マテリアルインフォマティクス市場 - 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、アプリケーション別（化学および医薬品、材料科学、製造、食品科学、エネルギー、その他）、材料タイプ別（元素、化学物質、その他）、技術別（デジタルアニーラ、ディープテンソル、統計分析、遺伝的アルゴリズム）、地域および競合別、2019～2029年予測

市場概要

世界のマテリアルインフォマティクス市場は2023年に1億2,798万米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に12.48%のCAGRで目覚ましい成長が見込まれています。 世界のマテリアルインフォマティクス市場は、航空宇宙、自動車、ヘルスケア、エレクトロニクスなど、さまざまな業界で先進的な材料に対する需要が高まっていることに牽引され、急速な成長を遂げています。 マテリアルインフォマティクスは、データサイエンス、機械学習、人工知能を活用して、新素材の発見、開発、展開を加速します。 この学際的な分野では、材料科学とインフォマティクスを統合して材料特性を分析および予測し、より効率的で費用対効果の高い生産プロセスにつながります。市場を推進する主な要因の 1 つは、優れた性能、持続可能性、環境への影響の低減を実現する革新的な材料に対するニーズが高まっていることです。業界が軽量で強度が高く、耐久性の高い材料の開発を目指す中、材料情報学の採用が不可欠になっています。

市場の主要プレーヤーは、材料革新のためのビッグデータと計算ツールの可能性を活用するために、研究開発に多額の投資を行っています。企業はまた、この分野の進歩の最前線に留まるために、学術機関や技術プロバイダーと戦略的パートナーシップを結んでいます。高度な製造技術の促進を目的とした政府の取り組みと資金提供が、市場の成長を後押ししています。たとえば、さまざまな国立研究所や研究機関が協力して、業界がイノベーションを加速するためにアクセスできる広範な材料データベースを作成しています。

主要な市場推進要因

データ サイエンスと AI の技術的進歩

データ サイエンス、機械学習 (ML)、人工知能 (AI) を材料科学に統合することで、この分野に革命が起こり、前例のない進歩と効率が促進されています。従来、新素材の発見と開発は、時間とコストがかかる実験的な試行錯誤に大きく依存していました。しかし、高度な計算技術の出現により、このパラダイムはよりデータ主導で予測的な方法論へと移行しています。

AI と ML のアルゴリズムは、膨大な量のデータを迅速に分析し、人間の研究者には気づかれないことが多いパターンや相関関係を特定する機能を備えています。これらのテクノロジーは、実験結果、理論計算、履歴データなど、さまざまなソースから得られた複雑なデータセットを処理および解釈できます。そうすることで、強度、伝導性、熱安定性などの材料特性を高精度で予測できます。この予測力は、費用と時間のかかる実験検証を受ける前に、潜在的な材料をスクリーニングする上で非常に重要です。

材料科学における AI と ML の最も革新的なアプリケーションの 1 つは、分子レベルのシミュレーションとモデリングです。研究者は材料の詳細な仮想モデルを作成し、さまざまな条件下での動作をシミュレートして観察できます。この機能により、幅広い材料組成と構造の調査が可能になり、特定の用途に最適な材料の発見が加速します。たとえば、製薬業界では、このようなシミュレーションにより、新しい化合物が生物系とどのように相互作用するかを予測できるため、創薬プロセスがスピードアップします。

データ サイエンスと AI が提供する計算アプローチにより、材料の発見と開発に必要な時間が大幅に短縮されます。従来の実験方法では、新しい材料を市場に投入するまでに数年、場合によっては数十年かかることがあります。対照的に、AI 主導の方法では、この期間を数か月、場合によっては数週間に短縮できます。物理的な実験に費やすリソースが少なくなるため、コストを大幅に節約できます。この効率性により、イノベーションが加速されるだけでなく、高度な材料の開発がより経済的に実行可能になります。

