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☆計算化学で‘何を計算でき’‘どこまで信頼できるか’を学ぶ1日集中講座！
☆座学・実演・Google Colab実習を含めて、更なる理解度向上を目指していきます！
☆配布資料(随時更新可能なURL)や実習のご案内は、別途ご連絡いたします。
講師
千葉工業大学
工学部 応用化学科
教授 博士（理学）
山本 典史 氏
講師紹介
■経歴
【学歴】
1999年 3月 九州大学 理学部 化学科 卒業 学士（理学）
2001年 3月 九州大学 理学部 理学研究科 分子科学専攻 修了 修士（理学）
2004年 3月 九州大学 大学院 総合理工学研究科 量子プロセス理工学専攻 修了 博士（理学）
【職歴】
2004年 4月 東京大学 大学院 総合文化研究科 日本学術振興会 特別研究員（PD）
2007年 4月 岐阜大学 人獣感染防御研究センター 計算創薬研究分野 助教
2010年 7月 名古屋大学 大学院 情報科学研究科 特任助教
2012年 4月 千葉工業大学 工学部 生命環境科学科 助教
2016年 4月 千葉工業大学 工学部 応用化学科 准教授
2022年 4月 千葉工業大学 工学部 応用化学科 教授
■専門および得意な分野・研究
・計算化学
・量子化学
・分子シミュレーション
■本テーマ関連学協会での活動
・日本化学会
・分子科学会
・日本コンピュータ化学会
・日本生物物理学会
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年11月6日(金) 10:30-16:30 ＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき45,100円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
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・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
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セミナーポイント
■講座のポイント
本講座は、計算化学を専門としない化学・材料分野の研究者・技術者、大学院生を対象に、「何が計算でき、どこまで信頼できるか」を講義とGoogle Colab実習で学ぶ入門講座です。配布ノートを用いるため、Python経験は問いません。Si結晶を例に、第一原理計算、収束確認、E(V)解析、体積弾性率の算出までを体験し、高分子鎖の配座・熱運動を通してMDや機械学習ポテンシャルの役割を理解します。自ら計算する場合だけでなく、共同研究や外部委託の結果を評価するための判断軸も身につけます。
■受講後、習得できること
・分子・固体の電子状態計算、分子動力学（MD）、機械学習の役割を理解し、研究課題に対する候補手法と選択基準を整理できる。
・Google Colab上でSi結晶の第一原理計算を実行し、SCFログ、エネルギー、力、構造最適化の結果を読み取れる。
・カットオフやk点の収束テストを行い、「計算終了」と「科学的妥当性」を区別できる。
・E(V)データを状態方程式にフィットし、平衡格子定数・体積弾性率を求め、実験値との差を考察できる。
・高分子を含む自身の研究課題について、対象スケール、求める量、候補手法、品質確認項目を整理し、計算の内製・共同研究・外部委託を検討できる。
■講演中のキーワード
・計算化学
・第一原理計算・密度汎関数理論（DFT）
・Google Colab・Python
・分子動力学シミュレーション（MD）・高分子シミュレーション
・機械学習ポテンシャル（機械学習力場、MLP）
セミナー内容
1. 計算化学とは何か：実験研究との接点と全体像（講義＋ミニデモ）
(ア) 実験研究者が計算化学を使う意義：構造・安定性・物性・分子運動を原子・分子レベルで理解する
(イ) 電子状態計算（分子系の量子化学計算・周期系の第一原理計算）、分子動力学（MD）、機械学習の位置づけと使い分け
(ウ) 共通の見取り図：構造を与える→エネルギーと力を求める→安定構造・物性・分子運動を理解する（小分子・Si結晶・高分子鎖のミニデモ）
2. 第一原理計算で何ができるか：何を入力し、何が得られるか（講義）
(ア) 「第一原理」の意味：原子種・原子配置・電荷・スピン状態・境界条件を与え、エネルギー・力・電子状態を求める
(イ) 多体シュレーディンガー方程式から密度汎関数理論（DFT）へ：電子密度、Kohn-Sham方程式、交換相関汎関数
(ウ) 分子系（電荷・スピン・基底関数・溶媒モデル）と周期系（単位胞・周期境界・平面波・カットオフ・k点）の計算条件
3. 実習1：Google Colabで第一原理計算を動かす（実習）
(ア) Google Colab、ASE、GPAWによる実習環境とSi結晶構造の作成・可視化
(イ) 一点エネルギー計算の実行：SCFログ、全エネルギー、原子に働く力の読み方
(ウ) 構造最適化の実行：力に沿って安定構造を求め、初期構造・計算条件の影響を確認する
4. 実習2：物性値をどう求め、どこまで信頼するか（講義＋実習）
(ア) カットオフとk点の収束テスト：「計算終了」と「科学的妥当性」の違い、精度と計算コストのバランス
(イ) 結晶体積を変えたE(V)データの作成、状態方程式（EOS）フィット、平衡格子定数・体積弾性率の算出
(ウ) 実験値との比較：体積弾性率の意味、0 Kと室温、汎関数の系統誤差、絶対値と相対比較
5. 高分子では何をどのように計算するか（講義＋解析実習）
(ア) 具体例：n-アルカンからポリエチレン鎖へ―モノマー・オリゴマー・高分子鎖・メルトのスケールと、DFT・古典力場MD・機械学習ポテンシャルMD・粗視化MDの使い分け
(イ) 配座安定性と二面角ポテンシャル：局所的な第一原理計算と高分子鎖の熱運動のつながり
(ウ) 実習：計算済み軌跡の可視化と、末端間距離・回転半径・温度依存性の解析
6. 機械学習と組み合わせると何が変わるか（講義＋デモ）
(ア) 物性値を予測する機械学習と、エネルギー・力を予測する機械学習ポテンシャルの違い
(イ) 代理モデルと不確かさ評価：ガウス過程回帰（GPR）・能動学習による「次の計算点」の選択
(ウ) 機械学習ポテンシャルによる大規模・長時間シミュレーションへの展開と、学習範囲外での予測に対する注意
7. 自分の研究への導入とまとめ（ワーク＋質疑）
(ア) 有機分子・無機材料・高分子の活用例と、計算結果を実験と統合する考え方
(イ) ワーク：研究上の問いを、対象スケール・求める量・候補手法・品質確認項目へ落とし込む
(ウ) 計算の内製、共同研究、外部委託の判断ポイント／質疑応答
※当日の計算環境に応じ、実習では短時間の計算と計算済みデータを併用します。
使用するツールや一部の手順を変更する場合があります。予めご了承ください。
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