ニュースの概要
産業技術総合研究所、デンソーウェーブ、愛知工業大学、あいち産業科学技術総合センターの研究グループが、全固体電池の材料探索を支えるロボット実験システムを開発した。対象は、粉を砕いて混ぜることで化学反応を起こすメカノケミカル合成である。粉体やビーズの計量、容器の開け閉め、遊星ボールミルでの粉砕と混合、試料の保管までを人と協働するロボットが一貫して行う。1回の指令で最大10試料を連続処理できる点が特徴だ。この種の材料は水分や酸素に触れると性質が変わりやすく、従来は密閉したグローブボックスの中で、研究者が手作業で進めていた。
引用元: 産総研など、全固体電池材料の合成を自動化するロボット実験システムを開発（The Denki Shimbun）
分析・見解
手作業だった工程が、探索の速度を決めていた
全固体電池の材料探索では、組成を少しずつ変えた試料を数多く作り、性能を比べる。この「試料づくり」が、実は研究全体の足かせになってきた。
硫化物系の固体電解質（＝電池の中でリチウムイオンを運ぶ固い材料）は、空気中の水分に触れると劣化し、有毒ガスが出ることもある。そのため作業はグローブボックスという密閉容器の中で行う。厚いゴム手袋ごしに粉を量り、容器を開け閉めし、ミルにかける。熟練者でも疲れる作業であり、1日に作れる試料数には限りがある。
ばらつきの少なさが、データの価値を高める
今回の価値は、速さだけではない。ロボットは同じ手順を同じ力、同じ時間で繰り返す。人が作業すると、粉の量りとり方や容器の閉め方に、微妙な差が出る。その差が性能データの揺れとなり、新材料が本当に優れているのか、たまたま良く出ただけなのかを見えにくくする。
手順が均一になれば、得られた数値をそのまま機械学習（＝データから規則性を学ぶ計算手法）の学習材料に使える。材料開発では、良質なデータの量が成果を左右する場面が増えている。ロボットが「データ工場」の役割を果たす構図である。
人協働型という選択の現実味
完全無人の自動化設備は高価で、研究室ごとに作り込みが必要になりやすい。今回は人と同じ空間で働く協働ロボットを使い、既存の装置の配置を大きく変えずに導入できる方向を狙っている。デンソーウェーブは産業用ロボットの実績が厚く、研究設備と製造現場の間をつなぐ立場にある。
産総研のような公的研究機関で確立した手法は、やがて電池メーカーや材料メーカーの開発部門へ広がる。自動車向け電池の開発競争が続くなか、この橋渡しが日本の強みになり得る。
残る課題は、合成の次の段階との接続
粉を作る工程が自動化されても、次にその粉を成形し、電池として組み立て、充放電を測る工程が残る。ここが手作業のままなら、全体の速度は上がりにくい。ボトルネック（＝流れを遅くする一番細い部分）は一つ解消すると、次の場所へ移るものだ。
また、10試料の連続処理は研究用途では大きな前進だが、量産ラインの規模とは桁が違う。ここで見つけた材料を、工場の大量合成へどう引き継ぐかが次の論点になる。
ビジネスへの影響
材料メーカーと電池メーカーが考えるべき投資の優先順位
開発部門の責任者は、まず自社の試作工程のどこに時間がかかっているかを数えるとよい。試料づくりが全体の半分を占めるなら、自動化の効果は大きい。測定や評価が詰まりの原因なら、先に手を打つべき場所は別にある。
導入の判断では、ロボット本体の価格だけでなく、グローブボックスとの組み合わせ、保守、担当者の教育まで含めた総費用を見積もりたい。公的機関の共同研究や試験利用の枠を使えば、小さく始めて効果を確かめられる。
装置・ロボット関連企業にとっての新しい商機
協働ロボット、計量機、密閉容器、搬送機器を扱う企業にとって、電池材料の研究室は新しい需要先になる。水分や酸素を避ける専用の環境は、半導体や医薬の現場にも通じるため、技術を横へ展開しやすい。
投資家の目で見るなら、全固体電池そのものの銘柄だけでなく、開発を支える装置と部材の供給側にも視野を広げる価値がある。
人材の役割は、作業者から設計者へ移る
作業が自動化されても、どの組成を試すかを決める人は欠かせない。研究者の仕事は、粉を量ることから、実験計画を立て、結果を読み解くことへ重心が移る。人材育成では、材料の知識に加えて、データの扱いとロボットの運用を学べる環境づくりが効いてくる。
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