マテリアルズ・インフォマティクスを英語で説明する例文集｜国際学会・海外会議で使える表現

マテリアルズ・インフォマティクス（Materials Informatics、MI）について英語で話すとき、専門用語を一つずつ訳せても、研究の目的や流れを自然な文章で説明するのは意外に難しいものです。

本記事では、MIの定義からデータ収集、特徴量設計、機械学習、ベイズ最適化、実験検証まで、国際学会・海外との共同研究・技術会議で使いやすい英語例文を日本語訳付きでまとめます。筆者の10年以上の素材開発経験と、8年以上のインフォマティクス活用経験を踏まえ、単に英語として正しいだけでなく、研究内容が伝わる表現を選びました。

この記事でできるようになること

MIを30秒・1分・3分で説明する
データ、モデル、予測精度、適用範囲を英語で伝える
ベイズ最適化や実験検証の流れを説明する
「データ数は十分か」「外挿できるか」などの質問に答える

マテリアルズ・インフォマティクスを英語で一文で説明する

最初に覚えたい基本文は、次の一文です。

Materials informatics combines materials science with data science and machine learning to accelerate materials research and development.

マテリアルズ・インフォマティクスは、材料科学とデータサイエンス、機械学習を組み合わせ、材料の研究開発を加速する取り組みです。

より平易に説明するなら、次の表現も使えます。

In simple terms, materials informatics uses data to help us understand, select, and design materials more efficiently.

簡単に言えば、マテリアルズ・インフォマティクスは、材料をより効率よく理解・選択・設計するためにデータを活用する方法です。

MIは機械学習だけを指す言葉ではありません。材料データの収集・構造化・可視化・解析・モデル化・意思決定・実験検証までを含む広い考え方として説明すると、研究の全体像が伝わります。NISTも、材料データの取得、表現、発見、モデルやシミュレーションの品質評価を重要な要素として挙げています。［１］

Materials informaticsの語法

materials science：通常は複数形のmaterialsを使います。
materials informatics：分野名なので、基本的に単数扱いです。Materials informatics is… とします。
MI：社内や学会で略す場合は、最初に正式名称を示します。

相手に応じた短い説明例

一般の人に説明する

Materials informatics is a data-driven approach to materials development. We analyze past experimental and simulation data to identify promising materials and decide which experiments to conduct next.

マテリアルズ・インフォマティクスは、データに基づく材料開発の方法です。過去の実験・シミュレーションデータを解析し、有望な材料を見つけ、次に行う実験を決めます。

材料研究者に説明する

Materials informatics helps us model the relationships among processing, structure, properties, and performance. By combining domain knowledge with statistical and machine-learning methods, we can screen candidates and formulate testable hypotheses.

MIは、プロセス・構造・物性・性能の関係をモデル化するのに役立ちます。専門知識と統計・機械学習を組み合わせることで、候補をスクリーニングし、検証可能な仮説を立てられます。

データサイエンティストに説明する

Materials informatics applies data-science methods to scientific data that are often small, heterogeneous, and expensive to acquire. Physical constraints, uncertainty, and experimental metadata are therefore essential parts of the modeling process.

MIは、多くの場合、小規模で不均一かつ取得コストの高い科学データにデータサイエンス手法を適用します。そのため、物理的制約、不確かさ、実験メタデータがモデル構築の重要な要素になります。

研究責任者・事業部門に説明する

The main value of materials informatics is better prioritization. It helps research teams focus their experimental resources on candidates with high potential and learn more from each development cycle.

MIの主な価値は、優先順位づけの質を高めることです。研究チームが実験資源を有望な候補に集中させ、各開発サイクルからより多くを学べるようにします。

30秒で説明する英語例文

Materials informatics combines materials science, statistics, and machine learning. We organize experimental and simulation data, build models that connect material compositions and processing conditions with properties, and use the models to prioritize promising candidates. The selected candidates are then tested experimentally, and the new results are fed back into the next cycle.

MIは、材料科学・統計・機械学習を組み合わせる取り組みです。実験やシミュレーションのデータを整理し、材料組成やプロセス条件と物性を結ぶモデルを構築して、有望な候補の優先順位をつけます。選んだ候補を実験で評価し、その結果を次のサイクルに反映します。

1分で説明する英語例文

Materials informatics is a framework for accelerating materials research through data. A typical project starts by defining a target property and collecting relevant experimental, simulation, and literature data. We then clean and structure the data, create descriptors that represent composition, structure, and processing conditions, and train a predictive model. After evaluating its performance and applicability domain, we use the model to screen candidates or recommend the next experiments. Finally, the selected candidates are validated experimentally. The goal is not only to make accurate predictions but also to generate useful scientific insights and improve research decisions.

