フォトレジスト g線、i線フォトレジストのメカニズムと化学構造をわかりやすく説明
g線・i線フォトレジストの反応メカニズムと化学構造を分かりやすく解説。ノボラック樹脂とジアゾナフトキノン（DNQ）による溶解抑制機構やウルフ転移の仕組み、クレゾール異性体比率や石垣モデルに基づく樹脂設計まで詳細に網羅しています。
研究
フォトレジスト フォトレジスト フォトレジスト材料開発の歴史｜g線・i線・KrF・ArF・EUVまでの進化と化学構造
半導体の微細化を支えるフォトレジスト材料開発の歴史を解説。g線・i線からKrF・ArF、最先端のEUVまで、露光光源の短波長化に伴うベース樹脂の光吸収抑制や化学増幅型メカニズムの進化、日本企業が誇る世界シェアの背景を網羅します。
化学とAI 化学×AI革命を起こす方法｜データ不足の課題と3つの解決策を解説
化学分野におけるAI活用の現状と課題を解説。AI開発の障害となる「データ規模の不足」や「データの偏り」を解消するため、LLMを用いた論文からのデータ抽出、自動実験ロボット、オープンリポジトリ活用という3つの解決策を紹介。
フッ素化学 医薬品の約20%はフッ素化合物｜創薬でフッ素が多用される理由と化学的特徴
全医薬品の約20%を占める「フッ素医薬品」を徹底解説。最大の電気陰性度、水素とほぼ同サイズ（ミミック効果）、強固なC-F結合といったフッ素特有の性質が、薬の吸収性や代謝安定性、標的分子との親和性を高める理由を化学的に解き明かします。
マテリアルズインフォマティクス マテリアルズインフォマティクス向け化学データベース一覧（約50種）
マテリアルズインフォマティクス（MI）に役立つ化学データベース約50選を網羅。構造・実測値・計算値・反応データベースの4種類に分類し、PubChemやMaterials Projectなどの収録データ数や特徴、活用ポイントを分かりやすく解説します。
マテリアルズインフォマティクス マテリアルズインフォマティクス（MI）とは？従来型研究開発との違いと課題
マテリアルズインフォマティクス（MI）の基本概念と、勘や経験に頼る従来型材料開発との違いを分かりやすく解説！開発期間を大幅に短縮する仕組みから、プロジェクトの進め方、データ不足・人材不足といった3つの課題と対策まで網羅しています。
マテリアルズインフォマティクス マテリアルズインフォマティクス（MI）の実践5ステップ｜分子記述子の選び方からモデル作成まで
マテリアルズインフォマティクス（MI）の具体的なやり方を初心者向けに解説。順問題（物性予測）の5つのステップや分子記述子・アルゴリズムの選び方、ベイズ最適化を用いた逆問題（分子設計）の進め方まで、MI実践のポイントが分かります。
分子記述子 ニューラルグラフフィンガープリントとは？（Neural Graph Fingerprints）
ニューラルグラフフィンガープリント（Neural Graph Fingerprints）の仕組みを解説。従来のECFPなど固定フィンガープリントとの違いや、ハッシュ化ではなくNNを用いることによる予測精度向上・省資源・解釈性のメリットを網羅して紹介します。
分子記述子 ECFPフィンガープリントの生成プロセスをわかりやすく解説
ケモインフォマティクスや創薬・材料開発で多用される「ECFP（Extended-Connectivity Fingerprints）」の生成プロセスを解説。初期割り当て、更新、重複構造・識別子の削除という4段階のアルゴリズムや、ECFP_4の意味を基礎から学べます。
分子記述子 分子記述子とは？次元別の特徴と選び方を説明｜分子記述子一覧
分子記述子（molecular fingerprint）の意味と活用法を徹底解説。0次元から4次元までの次元別分類や、MACCS keys・ECFP・TPSAなどの具体例、予測対象に適した記述子の選び方まで1ページで網羅的に学べます。