マテリアルズインフォマティクス連携で新素材採用時の発注リードを短縮する革新例

はじめに：製造業の現場における新素材導入の壁

製造業において新素材の採用は日進月歩で進んでいますが、その背景にはアナログな業界特有の課題が根付いています。

従来型の採用プロセスでは、材料選定から試作、調達、量産切り替えまでの工程が長期化し、発注リードタイムの短縮が一つの大きな障壁となっていました。

特に、日本の多くの製造業企業は“昭和型”の慣習が強く残りがちです。

メールやFAXによるやり取り、現場の経験と勘が頼りになっているため、新素材導入時のトライ＆エラーは避けられず、意思決定にも多くの時間と人手を要していました。

その結果、発注リードが長期化し、せっかくの新素材も競合他社より後発になる――そんな現実があちこちの製造業現場で見られます。

しかし今、「マテリアルズインフォマティクス（Materials Informatics、以下MI）」という新しいアプローチが、この古い常識を根底から塗り替えつつあります。

ここでは、MIを活用してどのように発注リードを短縮し、いかに現場のイノベーションを加速したのか。

その実践的事例や、バイヤー／サプライヤー双方の目線に立った考察を交えて詳しくご紹介します。

マテリアルズインフォマティクスとは ― デジタルで切り拓く素材開発の新境地

マテリアルズインフォマティクスの概要と役割

マテリアルズインフォマティクスとは、材料分野における大量の研究データや試験データを、AI（人工知能）や機械学習などのデジタル技術を活用して解析し、新素材の発見や設計・最適化を加速する手法です。

従来、素材開発は“偶然”や“職人技”に頼る面が大きく、最適素材の発見には長い年月が必要でした。

しかしMIでは、以下のような“ラテラルシンキング”が実現します。

– 世界中の材料データベースと連携し、最適候補を全自動で抽出
– 既存製品での膨大なテストデータを瞬時に解析
– AIによって、用途・コスト・調達性を総合的に判断
– 仮想環境によるシミュレーションを重ね、失敗リスクを劇的に減少

こうして、素材開発のリードタイムが“年単位”から“月～週単位”まで短縮されつつあるのです。

MIと発注リード短縮の直接的な関係

では、MIの導入がなぜ「発注リード」を短縮できるのでしょうか。

答えは、材料選定から試作・評価・発注までのプロセスが分断されている“昭和型”の構造を根底から変革できる点にあります。

材料がAIによりスピーディに選定され、仮想環境で迅速に性能評価が進みます。

更に、サプライヤーデータベースとも連携するMIプラットフォームなら、量産可能なサプライヤーをその場で自動抽出。

バイヤー側も最適なサプライヤーをすぐに探し出し、直接的にやり取りを開始することができます。

面倒な社内稟議や何度も行き来する紙のやり取りが激減し、“データ駆動型”の業務へ。

これこそが、マテリアルズインフォマティクスがもたらす「新素材採用のリードタイム短縮」の真のイノベーションです。

【実践事例】MI連携した新素材調達の成功例

従来のアナログプロセスの課題

ここで、実際に業界で起きていた課題を振り返ってみましょう。

「新製品向けに導電性樹脂を採用したいが、どの材料がどのぐらい実績があるのか探せない」

「性能要求を満たす材料の“調達ルート”が曖昧で、宗教的に既存サプライヤーしか触れない雰囲気がある」

「サプライヤー変更や新規材の採用は、上申稟議だけで数ヶ月かかることもしばしば」

こうした声が、現場のバイヤーや材料開発担当から多数上がっています。

とりわけ新素材は「不明確・不確実・未実績」という三重苦を抱えがちです。

あらゆる関係者の心理的ハードルも高く、結果として“冒険しない”“既存材料のスペックダウン”や“上積み”で済ます、といった判断になりがちでした。

MI活用の現場：A社の具体的な取り組み

自動車部品大手のA社では、MIを活用した新素材調達を本格導入したことで、従来半年近くかかっていた発注リードを「約1/4」に短縮した事例があります。

A社は、グローバルな素材データベースとAIマッチングエンジンを連携し、以下のプロセスを確立しました。

1. バイヤーが製品開発時点で必要な性能・コスト条件を入力
2. 半導体／合成樹脂／金属材料など数百万件のデータから、AIが最適候補を瞬時に自動抽出
3. 主要サプライヤーの量産対応可否やリードタイムも体系的に一覧化
4. サプライヤーとMIプラットフォーム上でスペックやコスト条件を即時協議
5. デジタル署名による発注で、紙帳票や押印作業をカット

