マテリアル・インフォマティクス市場：世界市場予測、2026年～2032年

マテリアル・インフォマティクス市場は、2032年までにCAGR18.34％で5億8,382万米ドル規模に拡大すると予測されています。

マテリアル・インフォマティクスエグゼクティブサマリー

マテリアル・インフォマティクスは、材料科学、計算モデリング、ハイスループット実験、実験室の自動化、および機械学習を組み合わせることで、先端材料の発見、設計、評価、および量産化のあり方を一新しています。この分野は、断片化された実験データ、シミュレーションデータ、加工データ、および性能データを、実用的な知見へと変換し、強度、導電性、耐食性、熱安定性、リサイクル性、生体適合性といった目標とする特性を備えた材料を、より迅速に特定することを可能にします。その重要性は、バッテリー、半導体、ポリマー、触媒、金属、セラミックス、コーティング、生体材料、持続可能な材料など、従来は試行錯誤による実験に依存してきた開発サイクルを持つ分野へと広がっています。各業界が、製品性能の向上、資源集約度の低減、変化する規制への準拠、そして強靭なサプライチェーンの確保という圧力に直面する中、マテリアル・インフォマティクスは、純粋に調査に焦点を当てたツールではなく、戦略的な能力となりつつあります。また、クラウドコンピューティング、材料データベース、デジタルツイン、FAIRデータ原則、AIを活用したシミュレーションワークフローの普及も、この分野に弾みをつけています。これらの機能により、研究・エンジニアリングチームは、構造・物性・加工の関係をより効率的に結びつけ、再現性を向上させ、推測に基づく仮定に頼ることなく、実験室での発見から産業への実用化への移行を加速させることができます。

マテリアル・インフォマティクスの展望における変革的な変化

マテリアル・インフォマティクスの分野では、孤立した研究ワークフローから、統合されたデータ中心のイノベーション・エコシステムへと、構造的な転換が進んでいます。従来の材料開発では、実験設計、シミュレーション、特性評価、プロセスエンジニアリング、品質検証が、互いに切り離された段階として扱われることが多くありました。今日、組織では、相互運用可能なデータアーキテクチャ、自動化された実験室、および閉ループ最適化システムを通じて、これらの機能を連携させる動きがますます広がっています。この変化は、エネルギー貯蔵、エレクトロニクス、航空宇宙、自動車、ヘルスケア、建設、特殊化学品など、高性能材料の迅速な認定が求められる分野において特に重要です。もう一つの大きな変革は、事後的なデータ分析から、予測的かつ処方的（prescriptive）な材料設計への移行です。これでは、大規模な物理試験が始まる前に、アルゴリズムが有望な組成、合成経路、および処理条件を推奨します。また、サステナビリティの観点からも優先順位が見直されており、材料インフォマティクスを活用して、低炭素の代替材料の特定、リサイクル性の向上、重要原材料への依存の最小化、そして開発の初期段階におけるライフサイクル影響の評価が行われています。同時に、データの出所、標準化、サイバーセキュリティ、および規制上のトレーサビリティへの重視が高まるにつれ、組織による実験記録や知的財産の管理方法も変化しています。その結果、材料の発見、プロセスの最適化、および適格性評価がより迅速かつ透明性が高まり、産業および環境上の要件とより整合した、より連携の取れたイノベーションモデルが実現しています。

人工知能がマテリアル・インフォマティクスに与える累積的な影響

人工知能は、従来の統計的手法だけでは解釈が困難な、複雑で多次元的なデータセット全体にわたるパターン認識を高速化することで、マテリアル・インフォマティクスの価値を高めています。機械学習モデルは、材料特性の予測、候補となる化学物質のスクリーニング、配合の最適化、欠陥の検出、顕微鏡や分光データの解釈、そして自律的な実験の指針として活用されています。生成AIや逆設計アプローチは、あらかじめ定義された性能制約を満たす材料の探索を支援しており、一方、自然言語処理は、科学文献、特許、実験ノート、技術報告書から構造化された知識を抽出するのに役立っています。これらの相乗効果として、不要な実験の反復が測定可能なレベルで削減され、過去のデータの活用が向上し、計算による予測と物理的検証との関連性が強まっています。しかし、マテリアル・インフォマティクスにおけるAIの導入は、データの品質、専門知識、モデルの解釈可能性、およびガバナンスにも左右されます。材料データセットは、データ量が乏しかったり、成功した実験に偏っていたり、装置や研究所間で一貫性が欠けていたりすることが多いため、データのキュレーションとメタデータ標準の確立が不可欠です。したがって、物理学に基づく機械学習、不確実性の定量化、およびハイブリッドモデリングの手法は、AIによる推奨事項が科学的に信頼性が高く、再現性があり、産業利用において実用的なものであることを保証するために、極めて重要になりつつあります。