持続可能性と環境への懸念の高まり

環境問題に対する意識の高まりと持続可能な慣行の差し迫った必要性は、材料科学分野に大きな影響を与えています。世界中の産業界では、気候変動と資源枯渇に対処するために、二酸化炭素排出量が少ない環境に優しい材料を優先する傾向が高まっています。持続可能性へのこのシフトは、規制圧力と、より環境に優しい製品を求める消費者の需要の両方によって推進されています。マテリアル インフォマティクスは、持続可能な材料の発見と開発において重要な役割を果たします。データ サイエンス、機械学習 (ML)、人工知能 (AI) を活用することで、研究者は広範なデータセットを分析し、望ましい環境特性を持つ材料を特定できます。このアプローチにより、従来の方法では見落とされていた可能性のある材料を含む、より幅広い材料の調査が可能になります。計算モデルを通じて材料特性を予測および最適化する機能により、持続可能な代替品の特定が加速されます。

マテリアル インフォマティクスの主な利点の 1 つは、特定の環境基準に合わせて材料を最適化できることです。研究者は、エネルギー消費、温室効果ガスの排出、リサイクル可能性など、材料のライフサイクルへの影響をモデル化できます。この包括的な分析は、性能要件を満たすだけでなく、環境への害を最小限に抑える材料の開発に役立ちます。たとえば、包装業界では、マテリアル インフォマティクスによって、生分解性プラスチックや化石燃料への依存度が低い材料を作成できます。

マテリアル インフォマティクスは、業界が厳しい環境規制を遵守し、持続可能性の目標を達成することをサポートします。政府や規制当局は、排出、廃棄物、有害物質の使用に対する制限をますます厳しくしています。マテリアル インフォマティクスを活用することで、企業は自社の材料や製品がこれらの規制に準拠していることを保証し、罰金や評判の低下を回避できます。持続可能な材料を採用することで、企業の責任が強化され、環境に配慮したブランドに対する消費者の嗜好の高まりと一致します。より環境に優しい技術への推進は、持続可能な材料の開発に大きく依存しています。マテリアル インフォマティクスは、この開発を促進するだけでなく、再生可能エネルギー、電気自動車、環境に優しい建築材料など、さまざまな分野でのイノベーションを促進します。たとえば、電気自動車用の高性能バッテリーの進歩は、効率的で持続可能な材料の発見にかかっています。同様に、建設業界は、エネルギー消費と炭素排出量を削減する新しい材料の恩恵を受けています。

主要な市場の課題

データの品質と可用性

マテリアル インフォマティクス市場の主な課題の 1 つは、データの品質と可用性です。マテリアル インフォマティクスは、機械学習 (ML) アルゴリズムをトレーニングし、AI モデルを駆動するために、大規模なデータセットに大きく依存しています。ただし、高品質で包括的なデータを取得するのは難しい場合があります。さまざまなソースからのデータは、形式、完全性、および正確性が異なることが多く、効果的な統合と分析が困難です。民間企業が保有する独自のデータにはアクセスできないことが多く、見つけられる情報の範囲が制限されます。

不完全または低品質のデータは、不正確な予測と信頼できないモデルにつながり、マテリアル インフォマティクスのメリットを損なう可能性があります。たとえば、実験条件、測定技術、データ記録方法に不一致があると、調整が困難なデータセットが生じる可能性があります。この断片化は、堅牢な ML モデルのトレーニングを妨げるだけでなく、これらのモデルの予測機能に対する全体的な信頼性を低下させます。この問題に対処するには、業界全体で標準化されたデータ収集方法とデータ共有方法の改善が必要です。標準化により、データが均一に収集され、さまざまなソースのデータセットを組み合わせて比較することが容易になります。これには、データ記録とレポートのための業界全体のプロトコルの開発、およびデータの保存と交換のための共通形式の作成が含まれる可能性があります。

