【MateriaLink新機能リリース】試 作 前 に 「 触 り 心 地 」 を AI 予 測 ！ 〜 「 質 感 ⇔ 物 性 」 の 双 方 向 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン で 、 素 材 の デ ジ タ ル 試 作 を 実 現 〜

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の新たなアプローチ。試作前に「触り心地」をAIで定量化し、研究開発（R&D）のスピードを加速

素材探索・開発プラットフォーム「感性AI MateriaLink（マテリアリンク）」がアップデートされました 。

従来のマテリアルズ・インフォマティクスにとどまらず、これまで数値化が困難とされていた「触り心地（質感）」と「物理特性（物性）」の双方向シミュレーションが可能になりました 。これにより、試作回数の削減（GX）と開発期間の短縮（DX）を同時に実現する、高度な「データ駆動型研究開発」をサポートします 。

素材開発（R&D）における「感性領域」の課題

近年、政府の『マテリアル革新力強化戦略』でも推進されているように、材料開発の現場ではデータ駆動型研究開発（MI）の導入が急速に進んでいます 。

しかし、自動車の内装材や日用品などの開発において、消費者の購買意欲を左右する「心地よさ」や「高級感」といった感性価値（第4の価値軸）の領域は、以下のような課題を抱えていました 。

• 官能評価の限界： 質感や意匠性は客観的な数値化が難しく、熟練職人や担当者の「経験と勘」に依存しがち 。  

• アナログな開発ループ： 仕様策定 ⇒ サンプル試作 ⇒ ラボ試験 ⇒ 評価・手戻り というサイクルが、開発期間の長期化と膨大な廃材（CO2排出）を生む原因に 。  

• コミュニケーションロス： 「さらさら」「しっとり」といった主観的なオノマトペ（擬音語・擬態語）の基準が、社内や企業間で共通化しにくい 。  

  
  

MateriaLinkは、これら「データ駆動型開発」と「感性領域」のギャップをAI技術で埋めるサービスです。

アップデートによる「物性⇔質感」双方向シミュレーション機能

電気通信大学 坂本研究室の特許技術である「感性定量化技術」をベースに 、先行提供していた「目指す質感から物性を推定する機能」に加え、今回のアップデートで「物性から質感を予測する機能」が新たに搭載されました 。

① 物理特性（物性データ）からの質感予測シミュレーション

厚さ、引張強度、目付、透湿量などの物理特徴量をシステムに入力することで 、その素材がどのような触り心地（質感）になるかをAIが定量的に予測します 。  

触覚表現のグラフ化： 「あたたかいー冷たい」「かたいーやわらかい」「なめらかなー粗い」といった官能評価データを2軸のグラフで定量的に確認 。  

② 既存素材データとの「感性マップ」統合プロット

AIが予測したシミュレーション結果を、自社や競合他社の既存素材データベースと同じポジショニングマップ（感性マップ）上に一元プロットできます 。

これにより、実際のサンプルを試作する前に、「目標とする質感の立ち位置に近いか」をデジタル上で瞬時に検証可能です 。  

MateriaLinkを導入するメリット

1. デジタル・プロトタイピングによる試作・評価の効率化

ラボでの実機テストや設計手戻りを防ぎ、仕様策定から評価までのプロセスをデジタル上で完結 。開発期間の大幅な短縮（DX）を実現します 。  

2. 環境負荷低減（GX）への貢献

試作削減による廃材の抑制、および開発工程におけるCO2排出量の低減に直結し、サステナブルな素材開発を後押しします 。 

工程ごとに分断されがちだった質感データをデジタル資産として蓄積 。

素材メーカーから完成品メーカー（自動車、インテリア、日用品等）への提案時にも、客観的なエビデンス（データ）として活用でき、コミュニケーションロスを激減させます 。

活用が期待される業界・分野

自動車・モビリティ： シート、ドアトリム、ハンドルなど、触感が製品価値に直結する内装材開発 。

紙・衛材・繊維： 肌触りや快適性が求められる衛生用品やアパレル素材 。

樹脂・フィルム・化学： パッケージやタッチパネルなど、ユーザーが日常的に触れる工業材料全般 。

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