MIは、データを通じて材料研究を加速する枠組みです。一般的なプロジェクトでは、まず目標物性を定め、関連する実験・シミュレーション・文献データを収集します。次にデータを整形・構造化し、組成・構造・プロセス条件を表す記述子を作成して予測モデルを学習します。性能と適用領域を評価した後、候補のスクリーニングや次の実験の提案にモデルを利用します。最後に、選定した候補を実験で検証します。目的は予測精度だけでなく、科学的に有用な知見を得て研究上の意思決定を改善することです。

3分で説明する英語例文

Materials development involves a large number of possible combinations of composition, processing conditions, structure, and application requirements. Exploring all combinations experimentally is usually impractical. Materials informatics provides a systematic way to learn from existing data and select informative experiments.

We first translate the research objective into a clearly defined prediction or optimization problem. We then compile experimental, computational, and literature data, while recording metadata such as measurement methods and processing history. After checking data quality, we represent each material using physically meaningful descriptors or learned representations.

Depending on the objective, we may use regression for property prediction, classification for pass-or-fail decisions, dimensionality reduction for visualization, or Bayesian optimization for sequential experiment planning. We evaluate the model using a validation scheme that reflects the intended use. For example, when predicting a new composition family, a random train–test split may be too optimistic, so we may split the data by chemical system instead.

The model is then used to rank candidates, estimate uncertainty, or identify important factors. Promising candidates are tested experimentally, and the new data are added to the dataset. This creates an iterative loop between data analysis and experiments. Materials informatics therefore complements domain expertise: the model helps researchers decide where to look, while scientific knowledge remains essential for defining constraints, interpreting results, and judging feasibility.

日本語では、次の流れです。

広大な組成・プロセス・構造の探索空間がある。
研究課題を予測問題または最適化問題として定義する。
実験・計算・文献データとメタデータを整備する。
目的に応じて回帰、分類、次元削減、ベイズ最適化などを使う。
実際の利用場面に合う方法でモデルを評価する。
候補を実験で検証し、新しいデータを次の解析へ戻す。

機械学習が材料の設計・合成・評価を加速し得ることは、材料科学の主要レビューでも整理されています。［２］一方で、各工程を一つのループとして説明すると、「AIで材料を当てる」という単純化を避けながら、MIの価値を明確に伝えられます。

MIの研究フローを説明する例文

1．研究目的を定義する

Our objective is to predict thermal conductivity from composition and processing conditions.
私たちの目的は、組成とプロセス条件から熱伝導率を予測することです。
We formulated the problem as a multi-objective optimization task.
この課題を多目的最適化問題として定式化しました。
We aim to maximize ionic conductivity while maintaining sufficient chemical stability.
十分な化学的安定性を保ちながら、イオン伝導度を最大化することを目指します。
The practical constraints were incorporated before candidate screening.
候補をスクリーニングする前に、実用上の制約を組み込みました。

2．データを収集・整備する

We compiled data from in-house experiments, published literature, and computational databases.
社内実験、公開文献、計算データベースからデータを集めました。
Each record includes the composition, processing history, test conditions, and measured properties.
各レコードには、組成、プロセス履歴、試験条件、測定物性が含まれます。
We standardized the units and harmonized material names before analysis.
解析前に単位を統一し、材料名の表記を揃えました。
Missing values were handled separately for each variable according to their origin.
欠損値は、その発生理由に応じて変数ごとに処理しました。
We retained unsuccessful experiments because they define important regions of the search space.
探索空間の重要な領域を示すため、うまくいかなかった実験もデータに残しました。

3．特徴量・記述子を設計する

We represented each composition using elemental and physicochemical descriptors.
各組成を元素特性と物理化学的な記述子で表現しました。
The features describe composition, crystal structure, and processing conditions.
これらの特徴量は、組成、結晶構造、プロセス条件を表します。
We selected descriptors based on both domain knowledge and statistical relevance.
専門知識と統計的な関連性の両方に基づいて記述子を選びました。
Highly correlated features were reviewed to reduce redundancy.
冗長性を減らすため、相関の高い特徴量を見直しました。

