米国市場での営業活動を本格化させ、現地法人での新規採用を目指していきます。Datachemical LABを通じて地域、分野を問わずあらゆる材料開発でのデータサイエンス活用を推進し、大きな技術革新を生み出す姿を実現していきます。




図1　英語表記での操作画面例




図2　チュートリアルセクションでデータ解析の流れを学習




図3　充実したサポートサイト（操作マニュアル例）
【Datachemical LABについて】
弊社CTO金子弘昌（明治大学教授）が運営するデータ化学工学研究室の知見をもとに開発された、あらゆる開発・製造現場で有用なデータ解析・機械学習プログラムを容易な操作で扱うことが出来るクラウドサービスです。
＜サービスの特長＞
・活用領域が幅広く、ラボでの実験から量産化までトータルの効率化が図れます。
・少量の実験データでも手順を踏むことで高い予測精度を実現し、短期間で開発目標到達に導けます。
・シンプルな操作画面でプログラミングなしに実行でき、初学者が犯しがちな解析ミスを防げます。
Datachemical LABサービスサイト：

https://www.datachemicallab.com/

【会社概要】
会社名：データケミカル株式会社
所在地：東京都渋谷区神宮前6丁目23-4 桑野ビル2階
設立　：2021年10月
会社サイト：

https://www.datachemical.com/

事業内容：化学・工学分野を専門としたAIクラウドサービスの提供
本リリース、サービスに関するお問合せ先：
E-Mail：info@datachemical.com　TEL：03-6778-2045

【材料開発×AI】データケミカル、データ解析クラウド「Datachemical LAB」にて大型アップデートを実施
解析レポート生成機能およびデスクトップアプリを同時リリース




データケミカル株式会社（代表取締役：吉丸昌吾、本社：東京都渋谷区）は、展開する材料開発のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB（データケミカルラボ）」において、解析結果を自動的に生成するレポート機能と、大規模データ解析に対応するデスクトップアプリを2025年5月13日より同時にリリースします。
今回の実装により、情報共有の効率性が大幅に向上し、また高度な解析がローカル環境で行えるようになります。
新機能で開発現場でのデータ活用をさらに強化
金属・ゴム・薬品などの材料開発では、膨大な実験条件の検討が必要であり、従来は技術者の知見や経験に大きく依存していました。そこで当社の「Datachemical LAB」は、分子・材料設計からプロセス設計・管理まで幅広いテーマに対応し、手持ちの実験・製造データをもとにAI・機械学習で最適な条件を予測し、開発プロセスを効率化できます。2022年のリリース以来、約60社に導入され、高く評価されています。
今回のアップデートでは、解析結果の活用をより円滑にする「レポート機能」と、より大規模な実験・製造データの解析にも対応可能な「デスクトップアプリ」を新たに追加し、機能の拡充を図りました。これにより、情報共有や報告作業が効率的に行えるようになり、また様々な開発現場におけるデータ活用の幅がさらに広がりました。
〇 情報共有を支援するレポート機能
新たに搭載されたレポート機能では、解析条件や注目すべき結果、操作画面で入力されたコメント情報などをもとに、解析内容を自動で整理・構成し、レポートとして出力できます。これにより、解析結果の整理から情報共有、報告書作成までを一連の流れで支援する機能として活用頂けます。
出力されるレポートは、最適な予測モデルの検討や、次に検討すべき実験条件の探索といった解析内容に応じて自動的に構成が調整され、必要な情報が見やすく整理された形式で提供されます。専門性の高い内容を含みつつも、どなたにとっても理解しやすい構成となっており、開発現場におけるコミュニケーションや円滑な意思決定を支援します。




図1　解析レポートに反映可能なメモ機能




図2　予測モデル検討　簡易解析レポート例（左：解析条件、右：解析結果）
〇 大規模データ解析に対応するデスクトップアプリ
従来のクラウドで提供しているDatachemical LABは、材料開発の現場で特にニーズの高い少量データの解析をメインにした設計となっており、一定のデータ処理量の制限がありました。一方、今回新たに提供を開始したデスクトップアプリでは、コアな部分の解析機能をローカル環境で実施でき、大規模データでのモデル検討や実験条件の探索にも対応可能です。例えばクラウドでは数万件が限界であった実験条件の探索が、一般的なノートPC環境でのバッチ処理で数百万件の探索が可能になります。
またローカル環境を生かした、遺伝的アルゴリズムなどの計算負荷の高い解析手法や、オフラインでの製造プロセスのリアルタイム予測といったクラウドにはない機能を搭載しており、クラウドと合わせてデスクトップアプリを活用することでより幅広いデータ解析が行えます。
さらに高度な機密性を要するデータの解析にも適しております。




