マルチAIエージェントを活用したAI駆動型研究開発基盤を開発～実験計画から知見の蓄積まで一貫して支援　実験計画・データ解析・レポート作成の3工程における実行効率約22.5倍～

株式会社村田製作所（以下、「当社」）は、社内の実験データ、分析データ、独自アルゴリズム、および技術ナレッジとマルチAIエージェントを連携した、AI駆動型研究開発基盤（以下、「当システム」）を開発しました。当システムは、実験・分析データや技術ナレッジを自律的に探索・活用し、実験計画からデータ解析、レポート作成、知見の蓄積・活用までを一貫して支援します。当社は当システムを材料開発領域から段階的に展開し、データに基づく研究開発の効率化と新たな知見の創出を目指します。

電子部品の材料開発では、材料の組成や製造条件、分析結果、特性評価など、多種多様な実験データが日々生成されます。これらのデータは、研究テーマや部門ごとに異なる形式で管理される場合があり、データの整理や分析、過去の実験結果の検索、部門を越えた知見の活用に時間を要することが課題となっていました。また、従来の研究開発業務では、実験の実施後にデータを整理し、複数のツールを用いた解析を経て、レポートを作成する必要がありました。そのため、実験結果から次の実験方針を決定するまでに一定の時間を要していました。
当社は、材料開発からプロセス開発、商品設計、生産技術、分析・評価までを一貫して手がける中で、多様な実験データと技術ナレッジを蓄積しています。これらを研究テーマや組織を越えて活用し、研究開発のスピードと質を高めるため、実験に関わるデータとマルチAIエージェントを連携したAI駆動型研究開発基盤を開発しました。

AI駆動型研究開発基盤の概要図

当システムは、当社が構築した実験データベース、分析データベース、独自アルゴリズムおよび社内の技術ナレッジと、マルチAIエージェントを連携させた実験・データ解析環境です。実験データベースには、研究者が日々行う実験・評価の結果を蓄積し、材料組成、製造条件、分析結果、特性評価および関連する知見を、チームや組織を越えて活用できるようにしています。過去に得られたデータや知見を一元的に扱うとともに、AI・機械学習を活用した解析環境へシームレスに連携することで、実験結果の傾向把握、原因分析、最適条件の探索を効率化します。研究者は、ウェブブラウザーから当システムにアクセスし、自然言語で解析内容や目的を指示します。AIエージェントは指示内容を読み取り、自律的に実験データの参照、解析計画の立案、解析用コードの生成・実行、データの可視化、考察案の作成、レポート生成などを行います。また、データ解析、科学的考察、レポート作成など、役割ごとに設定した複数のAIエージェントを連携させることで、それぞれの専門性を活かしながら一連の業務を実行できます。AIが生成した解析結果や考察については、研究者が専門知識に基づいて内容を確認し、最終的な判断を行います。これにより、AIによる処理の効率性と、人による科学的な妥当性の確認を両立します。

開発環境のUIとインプット・アウトプットのイメージ

分析データの可視化・レポートイメージ*

^{※本考察は、AIによる分析出力の一例です。技術情報保護の観点から、対象材料・プロセス条件などの固有名称は記号（A〜G）に置き換え、抽象化して記載しています。}

材料開発業務を想定した社内実証では、材料組成、実験条件、分析値、電気特性などを含むデータを当システムに読み込ませ、データ間の相関分析、ヒートマップなどによる可視化、科学的な考察案の作成、レポート生成、次の実験条件の提案までを一連で実行できることを確認しました。一部の事例では、データの読み込みから解析、図表の作成、レポート生成までを約10分で実行しました^※1。また、当社が設定した業務モデルに基づくシミュレーションでは、実験計画・データ解析・レポート作成の3工程における単位時間当たりの処理件数が、従来の業務フローと比較して約22.5倍になると試算しています^※2。

また、当システムをはじめとするデータサイエンスの活用を研究開発の現場に広く浸透させるため、専門チームによる組織横断的な取り組みを進めています。研究開発組織間が密接に連携し、データサイエンス教育、データ活用環境の整備、社内への啓発活動を一体的に推進しています。専門チームが開発現場の課題や業務プロセスを理解した上で当システムの導入を支援することで、各開発チームが自らデータを活用し、実験結果の解析、品質向上、開発条件の最適化に取り組める体制づくりを加速しています。

^{※1 検証用データを用いた当社実証結果です。処理時間はデータ量、解析内容、利用環境などによって異なります。
※2 シミュレーションに基づく当社試算であり、実際の効果を保証するものではありません。}

当社は、Vision2030・中期方針2027で掲げるDX推進を、組織・人的資本の価値向上に直結する重要な経営変革と位置付けています。今後も、独自に蓄積してきた材料技術、プロセス技術、分析・評価技術とAIを組み合わせることで、研究開発プロセスの変革を進め、新たな製品・技術の創出を加速していきます。