Shimadzu Autonomous MIは、島津製作所が提供する素材開発向けのAIプラットフォームです。同社の分析装置と連携しながら、材料成分や加工条件の最適化を自動で支援する実験計画システムとなっています。機械学習モデルを活用して分析データから物性や性能を予測し、最小限の試行回数で最適な試験条件を選定することが可能です。miHubプラットフォームを通じて実験計画の自動化と知見の蓄積を実現し、研究開発の効率向上を図ります。操作はWebベースのGUIで直感的に行えるため、初期導入コストを抑えながら幅広い研究者が利用できる設計となっています。大学や大手企業のラボでの導入実績があり、製造業における素材開発担当者向けに最適化されたサービスとして位置づけられています。

Exabyte.ioは、素材開発を支援するAIプラットフォームです。クラウド環境で第一原理計算やナノスケール材料シミュレーションを実行でき、原子レベルでの構造・物性データを大量に生成することが可能です。蓄積されたシミュレーション結果を活用して機械学習モデルを構築し、求める物性を持つ候補材料の予測を行えます。従来は数カ月を要していた物性探索作業が数秒で完了するとされており、素材開発期間の短縮に寄与する可能性があります。計算リソースはオンデマンドで拡張できる仕組みとなっているため、初期投資を抑えた導入が期待できます。日本市場においては伊藤忠テクノソリューションズとの協業により展開されており、国内でのサポート体制も整備されています。自動車、半導体、医療分野など幅広い産業での活用事例があり、主に中堅企業から大企業の研究開発部門での利用に適したサービスとなっています。

HPC Systems M-EVOは、HPCシステムズが提供する素材開発支援システムです。AIと計算化学を組み合わせることで、新素材の探索プロセスを自動化することを目指しています。本システムでは、化合物の構造生成と評価が統合されており、目標となる物性を満たす分子構造の探索が可能です。合成可能性や溶解度といった実用的な要件もスコアに反映される仕組みとなっており、有望な候補の抽出をサポートします。また、最適化アルゴリズムを活用した特許回避のための分子提案機能や、複数の物性を同時に追求する多目的最適化にも対応しています。データベースに依存しない独自の探索手法により、幅広い範囲での検索が行えるという特徴があります。クラウド環境での提供により初期投資の負担を軽減し、GUI操作による直感的な操作性を実現することで、専門知識を持たないユーザーでも利用しやすい設計となっています。主に中堅から大企業の研究開発部門での活用が想定されているサービスです。

Polymerize Labsは、マテリアルズインフォマティクス技術を活用したクラウドベースの素材開発AIプラットフォームです。研究開発プロセス全体を統合的に管理し、実験データの一元化とAI解析による効率化を実現しています。高精度なAI予測機能により、材料物性の分析や処方の最適化を支援し、研究開発の精度向上に寄与します。パッケージ、医療、電気自動車、エネルギー分野などの多様な高機能素材開発において導入実績を持ち、開発期間の短縮とイノベーションの促進を図ります。複数の研究機関との提携により、ポリマーから電子材料まで幅広い材料データに対応可能です。主に中堅企業から大企業の研究開発部門を対象として設計されており、材料開発における意思決定の迅速化と品質向上を支援しています。

MaterialsZone MIは、企業の研究データを統合・可視化し、AI・機械学習を活用して分析・予測を行うマテリアルインフォマティクスプラットフォームです。LIMS・ELNなどの既存システムと連携することで、実験・開発データの一元管理を実現します。高度な機械学習アルゴリズムを用いて、必要な性能を持つ材料や処方の候補を予測し、試作回数の削減に貢献します。視覚化ツールや予測エンジンによって開発ワークフローの最適化を図り、API連携により既存システムとの統合も容易に行えます。化学、先進材料、FMCG等の多様な産業分野で導入実績を持ち、特に大企業やグローバル企業のR&D部門において活用されています。クラウド対応により多拠点でのコラボレーションを支援し、大規模組織のニーズにも対応できる設計となっています。

Nissan Ark MIは、日産アークが提供する素材開発AIソリューションです。日産自動車グループの研究会社が開発したマテリアルズ・インフォマティクス技術により、シミュレーションデータと機械学習を組み合わせた新材料探索を支援します。ハイスループットな計算自動化とアクティブラーニング手法を採用することで、膨大な計算結果から有望な材料候補を効率的に絞り込むことが可能です。電池材料や磁性材料といった分野での特性最適化に活用できるほか、蓄積された社内データを活用することで、従来より少ない実験データから高精度の予測モデルを構築できる特徴があります。これらの機能により研究期間とコストの削減が期待され、材料開発プロセスの効率化に寄与します。主な対象は自動車メーカーや大手部品メーカーの研究開発部門となっており、材料開発における意思決定を支援するツールとして位置付けられています。

ダッソー・システムズが提供するBIOVIA Discovery Studioは、30年以上の実績を持つ分子モデリング・シミュレーションツールです。タンパク質や小分子創薬をはじめ、高分子設計や材料開発の機能も備えており、薬物デザインから材料イノベーションまで幅広い分野に対応しています。QSARやADMET、マテリアル分析ツールなど多様なモジュールを通じて、材質選定や化合物の最適化を支援し、研究開発の効率化に貢献します。商用ソフトウェアとして充実したサポート体制を提供しており、製薬・化学業界の多くの大手企業で採用されています。3DEXPERIENCEプラットフォームとの連携により、グローバルな共同研究環境の構築も可能です。主に中堅から大企業の研究機関を対象として展開されており、豊富なドキュメントとユーザーコミュニティにより、導入後の活用もスムーズに行えます。基礎研究から産業応用まで幅広い用途で活用される、信頼性の高いプラットフォームとして評価されています。

QuantumScape MI Toolsは、QuantumScapeが開発した素材開発支援AIツールです。次世代電池材料の研究開発に特化したマテリアルズ・インフォマティクス（MI）ツール群として位置づけられており、特に全固体電池向けの材料探索プロセスの効率化を目的としています。本ツールは独自の機械学習モデルと量子化学計算を組み合わせることで、電極材料や電解質材料のイオン伝導率、安定性などの物性値を予測する機能を備えています。これらの予測結果をもとに、高容量かつ高耐久性を持つバッテリー材料として有望な組成候補を抽出し、研究開発チームの材料設計業務を支援します。企業の内部開発ツールとして運用されているため、詳細な機能仕様や性能指標については限定的な情報のみが公開されていますが、自動車業界をはじめとした次世代モビリティ分野での実用化を視野に入れた開発が進められているとされています。

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。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。

Ansys Granta MIは、Ansysが提供する企業向けのマテリアルインフォマティクスプラットフォームです。25年分の専門知識を集約した包括的な材料データ管理ソリューションとして、社内外の材料データを一元化し活用することができます。CAD、CAE、PLMシステムとの連携が可能で、高度なAI・機械学習モデルを活用した材料特性予測機能も搭載しています。これにより設計試作の効率化やコスト削減の促進が期待されます。大手製造業をはじめ航空宇宙業界や自動車産業での導入実績があり、大企業から中堅企業まで幅広い研究開発組織での利用に適しています。Ansysグループのシミュレーション技術との連携により、さらなる性能向上も見込まれています。国内語対応を含むサポート体制が整備されており、導入後の運用においても安心して活用できる環境が提供されています。