学界、産業界、政府間の連携を強化すると、データの統合と品質が向上します。連携した取り組みにより、すべての関係者がアクセスできる包括的で高品質のデータベースを作成できます。たとえば、官民パートナーシップは、独自のデータと公開されている情報との間のギャップを埋め、マテリアル インフォマティクス用のデータセットを充実させるのに役立ちます。

学際的なスキル ギャップ

マテリアル インフォマティクスは、材料科学、データ サイエンス、計算モデリングなど、複数の分野の融合を表しています。ただし、これらすべての分野の専門知識を持つ専門家の需要は、現在の供給をはるかに上回っており、労働力における学際的なスキルの大きなギャップにつながっています。従来、材料科学者は材料の合成と特性評価のための実験手法に焦点を当て、計算科学者は主にデータ分析とモデリングに取り組んでいました。これらの分野間のギャップを埋めるには、材料科学の概念と高度なデータ分析手法の両方を深く理解している個人が必要です。

学際的なスキルを持つ専門家の不足は、マテリアル インフォマティクス技術の効果的な実装と利用にいくつかの課題をもたらします。十分な専門知識がなければ、組織は正確な予測モデルを開発したり、データの洞察を効果的に解釈したりするのに苦労する可能性があります。その結果、材料設計および開発プロセスが最適ではなくなり、この分野での革新と進歩の可能性が制限される可能性があります。学際的なスキルギャップに対処するには、専門家に必要な知識と専門知識を身につけさせる、対象を絞った教育およびトレーニングプログラムが必要です。大学やトレーニング機関は、材料科学、データサイエンス、計算モデリングコースを統合した学際的なカリキュラムを開発できます。産学連携により、材料情報科学の専門家を目指す人々に実践的なトレーニング機会と実社会での経験を提供できます。

主要な市場動向

クラウドベースのプラットフォームの出現

クラウドベースのプラットフォームとソフトウェアソリューションの出現により、材料情報科学の状況は大きく変わり、前例のない効率と機能を実現しています。これらのプラットフォームは既存のワークフローにシームレスに統合され、研究開発チームの全体的な生産性と共同作業の可能性を高めます。クラウドベースのソリューションは、リアルタイムのデータ共有、コラボレーション、より正確なシミュレーションを容易にすることで、材料の発見、開発、最適化の方法に革命をもたらしています。

クラウドベースのプラットフォームにより、材料情報科学を研究開発チームのワークフローにスムーズに統合できます。この統合は、地理的に分散したチーム間でのリアルタイムのデータ共有とコラボレーションを実現するために不可欠です。研究者は一元化されたデータベースにアクセスして貢献できるため、データが常に更新され、すべての関係者が見つけられるようになります。このリアルタイムのコラボレーションにより、洞察と発見を迅速に共有して構築できるため、イノベーションのペースが加速します。クラウドベースのソリューションの最も重要な利点の 1 つは、そのスケーラビリティです。研究者とエンジニアは、プロジェクトの複雑さと要求に基づいて、計算リソースを拡大または縮小できます。この柔軟性により、コストがかかり、維持が難しい大規模なオンプレミス インフラストラクチャが不要になります。クラウド プラットフォームは、高性能コンピューティング リソースへのアクセスを提供し、そうでなければ非実用的だった複雑なシミュレーションや分析を実行できるようにします。このスケーラビリティにより、マテリアル インフォマティクスは、小規模な研究から大規模な産業用途まで、幅広いプロジェクトに適用できます。

クラウド ベースのプラットフォームにより、高度な計算ツールへのアクセスが民主化され、中小企業や学術機関など、より幅広いユーザーが利用できるようになります。このアクセシビリティにより参入障壁が低減し、より包括的なイノベーション エコシステムが促進されます。クラウド サービスの従量課金モデルはコスト効率に優れており、使用したリソースに対してのみ支払うことで、組織は予算をより効果的に管理できます。このコスト効率は、資金が限られているスタートアップ企業や研究機関にとって特に有益です。