4．モデルを構築する

We trained a regression model to predict the target property.
目的物性を予測する回帰モデルを学習しました。
We compared linear models, random forests, and Gaussian process regression.
線形モデル、ランダムフォレスト、ガウス過程回帰を比較しました。
The final model was selected based on predictive performance, uncertainty estimates, and interpretability.
予測性能、不確かさ推定、解釈性に基づいて最終モデルを選びました。
Physical constraints were included to exclude infeasible predictions.
実現不可能な予測を除くため、物理的制約を組み込みました。

5．モデルを評価する

We evaluated the model using nested cross-validation.
ネストした交差検証でモデルを評価しました。
The test set was kept separate until the final evaluation.
テストデータは最終評価まで分離しておきました。
We split the data by material family to assess generalization to new chemical systems.
新しい化学系への汎化性能を評価するため、材料ファミリー単位でデータを分割しました。
The model achieved a mean absolute error of 0.12 on the held-out test set.
モデルは独立したテストデータで平均絶対誤差0.12を達成しました。
Prediction uncertainty increased for samples outside the training-data distribution.
学習データの分布外にある試料では、予測の不確かさが大きくなりました。

6．候補を提案し、実験で検証する

We screened approximately 20,000 virtual candidates and selected ten for experimental validation.
約2万件の仮想候補をスクリーニングし、10件を実験検証用に選びました。
The candidates were ranked by predicted performance and uncertainty.
候補を予測性能と不確かさに基づいて順位づけしました。
Seven of the ten selected candidates were successfully synthesized.
選んだ10候補のうち7候補を合成できました。
The experimental results were consistent with the predicted trend.
実験結果は予測された傾向と整合していました。
The new results were fed back into the model for the next iteration.
新しい結果を次の反復に向けてモデルへ戻しました。

材料データの特徴を説明する英語

材料研究では、データ量の少なさだけでなく、測定条件や作製履歴の違いが重要です。次の表現を使うと、課題を具体的に伝えられます。

English	日本語
The dataset is relatively small because each experiment is time-consuming and costly.	各実験に時間とコストがかかるため、データセットは比較的小規模です。
The data are heterogeneous and were obtained under different experimental conditions.	データは不均一で、異なる実験条件で取得されています。
The composition space is unevenly sampled.	組成空間のサンプリングには偏りがあります。
Processing history has a strong influence on the measured property.	プロセス履歴が測定物性に強く影響します。
Metadata quality is as important as the measured values themselves.	メタデータの品質は、測定値そのものと同じくらい重要です。
We report uncertainty rather than presenting each prediction as a single deterministic value.	各予測を単一の確定値として示すのではなく、不確かさも報告します。

材料データ共有では、データだけでなく、再利用できる形式、メタデータ、品質評価が重要です。NISTの材料データ基盤も、材料データの共有・変換・再利用を主要な目的にしています。［１、３］

ベイズ最適化とアクティブラーニングを説明する例文

Bayesian optimization is useful when experiments are expensive and only a limited number of trials can be conducted. A surrogate model predicts the objective and its uncertainty, while an acquisition function selects the next candidate by balancing exploration and exploitation.

ベイズ最適化は、実験コストが高く、試行回数が限られる場合に有用です。代理モデルが目的値と不確かさを予測し、獲得関数が探索と活用のバランスを取りながら次の候補を選びます。

Exploration focuses on uncertain regions where new data may improve the model.
探索は、新しいデータによってモデルの改善が期待できる不確かな領域に注目します。
Exploitation focuses on candidates that are likely to show high performance.
活用は、高い性能を示す可能性が高い候補に注目します。
Active learning selects the most informative sample to label or measure next.
アクティブラーニングは、次にラベル付けまたは測定する、情報量の多い試料を選びます。
The recommendation is updated after every batch of experiments.
実験の各バッチ後に提案を更新します。

アクティブラーニングは、限られた実験回数の中で次に調べる候補を選ぶための体系的な方法です。材料科学では、不確かさを用いた適応的サンプリングや、閉ループ型の実験計画として研究されています。［４、５］

具体例：酸化物熱電材料の探索を英語で説明する

ここでは、公開研究でもイメージしやすい酸化物熱電材料を題材に、説明を組み立てます。

In this project, we used materials informatics to identify promising oxide thermoelectric materials. Our objective was to improve the power factor while maintaining thermal and chemical stability. We compiled composition, processing, crystal-structure, and measured-property data from public sources. A regression model was trained to predict electrical conductivity and the Seebeck coefficient, and its uncertainty was estimated for each candidate. We then used Bayesian optimization to recommend new compositions. The top candidates were reviewed against phase-stability and synthesis constraints before experimental validation. This workflow reduced the number of low-priority experiments and helped us identify which compositional factors were most strongly associated with performance.

