新規事業開発において「技術起点のアイデアが市場化まで届かない」「研究開発に時間とコストがかかりすぎる」と感じたことはないでしょうか。
素材・化学・製造業を中心に、こうした課題を根本から変えつつあるのがマテリアルズ・インフォマティクス（MI）です。AIとデータを活用し、従来は数年単位だった材料開発を数か月に短縮する事例も登場しています。
市場は年率20％前後で成長し、日本企業も国家戦略レベルで導入を加速させています。MIはもはや研究部門だけの話ではなく、新規事業のスピードと成功確率を左右する経営アジェンダです。
本記事では、MIの基本から市場動向、Google DeepMindの衝撃的な技術進化、日本企業の具体事例、そして2025年以降の展望までを体系的に整理します。
新規事業開発の責任者・担当者が、次の一手を考えるための視点とヒントを得られる内容です。
材料開発はどう変わったのか：試行錯誤からデータ駆動型への転換
材料開発は長年、研究者の経験と勘に基づく試行錯誤によって進められてきました。トーマス・エジソンに象徴されるこの手法は、確実性がある一方で、膨大な時間とコストを必要とします。近年、この前提そのものが限界を迎えています。EVや半導体、再生可能エネルギーといった分野では、材料に求められる性能が多次元化し、従来の開発サイクルでは市場スピードに対応できなくなっているためです。
この変化を根本から覆したのが、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）によるデータ駆動型開発です。MIでは、過去の実験データ、シミュレーション結果、論文情報などを統合し、機械学習によって材料の構造と物性の関係をモデル化します。三井住友銀行の技術レポートによれば、実験前に結果を予測することで、無駄な試行を大幅に削減できるとされ、実際に開発期間を数年から数か月に短縮した事例も報告されています。
従来型とデータ駆動型の違いは、単なる効率化ではありません。意思決定の質そのものが変わります。勘や属人的ノウハウではなく、再現可能なデータとアルゴリズムに基づいて仮説を立てられるため、組織として知見を蓄積しやすくなります。
| 観点 | 従来型開発 | データ駆動型開発 |
|---|---|---|
| 探索方法 | 経験と勘による試行錯誤 | AIによる候補予測と絞り込み |
| 実験回数 | 膨大 | 必要最小限 |
| 知見の共有 | 属人化しやすい | データ資産として共有可能 |
象徴的な事例として、Google DeepMindはディープラーニングを用いて220万種類以上の新規結晶構造を探索し、その中から38万種の安定材料候補を特定しました。これは人類が過去に発見してきた無機結晶数の約10倍に相当するとされ、研究者の探索範囲を飛躍的に拡張しています。人間が実験できる範囲を、データとAIが補完・拡張する構図が明確になりました。
この転換は、新規事業開発においても示唆的です。データ駆動型の材料開発は、技術探索を不確実な賭けから、確率論に基づく戦略的意思決定へと変えました。材料開発はもはや研究室だけの問題ではなく、事業スピードと直結する経営アジェンダになりつつあります。
マテリアルズ・インフォマティクス市場の全体像と成長インパクト
マテリアルズ・インフォマティクス市場は、現在まさに立ち上がり期から本格的な成長期へと移行しつつあります。複数の調査機関の予測を総合すると、**2024〜2025年時点の世界市場規模は約1.5億〜2億ドル**に位置し、**2030年には4億〜5億ドル規模、2034年には10億ドル超**へと拡大する見通しです。年平均成長率はおおむね20％前後とされ、AI関連市場の中でも極めて高い水準にあります。
MarketsandMarketsやMordor Intelligenceによれば、この急成長の背景には、AIの性能向上だけでなく、材料開発そのものが抱える構造的な限界があります。電池、半導体、航空宇宙、再生可能エネルギーといった分野では、材料性能のわずかな差が製品競争力を左右します。**試行錯誤型の研究開発では市場投入のスピードに追いつけなくなっている**ことが、MI導入を後押ししています。
| 項目 | 2024〜2025年 | 2030年 | 2034年 |