クラウド ベースのプラットフォームが提供するアクセスの容易さと計算能力の向上により、さまざまな業界でマテリアル インフォマティクスの採用が進んでいます。航空宇宙、自動車、ヘルスケア、エレクトロニクスなどの分野では、これらのプラットフォームを活用して高度な材料の開発を加速しています。たとえば、航空宇宙業界では、軽量でありながら耐久性のある航空機用材料を設計するためにクラウドベースのシミュレーションを使用し、ヘルスケア部門では医療用途向けの新しい生体材料を研究しています。クラウドベースのマテリアル インフォマティクスの幅広い適用性は、複数の分野にわたるその変革の可能性を強調しています。

先端材料の需要の高まり

航空宇宙、自動車、エレクトロニクス、ヘルスケアなどの業界では、優れた性能、耐久性、持続可能性を提供する先端材料が常に求められています。これらの先端材料は、ますます要求が厳しくなる市場でイノベーションを推進し、競争上の優位性を維持するために不可欠です。マテリアル インフォマティクスは、特定の最適化された特性を持つ材料の迅速な開発を促進することで、これらのニーズに対応する上で極めて重要です。航空宇宙業界では、軽量でありながら非常に強く耐熱性のある材料が常に求められています。このような材料は、燃料効率の向上、排出量の削減、航空機の全体的な性能と安全性の向上に不可欠です。マテリアル インフォマティクスは、研究者がこれらの厳しい要件を満たす合金や複合材料を発見して最適化するのに役立ちます。データサイエンスと AI を活用することで、航空宇宙産業は重量を最小限に抑えながら過酷な条件に耐える材料を開発できます。

自動車部門も、燃費を向上させ、車両重量を軽減するための先進材料に重点を置いています。こうした目標を達成するには、高度な高強度鋼、アルミニウム合金、炭素繊維複合材などの軽量材料が不可欠です。マテリアル インフォマティクスは、計算モデルを通じて特性と性能を予測することで、こうした材料の特定と開発を加速します。この機能により、自動車メーカーはより迅速に革新を進め、より効率的で環境に優しい車両を市場に投入することができます。

エレクトロニクス業界では、高い熱伝導性と電気絶縁性を備えた材料の需要が最も重要です。これらの材料は、より小型で高速で信頼性の高い電子機器の開発に不可欠です。マテリアル インフォマティクスにより、電気絶縁性を維持しながら熱を効果的に放散できる新しい材料の探索が可能になり、電子部品の小型化と性能向上が促進されます。ヘルスケア部門では、生体適合性があり、耐久性があり、複雑な生物学的環境で機能できる医療機器、インプラント、薬物送達システム用の高度な材料を求めています。マテリアル インフォマティクスは、これらの基準を満たす生体材料の発見を支援し、医療技術の革新を促進し、患者の転帰を改善します。たとえば、研究者は計算モデルを使用して、軽量で耐久性に優れた義肢の材料を設計できます。

マテリアルインフォマティクスの主な利点の1つは、材料の開発とカスタマイズを加速できることです。従来の材料発見方法は、多くの場合、時間がかかり、リソースを大量に消費し、広範囲にわたる試行錯誤を伴います。対照的に、マテリアルインフォマティクスは、高度なアルゴリズムとデータ分析を使用して、新しい材料の特性とパフォーマンスを迅速に予測します。この予測機能により、開発時間とコストが大幅に削減され、業界は変化する市場の需要と技術の進歩に迅速に対応できます。