マテリアル・インフォマティクスに関する主要な地域別インサイト

アジア太平洋地域は、製造拠点が密集していること、エレクトロニクスおよびバッテリー分野の強力なエコシステムを有していること、さらに先端材料、クリーンエネルギー、半導体技術に対する持続的な公的投資が行われていることから、マテリアル・インフォマティクスの導入における主要な拠点となっています。同地域の研究機関や産業研究所では、エネルギー貯蔵、太陽光発電、ディスプレイ材料、特殊ポリマー、触媒、および高性能合金に対して、データ駆動型の材料探索をますます積極的に応用しています。欧州は、持続可能な材料、循環型経済の実践、電池のバリューチェーン、水素技術、および化学物質規制において強固な政策・調査基盤を有しており、データのトレーサビリティやライフサイクルを考慮した材料選定が特に重要となっています。北米は、計算材料科学、国立研究所のインフラ、大学研究、および産業界のデジタルトランスフォーメーション・プログラムが強力に統合されていることが特徴であり、先端製造、防衛技術、電化、生体医用材料、および半導体のレジリエンスに重点が置かれています。ラテンアメリカは、鉱業、バイオベース材料、エネルギー転換の応用、および持続可能な建設資材を通じて存在感を高めており、これらの分野では、マテリアル・インフォマティクスが資源効率と付加価値の高い加工の改善に寄与できます。アフリカの機会は、鉱物資源、再生可能エネルギーの導入、建設資材、および学術的な能力構築に関連しており、マテリアル・インフォマティクスは、地域における価値創造、責任ある資源利用、および気候特有の運用条件における材料性能の向上に向けた道筋を提供します。中東では、経済の多角化と産業の近代化の一環として、石油化学、海水淡水化、建設資材、炭素管理、水素、および太陽エネルギー用途におけるマテリアル・インフォマティクスの活用がますます進められています。

戦略的経済・政策ブロックごとの主要なグループ見解

NATOの優先課題は、軽量合金、熱防護システム、保護コーティング、高エネルギー材料、センサー、積層造形用原料、および過酷な運用条件下での信頼性を確保するために設計された材料など、防衛、レジリエンス、安全保障の用途における材料の重要性を高めています。G7諸国は、成熟した研究システムと規格重視の認定慣行に支えられ、マテリアル・インフォマティクスを活用して、重要材料のレジリエンス、先端製造、半導体サプライチェーン、クリーンエネルギー技術、および高付加価値の産業イノベーションを強化しています。BRICS諸国は、大規模な製造拠点、豊富な資源、そして拡大する科学技術力を兼ね備えており、エネルギー貯蔵、インフラ、化学、航空宇宙、農業関連材料、および国内技術開発において、マテリアルインフォマティクスが重要な役割を果たしています。欧州連合（EU）は、協調的な研究開発プログラム、持続可能性に関する規制、バッテリー関連の取り組み、循環型経済の枠組み、およびデジタル製品データ要件の恩恵を受けており、組成、加工履歴、性能、環境影響を結びつけるインフォマティクス・プラットフォームの活用を促進しています。ASEANにおけるマテリアル・インフォマティクスの機会は、電子機器製造、自動車サプライチェーン、包装、再生可能エネルギー、特殊化学品と密接に関連しており、データ駆動型の材料ワークフローが品質向上、プロセス効率化、製品の現地化を支えています。GCC（湾岸協力理事会）は、石油化学、先端ポリマー、炭素回収材料、太陽光技術、水素インフラ、および酷暑や腐食性環境に適した耐久性のある建設資材における多角化の優先事項と、マテリアル・インフォマティクスを整合させています。これらの地域全体において、共通の促進要因となっているのは、発見サイクルの短縮、信頼性の高い材料データ、サプライチェーンのレジリエンス、持続可能性、そして基礎調査とスケーラブルな産業展開との橋渡しを行う必要性です。

