高エネルギー密度な蓄電池や水電解による水素製造の早期社会実装に向けて、電気化学材料の探索手法の高度化に対する期待は非常に高い。これまでに、大規模なデータベースが利用可能な結晶性の固体材料については、計算化学とデータ科学が連携したバーチャルスクリーニングにより材料開発の高速化が実証されている。一方で、非結晶性の蓄電池電極材料や電極触媒材料、電解液材料においては、データ科学的手法により高速・効率的に新材料探索を行うための物性データが揃っていないのが現状である。そこで、我々は、自動実験ロボットを積極的に利用し、様々な実験プロセスをハイスループット化し、大規模な実験データを短時間での取得を可能としている。取得した一連の実験データ群に対して、データ科学的手法を適用することで、革新的な電気化学材料の早期発見を主目的として研究を進めている。