日時
2026年3月18日（水）9:30-11:00
場所
東京科学大学 大岡山キャンパス PA会場 18a-PA1-22
主催
公益社団法人 応用物理学会
■発表者所属：国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）、国立研究開発法人産業技術総合研究所（AIST）
参加費
第73回応用物理学会春季学術講演会 参加費のみ
参加申し込み
※以下のURLから参加登録してください。
Webフォーム https://meeting.jsap.or.jp/registration
詳細
ARIM（文部科学省マテリアル先端リサーチインフラ事業）共用データとして公開されているALD（Atomic Layer Deposition）実験データを対象に、MCP（Model Context Protocol）とナレッジグラフを用いた生成AIエージェントを開発しました。
【発表情報】
■日時：2026年3月18日（水）9:30～11:00
■会場：Poster Award会場 18a-PA1-22
■カテゴリー：23 インフォマティクス応用
■タイトル：「ARIM共用データの高度活用に向けた生成AIエージェントの開発：MCPとナレッジグラフを用いたALD実験条件選定支援」
■発表者：〇桑田 武（物質・材料研究機構）、有本 宏（産業技術総合研究所）、 山崎 将嗣（産業技術総合研究所）、 鬼澤 敦子（産業技術総合研究所）
【概要】
多様な条件で計測されたALD実験データはスパースであっても、適切に関連付けて参照することで実験条件選定に資する知見を提供し得ます。本研究では、ARIM共用データとして公開済みのALD実験データ23件（総測定数365件、メタデータ項目250種）をナレッジグラフとして構造化し、LLMとMCPで接続することで、自然言語要求に対し該当データの有無を明示し、近縁条件の参考実験や装置実績を提示するシステムを構築しました。研究現場における問い合わせ86件を分析し、3類型のテストケース合計20件でALD専門家が評価した結果、提示は概ね適切であり、装置実績に基づく妥当な初期条件の決定やスパースデータの有効活用が可能であることが示されました。
システムの動作については、以下のリンク先の動画をご参照ください。
お問い合わせ
国立研究開発法人物質・材料研究機構
桑田 武
E-mail：KUWADA.Takeshi(at)nims.go.jp
※(at)を@に書き換えてください。
ARIMへのお問い合わせ
[URL] https://nanonet.go.jp/mailform.php?code=14
ホームページ
[URL] https://meeting.jsap.or.jp/
※最新情報は、イベントWebサイトでご確認ください。