市場概要
世界の材料インフォマティクス市場は、2025年の1億7,040万米ドルから2030年には4億1,040万米ドルへと、予測期間中の年平均成長率（CAGR）19.2%で拡大する見通しです。材料の発見と開発における人工知能（AI）の利用の増加が、材料インフォマティクス市場の成長を後押ししています。計算能力と処理速度の向上により、AIはこの市場における革命的な技術となっています。その応用は、ハイスループット・スクリーニング、材料化学におけるデータ駆動型の意思決定、特性評価、最適化で加速しています。マテリアル・インフォマティクス・プラットフォームは、グラフ・ニューラル・ネットワーク（GNN）や物理情報ニューラルネットワーク（PINN）などのAlアルゴリズムを利用して、大規模なデータセットを処理し、パターンを認識し、原子レベルでの材料挙動に関する予測的洞察を生み出します。さらに、自動車、電子機器、パッケージングなどの業界では、環境に優しい材料の使用が増加しており、材料情報学ソリューションの採用をさらに促進しています。例えば、パッケージング業界では、環境の持続可能性を確保しながら高い強度を実現する生分解性ポリマーの開発にマテリアル・インフォマティクスが活用されています。このような進歩は、業界を問わず材料情報学ソリューションの需要を促進しています。
AI/ジェネAIは、材料の迅速な発見、設計、最適化を通じて材料情報学に革命をもたらしています。AIアルゴリズムは膨大な量のデータをふるいにかけてパターンを発見し、材料特性を予測し、高価で時間のかかる実験的アプローチへの依存を最小限に抑えます。機械学習アルゴリズムは材料シミュレーションモデルを改善し、熱的、機械的、電気的特性の予測精度を高め、物理試験前の配合を最適化します。AIによる自動化により、ハイスループット実験が最適化され、研究開発サイクルが最小化され、材料合成の再現性が向上します。AIアルゴリズムがリアルタイムのセンサーデータとIoT対応ラボデータを取り込むことで、適応的な実験が促進され、材料開発の仮説が常に更新されます。
DRIVER: 持続可能な材料への需要の高まりが材料インフォマティクスの導入を加速
持続可能な材料に対するニーズの高まりは、材料インフォマティクスの市場成長に強く寄与しています。持続可能性が産業界で重要視される中、生産者はマテリアルズ・インフォマティクスを使用して、環境フットプリントの少ない材料を調査・発見しています。データ分析と人工知能の組み合わせにより、マテリアルズ・インフォマティクスは、企業が材料の使用を最大化し、廃棄物を最小限に抑え、製品寿命を延ばすことを可能にします。産業界は、リサイクル、再利用性、持続可能な使用済み製品管理を主要な推進力として、循環型経済の原則を受け入れているため、この変革は特に重要です。広範な材料データから事実に基づいた意思決定を行うことができれば、技術革新がもたらされるだけでなく、透明性も促進され、企業は自社の持続可能性に関する行動を適切に伝えることができます。そのため、マテリアルズ・インフォマティクスを採用している企業は、環境に配慮した製品へのニーズの高まりに対応しながら、環境スチュワードシップ・イニシアチブをサポートすることで、競争上のメリットを享受することができます。さらに、企業の持続可能性目標に対するストレスの高まりと環境関連法の厳格化により、業界全体でマテリアルズ・インフォマティクスの導入が進んでいます。この技術の進歩は、機能の効率化を促進するだけでなく、資源のユーティリティを最大化し、材料の損失を最小限に抑えることで、長期的なコスト削減を実現します。
制約：メンテナンスとサービスにかかるコストの高さ
データ統合にかかる高いコストと複雑さが、マテリアル・インフォマティクスの採用を阻んでいます。実験結果やシミュレーションからレガシーシステムまで、さまざまなソースからの異なるデータセットを統合するには、インフラストラクチャ、訓練を受けた人材、高度な分析ソフトウェアに多額の投資が必要です。データは様々なフォーマットで提供され、使用する前に大量の前処理と調和が必要なため、ほとんどの組織は相互運用性を達成することが困難であると感じています。非構造化データや独自データを扱う場合、複雑さはさらに増し、標準化と抽出には複雑なアルゴリズムと特殊なワークフローが必要になります。さらに、異種ソース間のデータ品質と一貫性には、多くの場合、継続的な検証と更新が必要であり、高コストのリソースも必要となります。このコストは、高性能なコンピューティングリソースや、大規模データを効率的に処理するためのクラウドベースのソリューションの要件によって増大します。さらに、材料インフォマティクス・プラットフォームと現在の研究開発ワークフローや企業システムとの統合には、互換性の問題があり、導入にさらなるコストがかかります。このような統合の課題を克服できない組織は、最適な洞察が得られず、モデルの精度が低下し、材料の発見と設計が非効率になるリスクがあります。
可能性：材料開発における大規模言語モデル（LLM）の新たなアプリケーション
