FitGap
AIONICS

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素材開発AI

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事業規模
中小
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目次

AIONICSとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

代替サービス

サービス基本情報

運営サービス一覧

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

AIONICSとは

AIONICSは、電池材料開発に特化したAI素材開発プラットフォームです。AIと物理シミュレーションを組み合わせることで、既存データと物性予測モデルから最適な化合物組成を高速で探索することができます。また、生成AI(GPT-4)を活用した新規電解質分子の設計機能も備えており、電気自動車や航空宇宙用バッテリーといった次世代電池開発に対応しています。従来数年を要していた材料探索プロセスを数か月に短縮し、研究開発コストの削減を実現する点が特徴です。ポルシェ子会社のCellforceやレゾナック(旧昭和電工)との協業実績があり、主に大手電池・自動車メーカーを中心に採用されています。対象は大企業から中堅企業向けのツールとして位置づけられており、蓄積データに基づくAI学習により精度向上が期待されています。FitGapの要件チェックでは、「物理計算」「電池特性指標セット」「電池配合・セル条件探索」が○(対応)で、電池材料の物性予測と配合候補の絞り込みを同じ検討範囲で扱えます。Fast Company誌の「World Changing Ideas 2024」への選出実績もあり、素材開発DXの推進において注目される存在となっています。

pros

強み

超大規模探索による新材料開発

AIONICSは人工知能と物理シミュレーションを組み合わせることで、10億種類以上の分子を高速に探索し、最適な電解質や材料組成の発見を支援します。従来の手作業では見つけることが困難な組み合わせを短時間で発見できるため、先進材料の研究開発期間の短縮に貢献します。FitGapの機能性評価はカテゴリ39製品中7位で、FitGapの要件チェックではカテゴリ33製品中24.2%のみが対応する「物理計算」が○(対応)です。ハイスループットな開発が求められる大企業や最先端研究機関での活用に適しています。

安全性を重視したフォーミュレーション最適化

AIONICSのAIは着火温度や粘度などを計算し、安全性と性能のバランスが取れた電解質を提案します。大量の候補の中から安全で高性能な組み合わせを選別できるため、リチウムイオン電池など危険物質を扱う製造現場における安全性の確保に貢献します。FitGapの要件チェックでは、「目的指標のカスタム設定」と「電池配合・セル条件探索」が○(対応)で、物性・安全性・コストなどを評価基準に含めながら電池材料の候補を比較できます。こうした特性から、安全性に敏感な企業や規制が厳しい用途での活用に適していると考えられます。

AI とロボティクスの組み合わせによる開発効率

AIが秒間数千件の組成を評価し、最適な候補のみをハイスループット実験用ロボットで検証することで、試験回数を大幅に削減できます。ロボットが約8分で候補電解質を測定する一方、AIは数千件を瞬時にふるいにかけるため、開発サイクル全体の加速が期待できます。FitGapの要件チェックでは、「実験計画シナリオ比較」と「研究再現性トレース」が○(対応)で、条件を変えた実験案の比較と、計算条件・実験条件と結果の対応記録を扱えます。実験コストの削減とスピードの両立を目指す研究部署において、AIONICSは有効な選択肢となり得ます。

cons

注意点

市場での提供期間が浅い

AIONICSは比較的新しいサービスであるため、長期間の運用実績や継続的な運用状況については十分な情報が蓄積されていない状況です。導入を検討される際は、提供元のサポート体制や、今後の開発継続性について事前に確認されることをお勧めします。FitGapのサポート評価はカテゴリ39製品中26位のため、長期利用を前提にする企業では、問い合わせ対応範囲や導入後の支援体制を個別に確認すると判断しやすくなります。新しい技術である利点がある一方で、実績面での評価には時間を要する可能性がある点にご留意ください。

エネルギー分野に特化したサービス

AIONICSが提供するAIソリューションは主に電池やエネルギー分野に特化しているため、これら以外の領域における素材開発ニーズには十分に対応できない場合があります。汎用的な素材開発や、電池・エネルギー以外の分野での活用を検討している企業は、導入前に自社の開発領域や目的との適合性を慎重に確認することが推奨されます。FitGapの要件チェックでは、「触媒・表面材料対応」が×(非対応)で、カテゴリ33製品中78.8%が対応する領域を扱わないため、触媒活性や表面材料の特性を重視する研究テーマでは注意が必要です。特化型のサービスであることを理解した上で、自社のニーズとの整合性を見極めることが重要です。

無料プランがなく契約が必要

AIONICSのサービスを利用するには基本的に正式な契約が必要で、無料で試用できるプランは提供されていません。そのため、気軽に機能を試したり小規模に導入を開始することが難しく、導入検討時には初期から相応の予算を用意する必要があります。FitGapの料金評価はカテゴリ39製品中29位、導入しやすさ評価はカテゴリ39製品中24位です。特に予算に制約のある中小規模の企業では、事前にコスト見積りと導入開始までの進め方を慎重に確認し、導入可否を判断することが重要と考えられます。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

AIONICS素材開発AIマーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

AIONICSの利用環境・機能

利用環境
端末・OS
Windows
シングルサインオン
対応言語
提供形態
-
対応サポート
-
機能
標準対応
オプション/条件付き
非対応
素材開発AI
対応分野・用途
物性指標・評価項目
計算・モデル手順
配合・条件探索
データ・文献・実験基盤
電池・無機材料対応
ポリマー・配合材料対応
触媒・表面材料対応
金属・合金材料対応
複数材料領域対応
逆設計ワークフロー
配合組成探索
工程条件探索
表面・反応評価指標
電池特性指標セット
電池配合・セル条件探索
ポリマー逆設計
相溶性・形態推定
物理計算
統計モデル
実験条件提案
自社データ継続学習
文献・特許解析
合金バルク物性計算
欠陥・拡散評価
合金組成・条件探索
表面・欠陥モデル自動生成
外部計算コード実行
レシピDB・実験ノート取込
文献データソース取込
研究再現性トレース
環境・安全性評価
実験計画シナリオ比較
目的指標のカスタム設定
複数材料系同時探索

AIONICSとよく比較されるサービス

AIONICSとよく比較される製品を紹介!AIONICSは素材開発AIの製品です。AIONICSとよく比較されるメジャー製品は、TabRASA、Hitachi MI Platform、Fujitsu Digital Annealerです。

AIONICS vs TabRASA

TabRASA

AIONICSと共通するカテゴリ

素材開発AI

AIONICS vs Hitachi MI Platform

Hitachi MI Platform

AIONICSと共通するカテゴリ

素材開発AI

AIONICS vs Fujitsu Digital Annealer

Fujitsu Digital Annealer

AIONICSと共通するカテゴリ

素材開発AI

サービス基本情報

https://covid-19.aionics.io/公式
https://covid-19.aionics.io/

運営会社基本情報

会社 : Aionics

Aionics運営サービス一覧

サービスカテゴリ

AI・エージェント

汎用生成AI・エージェント
LLM・大規模言語モデル
エージェントフレームワーク
エージェントオートメーション基盤

ソフトウェア(Saas)

オフィス環境・総務・施設管理
開発・ITインフラ・セキュリティ
データ分析・連携
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