AI×シミュレーションで全固体電池開発を1年→1週間に短縮

材料開発の現場では、「1回の判断の遅れ」がそのまま事業の遅れになります。特に全固体電池のように、界面（電解質と電極の接触部分）が性能と寿命を左右する領域は、実験と解析の往復が長くなりがちです。ここにAIが入ると、開発の時間軸が変わります。

2025/12/24に報じられた富士通の発表は、その象徴です。10万原子を超える全固体電池界面を、従来「約1年」かかっていた計算を「約1週間」で予測できる分子動力学（MD）シミュレーション技術を開発したというもの。私はこのニュースを「電池業界の話」で終わらせるのはもったいないと思っています。理由はシンプルで、これはAIが日本の製造業の“プロセス最適化”をどう現実にするかを、かなり具体的に示しているからです。

本記事では、技術の要点を押さえつつ、製造業のR&D・品質・コストにどう効いてくるのか、そして導入を検討する企業が次に何をすべきかまで落とし込みます。

10万原子を1週間で解析：何が起きたのか

結論から言うと、今回のポイントは「AIを使って原子間の力（力場）を賢く近似し、長時間でも崩れない計算を回せるようにした」ことです。

富士通が開発したのは、ニューラルネットワークで原子間力を表現するMDに、**知識蒸留（Knowledge Distillation）**の考え方を組み合わせた手法です。現実の材料は原子数が多く、界面では欠陥・拡散・反応などが同時に起きます。だから「小さなモデルで短時間」だけ計算しても、現場が欲しい答え（劣化の兆候、界面抵抗の増加要因、反応生成物の起点など）には届きません。

今回の成果として公表されている数字は明快です。

• 対象：10万個超の原子で構成される全固体電池の界面構造
• シミュレーション時間：**10ナノ秒（10 ns）**という長時間領域
• 計算時間：従来約1年 → 約1週間

「1年が1週間」は、単なる高速化ではありません。意思決定の回数が増えることが本質です。開発は“打席数”で決まります。

なぜ界面が難しいのか（製造業目線で）

全固体電池の界面は、製造業で言えば「品質の最終難所」です。

• 材料（粉体、薄膜、バインダー、添加剤）の微差が界面に集約される
• プロセス条件（圧力、温度、焼結、積層）が界面抵抗やクラックに直結する
• 不具合が出ても、原因が“見えにくい”（解析が高コスト・長納期）

つまり界面は、設計・製造・品質保証の境界領域です。ここを早く理解できる企業が、コストも歩留まりも先に取りにいけます。

AIが材料開発を加速する“現実的な”理由

AIが材料開発を速くする理由は、「当てずっぽうを減らす」からです。もう少し具体的に言い換えると、探索空間を狭め、実験の優先順位を作るからです。

従来の材料開発は、どうしてもこうなります。

• まず候補材料を作る
• いろいろ条件を振って試作する
• 評価して、ダメなら戻る

このループは尊いのですが、探索の起点が増えた現代（新材料、複合材料、複雑界面）では回り切らない。

今回のようなAI×MDが現場にもたらすのは、たとえば次のような「先読み」です。

• 界面で起きそうな拡散・反応の“方向”を事前に推定する
• 欠陥密度や局所構造がイオン伝導に与える影響を比較する
• 「この添加剤は効きそう／効かなそう」を計算側でふるいにかける

材料開発の勝負は、実験を増やすことではなく、無駄な実験を減らすことです。

この姿勢が、製造業のR&Dをちゃんと前に進めます。

プロセス最適化にどうつながる？「R&Dの話」で終わらないポイント

結論は、シミュレーションが“工程条件の仮説”を作れるようになると、製造プロセス最適化が速くなる、です。

材料開発の成果が量産に移る瞬間、現場は「再現性」と「ばらつき」と戦います。ここでAI×シミュレーションが効く場面は多い。

1) 工程条件の探索を“経験”から“設計”へ寄せる

全固体電池に限らず、焼結、熱処理、表面処理、コーティング、圧延、接合など、界面が効く工程は無数にあります。

• 温度プロファイルを少し変えたときに、界面で何が起きるか
• 加圧条件の差が、微小クラックや空隙にどう出るか
• 粒界や欠陥が、拡散や反応の起点になりうるか

これらを「実験だけ」で詰めると、時間とコストが膨らみます。計算で“起きやすい現象”を先に押さえ、現場は重要な条件だけを集中的に検証する。これが一番強い進め方です。