|---|---|---|---|
| 世界市場規模 | 約1.5〜2億ドル | 約4〜5億ドル | 10億ドル超 |
| 年平均成長率 | 約16〜25％ | ||
| 主力領域 | ソフトウェア、解析プラットフォーム、MIサービス | ||
市場構造を見ると、現時点ではソフトウェアプラットフォームが全体の約6割を占めています。一方で、Mordor Intelligenceは**今後最も高い成長率を示すのはMIを活用した受託解析やコンサルティングなどのサービス領域**になると指摘しています。これは、ツールを導入しただけでは成果が出にくく、データ整備や業務プロセス変革まで含めた支援が求められているためです。
地域別では北米が最大市場ですが、成長率ではアジア太平洋地域が突出しています。Precedence Researchによると、日本市場は2024年時点で約367万ドルと小規模ながら、**2034年には約3,100万ドル規模へ拡大し、CAGRは23.9％**に達すると予測されています。これは世界平均を上回る水準で、日本の素材・化学メーカーが競争力維持のためにMIを不可逆的な戦略と位置づけていることを示しています。
市場成長のインパクトは金額規模以上に大きいと考えられます。三井住友銀行のレポートによれば、MI導入によって**材料開発期間が数年から数か月へ短縮されるケース**も報告されています。これは単なるコスト削減ではなく、製品ライフサイクル全体を変え、新規事業の成功確率そのものを引き上げる効果を持ちます。
- 研究開発スピードの飛躍的向上
- 実験コスト・廃棄物の削減
- 市場ニーズ起点の材料設計が可能
このように、マテリアルズ・インフォマティクス市場は単なる新興テクノロジー市場ではありません。**素材産業の競争ルールそのものを塗り替える基盤市場**として拡大しており、新規事業開発において無視できない成長インパクトを持ち始めています。
AIが“発見”する時代へ：GNoMEと自律型材料探索の衝撃
材料開発の世界では長らく、人間が仮説を立て、実験で検証するという流れが前提でした。しかしこの前提を根底から覆したのが、Google DeepMindが発表したGNoMEです。GNoMEはAIが自ら仮説を生成し、「未踏の材料空間」から発見候補を見つけ出す存在として、材料探索の主語を人間からAIへと移しました。
DeepMindによれば、GNoMEは220万種以上の新規結晶構造を生成し、そのうち約38万種が熱力学的に安定で合成可能と予測されています。これは人類がこれまで実験で発見してきた無機結晶数の約10倍に相当し、研究者の間では「800年分の発見を一気に圧縮した」と評されています。
| 項目 | 従来アプローチ | GNoME |
|---|---|---|
| 探索主体 | 研究者 | AI |
| 探索規模 | 数万種 | 220万種以上 |
| 安定性予測精度 | 約50% | 約80% |
技術的な中核は、原子と結合をグラフとして扱うグラフニューラルネットワークと、AI自身が学習戦略を更新するアクティブラーニングです。AIが候補を出し、第一原理計算で検証し、その結果を再学習する循環が自律的に回ります。重要なのは、探索スピードだけでなく「無駄な計算や実験を避ける知能」を獲得した点です。
さらに衝撃的だったのは、ローレンス・バークレー国立研究所の自律実験ラボA-Labとの連携です。GNoMEが提示した合成レシピをもとにロボットが実験を実行し、58件中41件の合成に成功しました。成功率71%という結果は、AI主導の材料探索が理論ではなく実装段階に入ったことを示しています。
新規事業の視点で見ると、この変化は極めて戦略的です。材料はもはや偶然の産物ではなく、データとアルゴリズムから計画的に生み出される資源になります。どの市場特性を狙い、どの性能を満たす材料を、どの順番で探索するかという意思決定そのものが競争力になります。
- 探索速度が事業化スピードを左右する
- 発見そのものがデータ資産として蓄積される
- 人材の役割が実験者から設計者へ変わる
AIが材料を発見する時代とは、研究効率の向上にとどまりません。発見の主導権を握る企業だけが、次の産業構造を設計できる時代の到来を意味しています。
