2価のEuイオンを発光中心とする蛍光体は、ホスト材料の違いによって多様な発光色を示すため、従来の手法で狙い通りの発光色を持つ物質をピンポイントで発見することは困難でした。本研究では、開発した無機機能材料向け探索手法の実証例として、この蛍光体開発にマテリアルズ・インフォマティクスを適用しました。まず、既知の蛍光体データベースを活用し、発光スペクトルの予測モデルを含む機械学習スキームを構築しました。このスキームを用いて、無機材料データベース内の膨大なホスト材料候補から、緑色発光が期待される材料を効率的にスクリーニングしました。抽出した候補材料を実験研究者に提案し、実際に合成・評価を行った結果、予測された通りの緑色発光を示す複数の新規蛍光体の開発に成功しました。これにより、本研究で構築した材料探索手法の汎用性と実用性を実証することができました。