現代産業は、化学反応を加速させる物質である「触媒」に大きく依存しています。家庭用化学品の製造からクリーンエネルギーの生成、廃棄物のリサイクルに至るまで、触媒はあらゆる場面で不可欠です。しかし、新しい触媒の設計は、多くの要因が相互に影響し合って性能が決定されるため、非常に困難な課題となっています。
2026年2月2日、日本・つくばにて、北海道大学の研究チームが開発した、Science and Technology of Advanced Materials: Methods 誌に掲載された新しいツールは、研究者が触媒に関するデータを容易に閲覧・探索できる方法を提供することで、このプロセスを簡素化します。これにより、高度なプログラミングや計算スキルを必要とせずに、触媒データセット内のパターンや関係性を特定することが可能になります。
このツールは「触媒遺伝子プロファイリング（catalyst gene profiling）」として知られる手法を活用しています。これは触媒を「象徴的な配列（シンボリック・シーケンス）」として表現するもので、科学者がデータを解釈し、配列ベースの分析手法を適用して触媒の設計や改良を行うことを容易にします。ツール自体はWebベースのグラフィカル・インターフェースであり、これらの触媒プロフィールを直感的かつ対話的に調査できる場を提供します。
研究チームは、このツールを他の材料科学データセットにも対応させ、同分野でより広く利用できるようにする計画です。また、予測機能の組み込みにも取り組んでいます。モデリングや編集戦略を統合することで、研究者が既存の触媒を探索するだけでなく、高性能材料のための新しいアイデアを調査することも可能になります。さらに、複数の研究者が共同でデータセットを探索・注釈付けできるコラボレーション機能の向上も目指しており、コミュニティ指向でデータ駆動型の材料設計と発見のアプローチを実現したいと考えています。
ユーザーは、特徴の類似性や配列の類似性に基づいてクラスター化（グループ化）された触媒を表示できます。また、触媒遺伝子配列がどのように計算されているかについての洞察を与えるヒートマップも含まれています。異なる可視化画面は並べて表示でき、ユーザーがズームしたり特定の触媒グループを選択したりすると、すべてが同時に更新されるよう同期されています。
