機械学習や人工知能（AI）などの情報技術・データ科学の進展を受けて、所望の機能を実現する材料の化学組成などを予想・設計しようとする材料インフォマティクス研究が脚光を浴び、各国でのプロジェクト研究が進んでいる。特に金属・合金系の研究においてドイツでの研究が優れた進展を遂げておりストレス・ストレイン特性などの力学強度・構造材料機能に関してその材料組成などを予測するための良い回帰モデルが得られている。一方、ナノエレクトロニクス材料、機能性材料などの電子・光物性に関わる材料や触媒などの反応制御材料などの設計に関してはこれからの研究進展に託されている面が強い。これらの問題に対する計算シミュレーションとデータ科学を活用するMIへの展望に関する講演を行う。実験データに関わる困難を背景に、計算シミュレーションデータをより積極的に活用する「材料データマイニング」の実現が強く望まれており計算シミュレーションによる材料機能の直接（順方向）予測能力の向上が望まれるが、それを支える基礎理論・計算シミュレーション手法開発の現状についてナノエレクトロニクス材料での研究事例を紹介する。
