ペロブスカイト×核融合の波をAIで掴む製造業の実装術

2025年の素材／化学分野で読まれたテーマを見ていると、はっきりした共通点があります。**「次世代エネルギー」と「それを成立させる材料・プロセス」**に関心が集中していることです。ペロブスカイト太陽電池を量産へ押し上げるフィルム、EV向け全固体電池材料、核融合炉の極限環境に耐える材料——。どれも“研究の話”で終わらず、製造に降りてきています。

そして、製造現場側で同じくらい重要な流れがあります。AIによるデータ駆動の意思決定です。新材料・新エネルギーが現実になるほど、工程条件は複雑になり、品質要求は厳しくなり、サプライチェーンは揺れます。ここでAIを使わないのは、暗闇で地図を見ずに歩くようなもの。私は、2025年に注目された材料トレンドは、「AI導入の優先順位」を決めるヒントにもなると感じています。

この記事は「中小企業を成長させるAIの力」シリーズの一編として、2025年に話題になった次世代エネルギー材料（ペロブスカイト太陽電池・全固体電池・核融合など）を手がかりに、日本の製造業がAIをどう実装すべきかを、現場目線で整理します。

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2025年の注目材料が示す「製造の難しさ」はAI向き

結論から言うと、ペロブスカイト・全固体電池・核融合材料の共通課題は「変数が多い」ことです。だからAIが効きます。

2025年に読まれた材料記事の上位には、ペロブスカイト太陽電池の量産化を支えるフィルムや成膜技術、EV向けの柔軟な全固体電池材料、核融合炉で使える“究極の材料”といったテーマが並びました。材料名は違っても、現場で起きる問題は似ています。

• 工程条件が多変量（温度、湿度、溶媒比、膜厚、乾燥プロファイル、圧力、張力など）
• 材料が繊細（微小欠陥が性能に直結、経時変化、界面が支配的）
• 検査が難しい（見えない欠陥、評価に時間がかかる、破壊検査比率が高い）
• 量産スケールで再現が難しい（ラボで良い→ラインで崩れる）

AIが得意なのは、まさにこの領域です。人が経験で追うには変数が多すぎる。AIは、**「どの条件が歩留まりに効いたのか」**をデータから抽出し、次の実験や改善の打ち手を短時間で絞れます。

次世代材料の量産課題は、材料そのものより「プロセスの再現性」に集約される。再現性の敵は多変量で、これはAIが最も価値を出せる領域です。

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ペロブスカイト太陽電池：量産の鍵は“フィルム×プロセスデータ”

答えを先に言うと、**ペロブスカイト太陽電池の勝負どころは「高速生産」と「劣化要因の封じ込み」**で、AIは両方に効きます。

ペロブスカイト太陽電池は、軽量・薄型・フレキシブルなどの利点から期待が高く、2025年の人気記事でも量産化・フィルム・成膜技術が目立ちました。ここで現場が直面しやすいのは、例えば次のような“見えにくい揺らぎ”です。

量産ラインで起きる「見えにくい揺らぎ」

• ロール・ツー・ロールでの張力変動による膜厚ムラ
• 乾燥・焼成のわずかな差で生じる結晶性のばらつき
• 微量の水分・酸素で進む劣化反応
• 層間界面の不整合による局所的な抵抗増大

ここにAIを当てるなら、私は次の順番を推します。

AI実装の現実解：まず「工程のログ化」から

1. 工程データの時系列化（温湿度、ライン速度、張力、塗工量、炉プロファイル）
2. 品質データの紐付け（IV特性、外観、EL/PL画像、初期効率、加速試験の劣化率）
3. 原因探索モデル（異常検知→特徴量重要度→改善案の優先度付け）

中小企業でありがちなのは、AIモデル以前に、**「データが繋がっていない」**ことです。ロガーはあるのに紙帳票、検査は画像があるのに別フォルダ、ロット番号が曖昧。ここを整えるだけで、改善速度が上がります。

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全固体電池材料：EV時代は“界面”が主戦場、AIは解析の味方

結論はシンプルで、全固体電池は界面設計が難しく、AIは「探索」と「解析」を同時に前に進めるために使います。

2025年の材料トレンドでは、EV向け電池材料も強い関心を集めました。全固体電池は安全性やエネルギー密度の期待がある一方、製造では「界面」がやっかいです。粉体特性、粒径分布、圧縮条件、焼結、バインダー、積層条件……。工程条件の組み合わせが爆発します。

