人工知能は、効率的なデータ処理、正確な予測、自動化されたタスクの実行、パーソナライズされたサービスを通じて、人類の生産、生活、科学研究に大きな利便性をもたらしている。機械学習と高スループット計算は材料分野に広く浸透し、成功裏に応用されており、アルゴリズムによる効率的な掘り起こしと大規模なデータ処理を通じて、新材料のスクリーニングと設計を加速し、材料の革新的な発見と応用のプロセスを推進する新たな道を開いている。本稿では、近年のデータ駆動型発光材料研究の最先端進展を関連研究事例から概観し、データ駆動材料研究の全工程を整理するとともに、発光材料の研究開発におけるデータ取得段階の重要性と実施戦略を詳述し、材料性能を表現するコア特性の抽出方法を分析し、さらに発光材料分野に適用可能なモデル選択と最適化手法についても検討する。最後に、質の高いデータの不足や複雑な構造－性能関連モデル構築の困難さといった、現在のデータ駆動型発光材料研究が直面する課題に対し、発光材料データベースプラットフォームの構築、高スループット実験の実施、およびそれに伴うデータ生成規範の確立などの方向性から突破の構想を提示する。

データ駆動;発光材料;機械学習;高スループット計算;発光材料データファクトリー