企業の研究開発における計算科学の効果的な運用

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従来、計算科学に関する講演といえば計算理論やソフトウェの解説などの純技術的なことと「成果のみの紹介」に偏っていて成果に至るプロセスや失敗事例は公開されてこなかった。そのため計算科学の効果的な運用方法が産業界にはほとんど知られていない。このことを憂慮した演者は去る9月「計算科学マネジメント – 企業で計算科学を有効に活用するにはどうしたらよいか」 (化学工業日報社) を上梓した。  本書には1980年代の成功体験と2000年代の失敗体験から抽出した計算科学運用上のさまざまなポイントを挙げており、それらは「計算科学12カ条」の形にまとめている。本講演は本書に基づいて行うものである。

  1. 序論:「計算科学マネジメント」の出版動機と本講演の狙い
  2. 主な用語の定義
  3. 化学産業の宿命:エネルギー原理のくびき
  4. 研究開発の型と計算科学運用との関係
  5. バブル崩壊が助長した「化学会社の化学離れ」
  6. 1980年代からの計算化学の変遷:環境が飛躍的に進歩した割には…
  7. 産業界における計算科学の活用状況:現象解明が主、設計への貢献は不十分
  8. 「計算科学はITの一種である」との皮相な見方はどこから出るのか?
  9. 計算科学を阻む「手仕事重視文化」 (実験偏重・理論軽視)
  10. 成功体験:磁場計算ソフトの開発 (1980年代)
  11. 失敗体験:計算化学業務 (2001年〜2012年ごろ)
  12. 浮かび上がった計算科学マネジメント上の諸問題
  13. 初期構造問題:思いつかなければ始まらない!
  14. 「計算化学による予測」とはどういうことか?
  15. 計算予測不確実性の問題:分子設計が賭けになってしまう!
  16. 順問題と逆問題の違い:計算科学マネジメントの基本中の基本!
  17. モデル構想力:計算科学による「設計」に最も重要な能力
  18. モデル構想力の外部化:マテリアルズ・インフォマティクス (MI)
  19. 有機機能性材料の分子設計の実例
  20. 計算科学予測の検証実験:「検査測定」のみならず「解析測定」もやれ!
  21. 計算科学準備:計算科学は準備が大変と覚悟せよ!
  22. 先進テーマ問題:先進的なテーマ故に「今の計算科学ソフト」が使えない!
  23. 計算科学の運用形態:スーパー実験家方式がベスト
  24. 計算科学部門と実験部門との連携不足問題:RAPモデル
  25. 計算科学が成功し易い研究環境:専業テーマ型研究環境
  26. 計算科学を成功させる人材とは
  27. 計算科学と競争力:公開された計算科学ソフトは競争力の源泉にはなりにくい
  28. 究極計算化学システムの世界:化学会社のファンドリー化?
  29. 計算科学12か条:計算科学運用のチェックポイント

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