マテリアル・インフォマティクス導入に関する主要国の動向

中国は、製造、電池、エレクトロニクス、太陽電池技術、希土類処理、およびAIを活用した研究インフラにおける規模の大きさから、マテリアル・インフォマティクス分野において主要な存在となっています。米国は、先進的な製造イニシアチブ、国立研究所の能力、電池および半導体プログラム、そして科学のためのAIに関する学際的研究を通じて、強い勢いを見せています。日本は、電子材料、電池、セラミックス、高分子、触媒、精密製造において成熟した能力を有しており、信頼性とプロセス制御に重点を置いています。インドでは、半導体、エネルギー貯蔵、グリーン水素、特殊化学品、宇宙技術、国内製造への注目が高まっており、データ駆動型の材料イノベーションの重要性がさらに強まっています。ドイツの産業工学の基盤は、自動車、機械、化学、積層造形、電池システム、および高性能材料の認定におけるマテリアル・インフォマティクスを支えています。英国は、計算材料科学、航空宇宙材料、医薬品関連材料、電池、およびデジタル研究インフラにおいて顕著な能力を有しています。オーストラリアの鉱業、重要鉱物、水素、太陽電池材料、および大学主導の材料研究における強みは、採掘、加工、クリーンエネルギー応用分野にわたるインフォマティクスの機会を生み出しています。フランスは、航空宇宙、核材料、特殊化学品、エネルギー技術、および公的研究における強みを組み合わせ、検証済みかつトレーサビリティのある材料データへの需要を生み出しています。韓国は、半導体、ディスプレイ、電池、エレクトロニクス、および先端製造分野で主導的な地位を占めており、材料インフォマティクスは、プロセスの最適化、欠陥の低減、次世代材料の開発において極めて重要な役割を果たしています。イタリアの重要性は、先端製造、セラミックス、ポリマー、コーティング、生体医用材料、および設計主導型の産業用途において顕著です。カナダの強みには、クリーンエネルギー材料、鉱業関連のイノベーション、先端合金、ポリマー、および大学主導の計算材料調査が含まれ、資源処理や電化分野での応用を支えています。ロシアの材料に関する専門知識は、冶金、原子力技術、航空宇宙、エネルギー、防衛関連の応用分野と結びついており、これらの分野ではモデリングやシミュレーションが高性能要件を支えています。ブラジルは、バイオベース材料、鉱業、エネルギー、触媒、および持続可能な建設用途において優位な立場にあり、これらの分野ではデータ駆動型のアプローチによって材料の性能と資源効率を向上させることができます。メキシコの自動車、電子機器、工業製品における製造基盤は、情報科学を駆動とした材料の品質管理、コーティング、軽量材料、およびサプライチェーンの現地化に向けた機会を生み出しています。スペインは、欧州の研究協力に支えられ、再生可能エネルギー、建設、ナノ材料、電池、および循環型材料における材料研究を推進しています。

業界リーダーに向けた実践的な提言

業界のリーダーの皆様は、材料インフォマティクスを、調査、エンジニアリング、製造、品質、調達、およびサステナビリティの各機能を結びつける企業能力として位置づけるべきです。実践的な第一歩として、標準化されたメタデータを用いて、実験条件、加工パラメータ、特性評価結果、シミュレーション出力、故障データ、およびライフサイクル属性を収集する、ガバナンスの確立された材料データインフラを構築することが挙げられます。組織は、データ駆動型の最適化によって開発の複雑さを軽減できる、高付加価値の使用事例を優先すべきです。その例としては、電池材料、リサイクル可能なポリマー、耐食性合金、触媒設計、積層造形用原料、電子材料、および重要原材料の持続可能な代替品などが挙げられます。部門横断的なチームには、材料科学者、データエンジニア、AI専門家、プロセスエンジニア、および各分野の専門家を組み入れ、モデルが科学的に妥当であり、運用上有用であることを確保する必要があります。また、リーダーは、再現性と信頼性を向上させるために、自動化された実験、デジタル実験ノート、モデル検証プロトコル、不確実性の定量化にも投資すべきです。大学、公的研究機関、標準化団体、サプライチェーンパートナーとの提携により、厳選されたデータへのアクセスを強化し、適格性の認定を加速させることができます。最後に、組織は、責任あるAIの実践、知的財産の保護、サイバーセキュリティ対策、および持続可能性指標を材料インフォマティクス・プログラムに組み込み、発見の迅速化がコンプライアンス、レジリエンス、そして長期的な価値創造にも寄与するよう確保すべきです。

