第一原理計算の自動化で多元系金属間化合物であるハイエントロピー合金の組成と磁化特性、電気特性を含む各種特性を計算しデータベース化した。ここでは開発したアルゴリズムを使い自律的に構成元素を選択しFCCとBCCの結晶構造を仮定した場合の各種特性が自動計算される。このデータベースを使い、求める特性の材料の組成を機械学習で求めた。この中から有望な組成と構成元素をスパッタ法を使ったハイスループット合成で実際に作製し、各種計測装置で磁化特性や電気伝導性を計測した。自動計算とハイスループット合成条件、各種計測結果のデータはサーバーに蓄積され、機械学習やベイズ最適化で次の探索すべき材料空間を求めた。この過程を繰り返すことで求める電気抵抗を示す4元系ハイエントロピー合金を見つけることができた。今後は、一連の作業を自動化することで自律的材料探索が可能になると期待される。この方法は半導体関連材料や機能性薄膜材料などの開発に適用できると期待される。