TOYO TIREは、社会の要請に応える高性能なタイヤを開発、提供するために、独自のゴム材料開発基盤技術「Nano Balance Technology」の技術革新を継続的に進めている。今回、同社は「Nano Balance Technology」の一環として、新たに「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」※1を利用したゴム材料の特性予測技術や、材料構造の最適化技術を開発したことを発表した。
※1）人工知能（AI）などを用いることで、従来手法に比べ、新規材料や代替材料の探索などを効率よく行なうことが可能となる技術。
近年、材料開発のプロセスにおいても「AI」や機械学習などが用いられ始め、「MI」技術によって、その領域の潮流は変わりつつある。これまでは技術者の経験値と繰り返し実施する実験による試行錯誤のなかで新素材へのアプローチを行なってきたことから、開発には相当量の時間を要していた。
同社では、資産としてストックした既存データをベースに、2018年より「MI」技術を用いた配合と物性の予測技術の検証を本格的に行なってきた。技術の精度を向上し、2019年には、外部情報との紐づけといった対象データの拡大適用も検証できた。今後、保有データをフルに有効活用できる環境を整備するとともに、従来にない視点での解析方法や予測データを用い、開発を高度に最適化するMI技術を駆使した新素材の実現を進め、「高性能な製品開発」と「開発時間短縮・コスト低減」の両立を図るとしている。
■データ資源を活用した配合開発
ゴム材料は主要原料であるポリマーに補強剤、各種薬剤が添加された複合材料である。いずれの薬剤も製品特性に直接作用するため、その種類や量、また、加工方法の調整による複雑な制御が必要とされる。今回、「MI」技術を導入して、特性や配合の推測値を高精度に出力するシステムを構築したことにより、最小限のテストで効率的な材料開発が可能となる。システムには、非線形推定モデル※2を実装しており、データベースに外部情報を取り込むことでこれまでの知見を超えた拡張予測を行ない、高性能材料の開発にも活用していくとのこと。
※2）予測に使用する変数間の非線形な関係を関数としてモデル化したもの。
■新材料開発に向けたデジタル技術の利用
同社では「Nano Balance Technology」の「分析」の領域において、多様なツールを活用しながら、材料特性の要素を階層別に構造分析、あるいは評価し、開発上の課題を抽出している。
取得した材料構造や化学構造はデータの次元が異なるため、これまでは主に間接的に特性を推測するための情報として活用してきたが、今回、開発したMI技術を採用したことで、これら構造情報から材料特性の推測値を算出することができるようになった。さらに「目標とする特性値から構造を最適化する」という逆問題にも応用できることから、新材料の開発領域にも適用・拡大を進めていくとのこと。
なお、これらの技術は「SAS Institute Japan株式会社」※3との協業で実現できた。
※3）革新的ソフトウェア/サービスを通じ幅広い産業にAIテクノロジーの活用や高度なIoTソリューションの導入を進めるアナリティクスのリーディング・カンパニー（https://www.sas.com/ja_jp/home.html）
同社では、独自のゴム材料基盤技術「Nano Balance Technology」とタイヤ設計基盤技術「T-MODE」の両輪を基軸として確立し、双方を連携させて高性能・高品質な製品の開発を行なっている。また、タイヤそのものをセンシングデバイスとして活用していく可能性を追求し、将来のモビリティ社会に貢献できる付加価値の高い製品を創出していきたいとしている。
