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は、AI技術と材料解析シミュレーションを組み合わせ、効率的な材料開発をサポート。材料の特性予測が従来よりも迅速に行えるようになり、研究開発の期間短縮が期待されます。
1分でわかる要約
伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は、30年以上の材料解析シミュレーションの知見とAIのノウハウを組み合わせ、材料の物性予測モデルを構築できる「材料開発プラットフォーム」を提供しています。経験則に頼りがちな検討工程をデータに基づく判断へ寄せることで、材料開発の効率化と期間短縮を支援します。
クラウドサービス「Mat3ra」と連携し、ナノスケールでの解析シミュレーションとAI学習をつなげて候補材料を高速に絞り込みます。従来は数か月かかっていた物性探索が数秒で完了する仕組みを活用し、分子構造や特性データをもとに、素材候補の評価を前倒しで進められます。
提供サービスは、ブラウザ上のGUIで第一原理計算を扱える「Mat3ra」と、MI分析の代行・スキルトランスファーまで行う「CTC MI Success Lab」が中心です。導入事例では、最適条件の導出によりコスト20%削減や、社内でMI分析を自走できる体制づくりにつながったとされています。
専門的な領域を持つMIベンダーを選ぶ重要性
MIの成果は、対象材料の理解だけでなく、材料解析シミュレーションや計算化学、データ整備、モデル構築・運用までを一気通貫で設計できるかに左右されます。とくに、第一原理計算などの計算結果をどう学習データに落とし込み、現場の意思決定につながる評価プロセスへ接続できるかは、開発スピードと手戻りコストに直結します。
そのため、自社テーマに近い領域での実績に加えて、シミュレーションとAIを統合して候補探索を高速化できる基盤や、分析代行・教育を含む伴走体制を持つベンダーを選ぶことが重要です。次のセクションでは、候補を絞り込みたい方向けに「専門的な領域に強いMIベンダー3選」をご紹介します。
伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は、30年以上にわたり材料解析分野に携わっており、その経験とAIビジネスでのノウハウを活用しています。CTCは、材料解析シミュレーションとAIを組み合わせた「材料開発プラットフォーム」を提供しています。長年にわたる材料解析シミュレーション技術とAI技術を組み合わせ、材料の物性予測モデルを構築することで、材料開発の効率を飛躍的に向上させています。
また、CTCは2018年から材料開発を支援するクラウド型ナノ解析サービスの導入・活用支援も提供しており、材料開発向けのシミュレーション環境整備を継続してきました。
従来は数か月かかっていた物性探索が、わずか数秒で完了するようになり、材料開発の期間短縮が実現しました。このプラットフォームは、ナノスケールでの解析シミュレーションを行うクラウドサービス「Mat3ra」と連携し、材料の分子構造や特性に関するデータをAIが学習することで、素材候補を導き出すことが可能です。CTCはこのプラットフォームを通じて、製造業や研究機関における新素材開発を支援し、社会課題の解決に貢献しています。
Mat3raは、伊藤忠テクノソリューションズが提供するクラウド型のマテリアルデザインプラットフォームです。材料設計を効率化するために特化しています。
Webブラウザを通じて第一原理計算を用いたシミュレーションができ、使いやすいGUIで複雑な計算も容易に実行可能です。新材料の設計プロセスが効率化され、材料の性能を評価するための環境が整っています。
第一原理計算で得られたデータを元に物性予測モデルを構築。材料の性能や適切な組成をデータに基づいて効率的に探索できます。また、REST-APIを利用してこれらの作業の自動化も可能。従来の手法と比較して、材料設計の効率が向上している点が大きな特徴です。
特に高度な材料設計が求められる分野で有効です。Mat3raは金属や合金、化学物質などの材料特性を予測し、製品開発における意思決定をサポート。クラウドベースであるため計算リソースを柔軟に拡張でき、コストパフォーマンスにも優れています。
