共通技術 データサイエンス技術

ムラタのデータサイエンス技術は、電子部品の開発・製造・サービス提供において、社是で掲げる「科学的管理を実践する」ために必要な情報や知見をデータの中から抽出する技術を指します。これは、どのようなデータを収集するのか、収集したデータをどのように整理するのかという段階から始まり、その整理されたデータを解析する統計解析技術や機械学習技術によって構成されています。

ムラタは材料開発から製品・サービスの提供まで幅広い業務領域を持ち、それぞれの領域でデータサイエンス技術を活用した取り組みが進められています。具体的には、材料開発の分野では、マテリアルズインフォマティクスの手法を用いて、材料の組成や製造プロセスの条件を最適化し、より高性能でコスト効率の良い材料の創出を目指しています。

製造現場では、製造過程で得られる大量のデータを収集・解析し、異常検知や不良発生の要因分析を行うことで、工程の改善や製品の品質向上に役立てています。さらに商品設計の段階では、製品の特性や品質・信頼性向上のために各種要因を解析し、設計の最適化を図っています。また、新規事業開発においては、人間の手では把握しきれない膨大な文書データから市場動向を解析し、事業戦略の立案や顧客ニーズの把握に活用しています。

ムラタのデータサイエンス技術の大きな強みは、現場で継続的に蓄積されるデータと、それを活用した新技術の開発というサイクルにあります。

ムラタの積層セラミックコンデンサに代表される電子部品は、材料から製品までを一貫生産する垂直統合型体制を構築しており、それぞれの領域で事業の強みとなる独自技術を開発しています。こうした独自技術だからこそ収集可能なデータが社内に大量に蓄積されており、データ活用に向けて日々試行錯誤を重ねつつ、整理を進めています。そこでは材料の調合情報や、材料を製品にまで加工する製造情報、その製造工程を実現している生産設備の情報、さらには製品のサービス提供に関する情報といったものが独自技術と紐づけられて収集・整理されています。それらのデータを正しく解析することで新たな知見やノウハウを獲得し、それを技術の改良や新技術の開発につなげています。

このように、長年にわたりデータの蓄積と技術開発のサイクルを回してきたことが、ムラタのデータサイエンス技術の特徴であり、今後も事業成長の基盤となる強みです。

ムラタでは、社是として「科学的管理を実践する」を掲げており、機械学習技術が普及する以前から、モノづくりの現場でデータの収集・整理・解析が文化として根付いていました。特に、データ解析技術に加え、独自技術に関するデータを社内でどのように蓄積・管理するかというシステム面のデータベース構築にも注力してきました。このように、データの収集と整理を重視するムラタのデータサイエンス技術の特徴は、深層学習を含む機械学習技術が盛んになった現在でも変わっていません。

生成AIやPhysical AIなど近年注目される新技術の進歩により、データサイエンス技術で解析可能なデータの領域や幅は今後も大きく拡大していくでしょう。その中でも変わらず重要なことは、独自技術の開発に向けて現場のデータを継続的に収集・整理し、活用し続けることです。こうしたデータの利活用のサイクルを強みとするムラタのデータサイエンス技術は、今後も新たなモノづくり技術の創出に貢献していきます。

本技術は、研究開発から量産段階にあるムラタの製品とその製造に適用されています。