化学のものづくりはラボでの材料設計からプラントでの量産プロセス設計・品質管理体制確立まで、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DX時代の中、データサイエンスを活用し、開発の低コスト化・スピード向上を目指す流れは確実に広がっております。

ただ以前私自身が化学メーカーに身を置き実感したのは、データサイエンスを使いこなし実践的に応用するハードルの高さです。自前で手掛けるにもプログラミングのスキル習得から時間を要し、外部サービスは高額なうえ十分に化学分野をカバーできていない、何らかの数値解は出るが科学的な解釈が伴っていないなど様々な課題を経験しました。

 

 そこで真に化学分野でのデータサイエンス活用を推進するサービスの提供を目指し、弊社金子弘昌(明治大学理工学部准教授)と共同で、データケミカル㈱を設立しました。弊社は従来個別に検討されていた、ケモインフォマティクス(分子設計)、マテリアルズインフォマティクス(材料設計)、プロセスインフォマティクス(プロセス設計・管理)の技術領域を一体として取扱い、お客様自身で様々な技術案件にて質の高いデータ解析・機械学習を実施でき、実験室・ラボから装置・プラントまでトータルでの効率化が図れるサービスを提供いたします。

 データサイエンスは、適当なデータを入力すれば勝手に全てを解決してくれるような魔法の道具では決してなく、お客様自身でデータサイエンスを活用するためのノウハウの蓄積がどうしても必要となります。お客様にはぜひ弊社のデータ解析・機械学習プラットフォームであるDatachemical LABに、お手持ちの実験データを実際に当てはめて一連のプログラムを体感して頂くことをお勧め致します。機械学習はこれからというお客様も既に化学の知見をお持ちであれば活用のアイディアが次々と浮かぶと思います。Datachemical LAB はお客様がアイディアを生み出す手助けができます。

 技術者の皆様の日々の業務がデータサイエンス活用でより効率化され、さらに付加価値の高い技術案件にて御力を発揮されるよう貢献して参りますので、何卒宜しくお願いします。​

データケミカル株式会社

代表取締役 吉丸 昌吾

ごあいさつ