編輯引言：
近年來，UV LED 與 LED 元件應用在檢測科技方面開闢了另一發趨勢，除了日韓廠商積極切入外，台廠台塑化於 2017 年 1 月也與日本廠商日機裝共同投資 UV LED 量產工廠，預期 UV LED 與更多 LED 元件在未來於醫療應用方面的應用、檢測方面的應用會更顯著。

根據《日本產經新聞》的報導指出，日本經濟產業省將使用人工智慧（AI）來縮短化學物質的安全審查時間。例如，在魚身上實施的化學物質累積程度試驗，未來將被人工智慧的實驗所取代，轉為利用電腦進行虛擬試驗。這樣的結果，預期在電子零組件和燃料電池等領域上，可以縮短化學物質從開發到商品化的時間，並降低成本，使其進一步提高企業的競爭力。針對該項計畫，日本經濟產業省將從 2019 年度開始分階段導入。

報導中進一步指出，企業在使用新的化學物質時，必須根據《化學物質審查規製法》實施確認安全性的試驗。然後要再向經濟產業省提交安全性的試驗數據和審查申請。現階段，日本化學物質的申報件數每年在 500 到 600 件左右。當前的試驗因為費時費力，例如透過向魚餵食化學物質來調查累積程度，或者確認化學物質在污泥中分解速度等試驗，都需要耗時約 1 年。而且，如果包括相關手續在內，達成從實驗到產品化的過程可能需要長達 3 年左右時間。

根據《日本產經新聞》的報導指出，日本經濟產業省將使用人工智慧（AI）來縮短化學物質的安全審查時間。例如，在魚身上實施的化學物質累積程度試驗，未來將被人工智慧的實驗所取代，轉為利用電腦進行虛擬試驗。這樣的結果，預期在電子零組件和燃料電池等領域上，可以縮短化學物質從開發到商品化的時間，並降低成本，使其進一步提高企業的競爭力。針對該項計畫，日本經濟產業省將從 2019 年度開始分階段導入。

而為了縮短這樣的流程，日本經濟產業省與大學等相關機構開發了利用人工智慧和大數據的分析方法，來節省進行試驗與審查的時間。據了解，對於日本經濟產業省與其他相關單位的作法，是將結構相似的物質，以參考過去的數據的方式來預測毒性。未來，在動物試驗和對生態系統影響的試驗也將由人工智慧代替。經濟產業省預計，未來每年將有 200 件左右的物質試驗能夠利用人工智慧來達成。

目前，化學物質除了用於化妝品和建材，還廣泛用於燃料電池零組件、電子零組件以及汽車電子等許多領域。在企業之間，已出現了更容易達成產品化的海外轉移研發和生產基地的案例。因此，日本經濟產業省將在確保安全性的同時，也透過人工智慧來提高試驗效率，方便企業在日本國內建構易於開發與商品化的制度，以持續維持企業競爭力。