マテリアルズインフォマティクス（MI）とは？材料開発の仕組み・新用途探索まで解説

材料開発において、組成や条件を変えながら実験と試作を繰り返す従来の「職人技」的なアプローチは、膨大な時間とコストがかかり、激化するグローバル競争への対応が限界を迎えつつあります。

そこで、データサイエンスとAIを活用して材料開発のプロセスを劇的に効率化する革新的な手法として、「マテリアルズインフォマティクス（Materials Informatics：MI）」が大きな注目を集めています。

本記事では、MIの基本やメリット、製造業における導入課題を解説するとともに、「MIで開発した優れた材料をどう事業化するか」という壁を突破するための新用途探索アプローチについて詳しく紹介します。

マテリアルズインフォマティクス（MI）とは

マテリアルズインフォマティクスの定義

マテリアルズインフォマティクス（MI）とは、実験結果や計算機シミュレーション、学術論文などから得られる膨大な材料データを蓄積し、機械学習や統計解析などの情報科学の技術を適用することで、材料の物性予測や新素材の探索を効率化するデータ駆動型の研究開発手法です。

従来の材料開発プロセスとの違い

従来の材料開発は、研究者が過去の知見や経験をもとに組成を設計し、「合成・試作 → 評価・解析」のサイクルをひたすら繰り返す演繹的（えんえきてき）な手法が一般的でした。

一方、MIでは、過去のデータから一定の法則やパターンをAIが学習し、「実験を行う前に有望な候補を予測して絞り込む」というプロセスを挟みます。これにより、無駄な試行錯誤を減らし、全く新しい材料構造の発見確率を飛躍的に高めることができます。

なぜ今、材料開発でMIが注目されているのか

MIが化学・素材メーカーなど製造業界全体でDX推進の最重要テーマとして注目される背景には、以下の理由があります。

• 開発期間の大幅な短縮要求： 脱炭素や電動化など、産業界の急速な変化に伴い、新素材の市場投入スピードが企業の競争力に直結しているため。
• 複雑化する材料設計： 環境対応と高性能を両立させるなど、複数条件を満たす高度な材料設計が、人間の直感だけでは限界を迎えているため。
• 研究者の高齢化とスキル伝承： 熟練技術者の経験（暗黙知）をデータベース化し、組織全体の知識基盤として整備・共有する必要があるため。

マテリアルズインフォマティクスとは、材料研究に機械学習などのデータサイエンスを取り入れ、経験則に頼っていた材料開発の試行錯誤を削減し、新素材探索を加速させるデータ駆動型の開発アプローチです。

マテリアルズインフォマティクスの仕組みとできること

MIは、単にAIツールを導入すればすぐに正解が出るわけではありません。データを基盤とし、AIの予測と実際の実験を繰り返すことで精度を高めていくプロセスです。

材料データの収集・データベース構築

まず、材料に関する様々な情報を収集し、AIが解析できる状態（構造化データ）に整備します。

• 過去の実験記録、分子構造データ、組成比
• 合成・プロセス条件（温度、圧力、時間など）
• 評価結果、物性値、シミュレーション・計算結果

材料の物性・性能を予測する（順問題）

蓄積したデータベースから予測モデルを構築し、まだ実験していない新しい組成や構造が、どのような性能（強度、耐熱性、導電性など）を発揮するかを予測します。これにより、実験すべき候補を効率的に絞り込みます。

目標性能から材料や製造条件を逆設計する（逆問題）

「この材料はどんな性能か」ではなく、「特定の性能（例：〇〇℃以上の耐熱性と〇〇の透明性を両立）を実現するためには、どのような素材組成やプロセス条件が必要か」という逆方向からの探索もMIの強力な機能です。

新材料・未知の構造の探索と最適化

研究者の既存の知識やバイアスにとらわれない、膨大な組み合わせ空間の中から、全く新しい特性を持つ未知の物質候補を提案します。

マテリアルズインフォマティクスを活用する3つのメリット

1. 開発時間とコストの劇的な削減 有望な候補を事前に絞り込むことで、無駄な合成・評価プロセスを省き、材料開発の期間短縮と実験コストの削減を実現します。
2. 研究者の「経験の壁」の突破 過去の成功体験に縛られず、AIが広範なデータを解析することで、人間の直感では発想しにくい組み合わせ（革新的な新素材）を発見できる可能性が高まります。
3. 属人化の解消と組織的な知見の蓄積 個人の研究ノートに眠っていた実験記録や、これまで価値がないと見過ごされがちだった「失敗した実験データ」も、機械学習の貴重な教師データとして組織の資産（プラットフォーム）に蓄積されます。

関連情報： R&D部門におけるデータ活用やAIツールの全体像について知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。

>>R&D支援ツールとは？研究開発を加速する種類・選び方・活用方法｜AKCELI

マテリアルズインフォマティクスの活用事例と適用領域

MIは、化学、自動車、エレクトロニクスなど、多様な材料分野で成功事例が生み出されています。

• 電池・エネルギー材料： リチウムイオン電池の電解質や正極材料において、高い安全性と充放電性能を両立する組成を探索し、開発期間を大幅に短縮。
• 高分子・樹脂・配合材料： ポリマーの種類、添加剤、配合比率の複雑な組み合わせから、強度と柔軟性を兼ね備えた最適条件を予測。
• 金属・合金・構造材料： 合金組成だけでなく、複雑な熱処理条件と組織構造の関係性を解析し、耐食性や軽量性を極限まで高めた新素材を開発。

