QST、水素を蓄える合金の探索を自動化 実験時間を2～3時間に短縮

量子科学技術研究開発機構(QST)などは2026年10月23日、水素吸蔵合金の探索実験を自動化するシステムを発表した。QSTによると、1試料の実験時間を従来の2～3日から2～3時間に短縮した。

何が発表されたのか

水素吸蔵合金とは、金属原子の間に水素を取り込み、必要に応じて放出する材料だ。QSTは、水素を固体状態でコンパクトに貯蔵できるとしている。

ただし、従来の材料には重量やコストの課題がある。レアメタルと呼ばれる希少な金属に依存する材料もある。水素を蓄える特性は、元素の種類や組成、つまり配合で大きく変わる。そのため、膨大な組み合わせを調べる必要がある。

今回のシステムは、その探索実験をまとめて自動化したものだ。共同開発には、東北大学、自然科学研究機構分子科学研究所、アールデック、エイブイシーも参加した。

かんたんに言うと

材料探しは、配合を変えながら目的に合うレシピを探す作業に似ている。作るだけでなく、狙った配合か、水素を蓄えられるか、どう放出するかを確かめなければならない。

従来は研究者が、合金作製、組成分析、水素の吸蔵・放出特性の評価を個別に行っていた。新システムでは、合金の薄膜を作る部屋や分析する部屋などを、自動搬送ロボットで結んだ。

QSTによると、合金作製から水素吸蔵処理、組成分析、放出特性評価までの一貫自動化は世界初だ。組成が異なる最大10種類の試料を連続評価できるとしている。

時間を縮める仕組みは

放出特性の評価では、試料を加熱し、水素が放出される温度を測る。QSTによると、水素を吸蔵した試料だけをこの評価へ送ることで、実験時間を短縮した。

装置は、真空の処理室内に耐圧容器を置き、その容器内だけを水素で加圧する構造を採用している。アールデックは、今回の研究成果を基にシステムを製品化した。

今回の発表の中心は、新しい合金そのものではなく、有望な合金を探すための実験の仕組みだ。

まとめ

実験を個別に進める方式から、作製と評価をつなぐ方式へ変えた点が今回の要点だ。今後は、軽量・低コスト・高性能でレアメタルに頼らない水素吸蔵合金の開発を目指す。

将来はAI(人工知能)で実験データを解析し、有望な組成や実験条件を提案する仕組みも目指す。実験の自動化に、次に何を試すかを選ぶ支援を組み合わせる構想だ。