近年、材料科学に情報工学を応用するマテリアルズインフォマティクス（以下MI）が注目を集めています。MIは材料に関する膨大な実験データやシミュレーション結果を活用し、機械学習や深層学習などのデータサイエンス技術を用いて新材料の効率的な開発を推進する手法です。MIを進めるためには、材料が持つ大量の物性情報から複数の検索条件に基づき材料の探索範囲を抽出し、実験検証する範囲を可視化して把握しながら探索していくことが必要です。JMPはこれらの物性情報を可視化・解析するための強力なツールとなっています。我々はJMPのデータベースアクセス機能により、材料の特徴量を取得しローカルデータフィルタを含むダッシュボードで直感的にデータの分析を実現しています。特にクラスタリングやモデルのあてはめは複雑なデータセットから有用な知見を引き出す手法として効果的です。またSQLやpythonなどのプログラミングに精通していない研究員でもJMPの容易な操作性によりデータの取得から解析に至るまで一貫して実施ができます。本発表では、JMPを用いた物性情報の可視化、さらに多変量解析などのMIの取り組み事例を紹介します。