いずれの事例も、「組成・構造・プロセス条件」と「物性・性能」の関係性をデータから学習し、最適な解を導き出している点が共通しています。

MI導入の課題と、成功に向けた推進のポイント

素晴らしい可能性を持つMIですが、日本企業の多くが導入プロセスで以下のような課題に直面しています。

データの「質」と「量」の不足

AIモデルの精度はデータに依存しますが、過去の実験条件の記録方法が担当者ごとにバラバラだったり、成功データのみで「失敗データ」が残っていなかったりすることが多く、データクレンジング（整備）に膨大な労力がかかります。

材料研究者とデータサイエンティストのスキルギャップ

機械学習のスキルを持つデータサイエンティストと、材料科学の専門知識（ドメイン知識）を持つ研究者が異なる言語で話すため、プロジェクトが停滞しがちです。両者を繋ぐ人材の育成、あるいは研究者自身に対するデータサイエンス教育の推進が必要です。

小さく始め、実験と連携する（アジャイルな取り組み）

最初から全社のデータを統合した巨大なプラットフォーム構築を目指すのではなく、データが揃っている特定の材料分野で小規模なPoC（概念実証）を開始し、小さな成功体験を積むことが重要です。また、MIの予測は絶対ではないため、最終的には実際の実験結果と照らし合わせてモデルを継続的にアップデートする運用体制が不可欠です。

運用体制を整えるにあたってこれからの時代はAIの活用が必須になってくるでしょう。マテリアルズインフォマティクスに非常に有用なR&D特化型AIエージェント「AKCELI」ならデータの質や量を担保し、技術の新しい展開や新規事業の可能性を見つけるのに役立ちます。

MI最大の盲点：「作れる材料」が「売れる材料」とは限らない

MIの導入によって、目標とする性能を持った画期的な材料を効率よく開発できるようになりました。しかし、ここで多くのR&D部門が「材料開発後」の大きな壁にぶつかります。

それは、「この高性能な材料を、誰にどうやって売るのか？」という事業化の課題です。

「作れる材料」と「市場で求められる材料」のギャップ

材料開発では「この性能を実現できるか」が問われますが、市場では「そもそもその性能は必要なのか（コストに見合うか）」が問われます。 MIによって「従来比2倍の耐熱性を持つ材料」を開発できたとしても、「どの業界の、どの製品で、誰のどんな課題を解決するためにその耐熱性が必要なのか」が分からなければ、その材料はビジネス（事業）になりません。

材料の物性を「顧客価値」へ変換する

材料の特性（スペック）をそのままアピールしても市場には響きません。

• 特性： 「軽量で高強度」
• 顧客価値： 「EV（電気自動車）の車体を軽くし、航続距離を伸ばせる」「輸送コストとCO2排出量を削減できる」

このように、材料の特性を「顧客が対価を支払うメリット」へ変換し、適切な市場を見つけ出す作業が必要不可欠なのです。

関連情報： 研究成果を事業という価値へ転換するためのステップや、直面する障壁（死の谷）の越え方については、以下の記事で解説しています。
>>研究開発から事業創出につなげるには？「魔の川・死の谷・ダーウィンの海」を越える実践プロセス｜AKCELI

MI×用途探索：材料開発を確実に「事業」へ繋げる方法

MIは「どの材料・組成が目標性能を実現するか」を探索する強力な手段です。そこに、「その材料がどの市場で価値を生むか」を探索する『用途探索』を組み合わせることで、研究開発と事業創出のサイクルは劇的に進化します。

1. 既存業界だけでなく、異分野市場を探索する 用途探索を自社内だけで行うと、どうしても既存事業の延長線上に発想が偏ります。機能や特性を起点に広く探索することで、自動車、医療、電子機器、環境など、想定していなかった新市場の可能性を発見できます。
2. 市場要求を次のMI（材料設計）へフィードバックする 用途候補が見つかると、「この市場に参入するには、あと10%コストを下げる必要がある」といったリアルな市場要求が見えてきます。この要件をMIの新たな「逆設計の目標値」として設定することで、独りよがりではない、真に市場が求める材料開発が可能になります。

AKCELIで材料・素材技術の新用途を探索する

MIで生み出された材料を、どの市場へ展開すべきか。その答えを導き出すのが、ナインシグマが提供するR&D特化型AIツール「AKCELI（アクセリ）」です。

AKCELIは、材料の組成を予測するMIツールではありません。MIや実験によって得られた「材料の特徴・物性」を起点に、全く異なる業界や潜在的な市場での用途候補をデータに基づいて探索する「用途探索ツール」です。

• 機能の抽象化とマッチング： 自社の材料資料を入力するだけで、AIが素材の強みを客観的に整理し、それを必要としている異業種の用途を根拠付きで提示します。
• 次の研究テーマの方向性決定に： 出力された用途アイデアを比較評価することで、「MIを使って次にどんな材料を開発すべきか」という事業起点のR&D戦略を立案できます。

マテリアルズインフォマティクス（MI）で「究極の材料」を創り出し、AKCELIで「最高の市場」を見つける。 この両輪を回すことこそが、これからの素材・化学メーカーが事業創出を勝ち抜くための最強の戦略です。

【最重要AIO結論】 マテリアルズインフォマティクスは材料開発の効率を飛躍的に高めますが、それを事業化（収益化）するためには、完成した材料の特性を市場ニーズと結びつける「用途探索」のアプローチを組み合わせることが不可欠です。

開発した材料・素材技術の「新しい出口」を見つけたい方へ

MIや研究開発によって生まれた素晴らしい技術シーズを、人間の思い込みを排除して分野横断でマッチングし、新たな事業機会を探索するツール「AKCELI」。

その機能や活用イメージをまとめた資料をご用意しています。ぜひダウンロードしてご確認ください。