MaterialsCloudは、計算材料科学研究のためのオープンプラットフォームとして提供される素材開発AIです。研究者が計算ワークフローや研究データを共有・可視化することを支援し、材料開発における効率的な研究環境の構築を目指しています。AiiDAワークフロー基盤との連携により、第一原理計算をはじめとする各種解析過程の再現可能な形での保存・公開が行えるため、研究の透明性と継続性の向上に寄与します。このシステムを通じて蓄積された膨大な計算材料データを活用することで、従来の経験則に依存した材料開発から、データに基づく体系的なアプローチへの転換を促進します。教育用コンテンツやクラウドベースのシミュレーションツールも併せて提供されており、大学や研究機関での学習・研究活動をサポートしています。企業の研究開発部門においても参照用データソースとしての利用が見られ、組織の規模を問わず幅広い分野で活用されているサービスです。

Julius.ai Materialsは、Julius AIが開発した素材開発向けのAIプラットフォームです。機械学習技術を基盤として、実験データやシミュレーション結果の分析・可視化を自然言語でサポートする仕組みを提供しています。ユーザーがデータをアップロードすると、AIが統計解析やグラフ生成、物性予測などを自動実行し、対話形式で分かりやすいレポートを生成します。専門的な知識を必要としないGUIとAIチャットインターフェースが特徴で、研究者が複雑なデータを短時間で処理することを可能にしています。また、論文要約機能や自動レポート生成機能も搭載されており、社内のデータ分析にかかるリソース削減に寄与します。主に中堅企業から大企業の研究チームを対象として設計されており、多様な分析要件に対応できる構成となっています。

DeepMatterは、化学実験データプラットフォームを基盤とした素材開発AIサービスです。反応データや計測結果をクラウド上で統合管理し、AI解析によって化合物の特性や処方効果を予測する機能を提供しています。機械学習モデルが類似する失敗実験のパターンを学習することで、次の最適な実験条件や材料組成の候補を提案し、試行回数の削減を通じて研究期間の短縮に寄与します。データは安全なエンドツーエンド環境で取り扱われ、製薬・化学メーカーでの導入事例もあります。クラウド型のWebインターフェースを採用しているため、初期導入時の負担を抑えながら、研究者にとって使いやすい操作性を実現しています。API連携により他のサービスとの統合も可能で、マテリアルズインフォマティクスとの組み合わせによる効果も期待できます。日本国内では専門的なサポート体制が整備されており、導入後のフォローアップも行われています。