日本のものづくりを支える材料・素材産業は、高い研究開発力を背景に、高性能・高品質な材料を生み出してきました。これらの材料は世界中の製造業を支えています。

近年、グローバル競争の激化や環境規制の強化へ迅速に対応するため、AIやマテリアルズ・インフォマティクス(MI)を活用したデータ駆動型の研究開発が注目・期待される一方、データ駆動だけでは材料の相安定性や熱力学的な整合の不十分さ等の課題も浮上し、熱力学モデルに基づき相図を計算するCALPHAD（計算状態図）が改めて注目を集めています。

CALPHADは、AIと組み合わせることで探索空間を効率的に絞り込み、実験回数を削減しながら開発精度を高める基盤技術としても再評価されています。

本記事ではCALPHADの基本概念から計算状態図の読み方、実務での活用ポイントを整理し、実際にCALPHADを扱うソフトウェアを導入するうえでの注意点についても解説します。

CALPHADとは

CALPHADは「CALculation of PHAse Diagrams」の略で、熱力学モデルと各相のギブスエネルギー関数のパラメータを集めた熱力学データベースを用いて相図（状態図）を計算する手法です。

実験から得られた相平衡データと、熱力学量に関するデータ（エンタルピーや比熱、活量など）を統合して各相のギブズエネルギーを数式モデルとして表現し、温度・組成・圧力などの条件で安定な相を求めます。

CALPHADの目的

CALPHADを使用する主な目的は次の通りです。

• 相図（状態図）の作成・確認
• 相の安定性評価
• 相の存在範囲（安定領域）の推定
• 固相線温度・液相線温度の推定
• 固溶限（溶解度限）の推定
• シャイル（Sheil）凝固のシミュレーション

これらを把握することで、実験の当たり付けの精度を上げるとともに、現象の理解にも役立てることができます。

計算状態図の基礎

CALPHADで計算した相平衡状態は、計算状態図として可視化され、組成や熱処理条件の設計、新材料開発の指針作り、製造プロセス条件の最適化などに活用されます。

材料の現在地を示してくれる状態図は「材料の地図」とも呼ばれ、材料開発や製品開発での素材の選定、最適な材料設計には欠かせない情報として重要視されています。

以下は、Cu-Ag系の計算状態図です。

Cu-Ag系状態図

押さえるべき要素

CALPHADにより導出された状態図を読む際に押さえておくべき要素は大きく2つあります。

まず「軸」についてです。 一般的な状態図では、横軸が元素の組成、縦軸が温度になっており、特定の組成・温度における材料の状態を確認できます。

次に「相境界」です。 図中には液相（LIQUID）やα相、β相などの安定領域が存在しており、相境界をまたぐと安定相が変わります。 この境界をまたぐときの温度や組成を把握することで、製造条件に対する感度を理解できます。

状態図を読む際の注意点

計算状態図は重要なツールである一方、注意が必要な点もあります。特に利用初期によくある落とし穴は、平衡計算の結果をそのまま実プロセスの最終組織とみなしてしまうことや、境界近傍のわずかな差を断定的に捉えてしまうことです。

実プロセスは非平衡であるため、平衡計算の結果をそのまま当てはめることはできません。 また、CALPHAD計算は計算モデルと条件設定に大きく依存するため、実験やプロセス知見と組み合わせて使うことが不可欠です。

材料開発での活用シーン

CALPHADは特に設計検討段階で効果を発揮します。 ここでは代表的な活用シーンを紹介します。

合金組成の初期スクリーニング

目標特性に対して候補組成が多い場合、まずCALPHADで安定相や相分率の傾向を比較することで、有害相が広い温度範囲で安定な候補を早めに除外し、試作対象を絞り込めます。

特に5〜8元素を含む多元系合金の評価では、組成の自由度が高い分だけ候補数が膨大になり、全候補を実験で網羅することは現実的ではありません。 そのため、計算上で有害相の出現しにくい組成域をあらかじめ特定しておくことで、試作候補を現実的な数まで絞り込んでから実験に進むことができます。

例えば、M42高速度鋼のようなFe-Cr-Mo-W-V-Mn-Si-Cの8元系においても、以下のように状態図を算出することができます。 「Moをもう少し増やしたら状態図はどう変わるのか」という疑問が生じた際にも、CALPHADならMo量を変更するだけで、安定相の変化をすぐに把握することが可能です。

M42高速度鋼の状態図
Fe-4Cr-5Mo-8W-2V-0.3Mn-0.3Si-C（wt%）

Fe-4Cr-7Mo-8W-2V-0.3Mn-0.3Si-C（wt%）

熱処理条件の検討

焼なまし・時効・溶体化などの工程では、温度条件によって相変化の挙動が大きく変わります。 計算状態図を用いることで、狙った相を得やすい温度域を事前に検討しやすくなり、条件出しの手戻りを減らすことができます。

不具合要因の切り分け

想定外の脆性相や析出物が確認された場合でも、組成ばらつきや温度履歴による相安定性の変化を計算で検証できます。実験だけでは見えにくい因果関係を整理し、次の設計判断につなげることが可能になります。

AI・マテリアルズ・インフォマティクスとの連携

CALPHADは、AIやマテリアルズ・インフォマティクスと組み合わせることで、その効果をさらに高めることができます。

例えば、ベイズ最適化などの手法で次に試すべき組成を提案する際、CALPHADによる熱力学的なスクリーニングを事前に組み込むことで、AIが探索する組成空間をあらかじめ絞り込むことができます。

