新材料の開発において試行錯誤的な実験は避けられないが、実験を有望な候補材料に集中させるために、有望な候補材料を提案する手法が求められている。そこで、材料研究にデータ科学を応用するマテリアルズ・インフォマティクスと、量子力学に基づく理論計算手法である第一原理計算を用いて、新規で高機能な無機材料の材料設計・探索に取り組んできた。ここでは、材料特性を予測する機械学習モデルを開発し、これを用いて有望な候補材料を探索する。第一原理計算で評価可能な材料特性の場合は、第一原理計算を適用して候補材料の確度を高める。このようにして抽出した候補材料を実験研究者と共同で検証実験することで、材料開発を加速する。