図3　デスクトップアプリ　出力結果例（予測モデルの検討）




図4　デスクトップ版とクラウド版の比較
今後はクラウド版とデスクトップアプリ版の両方の強みを生かした、データ解析プラットフォームとしてさらに機能を充実させてまいります。
【Datachemical LABについて】
弊社CTO金子弘昌（明治大学教授）が運営するデータ化学工学研究室の知見をもとに開発された、あらゆる開発・製造現場で有用なデータ解析・機械学習プログラムを容易な操作で扱うことが出来るクラウドサービスです。
＜サービスの特長＞
・活用領域が幅広く、ラボでの実験から量産化までトータルの効率化が図れます。
・少量の実験データでも手順を踏むことで高い予測精度を実現し、短期間で開発目標到達に導けます。
・シンプルな操作画面でプログラミングなしに実行でき、初学者が犯しがちな解析ミスを防げます。
Datachemical LABサービスサイト：

https://www.datachemicallab.com/

【会社概要】
会社名：データケミカル株式会社
所在地：東京都渋谷区神宮前6丁目23-4 桑野ビル2階
設立　：2021年10月
会社サイト：

https://www.datachemical.com/

事業内容：化学・工学分野を専門としたAIクラウドサービスの提供
本リリース、サービスに関するお問合せ先：
E-Mail：info@datachemical.com　TEL：03-6778-2045

【材料開発×AI】データケミカル、データ解析クラウド「Datachemical LAB」にてデータ可視化機能を強化




データケミカル株式会社（代表取締役：吉丸昌吾、本社：東京都渋谷区）は、展開する材料開発のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB（データケミカルラボ）」において、データ可視化の新機能を2025年2月26日よりリリースいたします。
今回の実装により、次の最適な実験条件の選定や、データ間の関係性の把握が視覚的に容易になり、材料開発の効率向上が期待できます。
実験・製造データを活用した開発プロセスの最適化
金属やゴム、薬品などの材料開発では、原料の組み合わせや製造方法など実験条件は膨大であり、従来技術者が知見や経験をもとに多大な労力を掛けて担っております。そこで、当社が提供する「Datachemical LAB」では、化学・工学分野の分子・材料設計からプロセス設計・管理の幅広い技術テーマにて、開発現場の技術者が手持ちの実験・製造データをもとにAI・機械学習により最適な実験条件を予測し、開発プロセスを効率化できます。2022年のサービスリリース以来、50社以上で導入され、高く評価されています。
「Datachemical LAB」には、相関係数によるヒートマップや散布図行列、3Dグラフなど、様々なデータ可視化機能を搭載しており、ユーザーが実験データの特徴を把握したり、最適な実験条件を探索したりする際に役立ってきました。この度さらに視覚的にユーザーがデータの理解を深め、開発の効率化に貢献する機能をリリースしました。
<今回の新機能>
パレート最適解：トレードオフ関係を可視化し、その中で最適な組み合わせを選定
クラスタリング：類似データを分類・可視化し、隠れた関係性や外れサンプルを検出
パレート最適解で次の最適な実験条件を選定
新規の材料を開発するプロセスにおいて、例えば、強度と柔軟性、耐久性とコストなど、相反する特性がある中で、最適な性能を示す材料の実験条件を探索することが多くあります。パレート最適解とはトレードオフ関係の中でそれ以上改善の余地のない最適な組み合わせの候補群を指します。今回の可視化機能では、例えばDatachemical LABにてAIにより算出された大量の未知の実験条件の予測結果の中から、相反する2つの特性においてパレート最適解が簡単に識別できます。パレート最適解をもとに、次に検討すべき実験条件が判断しやすくなります。




図1　パレート最適解　可視化の例 (赤=最適解、青=その他)