このプロセスによって、材料選定から発注書発行までの期間が「従来120日」から「30日」に短縮されました。

また、面談や試作回数も減少し、サプライヤーサイドの負担も大幅に軽減したのです。

現場目線で見たMI連携の本当のメリット

A社の事例のように、MI導入による効果は単なる“時短”に留まりません。

– より広いサプライヤー情報が得られることで、“井の中の蛙”状態から脱却
– 若いバイヤーほどデジタルPLMやデータドリブンPJに馴染みやすく、属人性が大きく減少
– サプライヤーもデータ活用で提案力が強化され、商談機会そのものが拡大

こうして、社員の労働生産性や調達リスクの低減といった副次的な効果も現れています。

現場に根づく“1920年代的発想”を変革するという意味でも、MI活用は「未来の働き方」の触媒として大きな意味を持ちます。

バイヤーとサプライヤー　それぞれに訪れる変化

バイヤーの意識改革と求められるデジタルスキル

MI連携型材料調達の普及により、バイヤー像も大きく変わってきました。

従来は「伝票をさばく」「サプライヤー現場に足繁く通う」といった泥臭い作業が主でしたが、新時代は「AIが出した候補素材の是非を素早く意思決定する」「競合サプライヤーをグローバルな目線で選ぶ」マーケター的・戦略家的なスキルも不可欠となります。

また、MIによる提案内容の理解力や、データドリブンな思考力、サプライチェーン全体でのリスク管理力など、“未来志向”の能力開発も求められるでしょう。

サプライヤーが知るべきバイヤーの「本音」

サプライヤーにとっても、MIの普及はビジネスチャンスの拡大を意味します。

一方で、バイヤーの「購買意思決定のプロセス」がより“透明化”されることで、価格合戦や安易なスペックダウン要求が加速する可能性もあります。

だからこそ、単なる値下げ提案ではなく、

– データ根拠に基づく成果訴求
– 供給リードタイムの短縮や安定供給体制の見える化
– 仮想試作や性能シミュレーションのサポート

といった、付加価値の高いサービス提供が鍵となります。

またバイヤーが重視し出すのは、「データ連携が可能なサプライヤーか」や「AI解析に対応できるデータ提供力があるか」も大きなポイントとなるでしょう。

ラテラルシンキングで読み解く、これからの製造業の調達・購買

「昭和型」から「データ駆動型」へ ― 根本的な意識転換を迫られる時代

いくらMIが進化しても、最後は「人の意思決定」と「組織文化」が発注リードを左右します。

特に、昭和型の慣習や「先達の顔が立つか」といった 古い職場文化が色濃く残る現場ほど、DXイノベーションの遅れが発生しがちです。

しかしラテラルシンキングで考えれば、「素材と調達」の枠にとどまらず、

– 新素材の導入による新規事業や新市場獲得
– サプライチェーン全体を通じた“共創型イノベーション”
– 日本発の“競争力あるエコシステム”の構築

という壮大なビジョンも描けます。

MIは単なる“効率化ツール”ではありません。

現場の業務スタイルや商習慣、そして「未来のものづくり」に対する意識そのものを大転換する起爆剤になり得るのです。

まとめ：誰もが「データと共にものづくりを描く」未来へ

新素材の導入は、これからのものづくり企業が競争力を維持・強化する上で欠かせないカギです。

発注リードの短縮は、「早く」「安く」「確実に」市場をリードするための最も即効的な打ち手の一つです。

マテリアルズインフォマティクスによって、“昭和”の壁を壊し、新しい働き方が急速に現場へと広がり始めています。

バイヤーはますます“データで判断する時代”へ。

サプライヤーは“データで語り合うパートナー型ビジネス”へ。

今こそ、皆さん一人一人が、未来の調達とものづくりに向けてアクションを起こすタイミングです。

デジタルを味方にし、現場に根ざしたイノベーションの輪を広げていきましょう。