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AIが拓くリチウムイオン電池寿命試験の高度化――研究室でのブレークスルーからEV・系統用蓄電システムへの応用まで

リリース時間: 2026年02月28日

リチウムイオン電池の経年劣化はクリーンエネルギー分野における大きな課題です。従来の寿命試験は時間がかかるうえ、予測精度にも限界がありました。DS-ViT-ESAのAIモデルは、わずか15回の充放電サイクルデータに基づいて電池寿命を予測でき、予測誤差は5.4％未満です。これにより、製造プロセスの高度化、EV用途、さらには系統用蓄電システムへの応用に革新をもたらし、持続可能な社会の実現に貢献します。

AIとリチウムイオン電池寿命試験

朝起きてすぐにスマートフォンを手に取ったら、昨夜しっかり充電したはずなのに残量がすでに20％まで減っていた――そんな経験はありませんか。それはリチウムイオン電池（LIB）が「経年劣化が進んでいる」と知らせているサインです。リチウムイオン電池はスマートフォンだけでなく、電気自動車（EV）、系統用大規模エネルギー貯蔵システム、さらにはカーボンニュートラル社会を支えるさまざまな機器の中核電源として活用されています。しかし、マラソン中盤で失速するランナーのように、すべての電池は時間の経過とともに劣化します。新品のEV用電池であれば1回の充電で約300マイル走行できたとしても、500～1,000回の充放電サイクルを経ると、航続距離が20％以上低下することもあります。

電池がどの時点で性能限界に達するのかを正確に見極めることは、長年にわたり研究者や技術者を悩ませてきました。従来の評価手法では、45℃の高温環境や急速充電条件下で数か月にわたり電池を連続試験するなど、過酷な実験室試験に依存していました。しかし、これらの方法は時間とコストがかかるうえ、実使用環境を完全に再現できるとは限りません。実験室では良好な結果を示した電池でも、真冬の低温環境や真夏の高温環境下では想定より早く性能が低下する場合があります。

こうした課題に対し、人工知能（AI）が新たな解決策を提示しました。電池科学と機械学習を専門とする研究チームは、IEEE Transactions on Transportation Electrification に発表した研究において、革新的な深層学習モデルを提案しています。このモデルは、わずか15回の充放電サイクルデータ――一般的な電池寿命全体のわずか1％～3％相当――から、現在の状態および残存寿命を予測することが可能です。これは単なる研究室レベルの実験成果ではありません。EVメーカーやエネルギー貯蔵事業者にとって大きな転換点となる技術であり、日常生活で機器の電池切れに不安を感じたことのあるすべての人にとっても意義のあるブレークスルーといえます。

電池寿命予測がかつて極めて困難であった理由

まず、「電池寿命」とは何を意味するのかを整理してみましょう。業界標準では、電池容量が初期値の80％まで低下した時点を寿命到達と定義しています。たとえば、容量4,000mAhのスマートフォン用電池であれば、劣化後の最大充電容量は3,200mAhにまで減少することになります。

しかし、この80％という閾値に到達する時期を正確に予測することは極めて困難です。電池の劣化は、多数の要因が複雑に重なり合う非線形のプロセスだからです。まず充放電サイクルの影響があります。完全に放電してから再充電するまでを1サイクルと数えますが、50％から100％までの部分充電であっても、長期的には寿命を徐々に縮めます。さらに温度も大きな要因です。電池は極端な温度環境を苦手としており、高温の砂漠気候下で使用される電池は、温暖な地域で使用される場合に比べて約3倍の速度で劣化することがあります。これは、継続的な高温が有害な副反応を加速させるためです。

急速充電も負荷を高める要因の一つです。3C以上の充電器は充電時間を短縮できますが、リチウムイオンを急速に負極へ移動させることで析出や蓄積を引き起こし、長期的な損傷につながります。さらに、内部の経年変化も無視できません。電極表面に厚く効率の低い「不活性層」（SEI被膜）が形成されたり、活性リチウムが徐々に失われたりすることで、性能は少しずつ低下していきます。

従来の予測手法では、こうした複雑さに対応することができませんでした。実環境の変動要因を十分に反映しない単純化された数理モデルに依存するか、あるいは数か月を要して収集したテラバイト級の試験データを必要とする方法に限られていたためです。本研究の主任研究者が述べているように、「100ピースのパズルを、わずか10ピースで解こうとしていた」状況だったのです。

AIが流れを変えた鍵：DS-ViT-ESAモデル

チームが打ち出した解決策は、DS-ViT-ESA（Dual-Stream Vision Transformer with Efficient Self-Attention）と呼ばれるディープラーニングモデルです。本モデルの特長を、専門用語にとらわれずにわかりやすく解説します。

人間のように学習しながら、はるかに高速に処理します。例えば、人が猫を認識するとき、しっぽや耳だけに注目するのではなく、毛並み、目、体の形状といった複数の特徴を総合して判断します。DS-ViT-ESAも同様に電池データを解析します。各電池は充電過程において固有の「指紋」を残します。それは心拍のように特徴的な電圧上昇パターンです。本モデルはもともと画像解析向けに開発されたAI技術であるVision Transformer（ViT）を活用し、この充電曲線を小さな「パッチ」に分割します。これは画像をピクセル単位に分解するイメージです。そして各パッチの特徴と相互関係を解析することで、微細な変化（初期劣化を示すわずかな電圧低下）から、より大局的な傾向（15サイクルにわたる曲線の変化）までを同時に捉えます。