図2　パレート最適解　抽出された実験条件の表示例
クラスタリングを活用しデータ間の関係性を一目で把握
クラスタリングは、データのサンプルを類似性に基づいて適切なグループに分類する手法です。これにより、データを効率的に整理し、データ間の関係性や傾向を容易に把握できます。今回の可視化機能ではクラスタリングを用いて、例えば大量の実験データの中から、隠れた関係性を見える化し新たな知見を得たり、精度の高い予測モデルを構築するうえで前処理が必要な外れサンプルを検出したりすることで、一層の開発効率化に繋がります。




図3　クラスタリング　可視化の例 (各色=クラスター)




図4　クラスタリング 　各実験サンプルの座標データの例(z1, z2)
今後とも弊社はDatachemical LABを通じて、化学・製薬・食品などの材料開発プロセスにおけるAI・機械学習の活用を加速することで、産業競争力の強化に貢献してまいります。
【Datachemical LABについて】
弊社CTO金子弘昌（明治大学准教授）が運営するデータ化学工学研究室の知見をもとに開発された、あらゆる開発・製造現場で有用なデータ解析・機械学習プログラムを容易な操作で扱うことが出来るクラウドサービスです。
＜サービスの特長＞
・活用領域が幅広く、ラボでの実験から量産化までトータルの効率化が図れます。
・少量の実験データでも手順を踏むことで高い予測精度を実現し、短期間で開発目標到達に導けます。
・シンプルな操作画面でプログラミングなしに実行でき、初学者が犯しがちな解析ミスを防げます。
Datachemical LABサービスサイト：

https://www.datachemicallab.com/

【会社概要】
会社名：データケミカル株式会社
所在地：東京都渋谷区神宮前6丁目23-4 桑野ビル2階
設立　：2021年10月
会社サイト：

https://www.datachemical.com/

事業内容：化学・工学分野を専門としたAIクラウドサービスの提供
本リリース、サービスに関するお問合せ先：
E-Mail：info@datachemical.com　TEL：03-6778-2045

【材料開発×AI】データケミカル、宮崎大学工学部と連携協定を締結
AI・機械学習クラウド「Datachemical LAB」のデータサイエンス授業での活用試験を実施

（左）宮崎大学工学部教授　大島達也様（右）データケミカル代表取締役　吉丸昌吾
実験・製造データ解析のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB（データケミカルラボ）」を展開するデータケミカル株式会社（代表取締役：吉丸昌吾、本社：東京都渋谷区）は、宮崎大学工学部とデータサイエンス教育における連携協定を2025年1月30日に締結したことをお知らせします。
今後双方で連携し、Datachemical LABを活用したデータ解析演習の機会を学生に提供すると共に、当社として広く教育機関に展開していくための事業検証を行っていきます。
実験・製造データ解析の教育から実践まで行えるクラウドサービス
金属やゴム、薬品などの材料開発では、原料の組み合わせや製造方法など実験条件は膨大であり、従来技術者が知見や経験をもとに多大な労力を掛けて担っております。そこで現在マテリアルズ・インフォマティクス(MI)をはじめ、AI・機械学習を活用する動きが広がっております。当社が提供する「Datachemical LAB」では、化学・工学分野の分子・材料設計からプロセス設計・管理の幅広い技術テーマにて、手持ちの実験・製造データをもとに最適な実験条件を予測し、開発プロセスを効率化できます。2022年のサービスリリース以来、50社以上で導入され、高く評価されています。
また「Datachemical LAB」は、当社CTO金子弘昌が運営する明治大学データ化学工学研究室の研究成果をもとに、解析シナリオを通じて機械学習の基礎とデータ解析の流れを学習できるチュートリアル機能、豊富な活用動画、練習問題、技術資料を集約したサポートサイトを提供し、データサイエンス未経験者でも自身で学びながら実践できるようになっております。