調査手法

本エグゼクティブサマリーは、検証済みの2次調査、分野固有の分析、および公開されている技術的・規制的・制度的情報の三角検証を中心とした、体系的な調査手法に基づいて作成されています。この調査手法では、査読済みの科学文献、公開されている研究プログラムの文書、規格および政策の参考資料、特許および出版物の動向、産業応用事例、ならびに先端材料分野全体における技術導入指標が考慮されています。定性評価を用いて、創薬、シミュレーション、実験、製造、およびサステナビリティのワークフローにおけるマテリアル・インフォマティクスの役割を特定するとともに、地域および国ごとの洞察については、研究インフラの整備状況、産業能力、政策上の優先事項、および応用上の関連性を通じて評価しています。本調査手法では、根拠のない市場規模の推計、市場シェアの主張、および推測に基づく予測を避け、代わりに証拠に基づいた促進要因、導入パターン、技術的実現要因、障壁、および戦略的意味合いに焦点を当てています。特に、データガバナンス、AIモデルの信頼性、材料の適格性評価、ライフサイクルへの配慮、およびセクター固有の使用事例に重点を置いています。これらの知見を統合し、研究開発、製品開発、運用、戦略、イノベーション管理の各分野における意思決定者に役立つ、経営層向けの視点を提供します。

結論

マテリアル・インフォマティクスは、より迅速で、より信頼性が高く、より持続可能な材料イノベーションを実現するための重要な基盤となりつつあります。AI、計算モデリング、厳選されたデータベース、自動化、および専門知識を統合することで、この分野は組織が有望な材料を特定し、加工条件を最適化し、実験廃棄物を削減し、材料に関する意思決定のトレーサビリティを向上させることを支援します。その影響は、エネルギー貯蔵、半導体、先端製造、ポリマー、触媒、コーティング、金属、セラミックス、および持続可能な材料代替の分野で特に顕著です。地域ごとの導入状況には違いがありますが、戦略的な方向性は一貫しています。産業界や政府は、イノベーションサイクルの短縮、サプライチェーンのレジリエンス強化、材料性能の向上、そして環境面での成果の改善を追求しています。今後の進展は、高品質なデータ、相互運用可能なプラットフォーム、科学的に解釈可能なAI、堅牢な検証手法、そして研究機関と産業ユーザー間のより緊密な連携にかかっています。今日、体系的なマテリアル・インフォマティクスの能力を構築する組織は、技術的な複雑さ、規制上の圧力、資源の制約、そして高性能で持続可能な材料に対する需要の高まりに、より適切に対応できる立場に立つことになるでしょう。

よくあるご質問

• マテリアル・インフォマティクス市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に1億7,953万米ドル、2026年には2億1,158万米ドル、2032年までには5億8,382万米ドルに達すると予測されています。CAGRは18.34%です。
• マテリアル・インフォマティクスの重要性はどのような点にありますか？
  • 材料科学、計算モデリング、ハイスループット実験、実験室の自動化、および機械学習を組み合わせることで、先端材料の発見、設計、評価、および量産化のあり方を一新しています。
• マテリアル・インフォマティクスの展望における変革的な変化は何ですか？
  • 孤立した研究ワークフローから、統合されたデータ中心のイノベーション・エコシステムへと、構造的な転換が進んでいます。
• 人工知能がマテリアル・インフォマティクスに与える影響は何ですか？
  • 複雑で多次元的なデータセット全体にわたるパターン認識を高速化し、材料特性の予測、候補となる化学物質のスクリーニング、配合の最適化などに活用されています。
• アジア太平洋地域におけるマテリアル・インフォマティクスの導入状況はどうですか？
  • 製造拠点が密集しており、エレクトロニクスおよびバッテリー分野の強力なエコシステムを有しています。
• 主要企業はどこですか？
  • Alchemy Cloud, Inc.、BASF SE、Citrine Informatics、Dassault Systemes SE、DeepMaterials, Inc.などです。

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

• 調査デザイン
• 調査フレームワーク
• 市場規模予測
• データ・トライアンギュレーション
• 調査結果
• 調査の前提
• 調査の制約

第3章 エグゼクティブサマリー

• CXO視点
• 市場規模と成長動向
• 新たな収益機会
• 次世代ビジネスモデル
• 業界ロードマップ

第4章 市場概要

• 業界エコシステムとバリューチェーン分析
• 市場力学
• ポーターのファイブフォース分析
• PESTLE分析
• 市場展望
• GTM戦略

第5章 市場洞察

• 消費者洞察とエンドユーザー視点
• 消費者体験ベンチマーク
• 機会マッピング
• 流通チャネル分析
• 価格動向分析
• 規制コンプライアンスと標準フレームワーク
• ESGとサステナビリティ分析
• ディスラプションとリスクシナリオ
• ROIとCBA

