分散した材料研究データをクラウドに集約、AI解析基盤を築いた国立研究機関の設計

誰もが簡単に使えるものを目指さない、と最初に決めた設計方針が効いています。利用にあたっては材料工学や物理学の専門知識を前提とし、便利ツールではなく、使う人がどれだけ頭を動かし深く考えられるかを促す仕組みと構成が選ばれました。想定利用者を論文という成果を求められる研究者に絞り込んだからこそ、画面の分かりやすさより、扱えるデータの粒度や解析の自由度に設計の力を注ぐという優先順位が成り立ちます。

研究者の経験や勘で行われてきた作業を数値に置き換えて標準化する工程を、基盤づくりの中心に据えた点も重要です。感覚的な判断をコンピュータに扱わせるには明確な定義と定量化が要り、同じ言葉でも分野や地域で解釈が割れる以上、統一した基準を先に置かなければ集めたデータは後から使えません。データの背景や文脈を読み解いたうえで基準を決めるという順序が、単なるデータの寄せ集めと蓄積を分けたと考えられます。

発注側とSIerが材料工学を共通言語にして議論する体制も、この規模の基盤では効きやすい形です。CTC側はシステムがどれだけ安定して動くか（ロバスト性）、どれほどの負担がかかるか（オーバーヘッド）といった観点を事前提案として持ち込み、NIMS側は材料の挙動にどの因子が効くのかという見立てを持ち込む。どのデータが重要でどれがそうでないかを両者が同じ言葉で判断できなければ、セキュリティレベルを引き上げるか否かも決められないため、この共通言語は保護の設計にも直結します。