図1　Datachemical LABデータ解析結果サンプル

図2　Datachemical LABチュートリアル（シナリオ学習）
宮崎大学工学部との連携によるデータサイエンス教育事業の検証
政府の「AI戦略 2019」（令和元年6月統合イノベーション戦略推進会議決定）のもと、現在各大学・高専では、数理・データサイエンス・AI教育のカリキュラム実施が求められております。その中で、化学・工学を専攻する学生にDatachemical LABによる実践的なデータ解析の学習機会を提供することで、当社ビジョンである質の高いデータサイエンスの普及による技術革新への貢献に繋がるのではないかと考えております。
宮崎大学工学部は以前よりデータサイエンス教育に力を入れており、当社Datachemical LABも大学・研究機関では初めて同大学の研究室に導入された経緯があります。Datachemical LABの教育現場での活用試験についてこれまで双方で話し合い、連携協定を締結のうえ、来年度より一部科目にて実施することになりました。
＜実施事項＞
Datachemical LABのチュートリアル機能を用いたデータ解析の学習
学生実験演習での実データを用いたデータ解析の実践
上記でのフィードバックをもとにしたDatachemical LABの機能向上と教育事業の検証
宮崎大学工学部教授　大島達也様　コメント
本学の化学系のプログラムでは、数年前からデータサイエンス教育として学生実験科目で機械学習を活用した物性値予測の演習を行っています。ただし、実験時間が多くを占めるため、不慣れなPythonのプログラムコードでモデル構築する時間が十分に取れない課題がありました。このたびDatachemical LABを活用することで、学生が短期間で効率的にデータサイエンスの基礎を学べるようになると期待しています。私自身、研究活動でDatachemical LABを活用してきましたが、今回の連携協定をもとに、本学のカリキュラムの中でデータサイエンス教育を今後さらに高度化していきたいと考えています。
データケミカル代表取締役　吉丸昌吾　コメント
現在化学・工学分野では多くのメーカー様にてデータサイエンス導入の取り組みが広がっている一方、現役の技術者の方のほとんどがデータサイエンス教育の経験がなく、活用普及の大きなハードルになっております。このたび宮崎大学工学部様と連携して、データサイエンス人材育成に取り組むと共に、技術的信頼性の認知やポテンシャルユーザーの獲得といったメリットも想定に事業検証を行い、今後他の教育機関様にも広く展開していくことを目指します。
【Datachemical LABについて】
弊社CTO金子弘昌（明治大学准教授）が運営するデータ化学工学研究室の知見をもとに開発された、あらゆる開発・製造現場で有用なデータ解析・機械学習プログラムを容易な操作で扱うことが出来るクラウドサービスです。
＜サービスの特長＞
・活用領域が幅広く、ラボでの実験から量産化までトータルの効率化が図れます。
・少量の実験データでも手順を踏むことで高い予測精度を実現し、短期間で開発目標到達に導けます。
・シンプルな操作画面でプログラミングなしに実行でき、初学者が犯しがちな解析ミスを防げます。
Datachemical LABサービスサイト：

https://www.datachemicallab.com/

【会社概要】
会社名：データケミカル株式会社
所在地：東京都渋谷区神宮前6丁目23-4 桑野ビル2階
設立　：2021年10月
会社サイト：

https://www.datachemical.com/

事業内容：化学・工学分野を専門としたAIクラウドサービスの提供
本リリース、サービスに関するお問合せ先：
E-Mail：info@datachemical.com　TEL：03-6778-2045

データケミカル株式会社（代表取締役：吉丸 昌吾、本社：東京都渋谷区）は、展開する実験・製造データ解析のAI・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB（データケミカルラボ）」に、富士フイルム和光純薬株式会社（代表取締役社長：吉田 光一、本社：大阪府大阪市　以下、富士フイルム和光純薬）の試薬データベースを2024年4月18日より実装いたします。
今回の実装により、分子・材料開発の技術者は手持ちの実験データをもとに、AI・機械学習を活用して技術テーマに合った試薬を富士フイルム和光純薬の豊富なラインナップの中から効率的に探索し、スムーズに購入検討できるようになり、開発プロセスの一層の効率化に貢献します。（関連特許出願済み）



