東レ、CFRPリサイクル材料設計技術を開発 – AI/MIで予測精度を最大25%向上、リサイクル性と力学特性を両立

2026年8月30日

レスポンス（Response.jp）日本

概要

東レは、炭素繊維強化プラスチック（CFRP）のマテリアルリサイクルにおいて、リサイクル性と力学特性を両立するマトリックス樹脂候補を効率的に選定できる材料設計技術を開発しました。この技術は、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）と機械学習（AI）を組み合わせ、従来の特性予測モデルと比較して予測精度を最大約25%向上させることに成功しました。これにより、実験やシミュレーションによる評価件数を大幅に削減し、開発期間とコストを低減することが期待されます。本技術は、航空宇宙や自動車分野におけるCFRPの循環利用を加速し、持続可能な社会の実現に貢献します。

詳細

主要成果

東レは、炭素繊維強化プラスチック（CFRP）のマテリアルリサイクルにおける革新的な材料設計技術を開発しました。この新技術は、リサイクル性と力学特性を同時に満たすマトリックス樹脂候補を、効率的かつ高精度に選定することを可能にします。マテリアルズ・インフォマティクス（MI）と機械学習を融合させることで、従来の特性予測モデルよりも予測精度を最大約25%向上させ、CFRP製品の資源循環と高性能化を両立する道を拓きます。

技術・臨床詳細

本技術の中核は、MIとAIの高度な活用にあります。東レは、過去の膨大な実験データやシミュレーション結果を機械学習モデルに投入し、CFRPのリサイクルプロセスにおける樹脂と繊維の相互作用、および最終製品の力学特性（強度、剛性など）を精緻に予測するモデルを構築しました。このモデルは、特にリサイクルCFRP（rCFRP）に求められる高い信頼性と性能を維持しつつ、リサイクル容易性を考慮した樹脂組成を迅速に特定します。その結果、従来数ヶ月から年単位で要していた材料開発サイクルを大幅に短縮し、実験回数を減らすことで開発コストの削減にも寄与します。

背景・業界文脈

CFRPは、軽量・高強度という優れた特性から、航空機、自動車、風力発電ブレードといった産業で不可欠な材料となっています。しかし、その需要拡大に伴い、使用済みCFRPの廃棄物問題が深刻化しており、環境負荷低減と資源の有効活用が喫緊の課題です。特に熱硬化性樹脂を用いたCFRPは、マトリックス樹脂が分解しにくいためリサイクルが難しく、マテリアルリサイクルにおいては高品質な再生材を得ることが課題でした。東レの技術は、この難題に対し、データ駆動型のアプローチで解決策を提供し、CFRPのライフサイクル全体での持続可能性を高めるものです。

今後の展望

東レが開発したこの材料設計技術は、rCFRPの用途拡大と市場成長を強力に後押しすると期待されています。特に、自動車部品や産業機械、建材など、高性能かつ環境配慮が求められる分野での採用が加速するでしょう。東レは、この技術を基盤として、様々なマトリックス樹脂システムへの適用範囲を広げ、顧客企業との連携を強化することで、CFRPの循環型経済の実現に一層貢献していく方針です。これにより、資源枯渇問題や地球温暖化問題への対応を強化し、持続可能な社会の構築に寄与することが期待されます。

元記事: https://s.response.jp/article/2026/08/25/415689.html

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