木材塗装の“見えない劣化”を予測―赤外分光と機械学習で木材を守る新技術―

　寺本好邦 農学研究科准教授、山本千尋 同修士課程学生（研究当時）、西村香穂 同修士課程学生らの研究グループは、木材塗装の劣化を非破壊・早期に予測する新たな技術を開発しました。中赤外分光法と機械学習（PLS回帰）を組み合わせることで、塗膜の外観には表れない分子レベルの変化をとらえ、劣化の度合いを高精度に予測することに成功しました。これにより、従来のような目視点検に頼らず、塗膜の劣化進行を早期に察知し、木材の腐朽や建築物の劣化リスクを未然に防ぐことが可能になります。木造建築の利用が広がるなか、建物の長寿命化や点検作業の省力化、メンテナンスの効率化に大きく貢献すると期待されます。

　本研究は、京都市「産学連携実装化プロジェクト」ならびに公益財団法人日本化学繊維研究所「2024年度研究助成」の支援を受け、木材塗料メーカーである玄々化学工業株式会社との共同研究として行われました。

　本研究成果は、2025年3月19日に、国際学術誌「Advanced Sustainable Systems」にオンライン掲載されました。

今後は、木材塗装に限らずさまざまな材料・製品へと応用範囲を広げ、持続可能な社会を支える『スマートメンテナンス技術』へと発展させていきたいと考えています。また、維持管理業務の効率化や判断のデータ化を通じて、木材利用関連産業のDX（デジタルトランスフォーメーション）にも貢献していければと期待しています。」