材料開発における大規模言語モデル（LLM）の新たな応用は、材料の発見、設計、最適化のプロセスを大きく変えつつあります。LLMの力を利用することで、企業は新素材の発見と設計をスピードアップし、新たな事業拡大の機会を得ることができます。LLMは、材料特性、組成、性能特性に関するデータを含む膨大なデータセットを調べることができるため、特定の属性を持つ新材料を迅速に特定することができます。この能力は、材料選択と製品設計における競争力です。さらに、LLMと統合された計算シミュレーション・ソフトウェアを使用すれば、さまざまな条件下での材料の挙動予測が可能になります。これにより、物理的な試験を減らし、市場投入までの時間を短縮することができます。この機能は、軽量合金を使用する自動車産業や高性能ポリマーを使用する電子産業など、目的とする用途に最適な材料を設計しなければならないアプリケーションで幅広く使用されています。さらに、LLMは、科学出版物、特許、技術レポートからの効果的な文献マイニングと知識抽出を可能にします。これにより、材料科学における発展途上の傾向、欠落、相関関係についての情報が得られ、材料開発における意思決定が大幅に改善されます。最後に、LLMを材料加工の最適化に適用することで、製造データをレビューして改善を推奨し、生産効率と製品品質を向上させることができるため、有用な機会が得られます。
課題：データ量と品質の不足
データ量とデータ品質の不足は、材料発見と最適化のためのAlベースモデルの精度と信頼性に直接影響するため、材料インフォマティクスの開発と導入の妨げになっています。データは、実験室での実験から計算シミュレーションやアーカイブに至るまで、材料科学の分野全体で多様なソースから生成されています。これらのデータセットは一貫性がなかったり、独自のものであったりすることが多く、必ずしも機械学習モデルのトレーニングに利用できるとは限りません。低品質なデータセットは、予測アルゴリズムの有効性を低下させ、材料特性の推定を不正確にし、開発時間を長くします。実験セットアップ、測定方法、およびキャプチャプロセスが大きく異なるため、価値のある分析のために有意義に組み合わせることができない矛盾が生じます。先端合金、ポリマー、ナノ材料などのいくつかの材料は、実験データが限られているため、新しい材料の特性を正しく予測したり、パターンを認識したりする能力が制限されています。さらに、知的財産の問題や競争の障壁が、研究機関が所有する材料データベースをオープンアクセスで利用できるようにすることを阻み、データのサイロ化を招いています。このようなオープンアクセスデータの不在は、協力関係を阻害し、材料インフォマティクスの技術革新を遅らせます。
主要企業・市場シェア
材料インフォマティクス市場を提供する主な企業には、Schrödinger, Inc.（アメリカ）、Dassault Systèmes（フランス）、Exabyte Inc.（アメリカ）、Citrine Informatics（インド）、Phaseshift Technologies（カナダ）、AI Materia（カナダ）などがあります。材料インフォマティクス市場のエコシステムは、医薬品製造装置メーカーとエンドユーザーで構成されます。
材料の種類別では、エレメントが予測期間中に最大の市場シェアを占める見込みです。
材料インフォマティクスにおいて元素が最大の市場シェアを占めるのは、多くの重要な要因によるものです。材料インフォマティクスは、金属、複合材料、合金、超合金などのさまざまな材料の力学、金属組織学、強度、構造特性、試験機の特性を理解する上で極めて重要です。これらの金属や合金は、部品、装置、統合ハードウェアシステムを製造するさまざまな用途で使用されています。例えば、アルミニウム合金、チタン合金、ポリマーマトリックス複合材料は、超音速機体構造に適した材料です。ニッケル基超合金やセラミックマトリックス複合材料はエンジン用途に使用されます。そのため、マテリアルインフォマティクスソフトウェアは、材料科学、製造、食品科学、エネルギーなど、さまざまな分野のさまざまな材料に関する洞察を提供するために使用されています。マテリアルインフォマティクスは、データ駆動型手法、計算リソース、および大規模データベースを活用して、元素材料の発見、設計、および利用を最大化します。ハイスループット・スクリーニング、触媒設計、添加剤製造を容易にし、効率的で費用対効果が高く、環境に優しい元素の利用を実現します。また、量子材料の開発、元素特性の調整、さまざまなスケールでの元素の挙動に関するより深い洞察の促進にも不可欠です。元素の材料インフォマティクス・ソフトウェアを提供している企業には、Phaseshift Technologies、Mat3ra、Schrödinger, Inc.、MaterialsZone. Materials Design、Kebotix、Uncountableです。
種類別では、化学・医薬品が予測期間中に最大の市場シェアを占める見込みです。
