POLYMERIZEとKNiTが共同で素材・化学産業に新たな研究開発の道を開く

POLYMERIZEとKNiT、素材・化学産業の新たな協力

ポリマライズ合同会社とKNiT株式会社が、2026年2月2日より画像解析の分野で業務提携を行うことを発表しました。この提携は、素材・化学産業における研究開発（R&D）の高度化とデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速することを目的としています。

業界の背景と現状

近年では、素材・化学業界においてマテリアルズ・インフォマティクス（MI）やプロセス・インフォマティクス（PI）の導入が進んでいます。これにより、研究開発現場で利用可能なデータが増えていますが、実験データや物性値だけでなく、顕微鏡画像（SEM/TEM）や外観写真などの『非構造化データ』が膨大に蓄積されているのが現実です。

ところが、こうした画像データの解析は難しく、定量化やデータ活用が十分にできていない状況でした。多くの研究者が目視による判定や手作業での測定に頼っており、属人化や工数の増大が課題となっています。これに対応するために、ポリマライズとKNiTはそれぞれの強みを活かし、解析ソリューションを提供することを決定しました。

提携のメリット

提携により、KNiTの先進的な画像解析技術とポリマライズのデータ管理・AI解析プラットフォーム『Polymerize Labs™』の強みを活かすことで、以下のようなメリットが創出されます。
1. 画像データの資産化と再現性向上
KNiTのAI技術を用いることにより、誰でも高精度で定量化された画像評価を実施できます。これにより、データの一貫性と再現性が確保され、研究者の手元に埋もれていた画像データが有用な資産に変わります。
2. R&D加速のための構造・特性相関の解明
KNiTの出力データをPolymerize Labs™に取り込むことで、製造条件が微細構造や最終製品性能にどのように影響するかを詳細に分析できます。
3. データドリブンな意思決定の実現
画像から得られる定量データをもとに、次の実験条件をAIが推奨することで、開発期間を短縮し、製造プロセスの歩留まりの改善に寄与します。

ユースケースの紹介

- 分散状態・凝集評価

フィラーや添加剤の粒子状況を分析し、強度や導電性との相関を研究。

- 粘着剤の評価

テープ剥離後の糊残りを正確に定量化し、効果的な配合比率を導き出します。

- 劣化評価

破面観察画像から破壊の起点を特定し、材料設計へとフィードバックします。

両社のコメント

ポリマライズ代表のクナル・サンディープ氏は、「画像データの活用はデータ駆動型R&Dの重要な要素」とし、KNiTとの提携により、これまで活用できなかったデータを効果的に利用できるようになると述べました。
KNiT代表の窪内将隆氏は、「画像データには多くの手がかりが含まれているがこれまで解析が困難だった。この提携によりデータの活用が促進される」と強調しています。