【マテリアルズ・インフォマティクス】MIの概要と使われ方がわかる！MIの入門に最適な1冊！！

「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」って持てはやされてるけど、何なの？

MIの概要を知りたいけどどうやって勉強すればよいの？優れた入門書は？

材料化学、創薬化学などに携わる人は「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」という言葉を聞くようになったと思います。だけど「マテリアルズ・インフォマティクス」とは、どんなもので、どんな風に活用されているのかピンとこない人も多いと思います。

「マテリアルズ・インフォマティクス」とは、情報科学を材料開発に活用する取り組みのことで、今後主流の開発スタイルになっていくと考えられています。材料科学に携わる人なら、MIについて学んでおかないとこの先、取り残されることになると思います、

しかし、初心者が体系的に「マテリアルズ・インフォマティクス」を学べる入門書はまだまだ少ないのが現状です。

この記事で紹介する「マテリアルズ・インフォマティクス　材料開発のための機械学習超入門」（以下、マテリアルズ・インフォマティクスと略す）という書籍は、初心者がMIの概要を学べる数少ない入門書です。

この記事では、「マテリアルズ・インフォマティクス」の概要・メリット・デメリット、どういった人向けの書籍かを紹介します。これからMIを学ぶ必要のある人は是非参考にしてください。

「マテリアルズ・インフォマティクス」の概要

「マテリアルズ・インフォマティクス」の概要やレベルは次のようになります。

難易度	入門
解説	普通
網羅性	★★☆☆☆
独学しやすさ	★★★★☆
おすすめ度	★★★★☆

「マテリアルズ・インフォマティクス」は、MIの概要を把握できる本です。MIは具体的にどんなことを行う分野なのか、どんな風に使われるのかが、本書を読めばしっかり理解できます。

また、実際の開発現場での、MIの活用事例が豊富に紹介されており、MIが材料特性・開発スピードの向上に貢献していることを実感できると思います。具体例が豊富に紹介されているため、MIの使いどころのイメージがわきやすいのも大きな利点です。

MIの概要を把握できれば十分な人、例えば、部下や他部署の人がMIを活用していて、議論する機会があるけど、自分の業務がMI活用ではないという人は、本書の知識を頭に入れておけば十分です。

ただし、本書はMIの概要を説明してくれる本であって、MIの実装方法を教えてくれる本ではありません。本書を読んでも自分で機械学習が行えるようにはなりません。そのため、自身の手でMIを活用していきたいのであれば、機械学習のプログラミングを別の教科書で勉強する必要があります。

「マテリアルズ・インフォマティクス」がおすすめな人

「マテリアルズ・インフォマティクス」を読んで欲しい人は次のような人です。

はじめてMIを学ぶ人

本書では「マテリアルズ・インフォマティクス」では、どんな技術が使われているかを解説してくれます。使われる技術の要点やそれぞれのメリット・デメリットが、初心者でも理解できるようにわかりやすく解説されています。そのため、初学者がMIの概要を俯瞰するのに適した書籍です。

MIの概要を掴みたい人

MIについて、専門家ほどの知識は必要ないけれど、概要は把握しておきたいという人にも本書はおすすめできる本です。

例えば、自身では「MI」を実装するわけではないけれど、「データサイエンティスト」とMIの議論をする必要がある人は、本書を読んでおけば、議論ができる程度の知識が十分に身に付きます。

もちろん、「データサイエンティスト」を目指しているわけではないけれど、教養として「MI」を学びたいという人にも十分な書籍です。

「マテリアルズ・インフォマティクス」のメリット

「マテリアルズ・インフォマティクス」の良い点は次のようになります。

初心者でも読み進めやすい

「マテリアルズ・インフォマティクス」はこれまでに、MIについて全く学んだことがない、MIのことなんて何一つ知らない、というような超初心者でも読み進めていける良書です。

なぜなら、本書は具体例を交えながら、わかりやすく解説してくれるからです。本書を使えば、初めてMIを勉強する人でもストレスなくMIの学習を進めることができます。また、本書では、ちょくちょうユーモア溢れる小話があり、楽しく読み進めることもできます。

