近年、製造業において資源循環やグリーントランスフォーメーション（GX）の観点から、バイオマス由来樹脂やリサイクル樹脂の活用への期待が高まっている。
しかし、これらの樹脂は石油由来のものと比較して原料の品質にばらつきがあり、混練時の成分分解や成形不良が発生しやすいという課題がある。
そのため、希望する物性を得るための最適な混練および成形条件を導き出すには、多大な労力と時間が必要とされていた。
こうした課題を受け、コニカミノルタ株式会社と国立研究開発法人産業技術総合研究所（以下、産総研）は2026年3月13日、複合樹脂の混練および成形の条件をAIによって最適化する技術を確立したと発表した。
同技術は、コニカミノルタが培ってきたセンシング技術を活用した計測ソリューションと、産総研が有するマルチモーダルAIおよび自律自動実験の技術を融合させたものである。
両者は、樹脂の種類や添加剤の配合比率、混練・成形時の状態といった複数のデータを計測し、独自のデータ処理を施すことで、希望する物性を備えた樹脂成形品を製造するための最適な条件を予測するマルチモーダルAIモデルを構築した。
これまでの研究で培われた基礎データと、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）に基づく開発効率化の知見を統合することにより、少ないデータからでも高精度に予測可能なAIモデルを実現し、難易度の高かった樹脂成形品の品質安定化を可能にしている。
なお同技術は、マルチモーダルAIを活用していることから、市場に流通する多様な複合材料への幅広い適用が期待されている。
コニカミノルタは今後、同技術を自社のセンシング技術と連携させた計測ソリューションとしての展開や、中長期的な注力分野であるインテリジェント再生材および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す方針だ。
一方の産総研は、マテリアルDX技術のさらなる高度化を進め、多様な材料・プロセス開発への展開を通じて、効率的な製品開発と社会実装を加速させていくとしている。