一見別々の事象を科学法則に則って結び付け，既存のデータを駆使して物性値の予測や材料探索指針の発見を行おうという，著者が提唱している「マテリアルキュレーション^®」について報告する．この手法は，「大量のデータを機械学習により解析する」手法を用いることができない，「データ量が少ない・ほとんど無い」状態で材料探索を行うために開発された手法である．

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Opernado軟X線XAFS測定によりLiNi_⅓Co_⅓Mn_⅓O₂正極の初期充電過程における電荷補償機構が研究された．蛍光収量にて検出された軟X線XAFSスペクトルより，LiNi_⅓Co_⅓Mn_⅓O₂を構成する元素の価数はそれぞれNi²⁺，Co³⁺，Mn⁴⁺，O^2-である．初期充電過程において，Ni²⁺はNi⁴⁺へと酸化し，Mn⁴⁺は変化が見られなかった．O^2-はO K吸収端XAFSスペクトルに新規プリエッジピークが出現することから，O 2pから電子が脱離してホールが生成することで酸化する．Co³⁺はoperando Co L₃吸収端XAFSスペクトルにおいて充電初期から高エネルギー側へエネルギーシフトすることが観測された．LiNi_⅓Co_⅓Mn_⅓O₂電極の初期充電過程においてNiイオンが主に電荷補償を担い，Mnイオンは寄与しない．また，Oイオン，Coイオンもわずかではあるが電荷補償に寄与することが明らかとなった．

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飛行時間形二次イオン質量分析法（Time-of-Flight secondary ion mass spectrometry: TOF-SIMS）は高空間分解能での化学イメージングが可能な手法であり，もっとも優れた化学イメージング法の1つである．しかし，ナノレベルでのより高い空間分解能でのイメージングが要求されているため，より空間分解能の高いSEMデータとイメージフュージョンしたイメージデータを主成分分析することにより，化学情報を保ったままTOF-SIMS本来よりも高い空間分解能で表現した．また，TOF-SIMSスペクトルは解釈が難しい場合が多いため，スパースモデリングと機械学習を応用し，スペクトルの単純化や自動判別を試みた．

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This article [J. Surf. Anal. 21, 2-9 (2014)] was originally published with three errors.

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