コニカミノルタと産総研　複合樹脂の混練および成形の条件をAIで最適化する技術を確立

コニカミノルタ／国立研究開発法人産業技術総合研究所　2026年3月13日発表

　コニカミノルタと、国立研究開発法人 産業技術総合研究所（産総研）ナノカーボン材料研究部門 室賀駿主任研究員、木村大輔研究員、畠賢治研究部門長らの研究グループは、混合樹脂の混練および成形の条件をAIで最適化する技術をこのほど確立した。
　これは、コニカミノルタと産総研がこれまで培ったコア技術を融合、発展させた技術で、少ないデータで予測可能なAIモデルを構築し、樹脂成形品の品質の安定化に寄与する。
　この技術は今後、コニカミノルタのセンシング技術を活用した計測ソリューションや、中長期での重点テーマ「成長の芽」であるインテリジェント再生材やバイオものづくりのプロセスモニタリングへの応用を目指している。
　なお、この研究成果の詳細は2026年3月15日に「第73回応用物理学会春季学術講演会」において発表された。

【研究成果】
　このほどの研究により、コニカミノルタと産総研は、樹脂種や添加剤の配合比率、混練・成形時の状態を計測し、独自のデータ処理を行うことで、希望する物性を有した樹脂成形品を製造するために最適な混練・成形条件を予測するマルチモーダルAIモデルを構築した。
　これまでコニカミノルタと産総研で培った基礎データと、複数の計測データから目的の物性を予測するマルチモーダルAIの研究に基づく開発効率化の知見を統合し、少ないデータでも予測可能なAIモデルを構築して品質の安定化につなげることができた。
　本研究では、複合樹脂を対象にマルチモーダルAIを活用したことで、市場に普及するさまざまな材料に対し幅広い適用が期待できる。