生成AIと逆設計がもたらす新規事業創出の可能性
生成AIと逆設計の組み合わせは、新規事業創出の起点そのものを変えつつあります。従来の事業開発では、技術シーズを起点に用途を探す発想が主流でしたが、生成AIの進化により、市場ニーズや要求性能から事業アイデアを構想するアプローチが現実的になってきました。
逆設計とは「どんな性能・価値を実現したいか」から出発し、それを満たす構造や材料、プロセスをAIに探索させる考え方です。材料分野では、Google DeepMindのGNoMEが代表例で、数百万規模の候補から実用可能な結晶構造を見出しましたが、この発想は事業設計にも応用できます。
例えば、新規エネルギー事業を構想する際に「高安全性・低コスト・高耐久」という要件をAIに与え、必要な材料特性やサプライチェーン条件、想定顧客セグメントを逆算することが可能になります。世界経済フォーラムやMITの研究によれば、生成モデルを用いた設計は探索空間を指数関数的に拡張し、人間だけでは到達できない解を提示するとされています。
生成AI×逆設計が事業創出にもたらす変化
- 顧客価値や社会課題から事業を設計できる
- 仮説検証のスピードが大幅に向上する
- 複数業界をまたぐ組み合わせ案が生まれやすい
実際、ChemCrowのようなAIエージェントは、自然言語の指示だけで文献調査から設計案の提示までを行います。これを事業開発に置き換えると、市場調査、競合分析、技術選択を一気通貫で支援する存在になり得ます。McKinseyのAIレポートでも、生成AIは新規事業の初期検討フェーズにおいて最大40%の工数削減効果があると指摘されています。
| 従来型 | 生成AI×逆設計 |
|---|---|
| 技術起点で用途探索 | 価値起点で技術探索 |
| 人の経験に依存 | 大規模データを活用 |
| 検討に数ヶ月 | 検討を数日〜数週間 |
重要なのは、生成AIが答えを与える存在ではなく、思考を拡張するパートナーになる点です。AIが提示する逆設計案を人が評価し、事業としての実現性や独自性を磨き込むことで、初めて競争力のある新規事業になります。
不確実性が高い時代だからこそ、最初から完璧な答えを求めるのではなく、AIと共に高速で仮説を生成し続ける姿勢が、新規事業を生み出す最大の武器になります。
日本企業のMI活用事例に学ぶ競争優位のつくり方
日本企業のMI活用事例を分析すると、単なる研究効率化にとどまらず、競争優位そのものを再設計している点が共通しています。鍵となるのは、MIを「R&Dのツール」ではなく「経営資源」として位置づけていることです。
例えば横浜ゴムのHaICoLabは、AIが最適解を出す仕組みではありません。過去の実験データを基にAIが設計因子を可視化し、そこに熟練研究者の判断を重ねることで、トレードオフの壁を突破しています。これはAIに意思決定を委ねるのではなく、人間の知見を増幅する設計と言えます。
一方、三井化学と日立製作所の共同研究では、MIによって実験回数を約4分の1に削減できたことが公表されています。三井化学の事例が示すのは、MIの価値が「スピード」だけでなく、コスト構造そのものを変革する点にあることです。材料費、設備稼働、廃棄物処理まで含めた総コスト優位性を確立しています。
| 企業 | MI活用の焦点 | 競争優位への転換点 |
|---|---|---|
| 横浜ゴム | AIと熟練者の協奏 | 暗黙知の形式知化による設計力強化 |
| 三井化学 | 実験回数の大幅削減 | 開発コスト構造の抜本改革 |
| トヨタ自動車 | 全社データ基盤 | 材料データの資産化と再利用 |
トヨタ自動車のWAVEBASEは、さらに一段上の競争優位を示しています。MIを個別プロジェクトに閉じず、全社横断の基盤として整備することで、過去の実験データを再利用可能な知識資産へと転換しました。経済産業省のDXレポートでも、データの再利用性が企業価値に直結すると指摘されていますが、トヨタはそれを材料領域で実装しています。
これらの事例から導かれる競争優位構築のポイントは明確です。
- MIを研究部門限定の効率化施策にしない
- 失敗データを含めた高品質データを蓄積する
- 人間の判断を前提にAIを設計する
