ポリマーインフォマティクスは、ポリマー構造の多層的情報を数値化する記述子を用い、機械学習でポリマーの物性予測や逆設計を可能にする先端分野です。本記事では、ポリマー記述子の導入の観点から説明します。モノマーレベル記述子に加え、密度汎関数理論（DFT）計算で導かれる光学・電気特性を用いる手法、分子動力学（MD）計算における力場パラメータを記述子として抽出する方法、さらにMD計算から求められる熱伝導率や弾性率などマクロ特性を記述子とする手法について言及します。これらのマルチスケールな記述子の統合利用により、予測精度と解釈性が向上し、分子挙動と物性の新たな関係性の発見や持続可能な材料開発が期待されます。