化学の分野では、実験が重要ですが、実験には時間もお金もかかります。お金には、実験で作った物質を人体や環境に影響がないように、適切に廃棄するための費用なども入ります。危険なため、できるだけ回数や量を減らしたい実験もあります。マテリアルズインフォマティクスや、ケモメトリックスには、そういったニーズがあります。化学物質の種類を特定する時は、様々な測定方法を使って測定します。ひとつの測定方法で、複数の値が出力される場合もあります。複数の視点のデータを使うことで、特定が可能になります。化学物質を表現しようとすると、原子の数と種類、分子の形、等があるので、複数のパラメタを使うことになります。いずれの場合でも、ひとつの化学物質を、多くの項目で表現しています。これをデータサイエンスの見方をすると、「変数がたくさんある(多変量・多次元)問題」ということになります。そのため、多変量解析が役に立ちます。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では、たくさんの実験データを使って、未知の物質(マテリアル)の開発に活用します。実験をしたことのない材料や実験条件について、過去の実験データから実験結果を予測していきます。