2) 品質管理の設計に直結する（検査項目が変わる）

シミュレーションが進むと、「何を測るべきか」が変わります。

• 界面抵抗の上昇に効く因子が特定できれば、そこを工程内で監視できる
• 劣化の起点が欠陥由来なら、欠陥を作りにくい条件に寄せられる

品質管理は“検査を増やす”ほど強くなるわけではありません。効く指標に絞るほど、現場は回ります。

3) コスト削減は「試作回数」と「解析待ち時間」から始まる

コスト削減というと材料単価の話になりがちですが、開発フェーズではもっと単純です。

• 試作回数を減らす
• 解析の待ち時間（外注・設備待ち）を減らす
• 失敗の学習を“1回の失敗で”大きくする

「1年かかる計算」が「1週間」になれば、開発会議の回転数が上がります。これは開発費の削減だけでなく、**市場投入時期（タイムトゥマーケット）**の短縮に直結します。

知識蒸留×ニューラルネット力場：製造業の現場でどう理解すべきか

技術の細部は専門領域ですが、製造業の意思決定者が押さえるべき勘所は2つです。

1) 「速いAI」ではなく「長時間でも破綻しないAI」

MDは“時間を進める計算”です。短い時間だけ合っていても、長く回すとエネルギーが暴れたり、非現実な構造に落ちたりします。

今回の肝は、知識蒸留を使って学習モデルを安定化し、長時間計算でも使える状態に持っていった点にあります。

製造業で使えるAIは、精度だけでなく「運用耐性（壊れにくさ）」が必要です。

2) “巨大計算”ができると、比較の仕方が変わる

10万原子級を扱えると、界面の不均一性や欠陥、局所構造の多様性を含めた検討がしやすくなります。

これは「平均値で語る設計」から、「ばらつきを織り込む設計」へ寄せる力になります。量産で勝つ企業は、ここを避けません。

導入を検討する企業が最初にやるべきこと（チェックリスト）

「良さそうだから導入」だと失敗します。私は、AI×シミュレーションは課題の切り方で成果が決まると思っています。

まずは“1テーマ”を切り出す

おすすめは、次の条件を満たすテーマです。

• 不良や劣化が“界面”や“拡散”に関係していそう
• 実験・解析のターンが長い（数週間〜数カ月）
• 工程条件の自由度が多く、最適化が難しい

成果指標（KPI）を「開発の速度」で置く

AI導入のKPIを歩留まりに直結させるのは、最初は重いです。初手はこれで十分です。

• 試作回数：月○回 → ○回
• 解析待ち：○週間 → ○日
• 意思決定の回数：四半期○回 → ○回

速度が上がれば、結果として品質とコストは付いてきます。

データ整備は「完璧」より「使える」

AIというとデータレイクを作りたくなりますが、最初に必要なのは“豪華な基盤”ではありません。

• 過去の試作条件と結果が、同じ粒度で並べられる
• 条件名が人によってブレない（温度、圧力、時間など）
• NGデータも残っている（これが一番効く）

この3点が揃うと、AI×シミュレーションの効果が出やすいです。

よくある疑問に先回り（現場の「で、どうなの？」）

Q. シミュレーションが速いと、実験はいらなくなる？

不要にはなりません。むしろ実験の価値は上がります。

理由は簡単で、計算が速くなると「検証すべき仮説」が増えるからです。実験は“答え合わせ”に集中し、無駄な探索は減らす。この役割分担が現実的です。

Q. 電池以外の製造業でも効く？

効きます。界面が効く領域は、接着、コーティング、触媒、樹脂充填、半導体パッケージ、材料接合など、むしろ日本の強い領域に多い。

「界面がブラックボックス」という悩みを抱えているなら、適用余地があります。

日本の製造業は「AIで開発を速くする」側に回るべきだ

このシリーズ（AIが日本の製造業をどのように変革しているか）で一貫して伝えたいのは、AIは現場の置き換えではなく、現場の意思決定を増やす道具だということです。

今回の事例は、まさにそれを示しています。10万原子の界面解析を1週間で回せるようになると、材料開発は「待つ仕事」から「回す仕事」に変わります。回転数が上がったチームが勝ちます。

もし自社で、材料・界面・プロセスのどこかがボトルネックになっているなら、まずは1テーマを切り出して、AI×シミュレーションの適用可能性を評価してみてください。次の四半期の開発計画が、今より現実的になります。

そして最後に、ひとつだけ。

1週間で答えが返ってくる世界では、「次に何を試すか」を決められる企業が一番強い。

あなたの現場は、その意思決定を増やす準備ができていますか。