特に重要なのは、データが蓄積されるほど模倣困難性が高まる点です。MIは一度導入すれば終わりではなく、使い続ける企業ほど学習効果が複利的に効いてきます。結果として、後発企業が追いつきにくい知識の堀を形成します。
新規事業開発の観点では、この「進化し続ける設計力」こそが、長期的な差別化の源泉になります。MIは短期成果を出す手段であると同時に、企業の学習速度そのものを引き上げる戦略投資だと理解することが重要です。
MIスタートアップとエコシステムが変える産業構造
MIスタートアップの台頭は、素材産業の産業構造そのものを静かに、しかし確実に変えつつあります。従来は大手素材メーカーが研究開発から量産、販売までを垂直統合で担ってきましたが、**MIを核とするスタートアップが価値創出の起点を担うことで、分業型・協業型のエコシステムへと移行**し始めています。
象徴的なのが、SchrödingerやCitrine InformaticsのようなMIプラットフォーマーです。Schrödingerは計算化学とAIを融合したソフトウェア基盤を提供し、2025年には売上の8割以上をソフトウェアが占めるまでに成長しました。同社決算資料によれば、創薬に限らず材料設計全般での利用が拡大しており、**材料探索の上流工程が外部化・共通化されつつある**ことを示しています。
一方で近年は、より専門領域に特化したVertical型スタートアップが急増しています。StartUs Insightsによれば、2025年時点で注目されるMI企業の多くは、バッテリー、バインダー、ガラス、セラミックスなど特定材料にフォーカスしています。例えばAionicsは高性能バッテリー材料、EcoForgeはサステナブル材料に特化し、**大手では対応しきれないニッチ課題を高速に解決**しています。
| プレイヤー | 主な役割 | 産業への影響 |
|---|---|---|
| MIプラットフォーマー | 汎用的な材料探索基盤 | 研究開発の標準化・外部化 |
| Vertical型スタートアップ | 特定材料・用途に特化 | ニッチ市場での高速革新 |
| 大手素材メーカー | 量産・品質・顧客接点 | 価値の再定義と役割転換 |
この構造変化により、大手企業の競争優位も変わります。もはや「自社ですべてを開発する力」よりも、**外部スタートアップや研究機関を組み合わせ、最適なMIエコシステムを設計する力**が問われます。Citrine Informaticsがパナソニックや化学メーカーと協業し、数千候補を数か月で絞り込んだ事例は、まさにその象徴です。
さらに重要なのは、エコシステムが人材とデータを循環させ始めている点です。MIスタートアップには、材料科学とデータサイエンスを横断できる人材が集積し、その知見が企業連携を通じて産業全体に波及します。Bain & Companyの分析でも、MIの価値は単独技術ではなく「ネットワーク効果」によって増幅すると指摘されています。
新規事業開発の視点では、MIスタートアップは単なる外注先ではありません。**将来の産業標準やデータ基盤を握る可能性を持つ戦略的パートナー**です。どの領域で、どのスタートアップと接点を持つか。その選択が、5年後、10年後の自社のポジションを大きく左右する局面に入っています。
2025年以降を見据える：量子コンピュータとMIの次なる進化
2025年以降を見据えると、マテリアルズ・インフォマティクスはAI単体の進化から、量子コンピュータとの融合による次のフェーズへと移行しつつあります。これまでMIは、古典コンピュータ上での機械学習や第一原理計算を組み合わせることで、材料探索を高速化してきましたが、計算量の爆発という根本的な制約は残っていました。
この制約を突破すると期待されているのが量子コンピュータです。GoogleやIBM、Bain & Companyの分析によれば、2025年は量子計算が研究用途から実務・商業応用へ移行する転換点と位置づけられています。特に材料科学では、電子同士の相互作用が強い強相関電子系のシミュレーションが可能になる点が決定的な違いです。
例えば高性能電池材料や触媒設計では、電子状態の微細な差が性能を左右します。IBMによれば、こうした系は古典計算では指数関数的に計算量が増大しますが、量子アルゴリズムを用いることで現実的な時間での計算が可能になります。これはMIにとって、学習データの質そのものが変わることを意味します。
