芝浦工業大学 石﨑研究室
〒135-8548
東京都江東区豊洲3-7-5
豊洲キャンパス
研究棟10階10K27
TEL: 03-5859-8115
実験科学×データ科学(AI)で材料開発の未来を開拓する!
グリーン変革(GX)に向けたAI駆動型環境・エネルギー材料の開発と機能評価
石崎研究室では、「エネルギー」「環境」、そして最先端の「インフォマティクス」を融合させ、持続可能な未来を支える革新的な材料開発に挑んでいます。
当研究室の研究は、大きく分けた3つの柱(次世代蓄電池・CO2ソリューション・AI駆動型開発)が密接に連携し合っていることが強みです。
1. Energy:次世代蓄電池材料の開発
現在のリチウムイオン電池を超える、高効率で安全な未来のエネルギー貯蔵技術を追求しています。
主なテーマ: アルミニウムイオン電池(AIB)、リチウム空気電池(Li-air)、カーボン材料、マキシン(MXene)、多孔性金属有機構造体(MOF)など。
2. Environment:CO2吸着・還元触媒テクノロジーおよび軽金属材料(アルミニウムやマグネシウム合金)の高機能化技術の開発
地球温暖化解決への直接的なアプローチとして、大気中の二酸化炭素(CO2)を吸着させるための材料開発や資源に変える研究を行っています。また、CO2排出量削減に向けた輸送機器の軽量化に資する軽金属材料の高機能化技術の開発も行っています。
主なテーマ: CO2の効率的な回収(吸着)技術、およびCO2を有用な化学物質や燃料へと変換するための「CO2還元触媒材料」の開発および軽金属材料の高機能化技術の開発。アルミニウムやマグネシウム合金の高機能化(高耐食化と高強度化の両立等)
3. Informatics:プロセスインフォマティクス(AI × 実験)
これまでの「経験と勘」に頼る材料開発から脱却し、デジタル技術を駆使した超高速な開発を実現します。
主なテーマ: 機械学習(AI)を用いたデータ解析・最適化と、実際の実験データを融合させることで、次世代材料を圧倒的なスピードで創出する「材料開発のDX」の推進。具体的には、皮膜の孔食電位を予測するモデルの構築を目指しています。
💡 配属希望の学生へ
私たちの研究室では、実験室での地道な材料合成だけでなく、最先端のデータサイエンス(AI)も取り入れたハイブリッドな研究環境を整え、「エネルギー(Energy)」と「環境(Environment)」の課題解決に挑んでいます。
次世代の科学者・技術者として、社会で活躍するための3つの力(自走力・論理力・プロジェクト力)が身につく環境です。
当研究室では、最先端の材料開発やAIを用いた研究プロセスを通じて、社会で即戦力として活躍できる以下の3つの能力(マインドセット)の育成を重視しています。
🏃♂️ 自走力 (Ownership) 与えられた課題をただこなすのではなく、自ら仮説を立て、計画を推進し、結果を検証する「主体性」を養います。自分の研究の「オーナー」として、未来を切り拓く力を育てます。
💡 論理力 (Logical Thinking) 実験から得られた複雑なデータや事実(Data & Facts)を整理・分析し、論理的な思考プロセスを経て、他者を納得させる説得力あるアウトプット(Persuasive Output)へと昇華させる力を磨きます。
💼 プロジェクト力 (Professionalism) タイムマネジメントや適切なコミュニケーションを徹底し、限られた時間の中で最大の成果を出す「プロフェッショナルとしての意識」を高めます。これは、将来どのようなキャリアに進んでも強力な武器となります。
こんな人を歓迎します:
「最先端の電池(Li空気電池やアルミニウムイオン電池など)を作ってみたい」
「アルミニウムやマグネシウム合金の表面や組織に関する研究がしたい」
「CO₂削減や資源化など、環境問題に直結する研究がしたい」
「AI×実験科学の掛け合わせスキルを学び、強みにしたい」
💡 より詳しい研究内容や設備については、[研究内容] [実験設備] ページをご覧ください。当研究室の進路・就職実績の詳細は[こちら]。
みんなで一緒に新しい材料を作れるように頑張っていきましょう!
当研究室では、高度な溶液プロセス(ソリューションプラズマ等)や蒸気コーティング(水蒸気を利用したプロセス)技術をコアとし、材料開発を加速する「プロセスインフォマティクス(AI×実験)」の基盤を有しています。
協働・技術相談が可能な主な領域:
次世代蓄電池材料: AIB、Li-air、MXene、MOF等の合成・評価
環境・触媒技術: CO₂吸着材料、CO₂還元触媒、カーボン系・ナノ粒子複合触媒の開発
表面処理・防食: 軽量金属(Mg、Al合金)への高耐食性・多機能性皮膜の形成
データ駆動型開発: 機械学習を用いた合成プロセスの最適化(実験回数の削減・新材料探索)
これまでにも多くの国家プロジェクトや企業との共同研究、特許化の実績がございます。新規材料開発や表面処理の課題解決に向けて、まずはお気軽にご相談ください。
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