日本語訳：このプロジェクトでは、有望な酸化物熱電材料を見つけるためにMIを活用しました。熱的・化学的安定性を保ちながら出力因子を向上させることが目的です。公開情報から組成、プロセス、結晶構造、測定物性のデータを集めました。電気伝導度とゼーベック係数を予測する回帰モデルを学習し、各候補の不確かさも推定しました。次にベイズ最適化で新しい組成を提案しました。上位候補について相安定性と合成上の制約を確認してから、実験で検証しました。この流れにより、優先度の低い実験を減らし、性能との関連が強い組成因子を明らかにできました。

ポスター発表向けの短縮版

We developed a data-driven workflow for screening oxide thermoelectric materials. The model predicts two target properties and estimates uncertainty. Bayesian optimization then recommends candidates for the next experimental cycle.

酸化物熱電材料をスクリーニングするデータ駆動型のワークフローを構築しました。モデルは2つの目的物性と不確かさを予測し、ベイズ最適化が次の実験サイクルの候補を提案します。

質疑応答で使える例文

「データ数は十分ですか」への回答

The dataset is not large by general machine-learning standards. However, we designed the validation strategy for this specific use case and quantified uncertainty. We also limited the model’s application to the domain covered by the training data.

一般的な機械学習の基準では大規模なデータセットではありません。ただし、この用途に合わせた検証方法を設計し、不確かさを定量化しています。また、モデルの利用範囲を学習データがカバーする領域に限定しています。

「モデルは解釈できますか」への回答

We examined feature importance and partial dependence, but we interpret these results as statistical associations rather than direct evidence of causality. The proposed mechanism is evaluated separately using domain knowledge and experiments.

特徴量重要度と部分依存性を確認しましたが、これらは因果関係の直接的な証拠ではなく、統計的な関連として解釈しています。提案したメカニズムは、専門知識と実験によって別途評価します。

「未知の材料にも予測できますか」への回答

The model can interpolate within the represented chemical space, but predictions for a new material family require additional validation. We therefore assess the distance from the training distribution and report higher uncertainty for extrapolative predictions.

モデルは、データで表現された化学空間内では内挿できますが、新しい材料ファミリーの予測には追加検証が必要です。そのため、学習分布からの距離を評価し、外挿的な予測にはより大きな不確かさを示します。

「なぜ従来の実験計画法ではなくMIなのですか」への回答

Design of experiments remains valuable for controlled studies. We use materials informatics when the available data include mixed sources, nonlinear relationships, or a large candidate space. The two approaches can also be combined.

管理された研究では、実験計画法は引き続き有用です。複数の情報源を含むデータ、非線形な関係、広い候補空間を扱う場合にMIを利用しています。両者を組み合わせることもできます。

「予測しただけですか」への回答

No. The model was used to prioritize candidates, and the selected materials were subsequently synthesized and characterized. We regard experimental validation as an essential part of the workflow.

いいえ。モデルは候補の優先順位づけに使い、選んだ材料をその後に合成・評価しました。実験検証をワークフローの不可欠な部分と位置づけています。

MIの価値と限界を前向きに伝える表現

伝えたいこと	英語表現
実験を補完する	Materials informatics complements experiments and domain expertise.
候補を絞る	It helps us prioritize candidates before committing experimental resources.
設計指針を得る	The model can reveal useful associations and support the development of design rules.
不確かさを扱う	Uncertainty estimates help us distinguish reliable predictions from exploratory ones.
適用範囲を示す	We explicitly define the model’s applicability domain.
人の判断を残す	Researchers remain responsible for setting objectives, constraints, and validation criteria.