MIの概略を最短で掴める

「マテリアルズ・インフォマティクス」は比較的薄い本です（140ページほど）。忙しくて時間をかけられないという人や短時間でMIの概要を掴む必要がある人にはおすすめの書籍です。

MIの活用事例が豊富

本書では、実際の研究開発の場でのMIの活用事例が豊富に紹介されています。実際の例が紹介されているため、MIの使われ方を理解しやすく、MIの有用性も実感できます。

MIに使われるモデルの要点/良い点/悪い点を解説

MIには主に「機械学習」が使われます。そして、その「機械学習」には数多くのモデルがあります。本書では、それぞれの機械学習のモデルの概要や良い点・悪い点を端的に解説してくれます。

それぞれの良い点・悪い点まで解説してくれるので、どういった状況の時に、どのモデルを選択すればよいかも把握できるようになります。

「マテリアルズ・インフォマティクス」のデメリット

「マテリアルズ・インフォマティクス」の悪い点は次のようになります。

登場する数式の解説は無い

「マテリアルズ・インフォマティクス」には、適宜数式が登場します。しかし、本書では、数式の根本的な解説はしてくれません。あくまで、そのモデルで使われている数式を示して、簡単に説明する程度です。

数式のより詳細な理解まで踏み込みたい場合は、別の教科書などで学ぶ必要があります。本書内でも、数式の意味まで理解したい場合は、より高度な専門書で学習することが推奨されています。

「マテリアルズ・インフォマティクス」は、MIの概要を把握するための本なので、細かな数式の解説には「あえて」触れないようにされています。その方が「概要を掴む」という趣旨には適しているためだと思われます。

自分でモデルを組めるようにはならない

「マテリアルズ・インフォマティクス」では、機械学習に使われる技術の要点を紹介してくれるだけで、具体的なコードを教えてくれるわけはありません。そのため、自分でコーディングをして、機械学習を行えるようにはなりません。

機械学習の概要を掴むだけではなく、自身の手で機械学習を実装したいのであれば、機械学習のためのプログラミングの教科書で勉強する必要があります。

自分で機械学習を行いたい場合は、後述の教科書を用いて学習を行うか、コーディングは Chat GPT などの生成 AI に任せるのも手です。最近の生成AIは、レベルが高くなっていることもあり、最近はプログラミングの学習は最小限にとどめて、コーディングは生成AIに任せるとうのが周流のスタイルになりつつあります。MIに生成AIを活用することについて解説した記事は下記。

「マテリアルズ・インフォマティクス」の到達レベル

「マテリアルズ・インフォマティクス」を読み終えると、下記のレベルに到達できます。

「マテリアルズ・インフォマティクス」を読み終えれば、MIの概要は掴め、かつ、どのように活用すれば良いか理解できているレベルに到達できます。

MIを活用した材料開発の議論も十分できるようになります。また、自身では機械学習の実装やデータ解析は行わないけれど、部下や他部署のデータサイエンティストと議論する必要がある人には十分なレベルに到達できます。

「マテリアルズ・インフォマティクス」の次

「マテリアルズ・インフォマティクス」を読み終えれば、MIの概要・活用方法は十分理解できるようになります。更に一歩進んで、自身の手で「機械学習」を行えるようなりたい場合は、次の書籍で勉強することをおすすめします。

上記の教科書を上から順に勉強していけば、自身の手で機械学習を行えるようになります。冊数は多いですが、全てマスターすれば自分の手で「機械学習」を行うことができるようになり、後は実践を通して「機械学習」のスキルを磨いていけば良いという段階に到達できます。

各教科書の詳細は下記記事で紹介しています。

「マテリアルズ・インフォマティクス」のまとめ

この記事では書籍「マテリアルズ・インフォマティクス」について解説しました。「マテリアルズ・インフォマティクス」の特徴をもう一度下記に記します。

初学者は、まず、MIの概要を把握することが重要です。「マテリアルズ・インフォマティクス」を読めば、Mまずは概要・活用方法を把握できるようになります。自分の手で機械学習を実装する必要がない人には十分なレベルです。

将来的に、機械学習の実装まで自分の手で行いたい人は、機械学習の実装の教科書まで読み進めれば良いと思いますが、はじめの一歩として「マテリアルズ・インフォマティクス」を使ってMIを俯瞰できるようになることをおすすめします。