AIを用いた新超伝導体の探索は世界中で数多く試みられている。我々は、新超伝導体発見を目指し、UMAPと呼ばれる次元削減アルゴリズムを用いた新超伝導体候補物質を出力するモデルと、上記のモデルにより新超伝導体候補とされた物質の結晶構造から転移温度を予測する深層学習モデルを組み合わせることで、効率的に新たな超伝導を発見するワークフローの開発を試みた。