特に注目すべきは、デュアルストリーム構造です。これは、2つのAIアシスタントが並行して作業するような仕組みです。一方のストリームは、充電曲線がサイクルごとにどのように変化していくかを追跡します。例えば、毎回100％に到達するまでの時間が長くなっていないかを分析します。もう一方のストリームは、個々のサイクル間の差異を比較します。なぜ第7サイクルの曲線が第8サイクルと異なるのか、といった点を検出します。この2つの視点を統合することで、人間のエンジニアが見落とす可能性のある微細な劣化兆候、例えば寿命を6か月短縮すると予測される0.01Vの電圧変動まで高精度に検出します。

さらに特筆すべきは、必要とするデータ量が極めて少ない点です。わずか15回の充電サイクルで、信頼性の高い予測が可能です。試験では高い精度を示し、Current Cycle Life（CCL）の誤差は常に4.64％未満（例えば残り400サイクルの場合、推定値は381〜419サイクルの範囲内）、Remaining Useful Life（RUL）の誤差は5.40％未満（残り200サイクルの場合、189〜211サイクルの範囲内）に抑えられました。

さらにゼロショット汎化性能も備えています。1C充電条件で学習させたモデルであっても、追加学習なしに2Cや3Cの急速充電条件下にある電池の寿命を予測できます。これは、車種ごとに多数の充電プロトコルを採用するEVメーカーにとって、大きなメリットとなります。

予測を超えて： AIの電池科学における役割拡大

DS-ViT-ESAモデルは、AIが電池研究を革新している一例にすぎません。ほかの研究チームは、さらにその可能性を押し広げています。

電池製造の分野では、MITの研究チームが製造工程中に寿命を予測できるAIフレームワークを開発しました。特に、電池を初めて充電して重要なSEI被膜を形成する「フォーメーション」工程に着目しています。従来のフォーメーション試験では寿命評価に100日を要していましたが、MITのモデルではわずか2つの簡易な充電データポイントを用いるだけで、平均誤差9.87％という精度を実現しています。これにより、製造時間とコストを大幅に削減しながら、市場に出荷される電池を高品質なものに厳選することが可能となります。

また、別の研究チームは、AIを「電池ドクター」として活用することで注目を集めました。リチウムイオン電池が劣化する原因は電極の摩耗だけでなく、時間の経過とともに副反応によって消耗するリチウムイオンの損失にもあります。研究チームは、教師なし機械学習を用いて数千種類に及ぶ候補分子を解析し、最終的にトリフルオロメタンスルフィン酸リチウムに到達しました。この白色粉末は電解液に溶解し、充電時に新たなリチウムイオンを放出するとともに、有害な残留物を残しません。試験の結果、この分子を用いた電池は12,000回から60,000回の充放電サイクルが可能で（従来の電池では500回から2,000回）、初期容量の96％を維持することが確認されました。

研究室から現実へ：実用的影響

これは単なる研究室の成果ではありません。DS-ViT-ESAモデルは、リアルタイムで電池を管理するために構築された初の「電池デジタルブレイン」の中核を成すシステムです。すでに二つの重要な領域で試験が行われています。

EV（電気自動車）オーナーにとって、電池の健康状態への不安は航続距離への不安を上回ることがあります。例えば、「自宅で充電を80％の頻度で行えば、あと3年間はバッテリーが使える」と正確に知ることができるとします。デジタルブレインはまさにその明確さを提供します。このシステムはクラウドサーバー（フリートマネージャー向け）と車両のダッシュボード（ドライバー向け）の両方に搭載され、電池の健康状態をリアルタイムで更新します。Teslaのような企業も、充電の最適化や電池寿命延長のために、同様のAIツールの導入を検討しています。

グリッド規模のエネルギー貯蔵も大きな恩恵を受けます。太陽光や風力発電は間欠的であり、太陽が出ているときや風が吹いているときにしか発電できません。電池は、そのエネルギーを穏やかで曇りの日に備えて蓄えます。その寿命は、コスト効率を左右する重要な要素です。デジタルブレインは、グリッド運営者が充放電スケジュールを調整するのを支援します。「今日は90％以上に充電しないでください—これにより電池寿命が6か月延びます」。これによりコストを削減し、再生可能エネルギーをより信頼性の高いものにします。

AIと電池の未来

DS-ViT-ESAモデルは画期的な成果ですが、まだ始まりにすぎません。研究者たちは今後三つの大きな目標を掲げています。まず、モデルを小型デバイス―スマートウォッチなど―に搭載できるように縮小し、消費電力を抑えること。次に、固体電池のような次世代電池に対応させること（寿命は長いが予測が難しい電池です）。そして、EVメーカーやエネルギー企業と提携して、グローバルな電池データベースを構築することです。データ量が増えれば精度も向上し、局所的な技術革新を世界規模のソリューションに変えることができます。