第6章 AIの累積的影響、2026年

第7章 マテリアル・インフォマティクス市場：コンポーネント別

• 分析機器
  • 顕微鏡ツール
    • 原子間力顕微鏡
    • 電子顕微鏡
  • 分光分析装置
    • 赤外分光法
    • 紫外・可視分光法
• サービス
  • コンサルティングおよび導入
  • データのキュレーションおよびアノテーション
  • サポート・メンテナンス
• ソフトウェア
  • 計算プラットフォーム
  • データ分析・可視化ツール
  • 材料探索プラットフォーム
  • シミュレーション・モデリングソフトウェア

第8章 マテリアル・インフォマティクス市場：素材のタイプ別

• 生体材料
  • 生分解性生体材料
  • 生物にヒントを得た材料
  • 埋め込み型生体材料
• 触媒
  • 酵素触媒
  • 不均一系触媒
  • 均一系触媒
• セラミックス・ガラス
  • 機能性セラミックス
  • ガラス
  • 構造用セラミックス
• コーティングおよび表面処理
  • 防食コーティング
  • 防汚コーティング
  • 機能性コーティング
  • 硬質・耐摩耗性コーティング
• 複合材料
  • セラミックマトリックス複合材料
  • 金属マトリックス複合材料
  • 天然繊維複合材料
  • ポリマーマトリックス複合材料
• 金属および合金
  • 鉄系合金
  • 高エントロピー合金
  • 非鉄合金
• ナノ材料
  • MOFおよびCOF
  • MXenes
  • ナノ粒子
  • ナノチューブおよびナノワイヤ
• ポリマー
  • エラストマー
  • 熱可塑性
    • 汎用熱可塑性樹脂
    • エンジニアリング熱可塑性樹脂
    • 高性能熱可塑性樹脂
  • 熱硬化性
• 半導体
  • 化合物半導体
  • 元素系半導体
• 繊維・テキスタイル
  • 天然繊維
  • 合成繊維
  • 機能性繊維

第9章 マテリアル・インフォマティクス市場：技術別

• 自動化・ロボティクス
  • ハイスループット実験
  • ロボット合成
  • Self-Driving Labs
• データインフラストラクチャ
  • データレイクおよびデータウェアハウス
  • フィーチャーストア
  • ナレッジグラフ
• 機械学習およびAI
  • アクティブラーニングおよびベイズ最適化
  • ディープラーニング
    • 畳み込みニューラルネットワーク
    • グラフニューラルネットワーク
    • トランスフォーマーとRNN
  • 生成モデル
    • 拡散モデル
    • GAN
    • VAE
  • 物理学に基づく機械学習
  • 強化学習
  • 転移学習およびマルチタスク学習
• セキュリティおよびガバナンス
  • アクセスコントロール
  • 監査証跡
  • モデルガバナンス
• シミュレーションおよび計算手法
  • CALPHAD
  • DFTおよび第一原理法
  • 有限要素解析
  • 分子動力学
  • フェーズフィールド・モデリング
• 可視化および意思決定支援
  • 不確実性の定量化
  • 可視化ダッシュボード
  • 「What-If」分析

第10章 マテリアル・インフォマティクス市場：データソース別

• 計算データ
  • DFTデータベース
  • 分子動力学軌跡
  • 相図
• 実験データ
  • ハイスループットスクリーニング
  • 計測データ
    • 回折・散乱
    • 機械的試験
    • 顕微鏡法
    • 分光法
    • 熱分析
  • LIMSおよびELN
• 独自データおよびサプライヤーデータ
• 公開データベース
  • ChEMBL
  • マテリアルズ・プロジェクト
  • NOMAD
  • OQMD
  • PubChem
• 実世界性能データ
  • フィールドセンサー
  • 保証および故障ログ
• テキストデータおよび非構造化データ
  • 実験ノート
  • 特許
  • 出版物
  • 技術レポート

