マテリアルズインフォマティクス（MI）の成功事例・導入事例

「実験回数を減らしたい」「熟練者の経験に頼る開発を見直したい」と感じたら、自社の材料・研究テーマを扱える相談先から支援内容を確認してみましょう。化学・素材、創薬、エネルギーの各領域に特徴を持つMIベンダーを紹介しています。

マテリアルズインフォマティクス(MI)とは？【2026年最新版】

マテリアルズインフォマティクス（Materials Informatics, MI）とは、材料科学にデータ科学を取り入れ、実験データや計算・シミュレーションデータなどを活用しながら、材料の特性や挙動を予測したり、有望な候補を探索したりするアプローチです。機械学習や統計解析を使うケースも多く、材料の「組成・構造・製造条件」と「物性」の関係を、データから捉えて意思決定に役立てます。

従来の材料開発は、検証すべき組み合わせが膨大であることや、評価に手間がかかることから、試行錯誤の実験を重ねる場面が少なくありませんでした。その結果、テーマや要求水準によっては開発に長い時間とコストがかかることもあります。

マテリアルズインフォマティクス(MI)は、実験の代替というよりも、実験・計算・シミュレーションを含むさまざまなデータを整理し、モデル化と探索を組み合わせて「試す順番」と「試す範囲」を絞り込むことで、開発の効率を高めることを目指します。うまく運用できれば、実験回数の削減や探索の早期化につながる可能性があり、開発スピードやコスト面での改善が期待されています。

マテリアルズインフォマティクス(MI)でできること

物性の予測：既知の材料データから、組成・構造・製造条件と物性の関係をモデル化し、まだ測定していない条件での特性を推定します。たとえば樹脂材料の配合検討を想定すると、過去の配合・加工条件と強度・粘度の測定データを用いて、未測定の配合条件で得られる物性を予測する使い方があります。

材料候補の探索：目標とする物性から、その条件を満たす可能性がある組成や構造、製造条件を探します。たとえば、耐熱性と加工性の両立を目指す場合、過去データや計算結果から候補を絞り、実際に合成・測定する対象を選びます。

予測結果は、実験や専門家の判断に代わる確定値ではありません。データの量や質、測定条件、対象材料によって予測できる範囲は変わるため、適用範囲を確かめながら候補選定に使います。

マテリアルズインフォマティクス(MI)を活用した材料開発の流れ

材料開発でMIを使う際は、目標設定からデータ解析、候補の検証までをつなぎ、実験結果を次の探索に戻します。

1. 目標と評価指標を決める：必要な物性や優先順位、原料・コスト・製造上の制約を定めます。
2. データを集めて整える：実験・測定・計算データから、組成や構造、製造条件と物性値を対応づけます。単位や測定条件を確認し、比較できる形にします。
3. モデルを作り、予測する：統計解析や機械学習などで、材料の条件と物性の関係を学習し、未評価の条件の物性を推定します。
4. 候補を選ぶ：目標への適合度に加え、予測の不確実性や実験・製造の制約を踏まえて、次に検証する候補を決めます。
5. 実験で検証し、データを更新する：候補を合成・測定し、結果をデータに加えて予測や候補の優先順位を見直します。

この循環で、MIは「次に何を試すか」を決める材料になります。実験結果が予測と異なる場合は、データや測定条件も確認して次の探索に反映します。

なぜ今、マテリアルズインフォマティクス(MI)の重要性が高まっているのか（環境規制・短納期化・技術承継）

環境要件への対応、短納期化、熟練者の知見の継承などが材料開発の課題となる中、MIは候補の選定や実験記録の活用を支援する方法の一つです。

マテリアルズインフォマティクス(MI)とプロセス・インフォマティクス（PI）の違い

材料開発では、材料そのものの「組成」だけでなく、それをどう作るかという「プロセス（製造条件）」が物性に大きく影響します。したがって、組成の探索と同時に、温度、圧力、時間、混練条件、熱処理条件などの最適化が重要になるケースは少なくありません。

このとき、製造プロセスに関するデータを収集・解析し、品質や歩留まり、性能のばらつきを抑えるために条件最適化を行う取り組みは、「プロセス・インフォマティクス（PI）」などと呼ばれることもあります。ただし、用語や適用範囲は文献や現場での使われ方に揺れがあるため、本稿では「プロセスデータの活用による条件最適化」という意味で扱います。

両方が重要な理由はシンプルです。どれだけ有望な組成（マテリアルズインフォマティクス(MI)の成果）を見出しても、製造条件が適切でなければ狙った物性が得られないことがあります。逆に、製造条件をどれほど丁寧に管理しても、組成の選択が不適切であれば性能の到達点に限界が出ることがあります。

