数万種類の物質から目的の機能を持った新物質を見つけるには、材料科学全体を見渡せる俯瞰的な視野が必要となる。Materials Informatics (MI)は、その思考をアシストできる新しい研究手法である。機械学習などのデータ科学から候補を洗い出し、研究者がさまざまな角度からデータを見ることで、直観と洞察に基づく材料開発ができるようになると期待している。

本研究者らが開発したStarrydata2 webシステム (https://www.starrydata2.org) は、図のように論文中のグラフ画像から材料特性の実験データを収集した大規模オープンデータベースである。熱電材料や磁石材料などさまざまな無機機能材料について、特性の良し悪しに基づく選別を行わず試料単位でデータを収集することで、データ数とバイアスの低減を両立したMI用のデータセットを構築している。これを用いて目的別に使いやすく加工したデータセットや、その閲覧用Webシステムを開発している。これにより世界中の材料科学者が、これまでに報告されてきた試料組成の分布と、各材料系の特性の特徴とばらつきを俯瞰するとともに、それぞれ独自のアプローチでMIの研究を行うことができる。

Starrydataでは、共同研究先の企業や研究グループの支援を受けて専属のデータ収集者を雇用することで、自動と手動の併用による正確なデータ収集を目指している。共同研究先には、目的に合わせた対象論文の選定やデータベース設計と、他所に先駆けた実験データMIのノウハウ共有などのメリットを提供している。
論文データ以外にも、大規模結晶構造データに基づく結晶構造のモデリングツールなど、新物質探索に役立つさまざまなWebツールの開発に取り組んでいる。合成実験と第一原理計算の研究経験を活かして、世の中の膨大な知識を俯瞰できるツールとデータの提供を通して材料研究への貢献を目指している。