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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。

Matlantisとは

FitGapの機能性評価・導入しやすさ評価・セキュリティ評価がカテゴリ39製品中いずれも1位で、原子レベルのシミュレーションを高速に実行できる汎用原子レベルシミュレータです。大企業・中堅企業・中小企業シェアはいずれもカテゴリ39製品中3位で、企業規模を問わず採用実績があります。深層学習ベースの汎用原子間ポテンシャルにより、従来の第一原理計算に比べて大幅に高速な物性計算を実現するクラウド型サービスで、新素材の探索フェーズでの試行回数を増やしたい研究現場に向いた設計です。

強み

機能性・セキュリティ・導入しやすさがカテゴリ39製品中いずれも1位

FitGapの機能性評価・セキュリティ評価・導入しやすさ評価がカテゴリ39製品中いずれも1位です。原子レベルの計算環境をクラウドで提供するため、計算機インフラの自社構築なしに研究者が即座に計算を開始できる設計になっています。機密性の高い素材データを扱う研究開発部門にとって、セキュリティ評価と導入の容易さが両立している点は、PoC段階から本格運用に移行する際の判断材料になります。

欠陥・拡散評価と表面・欠陥モデル自動生成に○(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製品にとどまります。表面・欠陥モデル自動生成も○(対応)で、同じく7製品のみが対応する希少要件です。結晶構造内の欠陥挙動や拡散係数の評価、表面モデルの自動構築といった計算を別ツールに切り出す必要がなく、触媒・電池材料・半導体材料など欠陥や界面が性能を左右する領域の研究で工程を集約できます。

大企業・中堅・中小シェアがカテゴリ39製品中いずれも3位

大企業シェア・中堅企業シェア・中小企業シェアがいずれもカテゴリ39製品中3位で、企業規模を問わず採用が進んでいる製品です。製造業での採用はカテゴリ内2位に位置しており、素材メーカーや化学メーカーでの運用実績をもとに自社の研究テーマに近い利用イメージをつかみやすい点は、導入判断の材料になります。

注意点

統計モデル・自社データ継続学習が×(非対応)

統計モデルは×(非対応)で、カテゴリ33製品中28製品が対応している要件が使えません。自社データ継続学習も×(非対応)で、26製品が対応しています。学習済みの汎用ポテンシャルを使う設計のため、自社で蓄積した実験データを取り込んでモデルを継続的に更新する運用には向きません。過去の実験データを学習させて自社固有の系に特化させたい研究部門では、別タイプの製品との併用を検討する必要があります。

データ・文献・実験基盤は非推奨セグメント

データ・文献・実験基盤の用途では×(非推奨)の位置づけです。原子レベルのシミュレーション実行に特化した製品のため、文献情報の横断検索や実験データベースの管理、実験装置との連携といった基盤機能は守備範囲外となります。計算と実験データの一元管理や文献ベースの知識抽出を主軸にしたい研究部門では、データ基盤タイプの製品を先に検討し、本製品はシミュレーション層として組み合わせる構成が現実的です。

連携・拡張性評価がカテゴリ39製品中7位

FitGapの連携評価はカテゴリ39製品中7位で、機能性評価1位と比べると相対的に下がります。クラウド完結型で高速計算を提供する設計のため、既存の社内研究基盤や実験データ管理システムとの密接な連携を前提にした運用では、連携評価が上位の製品と比較する必要があります。計算結果を既存のワークフローツールや社内データベースに組み込んで運用したい企業は、APIや連携機能の確認を事前に行うことを推奨します。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査