化学メーカー研究職は将来なくなる？AI時代に求められる新しい研究者はこれ！！

AIが登場して、化学メーカーの研究職は将来なくなる？頑張って就職しても、仕事がなくなんじゃ・・・？

世間では、「AI・機械学習の急速な発展」「研究開発の自動化」のニュースが流れており、研究・開発もAIやロボットが代行する未来がそこまで来ていいて、近い将来「化学系の研究職」は無くなるのではないかと考えている人は少なくないと思います。

就活を頑張っている人は、研究者として就職しても、仕事がなくなるのではないかと考えてしまうかもしれません。また、既に化学メーカーで働いている人も、このまま「化学」の勉強だけしていても将来生き残れないのではないかと不安に感じている人もいると思います。

この記事では、このように不安を抱えている人に向けて、「化学メーカー研究職は将来なくなるのか？」「AI時代を生き抜くためにどのようなスキルが必要なのか」を解説します。

【結論】化学メーカー研究職は「なくならない」が「変わる」

最初に「化学メーカー研究職は将来なくなるのか？」に対する答えをまとめておきます。

化学メーカーの研究職がなくなることはまずありえません。なぜなら、「AIが導き出した提案の評価」は「化学の知識をもつ人間」にしかできないからです。

ただし、化学研究職が無くならないといっても「研究の進め方」は大きく変わってきています。従来の研究は「仮説 → 実験 → 失敗 → 条件変更 → 実験」の流れで行われています。しかし、この方法では、成果を上げるまでに多くの時間と労力 (コスト) を必要としていました。

AI・機械学習が普及してきた昨今の研究は、「データ解析 → 有望条件予測 → 実験」の流れに変わりつつあります。この方法であれば最小限の時間と労力で成果を上げることができます。

現在、多くの化学企業では、この「AI・機械学習」を駆使した研究を取り入れ始めています。そのため、従来型の研究方法から抜け出せない研究者（成果を出すまでに時間のかかる研究者）はこれから徐々に淘汰されていくと考えられます。

「AI・機械学習」に馴染みない人もいるとは思いますが、これからの時代を生き抜くためには、化学研究者にも「AI・機械学習」のスキルが必須になります。

なぜ「研究職がなくなる」と言われるのか？

「研究職」は近い将来なくなるといわれる主な理由は下記です。

研究開発の「コスト削減圧力」

現在、多くの化学メーカーでは、次のことが急速に進んでいます。

• 研究開発費の最適化
• 研究テーマの選択と集中

これらの結果、研究・開発職の人員は縮小される傾向にあります。実際、研究・開発職の総数が少なくなってきており、「近い将来、研究職は完全になくなる」と感じている人が多くなってきているようです。ただし、前述の様に「研究職は完全になくなる」ということはないので安心して下さい。

実験の自動化・ロボット化

近年、他分野と同様、化学分野でも自動化が進んでいます。

• 自動合成装置
• ロボットによる実験

「人が手を動かさなくても実験できる」環境が整いつつあります。機械が実験を行ってくれるようになっているので、近い将来、研究・開発職はなくなると考える人が多くなってきています。

マテリアルインフォマティクス（MI）の普及

「化学メーカー研究職がなくなる」と言われる最大の理由はマテリアルインフォマティクス(MI)の普及です。

MIとは、「データサイエンス・機械学習を活用して材料開発の効率を高める取り組み」です。

機械学習が発達・普及しだしたおかげで、従来型の研究「仮説 → 実験 → 失敗 → 条件変更 → 実験」から「データ解析 → 有望条件予測 → 実験」の流れで研究・開発ができるようになりつつあります。このおかげで従来より少ない労力と時間で成果を得ることができるようになってきています。

MIが普及することで、今ほど多くの研究者を必要としないようになるため、「将来、研究職はなくなる」と言われています。

それでも化学研究職が必要な理由

ここまでに「研究職がなくなる理由」を述べました。確かに研究職の仕事の大部分をロボット・AIが代行してくれるようになります。こう聞くと、「研究職がなくなる」気がすると思いますし、実際に研究人員自体は減少傾向になると思います。

それでも、研究職が完全になくなることはありません。その理由は、下記の仕事は、研究開発にはとても重要であるものの、AIだけでは完結できないからです。

化学的な解釈・理由付け

AIは、実験結果に対してもっともらしい考察を書くことができます。例えば、「収率が向上した理由は電子効果によって遷移状態が安定化したためです」といった説明を作ることは得意です。