近年は、組成（材料側）とプロセス（製造側）を分けて最適化するのではなく、両者の相互作用を踏まえて統合的に設計・最適化しようとする取り組みも増えています。ただし、すべてを一気通貫で自動最適化できるというより、データ基盤の整備、評価指標の統一、現場実装の制約（設備・コスト・安全・品質規格）を踏まえながら、段階的に対象範囲を広げていく進め方が現実的です。

【独自分析】マテリアルズインフォマティクス（MI）導入に成功した企業の「共通項」と3つのパターン

企業ごとに課題や対象材料は異なりますが、実験・測定データを整え、解析結果を候補選定に使い、検証結果を次の探索に戻すことが共通する進め方です。以下では、各パターンの課題、MIの活用方法、事例で確認できる成果を整理します。

国内外のマテリアルズインフォマティクス(MI)成功事例56選
（企業・研究機関別）

マテリアルズインフォマティクス（MI）は、実験・解析・シミュレーションで得られる材料データを学習し、候補選定や条件探索を効率化する手法です。本章では、マテリアルズインフォマティクスを実務で使える形に落とし込み、探索期間の短縮や試作回数の削減につなげた国内外の成功事例を、業界別に整理しました。

【化学・素材】主要企業のマテリアルズインフォマティクス（MI）
成功事例

トレンド：化学・素材のマテリアルズインフォマティクス（MI）では、物性予測によって試行錯誤を減らす取り組みと、代替材料の探索を効率化する取り組みが進んでいます。化学・素材領域では、無数にある化合物や添加剤の組み合わせをどう効率よく絞り込むかが共通課題です。近年は、PFASを含む化学物質規制の動向や環境要件の変化もあり、従来材の見直しや代替材料探索を進める場面でMI活用が広がっています。

化学・素材のマテリアルズインフォマティクス（MI）成功事例一覧

【自動車・輸送機器】主要企業のマテリアルズインフォマティクス（MI）成功事例

トレンド：自動車・輸送機器のマテリアルズインフォマティクス（MI）では、軽量化・電動化に伴う材料と設計条件の探索を、早い段階で収束させる動きが強まっています。近年は、CAEや実験データを統合して性能・耐久の見通しを立て、試作回数を抑えながら開発サイクルを短縮する用途でMIが広がっています。

自動車・輸送機器のマテリアルズインフォマティクス（MI）成功事例一覧

【電子部品・電機／IT】主要企業のマテリアルズインフォマティクス（MI）成功事例

トレンド：電子部品・電機／ITのマテリアルズインフォマティクス（MI）では、少ないデータからでも当たりを付ける設計・条件出しが重視されています。近年は、画像・スペクトルなどの計測データを特徴量として取り込み、条件出しと評価の往復回数を減らす使い方でMIが定着しつつあります。

電子部品・電機／ITのマテリアルズインフォマティクス（MI）成功事例一覧

【エネルギー・資源／インフラ】主要企業のマテリアルズインフォマティクス（MI）成功事例

トレンド：エネルギー・資源／インフラのマテリアルズインフォマティクス（MI）では、規制対応や安全・信頼性の要求を満たしつつ、候補探索の「範囲拡大」と「絞り込み精度」の両立が焦点です。近年は、社内データと外部データベースをつなぎ、大規模な候補群から検証の優先順位を付ける用途でMIが活用されています。

エネルギー・資源／インフラのマテリアルズインフォマティクス（MI）成功事例一覧

【金属・材料加工／重工・機械】主要企業のマテリアルズインフォマティクス（MI）成功事例

トレンド：金属・材料加工／重工・機械のマテリアルズインフォマティクス（MI）では、材料そのものだけでなく加工条件と品質の関係を“再現可能にする”動きが強まっています。近年は、工程データと解析・シミュレーションを組み合わせ、歩留まり改善や立ち上げ短縮につなげる用途でMIが使われています。

金属・材料加工／重工・機械のマテリアルズインフォマティクス（MI）成功事例一覧

【研究機関・スタートアップ／ベンダー】主要企業のマテリアルズインフォマティクス（MI）成功事例

トレンド：研究機関・スタートアップ／ベンダー領域のマテリアルズインフォマティクス（MI）では、手法の実装と現場で使える形への落とし込みが進んでいます。近年は、共同研究で得た高品質データやモデルを基に、探索・予測・解釈をワークフローとして提供し、現場適用を早める取り組みが増えています。

研究機関・スタートアップ／ベンダーのマテリアルズインフォマティクス（MI）成功事例一覧