近年，超音波を用いた非破壊検査法(UT)に注目が集まっている．一般に，超音波は固体中で弾性波の性質を示す．そのため，超音波非破壊検査で要求されるシミュレーションは，欠陥や材料界面等による弾性波動散乱問題となる．しかしながら，計算に必要な要素長等は超音波の波長に比べて小さいため，その解析は一般的に大規模となる．これまで，このような大規模計算を効率的に実施するために，HPCI-JHPCNの支援の下，非均質・異方性材料中を伝搬する弾性波動解析手法の開発を行って来た．本研究では，その波動解析手法と機械学習等のデータサイエンスを融合させて，Industry4.0に準えて非破壊評価の分野で提唱されたNDE4.0の実現に向けた新しい波動解析技術・逆解析技術等の開発に取り組む．異方性・粘弾性の両者を考慮した波動解析や，深層学習を取り入れた逆解析等，NDE4.0に資する解析結果等を示し，提案手法の有効性を示した．