日々の材料開発で活用できるMIの基本と実践ポイントを整理して紹介！
材料開発の実務に資するデータ分析の考え方から材料開発現場における各種データ（表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など）の扱い方、現場でよくある課題への対処法などを幅広く解説します！
こちらは2026/8/28実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。期間中何度でも視聴できます。
１．マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とは？
1-1 MIの現在位置
1-2 日々の材料開発にMIを取り入れた実例
1-3 日々の材料開発にまず取り入れることができるMIとは？
２．MIの中核をなす機械学習とは？
2-1 MIでよく使用する機械学習の概要
2-2 材料開発の場面に存在するデータの特性
３．MIプロジェクトの流れ
3-1 要件整理
3-2 タスク設計
４．MI領域におけるデータ分析
4-1 テーブルデータ分析
4-2 画像データ分析
4-3 テキストデータ分析（LLM + RAGを含む）
4-4 有機材料のデータ分析
4-5 無機材料のデータ分析
4-6 スペクトルデータ分析
4-7 時系列データ分析
4-8 生成AIと従来AIの使い分け
５．MI領域のデータ分析でしばしば直面する状況とそれに応じた対処法
5-1 サンプルの定義（原材料、混合物、コンポジット、デバイス）
5-2 実験データの管理
5-3 偏りのあるデータへの対処法
5-4 データ分析における実験管理
5-5 データ分析の実行環境
5-6 ハイパーパラメータチューニング
5-7 有望な実験候補の探索（パレート解、ベイズ最適化など）
5-8 その他
６．MIスキルを磨いていくには？
6-1 材料ドメイン知識
6-2 データサイエンス力
6-3 プロジェクト推進力
6-4 データエンジニアリング力