第１章 プロセスインフォマティクスの潮流

第１節 プロセスインフォマティクスの位置づけ
1. プロセスインフォマティクスの意味
2. 新しい研究の仕方　～リサーチトランスフォーメーション(RX) サイクル～
3. プロセスインフォマティクスの可能性

第２節 プロセスインフォマティクスの俯瞰と導入戦略
1. プロセスインフォマティクスの位置づけと役割
　1.1　マテリアルズ・インフォマティクスとプロセスインフォマティクスの関係
　1.2　材料開発プロセス全体の変革への期待
　1.3　材料開発自動化システム実現における役割
2. プロセスインフォマティクスの主要技術
　2.1　主要技術の役割
　2.2　データ駆動アプローチとシミュレーションの融合
3. プロセスインフォマティクスの導入戦略
　3.1　サイバー空間とフィジカル空間の統合システムによるメカニズム解明
　3.2　PSPP フレームワーク
　3.3　プロセスインフォマティクスの導入戦略
　　3.3.1　“基礎導入期”( データ量小 - データ解像度低)
　　3.3.2　“データ駆動先行期”( データ量大 - データ解像度低)
　　3.3.3　“モデル駆動先行期”( データ量小 - データ解像度高)
　　3.3.4　“高度統合期”( データ量大 - データ解像度高)


第２章 プロセス開発に活用される情報技術

第１節　データサイエンスと材料開発
1. マテリアルズ・インフォマティクス
2. プロセス・インフォマティクス
3. 計測インフォマティクス
4. 物理インフォマティクス

第２節　 ベイズ最適化・スパースモデリングとプロセス開発への適用
1. プロセス開発のためのベイズ最適化
　1.1　ガウス過程回帰
　1.2　獲得関数
2. プロセス開発のためのスパースモデリング
　2.1　スパース性とは
　2.2　LASSO によるスパースモデリング
　2.3　予測問題と記述子選択
　2.4　損失関数と正則化
　2.5　交差検証
　2.6　全状態探索法
　2.7　次元削減によるデータの俯瞰

第３節　分子動力学法とプロセス・インフォマティクス
1. 序論
2. MD 法の基礎理論
　2.1　運動方程式と数値的解法
　2.2　原子間力
　2.3　MD 法に関係するソフトウェア
3. MD 法による算出可能物性
4. マルチスケール・マルチフィジックスへの応用可能性
　4.1　マルチスケール・マルチフィジックス解析技法
　4.2　トライポロジー
　4.3　繊維強化高分子
　4.4　微細加工
　4.5　反応工学

第４節　自然言語処理を用いたプロセス・インフォマティクス
1. NLP の概要
2. NLP のPI への応用
　2.1　文献データからの知識抽出と活用
　2.2　実験レポートや運転データからの情報抽出
　2.3　専門家の知見の形式化と活用
　2.4　計算化学やモデリングとの融合
3. 生成AI がPI にもたらす可能性
　3.1　データからの情報検索機能の向上
　3.2　PI における生成AI による情報抽出の活用
　3.3　運転支援システムへの適用
　　3.3.1　異常診断と対応策提示へのルールベース活用
　　3.3.2　プロセス開発支援におけるLLM の活用
4. 今後の課題と展望
　4.1　専門用語や記述の多様性への対応
　4.2　大規模かつ高品質なデータセットの構築
　4.3　説明可能性と信頼性の向上
　4.4　産学官連携と人材育成の重要性


第３章 プロセスインフォマティクスの実務

第１節　プロセスインフォマティクスにおけるハイスループット実験および自律実験
1. ハイスループット実験
2. 自律実験
3. データ解析と機械学習
4. 課題と将来展望

第２節　反応プロセス制御とインフォマティクス
1. 反応制御におけるインフォマティクス活用
　1.1　材料開発における反応プロセス制御の重要性
　1.2　反応プロセス制御の課題とインフォマティクス活用
2. 事例から見る反応プロセスへのインフォマティクス活用
　2.1　複数の反応プロセスからなる原料の品質設計
　　2.1.1　テーマ概要
　　2.1.2　データ可視化の重要性
　　2.1.3　データ解析は反応プロセスのどこまで考慮するか
　　2.1.4　反応プロセスを制御するための特徴量側の工夫
　2.2　実験自動化・自律化へ期待すること

第３節 物性の計測とインフォマティクス

第４節 プロセスの抽象化と妥当性の評価
1. セラミックスにおけるマテリアルズ・インフォマティクス(MI) とプロセス・インフォマティクス(PI)
2. シミュレーション技術を活用したプロセスビッグデータ構築
3. プロセスのモデル化・抽象化と妥当性評価
4. プロセスシミュレータの構築
5. シミュレーションパラメータの導出

第５節 小規模データでのインフォマティクス
1. 小規模データに対するMI の必要性
2. 小規模データに対するMI の手順
3. 小規模データをもとにしたプロセス最適化事例～ナノシート材料の収率・サイズ・サイズ分布制御
4. まとめと今後の展望