しかし、その説明が本当に正しいとは限りません。実際には、

• 溶解性の違い
• 他の官能基の影響
• 不純物・含水分の影響
• 撹拌効率

など、別の要因が支配的だった可能性もあります。今後の研究者には、化学の知識を用いて、AIの解釈が本当に正しいのかを考え、最も妥当な解釈を導くこと能力が求められます。さらに、その解釈から、

• より良い反応条件
• 他の基質にも適用できるのか
• この条件を使って新しい製品ができないか

と、ブラッシュアップや新たな研究・製品開発へ発展させることは化学の知識を持つ研究者にしかできません。AIにも考察を書くことはできますが、複数の仮説を比較し、実験事実と照らし合わせながら最も妥当な解釈を選び、「新しい知見へ発展させること」は、AIにはできない研究者の重要な役割で、今後のAI時代に重要になる能力です。

AIが導き出した答えを評価する力

生成AIは、文献検索や反応条件の提案、合成ルートの検討、特許調査などを非常に高速に行ってくれます。これらは研究者の強力な支援ツールになります。

しかし、AIが提示した答えが「正しい」「実際に採用すべき」とは限りません。例えば、AIが最適な反応条件としてある触媒や溶媒を提案したとしても、

• この基質では副反応が起こりやすいのではないか
• 水分に弱い反応ではないか
• 工場スケールで安全に扱える条件か
• 原料コストや調達性に問題はないか
• 精製工程まで考えると本当に最適か

といった評価は、化学の知識と経験をもつ研究者でなければできません。AIは候補を数多く提示できますが、その中から「採用すべき答え」を選ぶのは研究者です。

AI時代に価値が高まるのは、答えを出す能力ではなく「答えを評価する能力」です。

実験の妥当性判断

研究では、実験結果が得られたからといって、その結果をすぐに信じることはできません。例えば、収率95%という結果が得られたとしても、

• 再現性はあるか
• 測定方法は適切だったか
• 単離収率なのか分析値なのか
• サンプル数は十分か
• 偶然良い結果が出ただけではないか

といった点を確認する必要があります。

AIはデータを解析したり、統計処理を行ったりすることは得意です。しかし、「この実験自体が信頼できるか」を判断することは、AIには不可能でには、実験操作や測定原理、分析方法への理解が欠かせません。

企業の研究開発では、誤ったデータをもとに開発を進めることは大きな損失につながります。だからこそ、「データを見る力」だけでなく、「データが生まれた実験を評価する力」が重要になります。

異常値の原因分析

研究では、予想どおりの結果が出ることよりも、予想外の結果が出ることの方が多いものです。昨日まで収率90%以上だった反応が、今日は40%しか出なかった。

このような場面でAIは、

• 試薬の劣化
• 温度変化
• 水分混入
• 副反応
• 不純物

など、考えられる原因を数多く提示してくれます。しかし、本当の原因を突き止めるには、現場の状況を一つひとつ確認しながら仮説を絞り込む必要があります。

例えば、

• 試薬ロットが変更されていなかったか
• 撹拌状態は前回と同じだったか
• 乾燥不足はなかったか
• 分析装置に異常はなかったか
• 操作手順がわずかに変わっていなかったか

など、経験に基づいた視点で原因を探ることになります。異常値の解析は、知識だけではなく、現場経験や失敗経験が大きくものを言います。

この「原因を突き止める力」は、これかのAI時代にも、研究者に求められる重要な能力であり続けます。

これからの時代に求められる化学メーカー研究者

AIを使っていれば実感すると思いますが、AIは万能ではありません。したがって、これからの時代は、このAIにできない仕事を実行できる人が有用な人材になります。

上記の「AIだけでは完結できない仕事」を踏まえると、これからの時代に求められる研究者は次のようになります。

化学に関する専門的な知識も持ちつつ、データサイエンスについても理解できている人はこれからの時代も研究職として活躍できます。

化学の知識だけでなく、データサイエンスについても専門家レベルの知識があれば最強ですが、データサイエンスについて学習したことがない人が多いと思います。そういった人でも、最低限、データサイエンスの基礎事項の理解・一連の機械学習を実行できる能力を身につけておくべきです。

これから求められる化学メーカー研究者のスキル

これからの時代に活躍できる研究者になるには具体的に何をすれば良いの？と考える人も多いと思います。化学系研究者に求められる具体的スキルは下記です。