第11章 マテリアル・インフォマティクス市場：分析タイプ別

• 記述型
• 診断
• ジェネレーティブ
• 予測分析
• プレスクリプティブ

第12章 マテリアル・インフォマティクス市場：用途別

• 製剤設計
  • 添加剤の最適化
  • 多成分ブレンド
  • レオロジー制御
• ナレッジマネジメントおよび知的財産分析
  • ナレッジグラフ
  • 文献分析
  • 特許マイニング
• ラボオートメーションおよび実験計画
  • 自律型実験室
  • 閉ループ最適化
  • ロボットによる実行
• 材料探索
  • ジェネレーティブ・デザイン
  • インバースデザイン
  • 物性予測
• プロセス開発およびスケールアップ
  • 実験計画法およびアクティブラーニング
  • デジタルツイン
  • プロセスパラメータの最適化
• 品質管理および故障解析
  • 異常検知
  • 予測品質
  • 根本原因分析
• サプライチェーンおよび調達
  • コンプライアンススクリーニング
  • 原材料の代替
  • サプライヤーリスク評価
• サステナビリティと循環型社会
  • ライフサイクルアセスメント
  • リサイクル可能性および循環性のモデリング
  • 毒性およびHSE

第13章 マテリアル・インフォマティクス市場：エンドユーザー産業別

• 学術機関・研究機関
• 航空宇宙・防衛
• 自動車
  • 耐熱合金
  • 軽量複合材料
  • 表面処理
• 化学品
  • 接着剤・シーラント
  • 農業用化学品
  • 汎用化学品
  • 塗料・コーティング
  • 石油化学製品
  • 特殊化学品
• 建設・建築資材
  • セメント・コンクリート
  • 断熱材
  • スマートガラス・ガラス製品
• 消費財・包装
  • 食品接触材料
  • 持続可能な包装
  • 繊維・アパレル
• 電子機器
  • ディスプレイ材料
  • 集積回路用材料
  • フォトニクスおよびオプトエレクトロニクス
• エネルギー・ユーティリティ
  • 電池・エネルギー貯蔵
  • 水素・燃料電池
  • 原子力
  • 石油・ガス
  • 再生可能エネルギー
• ヘルスケアおよび医療機器
  • 診断・ウェアラブル機器
  • インプラントおよび補綴物
• 鉱業・金属
• 製薬・ライフサイエンス
  • 先進治療法
  • バイオロジクス
  • 薬物送達および賦形剤
  • 低分子化合物

第14章 マテリアル・インフォマティクス市場：組織規模別

• 大企業
• 中小企業

第15章 マテリアル・インフォマティクス市場：地域別

• アジア太平洋
• 欧州
• 北米
• ラテンアメリカ
• アフリカ
• 中東

第16章 マテリアル・インフォマティクス市場：グループ別

• NATO
• G7
• BRICS
• EU
• ASEAN
• GCC

第17章 マテリアル・インフォマティクス市場：国別

• 中国
• 米国
• 日本
• インド
• ドイツ
• 英国
• オーストラリア
• フランス
• 韓国
• イタリア
• カナダ
• ロシア
• ブラジル
• メキシコ
• スペイン

第18章 競合情勢

• 市場シェア分析、2025年
• FPNVポジショニングマトリックス、2025年
• 市場集中度分析、2025年
  • 集中比率（CR）
  • ハーフィンダール・ハーシュマン指数（HHI）
• 最近の動向と影響分析、2025年
• 製品ポートフォリオ分析、2025年
• ベンチマーキング分析、2025年

第19章 企業プロファイル

• Alchemy Cloud, Inc.
• BASF SE
• Citrine Informatics
• Dassault Systemes SE
• DeepMaterials, Inc.
• Dow, Inc.
• Elix, Inc.
• ENEOS Corporation
• Exabyte Inc.
• ExoMatter GmbH
• Exponential Technologies Ltd.
• Hexagon AB
• Hitachi, ltd.
• Innophore GmbH
• Intellegens Limited
• Kebotix, Inc.
• Materials Design, Inc.
• Materials.Zone Technologies Ltd.
• Noble Artificial Intelligence, Inc.
• OntoChem GmbH by DS Digital Science GmbH
• Optibrium Ltd.
• Phaseshift Technologies Inc.
• Polymerize Private Limited
• Preferred Networks, Inc.
• QuesTek Innovations LLC
• Revvity Signals Software, Inc.
• Schrodinger, Inc.
• Simreka
• Synopsys, Inc.
• TDK Corporation
• Thermo Fisher Scientific, Inc.
• Tilde Materials Informatics
• Uncountable Inc.