「AIが研究者を置き換える」と説明するより、complements（補完する）、supports decision-making（意思決定を支援する）、prioritizes candidates（候補に優先順位をつける）と表現すると、MIの役割を正確かつ前向きに伝えられます。

間違えやすい英単語の使い分け

単語	使い分け	例
property / performance	propertyは熱伝導率などの物性、performanceは用途における総合的な性能。	The property contributes to device performance.
accuracy / precision	accuracyは真値への近さ、precisionはばらつきの小ささ。機械学習の分類ではaccuracyは正解率。	We evaluated both measurement accuracy and precision.
prediction / estimation	predictionは未知データの予測、estimationはパラメータや値の推定に広く使う。	The model predicts conductivity and estimates uncertainty.
validation / verification	validationは目的に合うかの妥当性確認、verificationは仕様や計算が正しく実装されたかの確認。	We verified the code and validated the model experimentally.
interpretability / explainability	interpretabilityはモデルや関係を人が理解できる性質、explainabilityは予測理由を説明する仕組みを指すことが多い。	We considered predictive performance and interpretability.
screening / exploration	screeningは条件による候補選別、explorationは未知領域を含む探索。	We screened known candidates and explored new compositions.

そのまま使える説明テンプレート

自分の研究に当てはめる場合は、次の7文を埋めると、学会発表や共同研究会議で使える説明になります。

Our objective is to [predict / optimize / understand] ______.
私たちの目的は、______を［予測／最適化／理解］することです。
We compiled ______ data from ______.
______から______データを収集しました。
Each material was represented by ______.
各材料を______で表現しました。
We trained a ______ model to ______.
______するために______モデルを学習しました。
We evaluated the model using ______.
______を用いてモデルを評価しました。
The model was used to select ______.
モデルを用いて______を選びました。
The selected candidates were validated by ______.
選んだ候補を______によって検証しました。

テンプレートの完成例

Our objective is to optimize the dielectric constant and breakdown strength simultaneously. We compiled experimental data from published papers and open databases. Each material was represented by compositional, structural, and processing descriptors. We trained a Gaussian process model to predict both target properties. We evaluated the model using grouped cross-validation. The model was used to select candidates with high predicted performance and manageable uncertainty. The selected candidates were validated by synthesis and electrical characterization.

英語で説明するときの3つのコツ

1．手法名より先に研究目的を伝える

We used a random forest. から始めるより、Our objective was to predict… と目的から話す方が、聞き手は手法の意味を理解しやすくなります。

2．予測精度だけでなく、利用場面を伝える

誤差指標に加え、候補選定、次の実験、適用領域を説明すると、モデルが研究にどう貢献したかが明確になります。

3．予測と実験検証を一続きで話す

MIの説明は、collect data → build a model → select candidates → validate experimentally → update the model の流れにすると伝わりやすくなります。アクティブラーニングや閉ループ型材料探索でも、この反復が中心的な考え方です。［４、５］

まとめ

マテリアルズ・インフォマティクスを英語で説明するときは、「材料科学とデータ科学を組み合わせる」という定義だけでなく、研究目的、データ、モデル、評価、候補選定、実験検証の順に話すと全体像が伝わります。

まずは次の一文を起点にしてください。

Materials informatics uses data, machine learning, and domain knowledge to improve decisions in materials research and development.

MIは、データ、機械学習、専門知識を用いて、材料研究開発における意思決定を改善します。

そのうえで、自分のテーマについて「何を予測・最適化するのか」「どのデータを使うのか」「どのように検証するのか」を加えれば、専門性と実用性のある説明になります。

参考文献

National Institute of Standards and Technology, “Materials Genome Initiative.”
Butler, K. T. et al., “Machine learning for molecular and materials science,” Nature, 559, 547–555 (2018). DOI: 10.1038/s41586-018-0337-2.
Dima, A. et al., “An Informatics Infrastructure for the Materials Genome Initiative,” JOM, 68, 2053–2064 (2016). DOI: 10.1007/s11837-016-2000-4.
Lookman, T. et al., “Active learning in materials science with emphasis on adaptive sampling using uncertainties for targeted design,” npj Computational Materials, 5, 21 (2019). DOI: 10.1038/s41524-019-0153-8.
Kusne, A. G. et al., “On-the-fly closed-loop materials discovery via Bayesian active learning,” Nature Communications, 11, 5966 (2020). DOI: 10.1038/s41467-020-19597-w.

マテリアルズ・インフォマティクスを英語で説明する例文集｜国際学会・海外会議で使える表現