マテリアルズインフォマティクス（MI）の世界市場（2026年～2036年）

マテリアルズインフォマティクス（MI）は、設計そのものがデジタル化されて以来、産業研究開発においてもっとも重要な変革の1つとして台頭してきました。材料科学、データサイエンス、AIの融合を基盤とするMIは、機械学習、ハイスループット計算、生成モデル、大規模言語モデルを活用し、新材料の発見と最適化にかかる時間とコストを大幅に短縮します。現在、業界の実務家たちは、新材料の開発に必要な物理実験の回数が50～70%削減されたと日常的に報告しており、それに伴い市場投入までの期間も数ヶ月単位でなく数年単位で短縮されています。かつては数十年にわたる反復的な試行錯誤を必要としていたものが、データドリブンワークフローに導かれた2～5年のプログラムで完了できるようになりつつあります。

市場は、2014年～2018年のアーリーアダプター段階から、2019年～2023年の成長段階を経て、2024年に始まり、現在この業界を特徴づけるAIブームの加速段階へと移行しました。3つの要因が2026年の業界見通しを形作ります。第一に、当初は言語や視覚向けに開発された基盤モデル、Transformerアーキテクチャ、生成拡散モデル、汎用機械学習原子間ポテンシャルが、材料科学へと決定的に進出しました。第二に、Microsoft、Google DeepMind、Meta FAIR、IBM Research、NVIDIAといった主要技術企業が、直接的な競合およびインフラプロバイダーとしてこの部門に参入し、専門MIベンダーカテゴリにおける競争経済構造を再構築しています。第三に、巨額の資金調達ラウンドが到来しており、Lila Sciencesだけでも2026年第1四半期までに累計約5億5,000万米ドルを調達し、生命科学、化学、材料科学の完全自律ラボの構築を進めています。

採用は今や主流となっています。事実上すべての主要な材料関連企業が、外部サービスプロバイダー、コンソーシアムへの参加、または社内プログラムを通じてMIに取り組んでいます。ビジネス全体におけるAIの影響を実証するという経営陣レベルの指示は、ボトムアップ型の科学者によるパイロットプロジェクトと同様に一般的になっています。持続可能性が推進する用途（グリーン水素触媒、炭素回収用吸着剤、低エンボディドカーボンセメント、リサイクル可能なポリマー、PFAS代替品、エネルギー転換電池、燃料電池材料）は、最大の単一の応用促進要因であり、2036年にかけてプログラム支出のシェアを拡大し続けています。

当レポートでは、世界のマテリアルズインフォマティクス（MI）市場について調査し、現代のMI業界を定義する技術、ビジネスモデル、用途、主要企業を分析しています。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

• 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（MI）：業界の現状（2026年）
• 材料科学データに関する問題
• 少数のデータや疎データの取り扱い
• マテリアルズインフォマティクス（MI）を推進する主要技術
• 現代の材料科学・工学における重要性
• 市場の課題と抑制要因
• 近年の業界の発展
• AIブームとマテリアルズインフォマティクス（MI）への影響
• 基盤モデル、生成AI、材料発見
• 大手テック企業がマテリアルズインフォマティクス（MI）に参入
• 市場参入企業
• 資金調達の現状：メガラウンドとSaaS業界の逆風
• 将来の市場の見通しと機会
• MIロードマップ
• 経済の影響の分析
• 持続可能性と環境
• 地政学的考慮：米国、EU、中国、日本、韓国
• 世界市場の予測

第2章 イントロダクション

• データサイエンス時代の到来
• MI登場の背景
• マテリアルズインフォマティクス（MI）開発の動機
• AIの材料科学・工学への統合
• 材料科学データの問題点
• アルゴリズムの進歩
• マテリアルズインフォマティクス（MI）のカテゴリ
• 科学技術におけるデータドリブンアプローチへの動向
• 課題
• 機械学習の利点
• 化学と材料科学に利用されるデータインフラ
• ELN/LIMSソフトウェアとマテリアルズインフォマティクス（MI）
• マテリアルズインフォマティクス（MI）の価値の証明：ケーススタディ

第3章 技術分析

• 概要
• 技術的アプローチ
• MIアルゴリズム
• データインフラ
• データベースと外部リポジトリ
• データベースからビッグデータへ
• マテリアルズインフォマティクス（MI）におけるスモールデータ戦略
• 物理実験と特性評価によるMI
• 計算材料科学
• 自律実験と自動運転ラボ
• マルチモーダルデータ統合
• 材料の特性評価における逆問題
• データドリブン実験計画
• 自動化されたデータ分析と解釈
• 材料研究におけるロボティクスと自動化
• 材料とプロセスエンジニアリングに利用されるデジタルツイン

第4章 マテリアルズインフォマティクス（MI）の用途

• 合金の設計と最適化
• 創薬と開発
• 金属間化合物
• 有機金属化合物
• 有機電子
• コーティング・塗料
• 触媒
• イオン液体
• 電池材料
• 高密度蓄熱材
• 水素系超伝導体
• 炭素回収用吸着剤
• ポリマーインフォマティクス
• ゴム加工
• ナノ材料
• 二次元材料
• メタマテリアル
• 潤滑剤
• 熱電材料
• 太陽光発電
• 金属・絶縁体転移化合物
• 自己組織化単分子膜
• 建材とセメント
• 生体材料
• 量子技術用材料
• 防衛・極限環境向け材料
• PFAS代替材料
• 重要鉱物と希土類元素の代替

第5章 業界分析

• マテリアルズインフォマティクス（MI）：業界の現状（2026年）
• MIへの戦略的アプローチ
• 企業の分析
• MIコンソーシアムと官民の取り組み
• MIにおける企業の取り組み
• 戦略的協力関係と協定（2024年～2026年）
• 地政学、輸出規制、MI
• マテリアルズインフォマティクス（MI）の用途
• 市場の予測と見通し
• MI業界参入企業のデータ

第6章 企業プロファイル（53社のプロファイル）

第7章 調査手法

第8章 参考文献