量子×MIの関係を整理すると、役割分担が見えてきます。
| 領域 | 古典MI | 量子コンピュータ活用MI |
|---|---|---|
| 計算対象 | 近似モデル中心 | 電子状態を高精度に再現 |
| 探索範囲 | 実用的だが限定的 | 未踏の材料空間まで拡張 |
| MIへの影響 | 予測の高速化 | 予測そのものの信頼性向上 |
日本でもこの潮流は始まっています。量子スタートアップQunaSysは、JSRや三菱ケミカルなど50社以上が参加するコミュニティを通じ、量子計算を材料開発にどう組み込むかという実践的な検討を進めています。量子コンピュータで得られた高精度シミュレーション結果をMIの学習データとして用いる構想は、すでに現実的なロードマップとして議論されています。
重要なのは、量子コンピュータがMIを置き換えるのではなく、補完する存在である点です。日常的なスクリーニングや最適化は引き続き古典MIが担い、決定的に重要な候補材料の評価を量子計算で行う。このハイブリッド型アプローチが主流になると専門家は指摘しています。
新規事業開発の観点では、**量子×MIを前提とした材料開発プラットフォームをいち早く試行できるかどうかが、2030年以降の競争力を左右します**。量子計算そのものを内製化する必要はなく、外部パートナーやクラウド量子サービスを活用しながら、MIと接続できるデータ基盤を整備しておくことが、将来の選択肢を広げる現実的な一手となります。
新規事業開発担当者が今すぐ考えるべき戦略的アクション
新規事業開発担当者が今すぐ考えるべき戦略的アクションは、マテリアルズ・インフォマティクスを単なる研究効率化ツールとしてではなく、事業創出の起点として再定義することです。MarketsandMarketsやPrecedence Researchによれば、MI市場は年率20％前後で成長し、2030年代前半には10億ドル規模に達すると見込まれています。これは技術トレンドではなく、事業機会そのものが拡大していることを意味します。
第一に取り組むべきは、**市場ニーズ起点での逆算型テーマ設定**です。Google DeepMindのGNoMEや生成AIの研究が示すように、現在のMIは「何が作れるか」ではなく「どんな性能が必要か」から材料候補を探索できます。新規事業では、顧客価値や規制要件、サステナビリティ目標などを性能要件に翻訳し、逆設計で材料や技術テーマを定義することが重要です。
第二に、**外部エコシステムを前提とした事業構想**が欠かせません。Citrine InformaticsやSchrödingerの事例が示す通り、MI分野ではプラットフォーム型企業と素材メーカーの分業が進んでいます。自社で全てを内製する発想を捨て、スタートアップ、大学、国研との連携を組み込んだ事業モデルを初期段階から描くことが成功確率を高めます。
| 戦略観点 | 従来型 | MI時代 |
|---|---|---|
| 技術探索 | 自社研究所中心 | 外部データ・AI活用 |
| 事業スピード | 年単位 | 数ヶ月単位 |
| 競争優位 | 経験・勘 | データとアルゴリズム |
第三に、**スモールスタートでの実証と事業仮説検証**です。三井化学と日立の共同検証では、実験回数を4分の1に削減できたと報告されていますが、これは限定テーマでのPoCから始めた結果です。新規事業でも、全社展開を急ぐのではなく、特定顧客・特定用途に絞った検証を高速で回し、勝ち筋を見極める姿勢が求められます。
- 顧客課題を性能指標に落とし込む
- MIで候補を絞り込み短期検証する
- 結果を基に事業モデルを修正する
最後に、**人材と意思決定プロセスの再設計**です。住友化学や横浜ゴムの事例が示すように、ドメイン知識とデータ活用を橋渡しできる人材が事業成否を左右します。新規事業担当者自身がMIの基本概念を理解し、データに基づく意思決定をリードすることで、技術と市場をつなぐスピードは飛躍的に高まります。
MIの進化は待ってくれません。今このタイミングで戦略的アクションを起こせるかどうかが、次の10年の事業ポートフォリオを決定づけます。