人工知能は触媒探索を加速させる可能性を秘めるが、高品質で標準化されたデータ不足が最大の障壁となっていた。東北大学高等物質科学研究機関（WPI-AIMR）の李浩特任教授ら研究チームは、このデータ統合課題を解決する次世代プラットフォーム「DigCat 4.0」を確立し、2026年掲載の論文誌「Chem Catalysis」にて発表した。同プラットフォームは、実験データ、理論計算、科学文献を単一の統合環境に集約し、断片化した情報源に依存せず、相互運用性の高いデータと可視化・モデル化ツールをアクセス可能にする。 DigCat 4.0は単なるデータリポジトリを超え、ドメイン特化型のAIエージェントを搭載している。これらのエージェントはデータ分析、知見抽出、触媒設計を支援し、膨大な研究文献から実用的な知見への変換時間を大幅に短縮する。李教授はAIの威力は支えるデータの質にかかると指摘し、高品質な実験結果と理論計算、科学的知見を統合することでAIを実践的なパートナーへと昇華させる基盤を提供すると述べた。研究者中心の自律的・データ駆動型ワークフローの実現を長期的ビジョンに掲げている。 研究チームは将来版において、AI予測と自動実験・ロボットラボを連携させるクローズドループの自律発見システムの構築を目指している。実現にはメタデータの標準化、ベンチマークの一貫性、負の實驗結果の共有、コミュニティ参加の促進が重要課題として残されている。今後は操作条件データを統合し、AIによるデータ検証機能を強化する方向で開発が進められる。 同プラットフォームは出版前でも触媒研究コミュニティから注目を集め、一年間で約50件の被引用数を記録し、登録ユーザー数は数千規模に拡大した。世界共通のデジタル基盤を提供することで、DigCat 4.0は水素製造や二酸化炭素転換、環境配慮型製造プロセスの実現に寄与する次世代触媒探索のペースを加速させる基盤となりつつある。