マテリアルズ・インフォマティクスのプラットフォーム開発企業は、多様な技術とデータ解析のアプローチを駆使して、材料開発を効率化するソリューションを提供しています。各企業は独自の強みを持ち、特定の産業分野に特化したサービスやデータ解析技術を用いて、企業の研究開発プロセスを支援しています。
専門領域を持っているMIベンダーを厳選しました。
自社の研究対象に近しい領域を専門としているMIベンダーの方が、
コミュニケーションにズレがなく、知見や実績も豊富な可能性があります。
化学・素材分野で数多くの開発を成功に導いた実績があります。
日立グループ全体の強みを活かして材料開発を総合的に支援できることから、早期の市場参入を可能にします。
富士通では、創薬に特化したプラットフォームを用意。特許読解、法規制物質チェックにも一貫して対応可能。
特定の材料開発プロセスではなく、創薬研究プロセス全体のDXが叶う点も魅力です。
新しいエネルギー材料の特性を正確に予測する「Mat3ra」(旧Exabyte.io)プラットフォームを提供。
新しいバッテリー材料や軽量合金の開発をスピーディーに進められることが可能です。
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の導入を検討する際、各ベンダーが特定の分野でどれほど豊富な高品質データを保有しているかを知ることは極めて重要です。豊かなデータがあるほど、探索可能な範囲が広がり、短時間で精度の高い材料組成や製法の提案が可能となります。そのため、ベンダーがどの分野に強みを持つかを理解し、自社の開発目標に合致する専門性やデータ資源を持つパートナーを選ぶことが重要です。
EAGLYSが提供するマテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、企業間でのデータ共有により材料開発を効率化する技術です。秘密計算を活用し、機密データを保護しながら、AIモデルを用いた高精度な予測を可能にします。
Elixのマテリアルズ・インフォマティクス「Elix Discovery™」は、AI技術を活用して材料開発を効率化するプラットフォームです。オンプレミスやクラウドでの使用が推奨され、グローバルサポートも提供されています。
HPCシステムズのマテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、AIと計算化学を組み合わせた材料開発支援ツールです。「M-EVO®」は、複数の物性を同時に考慮し、新素材を効率的に設計します。クラウドベースで利用可能で、専門知識がなくても操作しやすい設計が特徴です。
MI-6のマテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、AIとデータサイエンスを活用し、材料開発を効率化するプラットフォームです。SaaS型の「miHub®」は、ノーコードで実験を計画し、チーム全体でのデータ管理とコラボレーションを促進します。
NTTデータ数理システムは、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を通じて企業の材料開発を支援してきました。機械学習やベイズ最適化を活用し、少ない実験データから効果的な材料探索を可能にし、開発期間とコストの削減に貢献します。
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用し、材料開発を効率化するシミュレーションツール「Matlantis™」を提供しています。AIと深層学習を組み合わせ、材料の特性を高速で予測し、研究開発の初期段階で有望な候補を見つけることが可能です。
SCSKが提供する「Citrine Platform」は、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用したAIプラットフォームで、材料開発の効率化を支援します。AIを活用した性能予測やデータ管理機能を備え、従来の試行錯誤に頼らない効率的な材料探索を実現します。
伊藤忠テクノソリューションズのマテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、AIと材料解析技術を組み合わせて材料開発を支援するプラットフォームです。ナノスケールでの解析やシミュレーションを通じ、物性予測を効率化し、研究開発期間の短縮とコスト削減を実現します。
エンソートは、データ解析と機械学習を活用し、材料開発を効率化するマテリアルズ・インフォマティクス（MI）導入を支援しています。クラウドベースのプラットフォーム「Enthought Edge」や、MI推進プログラムを通じて、効率的な研究環境を提供し、企業の材料探索や開発期間の短縮を実現しています。
コニカミノルタは、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用して材料開発を効率化しています。高分子複合材料やOLED材料の開発に取り組み、AIとデータ解析を組み合わせた予測モデルにより、短期間で材料の特性を評価します。
コベルコ科研は、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用し、材料開発の効率化と精度向上を目指しています。AI解析やデータベース構築を通じて、材料の特性予測や最適化を支援し、新素材の開発や既存材料の改良を推進します。
島津製作所は、AIやデジタル技術を活用したマテリアルズ・インフォマティクス（MI）に注力し、効率的な材料開発を推進しています。標準化戦略にも取り組み、異なる計測機器から得られるデータを統一することで、研究開発の効率を向上させています。
ダイキン工業は、データ駆動型の研究開発プラットフォームを通じて、蓄積された実験データを一元管理し、迅速なフィードバックと材料特性の最適化を支援。研究開発の効率化と実験条件の最適化が実現されます。
ダッソー・システムズ・バイオビアは、分子シミュレーションや機械学習を活用し、効率的な材料開発を支援しています。BIOVIA Materials Studioを使った材料特性の予測や、Pipeline Pilotによるデータ処理の自動化を通じて、実験回数を減らし、データ駆動型の研究を促進します。
TDKは自社開発のAIデータ分析ソフト「Aim」を活用し、新規磁石材料や高周波材料の損失予測を成功させました。従来の手法では難しかった特性を持つ材料を短期間で発見でき、開発スピードと精度が向上しています。
トヨタ自動車は、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用し、材料開発の効率化を進めています。シボ傷や磁石材料、食品、ゴム材料の解析で成果を上げており、材料の特性予測や最適化を支援しています。
長瀬産業とIBMが共同開発した「TABRASA」は、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用したSaaS型プラットフォームです。AIとデータ分析を組み合わせて、新材料の探索を効率化し、従来の研究開発プロセスを改善します。
日産アークは、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用して新材料の研究開発を効率化しています。電動化や軽量化技術のため、計算科学とデータ解析を駆使し、電池やパワーエレクトロニクス分野の課題解決に貢献しています。
日立ハイテクは、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用し、AIとビッグデータで材料開発の効率化を支援しています。複数の化合物を組み合わせた材料の探索も行い、研究開発のスピードと精度を向上させます。
富士通は、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用し、AIやデータ解析技術によって材料開発の効率化を図っています。Signals Notebookなどのクラウドベースのツールによりデータ管理により、リチウム電池などの材料探索で効率化しています。
プロテリアルは、独自のマテリアルズ・インフォマティクスプラットフォーム「D2Materi™」を活用し、素材開発の効率化を進めています。AIやデータ科学を活用して材料の特性や組成を予測し、開発期間を短縮。自動車やエレクトロニクス分野での軽量化や省エネルギー化に貢献しています。
三井情報は、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用したアプリケーション開発に取り組んでいます。ベイズ最適化技術を用いた試作版アプリは、材料の特性や条件を効率的に解析し材料開発を支援。東工大との共同研究に基づき、現場のフィードバックを反映しながら実用化を進めています。
専門領域を持っているMIベンダーを厳選しました。
自社の研究対象に近しい領域を専門としているMIベンダーの方が、
コミュニケーションにズレがなく、知見や実績も豊富な可能性があります。
化学・素材分野で数多くの開発を成功に導いた実績があります。
日立グループ全体の強みを活かして材料開発を総合的に支援できることから、早期の市場参入を可能にします。
富士通では、創薬に特化したプラットフォームを用意。特許読解、法規制物質チェックにも一貫して対応可能。
特定の材料開発プロセスではなく、創薬研究プロセス全体のDXが叶う点も魅力です。
新しいエネルギー材料の特性を正確に予測する「Mat3ra」(旧Exabyte.io)プラットフォームを提供。
新しいバッテリー材料や軽量合金の開発をスピーディーに進められることが可能です。