物質構造の記述子は、マテリアルズインフォマティクスにおける最も重要な要素技術です。データ科学の予測は、過去と未来のデータの類似性に基づきます。例えば、任意の二つ物質が近い構造を持っていれば、性質も近いと考えるわけです。これは全てのアルゴリズムに共通する原理です。記述子は“近さ”を測る道具であり、データ科学による予測の成否を決める重要な役割を担います。しかしながら、記述子計算の汎用ツールは未だ整備されておらず、このことがマテリアルズインフォマティクスの社会普及において大きな阻害要因となってきました。
本グループでは、マテリアルズインフォマティクスの分野で世界最大級となる包括的記述子ライブラリの開発を進めています。対象となる物質の構造は多様です。結晶性物質、電子状態、化学組成、分子（低分子・高分子）、アモルファスのような一見無秩序な系など、極めて多岐に渡る物質を対象に研究開発を推進しています。これら全てをサポートするALL-IN-ONEパッケージを開発して、情報統合型物質・材料開発の学術基盤を強化する。これが本グループのミッション定義です。