クラウド上にデータを保存しながら、効率的な材料設計を支援するため、時間やコストの削減が期待され、材料開発において大きなメリットです。従来の研究方法に比べ、より迅速で効率的に新材料の探索や最適化を行うためのツールとして、様々な産業での活用が期待されています。
MI Success Labは、2022年9月に提供開始した、AIのデータ分析技術を活用した材料開発のための環境構築支援サービスです。
MI分析の代行やスキルトランスファーを行い、データ解析や機械学習技術を駆使して、新材料の開発プロセスを効率化します。医薬品や素材分野の企業などに向けて、入力データの整形、分析エンジンの設計・作成、結果評価を含むトレーニングまで支援する点が特徴です。
また、マニュアル作成や質疑応答も含めて伴走し、標準で約3カ月の実施期間で、企業が自社内でMIを活用しやすい体制づくりを支援します。
CTCは、医薬品や素材分野を中心に、3年間で30社の導入を目指すと公表しています。
CTCの公開情報をもとに整理すると、伊藤忠テクノソリューションズのMI支援は、材料解析シミュレーションとAIを組み合わせて候補探索を進めたい場面、第一原理計算を材料設計に取り入れたい場面、伴走支援を受けながら内製化も進めたい場面と相性がよいと考えられます。ここでは、提供サービスと事例内容をもとに、相談しやすいテーマを整理しています。
CTCは、材料解析シミュレーションとAIを組み合わせた材料開発プラットフォームを特徴としており、物性探索や候補材料の絞り込みを前倒しで進めたい企業と相性がよいといえます。特に、実験だけでは検証範囲が広くなりやすいテーマで検討しやすい支援です。
Mat3raでは、ブラウザ上のGUIで第一原理計算を扱えるため、計算環境の構築負荷を抑えながら材料設計を進めたい場合に向いています。計算結果を物性予測や候補探索につなげたい企業にとって、導入しやすい構成です。
CTC MI Success Labは、分析代行だけでなく、入力データの整形、分析エンジン設計、結果評価を含むトレーニング、マニュアル作成、質疑応答まで支援するため、伴走を受けつつ社内で使える体制づくりを進めたい企業に向いています。
CTCは、材料解析シミュレーションとAIを組み合わせた材料探索支援を打ち出しており、特に新材料候補の探索や性能評価を早い段階で進めたいテーマと相性がよいと考えられます。
大手建材メーカーに対し、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）技術を用いた新規材料開発の効率化を支援しました。
従来、熟練研究者の経験に頼っていた実験条件の決定を、MI技術で分析・モデル化し、全ての目標物性を満たす最適条件を導出。コストを20％削減し、さらに個別勉強会を通じて顧客社内でのMI技術の内製化を実現しました。
参照元：伊藤忠テクノソリューションズ公式HP https://www.ctc-g.co.jp/solutions/optimization_services/?menu=2
三重県工業研究所に対して、マテリアルズ・インフォマティクス技術を提供し、効率的な材料開発を支援しました。
2022年8月に開始した実証実験では、陶磁器製造に関する各種データをもとに、耐熱性や吸水率などの機能性向上に向けた最適な原料配合や焼成条件を探索するAIモデルの作成を進めています。2022年12月からはAIモデルの改善にも着手しており、原料の効率的な消費や代替原料の探索にもつなげる方針です。
長年の経験や試行錯誤で決めていた原料配合や焼成条件について、データをもとに探索する取り組みが進められています。
参照元：伊藤忠テクノソリューションズ公式HP https://www.ctc-g.co.jp/news/release/20230112-01528.html
MIベンダーを比較する際は、AIの活用有無だけでなく、材料解析シミュレーションや計算化学、データ整備、分析代行・内製化支援まで含めて、自社の課題に合う支援領域を見極めることが重要です。
このサイトでは、専門領域や支援内容の違いが分かるようにMIベンダーを整理しています。複数社を比較したい方は、専門的な領域に強いMIベンダー3選もご確認ください。
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。