miHub®で開拓する材料開発の未来
miHub®があなたの材料開発における経験を強化し、より精度の高い意思決定を実現。 MIの導入をスムーズにし、組織全体への普及を強力にサポートします。
研究者個人のMIを用いた実験計画の成功をサポート
- 材料開発に特化したベイズ最適化の活用促進
- 個人のMI成果を最短で実現するノーコードツール
チーム全体でMIを活用することによる組織レベルの研究開発力の向上をサポート
- 解析手法の強化による適用ケースの拡大
- 研究者の試行錯誤の可視化によるナレッジの蓄積
- コラボレーション機能によるノウハウ共有の促進
miHub®が生まれ変わりました。
miHub®（エムアイハブ）は、MIによる高度なデータ解析と研究ナレッジの蓄積を実現するSaaS型実験計画プラットフォームです。
これまで個人のMI成功体験にフォーカスしてきたmiHub®は、このたび、より直感的な操作性と強化された解析機能を備えた研究開発チームのコラボレーションプラットフォームとして生まれ変わりました。
MIによる開発成果を生み続ける環境を
従来のmiHub®では、「ベイズ最適化」という手法に特化し、材料開発・ものづくりならではの制約条件に適合するアルゴリズム、および研究者にとって最適なユーザ体験を追求してきました。あえて数多くの手法を混在させず、学習コストと導入障壁を抑えることで、研究者が迅速にMIの小さな成功を収めることができるようになることに重点を置いて開発をしてきました。
今日では、MIを活用する研究者やMIを用いた開発成果が、着実に増加しています。これからの大きな挑戦はMIによる開発成果を生み続ける環境づくりであると我々は捉えています。
個々の研究者の属人的な活用から、チーム全体での組織的な活用へと繋げていくことが求められています。
これらの課題に対応していくため、miHub®の今回の大幅な刷新では、個々の研究者がより幅広い解析を行えるだけではなく、チーム全体でMIを活用・促進するプロダクトを設計することに特に力を入れて開発を行いました。この新しいmiHub®を通じてノウハウの共有を促進し、ナレッジを蓄積していくことで、チーム全体の研究開発力を向上させることが可能となっています。
miHub®の機能・特徴
試行錯誤マネジメント＆コラボレーション
データの登録から解析設定、実験点の選択、結果の考察に至るまで、MIを用いた実験計画における各ステップを、直感的にワークフロー形式で管理できるようになっています。また、実験やデータ、解析に関する考察をフローごとにノート形式で蓄積し、それに対してコメントや議論を行うことが出来ます。
実験・解析のナレッジ共有
miHub®は、個々の実験者の試行やアプローチを記録し、社内の共有ナレッジとして蓄積します。これにより、実験のノウハウが属人化せず、チーム全体の知識として活用できます。
ノウハウの継承とアクセスの向上
プロジェクトの検討経緯や解析手法もフローごとに明確に記録されるため、第三者による確認や振返りが容易になります。テーマ固有のノウハウに加え、MI活用方法も全員がアクセス可能な形で社内ナレッジとして継承されます。
進捗の透明性とコミュニケーションの促進
関係者はいつでもプロジェクトの最新の進捗を確認でき、miHub®上でスムーズにコミュニケーションを行うことが出来ます。チームの総合力を計画に反映させ、効率的かつ効果的な意思決定を行うことが可能になります。
実験点決定と要因分析を支援する ノーコードMI
組成・処方の最適化、物性予測をプログラミングの知識なしでも簡単に実現することができ、データドリブンな研究開発の推進を実現します。研究者のドメイン知識に対してMIを融合させることで、目標物性値を持つ材料、条件探索の加速が可能になります。
ベイズ最適化による実験推奨点の生成
ベイズ最適化は材料開発において最も信頼性の高いエビデンスを持つMI手法の一つであるとともに、データ蓄積が十分ではない状況からでも使用できる強力なツールです。従来のmiHub®と同様にベイズ最適化手法をノーコードで活用できます。
物性予測モデルによる候補点の評価
解釈性の高い線形回帰系や非線形回帰系の予測モデルが簡単に作成できます。要因分析や候補点を評価することにより、解析の幅が広がり、様々なテーマに対応することが可能です。
miHub®のソリューション
テーマに合わせたMIアプローチによる実験計画の高度化
- ベイズ最適化により効率的に実験空間を探索
- 物性予測モデルにより実験候補点を予測
- AI分野で世界最高峰の国際学会にて発表実績あり
ノウハウ蓄積/活用による属人化の防止
- 解析も含めた検討過程を実験メモとともに記録
- プロジェクト進捗が把握でき、miHub®上にコミュニケーションや意思決定の記録を蓄積
- MI初心者でも過去の蓄積からMI活用方法を学びやすい
プロダクトとサポートによる組織へのMIの浸透
- 研究者の立場を考え尽くした、シンプルで使いやすいUI
- 解析条件設定時や結果の評価時の思考を言語化して蓄積
- MI-6カスタマーサクセスによる導入支援・技術支援
miHub®導入企業
ユーザーの声
miHub®は使いやすく、手軽にMIを実務に活用できる。また、各種機能が研究者の`痒い所に手が届く`もので、様々な課題設定にも対応できる。
開発目標には届かなかったが、実験空間全体を探索していることが理解でき、その中で解が無いことをデータドリブンで明確にできた。
MIの取り組みが初めてで、何をどうすればいいのかわからない状況だった。miHub®の適切な使い方をMI-6と相談しながら進めた結果、最適な条件を見出すことができた。
導入事例
ゼロからMI準備室を立ち上げ、2年の年月を経て研究開発にMIを浸透させた軌跡
大塚化学株式会社
導入前の課題
- 研究員の知識、経験、勘に依存した研究開発と成功率の属人化
- 基礎研究領域の人的リソースの確保
miHub®導入の効果
- 従来評価してこなかったような新たな切り口の推奨によって、研究員のバイアスを取り除くことができた
- 新しい知見やそれに基づく新たな仮説を考えるきっかけを獲得できた
- 従来の半分ほどの工数で新規材料発見に到達できた事例もあった
- 継続的な利用による開発工数の削減効果を感じている