化学×ロボット×AI
太陽電池作製の溶液プロセスを自動化し、多様なパラメーターを取得解析する手法を開発

大阪大学 大学院工学研究科の角 亮佑 さん（当時：博士前期課程）、岩井 郁也 さん（当時：工学部4回生）、西久保 綾佑 講師、石割 文崇 招へい准教授（現：東京都立大学 准教授）、佐伯 昭紀 教授の研究グループは、ロボットを用いて次世代太陽電池の溶液成膜プロセスを自動化し、その化学プロセスを各種モニターシステムによりリアルタイム数値化する独自の装置を開発しました。

薄膜作製時の温度・湿度といった環境パラメーターだけでなく、スピンコート・貧溶媒滴下・熱アニール時のダイナミックな変化をUSBカメラやハイスピードカメラによってモニターし、これらの多様なデータを機械学習で解析しました。その解析結果を鉛ペロブスカイト太陽電池の素子作製にフィードバックし、24.4％の変換効率を実証しました。

溶液塗布プロセスを用いて作製可能で、低価格化・軽量化が期待できる鉛ペロブスカイト太陽電池は、従来のシリコンなどの無機太陽電池に代わる次世代太陽電池として研究開発が進められています。研究レベルの小面積太陽電池作製における溶液プロセスでは、ペロブスカイト薄膜の前駆体となる溶液をスピンコートし、その途中で貧溶媒を滴下して中間体薄膜を形成し、最後にホットプレートで熱アニールすることで多結晶薄膜を形成します。しかし、この化学変化は温度・湿度などの環境パラメーターが複雑に影響することが知られており、同じ成膜条件でも膜質が大きく変化する問題があります。特に手動での成膜プロセスはばらつきの大きな要因であり、さらに個々の膜の成膜時において、ダイナミックに変化する環境因子やゆらぎはこれまで多くの場合、数値化されることなく見過ごされてきました。

研究グループは、協働ロボットを用いて太陽電池薄膜の溶液プロセスを自動化し、その成膜プロセス中での環境（温度、湿度、酸素濃度、溶媒蒸気濃度）パラメーターをリアルタイム観察するだけでなく、USBカメラによるスピンコートおよび熱アニール中の色変化を観察しました。さらに、1秒程度で完了する貧溶媒滴下時の様子をハイスピードカメラで観察できる装置を独自に開発しました。環境制御のため、この自動薄膜作製装置は環境制御ボックス内に設置しています。さまざまな環境・プロセス条件で作製した鉛ペロブスカイト太陽電池薄膜を、以前開発した別のロボット自動評価装置（光物性、時間分解マイクロ波伝導度、光学顕微鏡像測定）を用いて評価し、これらのデータを機械学習により解析しました。その結果、ペロブスカイトの組成に応じて環境、特に温度の影響が大きく異なることや、貧溶媒滴下の高さと速度が膜物性に大きく影響することを見いだしました。

これらの解析結果を基に、実際の鉛ペロブスカイト太陽電池素子作製プロセスに応用したところ、変換効率24.4％の値を得ることができ、独自の自動薄膜作製装置と自動評価装置の有効性を実証しました。

本装置はペロブスカイト太陽電池だけでなく、他の太陽電池半導体薄膜の材料・プロセスにも適用可能です。また、太陽電池に限らず溶液プロセスが必要な分野にも応用でき、AI for Scienceやラボオートメーションの分野で先駆的な研究実施例となることが期待できます。

本研究成果は、2026年10月27日（現地時間）付で、アメリカ化学会誌「ACS Nano」（オンライン）に掲載されました。