化学・医薬品は、急速なグローバル化、開発分野での競争激化、迅速な技術進歩の結果、急激な変貌を遂げています。このため、企業は高付加価値で差別化された化学品や関連製品を提供する必要に迫られています。そのため、さまざまな化学分野の研究開発（R&D）に多くの投資を行っています。研究開発には、化学情報の収集、保存、処理、加工が必要です。広範な研究が要求される重要な分野は、治療薬やワクチンの開発を含む創薬です。化学アプリケーションで使用されるマテリアル・インフォマティクス・ソリューションは、ケミカル・インフォマティクスの領域です。このようなソリューションは、さまざまな前臨床創薬の段階における意思決定を支援します。創薬は、化学情報、構造化学情報、生物学的情報にアクセスし、保存するためのケミカル・インフォマティクス・ツールのユーティリティで構成されます。これらのツールは、列挙を伴わない仮想ライブラリ解析や、グローバルな化学的類似性と多様性のギャップを調査する新しいアプローチで構成されています。さらに、これらのツールは、創薬におけるモジュールとユーティリティを常に評価し、カテゴリー的な判断とは対照的に確率的な判断を行います。その結果、化学分野の化学情報学ツールに対する需要の高まりが、当面の市場の推進力になると予想されます。
マテリアル・インフォマティクス市場で最大のシェアを占めるのは北米のマテリアル・インフォマティクス市場です。北米は、世界の主要な製造・研究開発拠点の1つです。アメリカは北米市場の成長に大きく貢献しています。この地域は巨大な航空宇宙企業の本拠地であり、マテリアルインフォマティクスの需要を加速させています。さらに、化学・材料研究への資金提供の範囲も広大です。数多くの連邦政府機関が、基礎研究、応用研究、スタートアップの試み、教育訓練を支援するために、契約、助成金、協力協定を通じて資金を分配しています。例えば、アメリカ政府はエネルギー省（DOE）が所有する17の国立研究所や、その他多数の大規模共同研究所を支援しています。これらの研究所は化学研究に直接携わり、スーパーコンピューターや高度な分析機器ツールなどの施設を化学者に提供しています。化学研究に対する連邦政府の支援に加え、ベル研究所からデュポン・セントラル・リサーチまで、画期的な研究を開発する産業研究所の模範的な伝統があります。これらすべての要因が、北米の材料インフォマティクス市場を牽引するものと期待されています。インテルゲンズ Questek Innovations、Schrödinger, Inc.、Uncountableなどは、北米の材料情報学市場で事業を展開している企業です。
2024年12月、材料イノベーションのためのリーンR&DソリューションであるMaterialsZone（イスラエル）は、AIガイド付き製品開発機能の開始を発表しました。MaterialsZoneのユーザーは、既存のワークフロー内で開発サイクルを合理化するために、AIが生成した実験提案に直接アクセスすることができます。
2024年12月、マテリアルズデザイン社（アメリカ）は、MedeAソフトウェアパッケージの次期バージョンであるMedeA 3.10のリリースを発表しました。MedeA 3.10 は、マルチスケールモデリング機能を統合したスイートで、研究者がこれまでにない精度と効率で材料を探索・設計できるようにする高度な機能を提供します。
2024年11月、シュレーディンガー社（アメリカ）は、スイスの多国籍製薬企業であるノバルティス社と、複数の開発候補品をノバルティス社のポートフォリオに組み入れ、さらなる開発を進めるための共同研究およびライセンス契約を締結したと発表しました。両社は、ノバルティス社によるシュレーディンガー社の計算予測モデリング技術と企業情報学プラットフォームへのアクセスを大幅に向上させる3年間のソフトウェア契約の拡大を発表しました。
2024年4月、QuesTek International LLC（アメリカ）とMaterials Design, Inc. このパートナーシップにより、MedeA Environment の出力を ICMD のモデルに接続し、一般的な顧客に最も正確な予測および処方材料設計と組成を提供します。
2023 年 11 月、Citrine Informatics 社（アメリカ）は SPROUT Consulting 社（ドイツ）と、ヨーロッパにおける見込み顧客をサポートするための正式契約を締結しました。このパートナーシップは、化学・材料AIとスマートデータ管理のパイオニアであるCitrine Platformのビジネスユニット全体への導入を加速し、この技術を活用することによる戦略的価値を最大限に実現するために組織を支援するものです。
セールスフォースは2024年9月、データクラウドとAI機能を強化するため、データ管理プロバイダーのZoominを買収しました。Zoominの非構造化データに関する専門知識により、SalesforceのAgentforceは、よりパーソナライズされ、コンテキストを認識したAIインタラクションを提供できるようになりました。この買収は、個々の顧客のニーズに合わせたリアルタイムのデータ情報に基づく対応を提供し、AIエージェントのインテリジェンスを向上させることを目的としています。