○分子・材料開発プロセスでの試薬検討のハードル
化学・工学分野での研究室では、従来技術者が長年の経験をもとに多大な労力を掛けて新規の分子・材料開発を担っております。特に検討すべき原料である試薬の種類や配合の組み合わせは膨大にあり、試薬カタログの中からこれまでの知見により新たな候補品を選定・調達し、数多くの実験を繰り返す中で最適な組み合わせを見出していく必要があります。
一方、当社が提供する「Datachemical LAB」では、手持ちの実験・研究データをもとに予測モデルを構築し、目標とする特性を得るための最適な原料の分子構造や配合をクラウド上で検討できるため、分子・材料開発プロセスを効率化することができます。ただし従来は機械的に生成した分子構造の中から予測を行うため、最適なものを見出しても実際に合成もしくは入手可能かは別途精査する必要があり、手間が掛かりました。
○AIにより富士フイルム和光純薬の豊富なラインナップの中から技術テーマに合った試薬選定が可能
富士フイルム和光純薬は、国内最大手の総合試薬メーカーとして、様々なアカデミア、企業及び医療関係の方々の最先端の研究ニーズに長年応えられてきました。そして研究開発現場でのDX化が加速する中、当社は富士フイルム和光純薬より、Datachemical LABへのデータベース連携に協力いただきました。
今回実装した試薬データベースでは、Datachemical LABのユーザーは富士フイルム和光純薬の49万種以上の化合物データベースの中から、化学構造（SMILES記法）や化学物質名（IUPAC名）の部分検索をもとに検討候補となる試薬のデータを抽出できます。そのデータを用いて、ユーザーは実験・研究テーマに合わせて、入手可能な試薬の分子構造のみに絞り予測検討を行い、最適な試薬を選定できます。また開発プロセスの効率化だけでなく、AI・機械学習による既存試薬の新たな価値の発見も期待できます。
○最適な試薬の製品検索サイトに直接アクセスしスムーズに購入検討
さらにデータベースより抽出した試薬データには全てCAS登録番号（化学物質固有の識別番号）とともに富士フイルム和光純薬の製品検索ウェブサイトURLと紐づいており、直接遷移できます。ユーザーは最適な試薬において、製造元・規格・希望納入価格などの詳しい情報を比較し、目的に合った製品をスムーズに購入検討できます。



図1　検討候補となる富士フイルム和光純薬の試薬データを抽出



図2　実験・研究データをもとに、１.候補となる試薬を用いたときの特性を予測、２.URLリンクより製品検索サイトに直接遷移



図3　製品検索サイトにてスムーズに購入検討
【Datachemical LABについて】
弊社CTO金子弘昌（明治大学准教授）が運営するデータ化学工学研究室の知見をもとに開発された、あらゆる開発・製造現場で有用なデータ解析・機械学習プログラムを容易な操作で扱うことが出来るクラウドサービスです。
＜サービスの特長＞
・活用領域が幅広く、ラボでの実験から量産化までトータルの効率化が図れます。
・少量の実験データでも手順を踏むことで高い予測精度を実現し、短期間で開発目標到達に導けます。
・シンプルな操作画面でプログラミングなしに実行でき、初学者が犯しがちな解析ミスを防げます。
Datachemical LABサービスサイト：https://www.datachemicallab.com/
【 富士フイルム和光純薬株式会社について】
会社名　：富士フイルム和光純薬株式会社
代表者　：代表取締役社長　吉田 光一
設立　　：1922年（大正11年）6月
事業内容：試薬、化成品ならびに臨床検査薬の製造・販売
URL　　：https://www.fujifilm.com/ffwk/ja
【会社概要】
会社名：データケミカル株式会社
所在地：東京都渋谷区神宮前6丁目23-4 桑野ビル2階
設立　：2021年10月



代表取締役：吉丸　昌吾
　2010年宮崎大学大学院修了（化学工学専攻）後、綜研化学(株)にて高分子材料開発に従事。一時留学し、2017年カリフォルニア大学サンディエゴ校にてMBA取得。帰国後綜研化学(株)にて海外事業開発・国内営業に従事。2019年社内DX推進時に金子と出会い、2021年当社設立、代表取締役就任。



取締役CTO：金子　弘昌
　2011年東京大学大学院博士課程修了（化学システム工学専攻）後、東京大学大学院工学系研究科助教を経て、2017年明治大学理工学部応用化学科専任講師としてデータ化学工学研究室(金子研究室)を運営。2020年より准教授。2021年当社設立、取締役CTO就任。
広島大学大学院先進理工系科学研究科客員准教授、大阪大学大学院基礎工学研究科招聘准教授、理化学研究所客員主幹研究員を兼任。
会社サイト：https://www.datachemical.com/
Datachemical LABサービスサイト：https://www.datachemicallab.com/
事業内容：化学・工学分野を専門としたAIクラウドサービスの提供
上記に付随したコンサルティングサービス
本リリース、サービスに関するお問合せ先：
E-Mail：info@datachemical.com　TEL：03-6778-2045