データ駆動のアプローチだけでは、相安定性や熱力学的な整合性を担保しきれない場合がありますが、CALPHADをフィルターとして活用することで、物理的に意味のある候補に絞ったうえで最適化を進めることが可能になります。

このように、CALPHADは単独のツールとしてだけでなく、AIと役割を分担しながら材料開発全体の効率を高める基盤としても機能します。

導入時のポイント

ここまで紹介してきたCALPHADは、実際には専用ソフトウェアを用いて、簡単に計算を行うことができます。

かつては、コマンド入力や複雑な設定が必要で、扱える人が限られている側面もありましたが、現在ではGUIベースで操作できる環境が整い、組成や温度条件を画面上で設定しながら状態図や相分率を計算できるようになっています。 条件変更に対する結果の変化も即座に確認できるため、複数の組成や温度域を比較する作業も効率的に行えます。

こうした操作性の向上により、CALPHADは特定の専門家だけの技術ではなく、設計検討段階で幅広いメンバーが活用できる計算ツールとして現場に広がりつつあります。 また、フェーズフィールドシミュレーションなど他のシミュレーション手法との連携も進んでおり、熱力学計算を起点に、より複雑な現象の解析へとつなげることも可能になっています。

ソフトウェアを導入して使いこなすために、いくつか事前に押さえておくべき観点があります。 ここでは、導入時に重要なポイントを三つ紹介します。

データベースの選定

対象の材料系に適した熱力学データベースを選ぶことが重要です。

Fe基合金であればFe系に特化したデータベース、高エントロピー合金であればそれに特化したデータベースを用いる必要があります。データベースごとに、評価・最適化されている元素系や相、温度域が異なるため、適合しないデータベースを使うと、固相線／液相線や相の安定領域、固溶限といった設計判断に直結する予測が外挿に頼りやすくなり、結果の信頼性の低下を招きます。

また、相平衡を計算するCALPHADに拡散や析出に関する手法と、拡散係数を考慮した動力学データベースを組み合わせての経時変化推定の際も、同様に動力学データベースの選定や熱力学データとの適合性も重要となります。

求めるアウトプットの事前確認

CALPHADで直接得られる情報は、相の種類・相分率・固液相線温度・溶解度など、熱力学的な平衡状態に関するものです。

そのため導入前に、「自分が本当に知りたいこと」を一段抽象化し、それを得るために必要な材料情報を整理したうえで、CALPHADで得られる情報と照合しておくことが重要です。

たとえば「時効硬化特性を最適化したい」という目的であれば、析出相の種類と安定温度域はCALPHADで確認できますが、空間的な析出形態の予測には別途フェーズフィールドシミュレーションや実験との組み合わせが必要になります。 目的とツールの対応を明確にしておくことで、導入後の期待値のずれを防ぐことができます。

習熟までの仕組みづくり

CALPHADを実務で使いこなすには、ソフトウェアの操作習得だけでなく、計算条件の設定や結果解釈に必要な金属学・材料学の知識も求められます。 操作は習得できても、相図の読み方や熱力学的背景への理解が不十分だと、計算結果の異常に気づけなかったり、誤った解釈のまま設計判断に使ってしまうリスクがあります。

導入初期には、基本操作のトレーニングと並行して、実際の検討テーマに沿った小さな計算と適合性評価を繰り返す機会を設けることが有効です。 加えて、計算結果を既知の文献や二元系データと照合する習慣をつけることで、データベースの適用範囲への感覚も養われます。

操作習得にとどまらず、材料学的な解釈力を育てる教育の仕組みを合わせて設計しておくと、組織としてより広い用途で継続的に使いこなすことが可能となります。

伊藤忠テクノソリューションズの材料開発ソリューション

伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）では、材料開発を支援するさまざまなソリューションを提供しています。

材料開発ソリューション

CTCの材料開発ソリューションは、材料開発における以下のニーズに対応します。

• 実験データの管理・活用：各種データをデータベース化し、BIツールを通じた分析を実現
• 実験最適化：ベイズ最適化をはじめとする最適化手法を活用し、効率的な実験計画を支援
• シミュレーション連携：計算熱力学やフェーズフィールドシミュレーションとの統合活用
• ICMEアプローチ：「Materials by Design®」による新材料の設計/ 開発の支援

材料設計ソフトウェア・データベース

CTCでは、材料プロセス設計や合金設計、材料評価などに関するソフトウェア・データベースの販売をしております。

• Thermo-Calc：計算状態図・熱力学計算ソフトウェア
• MICRESS：マルチフェーズフィールド法による合金組織形成計算ソフトウェア
• ICMD®：クラウド型材料開発プラットフォーム（QuesTek）

計算結果を「図で終わらせない」ために、現場で使えるCALPHAD活用に近づけます。

伊藤忠テクノソリューションズが提供する材料開発・設計ソリューションに関しましては下記をご参照ください。

まとめ

本記事では、CALPHADの基本概念から計算状態図の読み方、実務での活用シーン、導入時のポイントまでを整理しました。

AIやマテリアルズ・インフォマティクスが進展する中でも、相安定性を物理に基づいて予測できるCALPHADは、材料設計の土台となる技術です。省エネルギー・省資源を前提とした開発が求められる現在、実験回数を抑えながら開発精度を高める手段として、その重要性は今後さらに高まると考えられます。

CALPHADは、試作を置き換える技術ではありません。しかし、試作の「打率」を高める技術です。設計判断を前倒しすることで、開発プロセス全体をより合理的なものへと変えていきます。

CTCでは、導入検討からシミュレーション連携、運用定着までを支援していますので、お気軽にご相談ください。

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