素材開発AIの比較表を作成！おすすめや選び方も解説

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Daikin ParsleyLabは、ダイキン工業が提供する研究者向けのデータ管理ソフトウェアです。Excelなどの自由形式で記録された実験データを、解析に適したデータ形式に自動変換する機能を備えています。実験データの一元管理を可能にし、検索機能や可視化ツールを活用することで、過去の実験結果の再利用や詳細な解析を効率的に行えるよう設計されています。GUIベースの操作画面により、専門的な技術知識がなくても直感的に使用できる点が特徴です。主に中堅から大規模企業の研究開発組織での利用を想定しており、データ駆動型の研究開発を支援します。研究者が実験業務により集中できる環境を整備し、組織全体でのナレッジ共有と活用を促進することを目指しています。冷熱材料や機能性材料といった分野における材料開発の継続的な改良プロセスにおいて、有効なツールとして位置づけられています。

Preferred Networks MIは、Preferred Networksが提供する素材開発に特化したAIプラットフォームです。機械学習や深層学習技術を活用したマテリアルズ・インフォマティクスにより、新素材や触媒の開発プロセスを支援します。同社がENEOSとの共同ベンチャーで開発した原子レベルシミュレータ「Matlantis」をはじめとする高速シミュレーション技術を通じて、大規模なデータ解析と未知物質の設計をサポートします。深層学習を用いた特性予測モデルは多様な材料に対応しており、従来の手法では困難だった広範囲な探索領域での研究を可能にします。専門知識を持つ研究者が在籍する大企業や研究機関での利用に適したソリューションとして設計されており、長期間にわたる研究テーマにも対応できる仕様となっています。

NTTデータ数理システムが提供するNTT Data Alkanoは、素材開発に特化したAIプラットフォームです。国産のノーコード型データ分析システムとして設計されており、プログラミングの知識がなくても直感的なGUIを通じてデータ分析が可能となっています。データの取り込みから前処理、可視化、モデル構築まで一連の分析プロセスを統合的に実行でき、数値データの処理に加えて日本語テキストの解析機能も備えています。AI初心者でも扱いやすい操作性を重視した設計となっており、企業内に蓄積されたデータの高速分析を支援します。中小企業から大企業まで様々な規模の組織での導入実績があり、豊富な解析ライブラリを内蔵することで素材開発における高度な分析要求にも対応できる構成となっています。

Itochu 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マテリアルデザインプラットフォームです。ナノスケール解析とAI学習を組み合わせることで、新素材候補を効率的に探索することができます。金属・合金やバッテリー材料など、高度な材料設計が求められる分野での活用に適しており、柔軟なクラウドリソースを活用した大規模解析にも対応しています。企業が保有する独自データを学習させることで専用モデルを構築することが可能で、スタートアップから大手企業まで様々な規模の研究開発現場で利用されています。パッケージ化されたソリューションとして導入しやすく、特に開発プロセスの初期段階における素材探索において効果を発揮するとされています。

Proterial D2Materiは、Proterialが開発した素材開発支援のためのAIプラットフォームです。金属や合金材料における組成、プロセス、構造と物性の相関関係を解析し、材料開発の効率化を図ることを目的としています。このシステムでは、社内に蓄積されたデータベースと機械学習技術を組み合わせることで、未知の材料領域における物性の推定を可能にしています。また、生成AIを活用して文献や特許情報の自動抽出も行い、研究開発プロセスの支援を行います。大量のデータ処理に対応できるスケーラブルな設計となっており、自動車産業やインフラ分野などの大規模な開発プロジェクトでの活用が想定されています。従来の材料設計から試作、評価に至る一連のサイクルにおいて、時間短縮への貢献が期待されており、革新的な高性能材料の開発を支援するツールとして位置づけられています。

QunaSys Materialsは、東京大学発の量子コンピューティングベンチャーであるQunaSysが開発する素材開発向けAIソリューションです。同社は量子アルゴリズムを活用した材料シミュレーション技術の研究開発に取り組んでおり、電池や触媒といった機能性材料の物性予測において、従来の手法を上回る精度の実現を目指しています。現在は主に大企業や公的研究機関の先進的なプロジェクトを対象としたサービス展開を行っており、量子ハードウェア技術の進歩とともに将来的な応用範囲の拡大が見込まれています。QunaSys Materialsは共同研究や技術検証といった取り組みを通じて、量子コンピューティング時代における新たな材料探索の基盤構築を支援することを目的としており、素材開発分野でのイノベーション創出への貢献が期待されています。

EAGLYS Alchemista は、EAGLYSが開発した素材開発に特化したAIプラットフォームです。このシステムの特徴は、企業間で機密データを秘匿したまま共同分析を行えるMI（マテリアルズインフォマティクス）機能にあります。サプライヤーとメーカーが互いに生データを開示することなく、暗号化された状態でデータを解析し、機械学習モデルを構築することが可能です。材料特性の予測には説明可能なML手法が採用されており、予測結果の根拠を理解しやすい設計となっています。また、コーディング知識を必要としないユーザーインターフェースを備えた「ALCHEMISTA Labs」機能により、実験データの検索や構造化作業を効率的に進められます。これらの機能により、企業間での連携を保ちながら材料開発プロセスの効率化を図ることができるため、大手化学メーカーや広範な取引先ネットワークを有する組織における共同研究での活用に適したソリューションといえます。

Elix Discoveryは、Elix, Inc.が開発した創薬・分子設計に特化したAIプラットフォームです。このシステムは予測モデルとジェネレーティブモデルを統合した設計となっており、薬効やADMET（吸収・分布・代謝・排泄・毒性）といった分子特性の予測機能と、構造ベースでの分子生成機能を同一プラットフォーム上で同時に実行することができます。また、物理シミュレーションとの連携機能も備えており、より包括的な分子設計支援を行うことが可能です。日本発のサービスとして展開されており、専門的なコンサルティングサービスと組み合わせることで、大手企業だけでなく中小企業に対してもアクセスしやすい形で提供されています。創薬プロセスにおける効率化と精度向上を支援するツールとして位置づけられており、研究開発の各段階において活用されることが期待されています。

Enthought Edgeは、Enthoughtが提供する研究者向けのクラウドネイティブデータプラットフォームです。素材開発分野におけるAIソリューションとして、実験データの集約から共有、解析ワークフローまでを統合的にサポートします。JupyterLabやカスタムアプリケーションを活用した解析環境の構築が容易で、科学者が実験結果を迅速に評価することが可能です。高い拡張性を持つ設計により、オンプレミス環境とクラウド環境の両方に対応しており、大学や研究機関をはじめとする多様な組織の研究開発活動を支援します。また、Pythonベースの解析ツールが内蔵されているため、高度な科学計算との統合も実現できます。このプラットフォームは、研究データの管理から解析まで一元化することで、研究プロセスの効率化を図ることができる製品となっています。

Konica MI Platformは、コニカミノルタが提供する素材開発向けのAIソリューションです。第一原理計算、分子動力学、機械学習を組み合わせることで、ポリマーや電子材料の物性予測と設計を支援する仕組みとなっています。複雑な材料系においても高精度な解析が可能とされており、高付加価値製品の開発加速に寄与することが期待されています。本プラットフォームは製造業の研究開発部門を主な対象としており、大手自動車メーカーや電機メーカーなどでの素材開発に適したソリューションとして位置づけられています。また、品質管理や生産工程の最適化への応用も可能で、オンデマンド製造やスマートファクトリーの実現をサポートする機能も備えています。材料開発における従来の試行錯誤的なアプローチを効率化し、より戦略的な研究開発の推進を支援するツールとして活用されています。