Exabyte.io

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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。

Exabyte.ioとは

FitGapの機能性評価・料金評価・連携評価がいずれもカテゴリ39製品中2位、導入しやすさ評価は1位で、計算エンジンとAPIを軸にした素材開発向けクラウド基盤です。企業規模別シェアは大企業・中堅企業・中小企業いずれもカテゴリ39製品中6位で、規模を問わず採用実績があります。第一原理計算や分子動力学など複数の計算エンジンをクラウド上で切り替えて使える設計で、計算手法の探索段階から本格運用まで同一環境で扱える運用モデルが特徴です。

強み

希少要件の欠陥・拡散評価と表面モデル自動生成に○(対応)

欠陥・拡散評価が○(対応)で、カテゴリ33製品中この要件に対応しているのは7製品のみです。表面・欠陥モデル自動生成も同じく7製品中の1つで、結晶欠陥や表面構造の生成・評価を製品内で処理できます。物理計算もカテゴリ33製品中8製品しか対応していない希少要件の1つで○(対応)しており、原子スケールでの物性評価を複数の切り口で扱えます。触媒・半導体・電池材料など欠陥や表面状態が性能を左右する領域の研究開発で、外部ツールを組み合わせずに評価工程を集約したい企業に適しています。

機能性・料金・連携がカテゴリ39製品中いずれも2位

FitGapの機能性評価・料金評価・連携評価がカテゴリ39製品中いずれも2位です。計算エンジンの選択肢が多く、APIを通じて外部ワークフローから計算を投入・結果取得できる設計のため、自社の既存パイプラインに組み込みやすい点が判断材料になります。料金評価も上位で、計算リソースの使い方に応じて費用を調整しやすく、研究フェーズから本格運用まで段階的に利用規模を広げたい企業に向いています。

導入しやすさ評価がカテゴリ39製品中1位

FitGapの導入しやすさ評価がカテゴリ39製品中単独1位です。クラウド型で計算環境の構築が不要なため、HPCやGPUクラスタを自社で用意できない企業でも素材計算を開始しやすい設計です。新たに計算化学の部門を立ち上げる企業や、特定プロジェクトで期間限定的に計算環境が必要な企業にとって、環境構築の初期負荷の低さは採否の判断材料になります。

注意点

データ・文献・実験基盤が非推奨で文献DB連携の用途には不向き

データ・文献・実験基盤は×(非推奨)で、論文や特許の文献データベース、実験データの蓄積・検索を主軸にした運用には設計が合いません。計算エンジンとAPIを軸とする製品のため、文献ベースで既知材料を探索したい企業や、実験データを起点にインフォマティクスを回したい企業は、文献・実験データ基盤型の製品との比較が必要です。計算主体の研究ワークフローを前提にした採用判断が適切です。

業種別では広告・芸術がカテゴリ39製品中7位で一部業種に導入差

業種別シェアを見ると広告・芸術がカテゴリ39製品中7位で、特定業種では採用実績が限定的です。飲食宿泊・士業コンサル・電気ガス水道が4位と相対的に上位である一方、IT・インターネットや教育・学習支援は6位にとどまります。自社と同業の運用事例を参考にしたい企業は、業種分布に偏りがある点を踏まえて、同業での導入状況を事前に確認してから比較検討に入ることを推奨します。

提供形態の移行期にあり後継環境の確認が必要

現行製品は後継のMat3raへ移行する流れにあり、新規に採用する場合は後継環境での機能範囲・料金体系・サポート窓口を事前に確認する必要があります。FitGapのサポート評価はカテゴリ39製品中3位と上位ですが、長期運用を前提に導入する企業ほど、移行後の環境でどの要件が引き継がれるか、既存のAPI連携や計算資産がそのまま使えるかを契約前に確認してから判断することが望まれます。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査