第６節 　量産垂直立ち上げを支援するプロセスインフォマティクス
1. プロセスインフォマティクス適用が期待できる量産現場の課題
2. プロセス最適化
　2.1　混合物設計ナビ
　2.2　混合物設計ナビによるプロセス条件の最適化
　2.3　混合物設計における今後の展望
3. プロセスインフォマティクスを進化( 深化) させる技術
　3.1　ソフトセンサ
　3.2　分析インフォマティクス
　3.3　生成AI

第７節 材料設計と製品シミュレーション(CAE)の連携
1. 材料設計とCAE の連携
2. 材料設計ツール
　2.1　混合物設計
　2.2　混合物設計ナビの機能
　　2.2.1　データの前処理
　　2.2.2　モデル作成
　　2.2.3　最適化計算
3. 材料設計とシミュレーション解析の連携事例
　3.1　感度解析を活用した混合材料の探索
　3.2　リチウムイオン電池解析事例
　　3.2.1　品質( 電池性能) を起点にした材料設計
　　3.2.2　リチウムイオン電池の熱流体解析と冷媒探索の連携


第４章 プロセスインフォマティクス事例集

第１節 プロセス別事例

第１項　結晶成長プロセスへのインフォマティクス応用
1. シミュレーションデータの代理モデル構築と結晶成長条件の最適化
　1.1　ニューラルネットワーク
　1.2　マルチフィジックスシミュレーションの代理モデルの構築
　1.3　代理モデルを用いた結晶成長条件の最適化
2. 機械学習制御を利用した結晶成長操業の最適化
　2.1　混合ガウスモデルによる結晶成長ダイナミクスのモデリング
　2.2　強化学習による結晶成長操業の最適制御

第２項　連続プロセス構築への機械学習の活用～フロー合成の事例
1. 機械学習利用の観点からみたフロー合成法の特長
2. PAT を利用したデータ取得
3. ベイズ最適化によるフロー合成条件の最適化
4. フロー合成-PAT 統合システムと機械学習の併用
　4.1　多段階反応に対するPAT- 機械学習利用によるリアルタイム解析
　4.2　モジュール型フロー合成-PAT 統合システムによる自動最適化

第３項　粉体成膜プロセス
1. 粉体成膜とお好み焼き
2. AI ロボットを活用した乾燥プロセス最適化の自律探索の事例
3. ベイズ最適化
4. いろいろなハイパーパラメータ
5. ヒトの役割

第２節 アプリケーション別事例

第１項　エネルギー関連有機材料への応用
1. 小規模実験データからの訓練データセットの作成
2. 性能予測モデルの構築
3. 予測モデルの適用による新規活物質の探索と高性能化

第２項　多孔質電極の製造プロセス・モデリング
1. リチウムイオン電池電極の製造プロセス
2. 各プロセスを対象とした物理シミュレーションとプロセス間の接続
　2.1　各プロセスの物理シミュレーション
　2.2　各プロセスを接続したシミュレーション
3. 電極メゾスケールモデルと機械学習を組み合わせた最適プロセス条件探索
　3.1　メゾスケール構造モデルのスキーム
　3.2　活物質のメソスケール構造生成とハイスループット電気化学モデル
　3.3　データセット構築、感度解析および機械学習モデル構築
4. まとめと課題

第３項　金型内センシングデータを活用した射出成形プロセスにおけるリサイクルプラスチックの品質安定化
1. 課題と研究目的
　1.1　再生材の適用拡大における課題
　1.2　研究目的
2. 開発技術および実験内容
　2.1　実験装置及び材料
　2.2　特徴量の抽出及び選定方法
　2.3　特徴量を制御するプロセスパラメータの選定
3. 結果および考察
　3.1　再生材の材料ロット間の成形品質の安定化

第４項　創薬プロセスへのインフォマティクスの導入
1. SAR Transfer について
2. AS alignment ―アライメント技術によるSAR Transfer の検索―
3. DeepAS ―生成AI によるSAR Transfer の予測―
4. SAR-Trans ―Web アプリケーションによるSAR Transfer システムの開発―

第５項　機械学習を活用した化粧品の感触設計支援
1. 化粧品の感触設計の実態
2. 機械学習を活用した感触設計支援
　2.1　感触の定量化
　2.2　感触スコアの取得
　2.3　機械学習モデルの構築
　2.4　機械学習モデルの活用方法

第６項　プロセスインフォマティクス技術を活用したコンタクトレンズ材料開発
1. コンタクトレンズ開発の背景と課題
　1.1　コンタクトレンズの進化
　1.2　従来の材料開発プロセスと直面している課題
2. コンタクトレンズの材料探索におけるプロセスインフォマティクス技術の応用
　2.1　原料の選択および重合条件の物性の関係
　2.2　ランダムフォレストモデルの構築と評価
　2.3　説明可能な人工知能(XAI) の適用
　2.4　反実仮想データ生成を用いた材料と重合条件の選択
3. まとめと今後の展望