材料インフォマティクス市場トップリスト
Schrödinger, Inc. (US)
Dassault Systèmes (France)
Exabyte Inc. (US)
Citrine Informatics (US)
Intellegens Limited (UK)
Phaseshift Technologies (Canada)
AI Materia (Canada)
Hitachi High-Tech Corporation (Japan)
Kebotix, Inc. (US)
Innophore (Austria)
Materials Design, Inc. (US)
MaterialsZone (Israel)
AlbertInvent (US)
ExoMatter GmbH (Germany)
Exponential Technologies Ltd. (Latvia)
【目次】
はじめに
22
研究方法論
26
要旨
38
プレミアムインサイト
41
市場概要
43
5.1 はじめに
5.2 市場流動性-材料発見と開発を加速するためのAI技術への依存の高まり- 低コストのクリーンエネルギー材料を提供するための政府のイニシアチブの高まり- 気候変動と環境汚染の緩和への注目の高まり 制約- 技術専門家の不足- メンテナンスとサービスにかかるコストの高さ 可能性- 材料開発における大規模言語モデル（LLM）の新たな応用- デジタル技術を用いた材料データベースの構築の容易さ 課題- データ量と品質の不足
5.3 バリューチェーン分析
5.4 エコシステム分析
5.5 価格分析 mat3raが提供するマテリアルインフォマティクスプラットフォームのアカウントメンバーに基づく平均サブスクリプション価格（2024年
5.6 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.7 技術分析 主要技術 – 人工知能（AI）と機械学習（ML） – ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC） 副次的技術 – モノのインターネット（IoT） – クラウドコンピューティングとストレージ 副次的技術 – 高分子インフォマティクス – 化学インフォマティクス – バイオインフォマティクス
5.8 ポーターのファイブ・フォース分析 競合ライバルの激しさ サプライヤーの交渉力 バイヤーの交渉力 代替品の脅威 新規参入の脅威
5.9 主要ステークホルダーと購買基準 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 購買基準
5.10 ケーススタディ分析シトリン・インフォマティクス、炭素繊維の加工にAI主導のシトリ ンプラットフォームをカーボンに提供 アルキマット、エクスポネンシャル・テクノロジーズのxt saamソリューションを採用し、生産ワークフローを最適化、リードタイムと開発コストを削減 マテリアルゾーン、革新的なプラスチックを生産しながら課題を克服する業界・企業向けにmipツールを提供 バイオビアのマテリアルインフォマティクスプラットフォーム、コーティング配合の耐久性、接着性、耐食性をバーチャルに分析する ボーイング社を支援
5.11 投資と資金調達のシナリオ
5.12 特許分析
5.13 主要な会議とイベント、2025年
5.14 規制の状況 規制機関、政府機関、その他の組織の基準
5.15 AI／ジェネAIが材料情報学市場に与える影響導入ユースケース
材料情報学： 著名な技術とツール
72
6.1 導入
6.2 統計分析
6.3 遺伝的アルゴリズム
6.4 その他
材料情報学の応用
75
7.1 はじめに
7.2 材料探索と設計
7.3 材料特性評価
7.4 材料ライフサイクル管理
材料インフォマティクス市場、材料の種類別
77
8.1 導入
8.2 迅速な開発、発見、分析の利点が需要を促進
8.3 触媒を最適化し、プロセス効率を向上させるケミカルズの能力がセグメント成長を促進
8.4 その他の材料
材料インフォマティクス市場、産業別
86
9.1 はじめに
9.2 治療薬とワクチンの発見を加速させることに注力する化学・医薬がセグメント成長を促進
9.3 材料科学：望ましい特性を持つ材料の追求が増加し、セグメント成長を促進
9.4 ハイブリッド材料、複合材料、合金の技術革新が進む製造業がセグメント成長を促進
9.5 統計的品質管理による食品成分の効率的分析へのニーズが高まる食品科学分野。
9.6 エネルギー 持続可能なエネルギー生産と貯蔵の重要性が高まり、セグメント成長を促進
9.7 その他の産業
…
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レポートコード：SE 8562
