2026-03-13 コニカミノルタ株式会社,産業技術総合研究所
コニカミノルタと産業技術総合研究所の研究グループは、複合樹脂の混練および成形条件をAIで最適化する技術を開発した。樹脂種や添加剤の配合比、混練・成形時の状態をセンシングで取得し、複数のデータを統合するマルチモーダルAIモデルを構築することで、目標とする物性を持つ樹脂成形品の最適な製造条件を予測できるようにした。少量データでも高精度に予測でき、品質のばらつきが大きいバイオマス由来樹脂やリサイクル樹脂の品質安定化に貢献する。コニカミノルタのセンシング技術と産総研のマテリアルDX・自律自動実験技術を融合した成果であり、資源循環や脱炭素社会の実現に向けた材料開発の効率化が期待される。
＜関連情報＞
- https://www.konicaminolta.com/jp-ja/newsroom/2026/0313-01-01.html
- https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/jsap2026s/presentation/15p-S2_204-6
樹脂の混練・射出成形のGXを推進するマルチモーダルAI技術の開発
小島茂, 大澤耕, 髙友香子, 奥山倫弘, 成毛章容, 岡庭みゆき, 木村大輔, 畠賢治, 室賀駿
2026年 第73回応用物理学会 春季学術講演会 2026-03-15
筆者らはこれまで、繊維強化樹脂等の複雑系樹脂材料に対してマルチモーダルAIの適用を検討してきた。本報告では樹脂分野における他の複雑系である樹脂の混合系、樹脂アロイへのマルチモーダルAIの適用について検討を行った。樹脂アロイにおけるAIによる特性予測と状態可視化について報告する。コニカミノルタでは樹脂リサイクルにも取り組んでおり、本検討の知見を活かし、GXの取り組みを進めていく。
