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マテリアルズインフォマティクスを用い合理的な材料探索を可能にするために、多数の合成実験を並列して実行するための技術開発、獲得したデータから全く未知の物質であってもその合成条件を予測する技術、並びに予測結果をフィードバックし逐次予測モデルを改善する技術を開拓し、一連の材料探索の流れを構築した。具体的には、約24万件を対象とした酸化物の合成条件空間のうち1000件程度を学習データとし、低ランク性を仮定したテンソル分解法を適用し、未実験の合成条件に対してその合成成否を予測する推薦システムを構築し、その予測精度の検証を行った。その結果、新し材料探索の流れを構築することができたと考えている。
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