水素社会の実現に向けて、燃料電池や水電解装置の中核部材であるアニオン交換膜（AEM）材料の開発が急がれています。近年、人工知能（AI）を活用した材料設計が注目されていますが、高精度な予測を可能にする人工ニューラルネットワーク（ANN）はその判断根拠が分かりにくい「ブラックボックス」であるため、実験研究者が予測結果を理解し、分子設計に活用することは容易ではありませんでした。さらに、AIの判断根拠を可視化する説明可能AI（XAI）手法も、高次元の分子記述子を扱うANNモデルでは計算コストが大きく、実用的な適用が難しいという課題がありました。　九州大学大学院工学研究院の加藤幸一郎教授、藤...