材料の磁性や機能は、原子配列や電子状態といったミクロな要素によって決まっています。しかし、それらを直接捉えることは容易ではありません。本研究では、X線分光や磁気計測などの実験手法を用いて、材料内部の状態を多面的に観測し、材料機能の起源を明らかにしています。

　実験計測の強みは、特定の元素や電子軌道に着目した解析から、試料全体の磁化応答まで、観測スケールを切り替えながら理解を進められる点にあります。測定から得られる情報を丁寧に積み上げ、組成や構造の違いが機能に与える影響を実験データに基づいて整理しています。

　さらに本研究では、時間分解計測を通じて、磁性体が外部磁場や高周波励起に対してどのように応答するかという磁気ダイナミクスにも焦点を当てています。磁化反転や磁区壁運動に伴う緩和過程を、時間軸上の信号として捉え、損失やエネルギー散逸と結びついた動的挙動を理解することを目指しています。

　これまでに、磁性材料や薄膜材料を対象として、元素選択的な分光測定や磁化測定に加え、高時間分解の磁気計測による磁区ダイナミクス解析を進めてきました。実験で得られた時系列信号やスペクトル情報を統合し、計算科学や理論解析と組み合わせた総合的な理解へとつなげています。

　データサイエンスやAIは、材料研究において高い予測能力を示していますが、その結果の物理的意味が分かりにくいという課題があります。本研究では、物理モデルとデータサイエンスを組み合わせることで、理解可能な解析手法の構築を目指しています。

　実験や計算から得られたデータに、物理的意味を持つ指標や制約条件を与えることで、AIが本質的な特徴を学習するよう設計しています。これにより、単なる数値予測にとどまらず、特性を支配する要因の抽出や整理が可能になります。

　物理法則に基づいたデータ解析を行うことで、材料特性の変化を体系的に理解し、新たな視点から材料研究を進めています。物理と情報を橋渡しする研究分野として位置づけています。

　これまでに、実験データや計算結果を用いた相関解析や次元削減、物性指標の抽出を行い、材料特性と支配因子の関係を整理してきました。物理モデルを意識したデータ解析により、従来は見えにくかった傾向や特徴を明確化しています。