背景

過去と現在の材料実験について、大きく変化している点があります。かつては、実験が行われ、データが解析されるという一連のプロセスが終了することが一般的でした。取得されたデータはその時の解析にのみ利用され、その後の再利用は考慮されることがありませんでした。

しかし、最近では材料実験のアプローチが変わりつつあります。データ駆動型の手法が増え、データの蓄積と再利用が重要視されています。実験で得られたデータは、一時的なものではなく、将来の研究やプロジェクトにおいても活用される可能性が高まっています。

特に機械学習の発展により、大量の実験データを効果的に分析し、材料特性の予測や最適化に役立てることが可能になっています。過去の実験結果を基にして新たな材料の設計や性能向上を行うために、データの蓄積と再利用が重要な要素となっているのです。

ソリューション1．実験データベース　BRIX LITE

特徴：

【蓄積】組成、製造プロセス、特性、生データを保存できる

【検索】基本的な検索機能

【API】pythonなどのプログラムによる接続が可能。REST API

【データの可視化】表形式や時系列データの可視化が可能

【その他】生データ解析機能やデータ自動登録機能などの実験領域での便利機能を備える

【納入について】簡単導入。カスタマイズも可能

ソリューション2．BRIX LITE ＋ グラフ型DBアプリ開発

特徴：

【蓄積】組成、製造プロセス、特性、生データをグラフ構造で保存

【検索】様々な条件で検索が可能

【API】Cypherなどのグラフクエリー言語を使用できる

【データの可視化】製造プロセス、材料構造などデータの階層構造を可視化できる

【その他】先進技術対応のポテンシャル。グラフ理論による解析、GPTなどの大規模言語モデル（LLM）との統合など

【納入について】要求収集とアプリ開発が必要