中小製造業が取りやすいAIユースケース

• 配合・条件の最適化（ベイズ最適化）：試行回数を減らし、狙いの特性に近づける
• 画像×品質の相関：断面画像・SEM・X線CTなどの特徴量と抵抗/寿命を結び付ける
• 異常ロットの早期検知：原料ロット差、混錬状態の違いを工程データから検出

ポイントは、「AIが材料を発明する」よりも先に、AIが“実験計画の無駄”を減らすことです。設備投資が大きい領域ほど、試作の一回が高い。だからAIの費用対効果が出やすい。

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核融合材料：極限環境ほど「データの取り方」が価値になる

答えは、核融合は材料の性能だけでなく、評価・保全・サプライチェーンの設計まで含めた総合戦で、AIはその“つなぎ役”になります。

核融合炉向け材料は、熱、放射線、応力、腐食など複合条件にさらされます。2025年の人気記事でも、核融合の実現性や材料が上位に入りました。ここで中小企業が「うちは関係ない」と切り捨てるのは早いです。核融合そのものに参入しなくても、周辺の製造テーマは波及します。

• 高耐熱・耐食材料の加工・接合
• 厳格なトレーサビリティに応える品質データ基盤
• 試験・評価の自動化（ラボ業務含む）

核融合で学べるAI活用の型

• デジタルツイン：装置・部材の劣化をモデル化し、保全計画を最適化
• 予兆保全：温度・振動・真空・流量の微小な変化から故障兆候を捉える
• 文書・規格対応の自動化：要求仕様、検査成績書、変更履歴の管理をAIで支援

極限環境では「測れるもの」が限られるため、限られた信号から状態を推定する力が重要になります。これもAIの得意分野です。

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2025年の外部環境（関税・物価）に対して、AIは“守り”にも効く

結論として、AIは新技術の攻めだけでなく、事業ポートフォリオ見直しの守りにも効きます。

2025年は相互関税政策の影響が素材／化学産業にも波及し、企業によって明暗が分かれました。こうした外部要因は、現場の改善努力だけでは吸収しきれません。だからこそ、意思決定を早くする仕組みが必要です。

中小製造業で実装しやすい“守りのAI”は次の通りです。

• 需要変動の早期検知（受注・引合・在庫回転の異常を検出）
• 原価の分解（材料費・歩留まり・段取り替え・エネルギーの寄与を見える化）
• 品質コストの予測（返品・手直し・検査工数を事前に見積もる）

私は、関税や市況の変動期ほど、現場の勘に頼る経営は危ういと思っています。数字が遅れて届く会社は、意思決定も遅れます。

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中小製造業が「AI×エネルギー材料」の波に乗る5ステップ

結論は、AI導入は大掛かりに始めない方が成功率が上がる、です。小さく始めて、早く回す。これが一番強い。

1) テーマを「歩留まり」か「検査」に絞る

ROIが出やすいのは、材料が高い領域ほど歩留まり改善、検査が重い領域ほど検査の自動化です。

2) データを“使える形”に揃える

• ロットIDを統一
• 時刻同期（ライン・検査・設備）
• 欠損と外れ値のルール化

ここが弱いと、モデルは当たりません。

3) まずは異常検知→次に要因分析

最初から需要予測や最適化に行くより、

• 異常を早く見つける
• どの信号が効いているかを掴む

この順が現場に受け入れられます。

4) “現場が直せる指標”に落とす

AIの出力は、現場が動ける言葉に翻訳します。

• 「この条件だと不良率が上がる」
• 「この温度帯が危険」
• 「張力の変動幅を±X以内」

5) 1ラインで勝ってから横展開する

全社展開を先に決めると失敗しやすい。1ラインで成果→標準化→拡大が定石です。

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AIはペロブスカイトよりも“製造業の差”を生む

ペロブスカイト太陽電池や核融合発電の話題は、華やかに見えます。でも製造の現実は地味で、工程条件と品質の相関を潰し込む作業の連続です。だから私は、次世代エネルギーの勝敗は、材料の発明だけでなく、AIを含む「プロセス設計力」で決まると考えています。

「中小企業を成長させるAIの力」シリーズとして強調したいのは、AIは大企業だけの道具ではない、という点です。むしろ中小企業の方が、意思決定が早く、現場と経営が近い。データが整えば、改善サイクルは大企業より速く回せます。

次に考えるべきはひとつです。あなたの現場で、歩留まり・検査・エネルギーコストのどれが一番痛いですか？ そこが、AI導入の最短ルートになります。