セグメントの洞察

アプリケーションの洞察

アプリケーションに基づくと、2023年には、エネルギーセグメントが世界のマテリアルインフォマティクス市場の支配的なセグメントとして浮上しました。この優位性は、高度な材料の需要とエネルギー部門におけるマテリアルインフォマティクスの採用を促進するいくつかの要因に起因する可能性があります。太陽光や風力などの再生可能エネルギー源への推進により、性能特性が向上した材料の必要性が高まっています。先端材料は、太陽光発電セルや風力タービンブレードなどの再生可能エネルギー技術の効率と耐久性を向上させるために不可欠です。材料情報科学により、研究者は過酷な環境条件に耐えられる材料を発見して最適化することができ、より信頼性が高く費用対効果の高い再生可能エネルギーシステムにつながります。

電気自動車（EV）への移行により、バッテリー技術の革新が促進されました。EVで使用される主要なエネルギー貯蔵技術であるリチウムイオン電池には、高エネルギー密度、急速充電機能、長期安定性を備えた材料が必要です。材料情報科学は、計算モデルを通じて電気化学特性を予測し、その性能を最適化することで、新しいバッテリー材料の開発を促進します。持続可能なエネルギーソリューションの探求により、水素燃料電池や先進的な原子炉などの代替エネルギー源の研究が促進されました。これらの技術は、化学反応を効率的に触媒し、高温高圧に耐え、環境への影響を最小限に抑えることができる材料に依存しています。マテリアルインフォマティクスは、構造と特性の関係に関する洞察を提供し、最も有望な候補に向けて実験の取り組みを導くことで、そのような材料の発見を加速します。

材料タイプの洞察

材料タイプに基づいて、2023年に化学品セグメントが世界のマテリアルインフォマティクス市場の支配的なセグメントとして浮上しました。化学品セクターには、医薬品、化粧品、農薬、特殊化学品など、幅広い業界が含まれます。これらの各業界は、高度な材料に大きく依存して、パフォーマンス特性が向上した革新的な製品を開発しています。マテリアルインフォマティクスにより、研究者は化学的安定性、溶解性、毒性プロファイルなどの特定の要件を満たす材料を発見して最適化することができ、より安全で効果的で環境に優しい製品の開発につながります。

化学業界は、環境への影響を最小限に抑え、有害物質の使用を減らすという規制圧力の高まりに直面しています。マテリアルインフォマティクスは、持続可能な材料とプロセスの開発を促進することで、これらの課題に対処する上で重要な役割を果たします。研究者は計算モデリングとデータ分析を使用して、二酸化炭素排出量が少なく、リサイクル性が向上し、廃棄物の発生が削減された材料を設計し、世界の持続可能性の目標に沿っています。化学セクターは競争が激しく、企業は常にイノベーションを通じて自社製品の差別化を図っています。マテリアルインフォマティクスは、材料の発見と開発のペースを加速することで競争上の優位性を提供し、企業が新製品をより迅速かつコスト効率よく市場に投入できるようにします。

地域別インサイト

2023年、北米は世界のマテリアルインフォマティクス市場で最大の市場シェアを占める支配的な地域として浮上しました。北米は、マテリアルインフォマティクスの分野で主要なプレーヤーと主要なテクノロジーハブの強力な存在を誇っています。この地域には、先進的な材料の開発と、材料の発見と開発のためのデータ駆動型アプローチの活用の最前線にいる著名な企業、研究機関、大学があります。これらの組織は、材料情報学におけるイノベーションと技術の進歩を推進し、投資を呼び込み、研究開発のための活気あるエコシステムを育んでいます。

最近の開発

• 2023 年 11 月、Proterial 社は独自のマテリアル インフォマティクス (MI) プラットフォーム「D2Materi」を発表しました。D2Materi は、データ中心の方法論を採用して材料特性を予測し、新しい材料を配合します。金属材料などの非従来的なデータセットを含む蓄積されたデータを分析することにより、プラットフォームは材料の性能、構成、プロセス、規制、特性などのさまざまな要因間の相関関係を識別します。この高度なアプローチにより、プラットフォームは効率的に材料を設計するという課題に効果的に対処できるようになります。

主要な市場プレーヤー

• AI Materia Inc.
• ALPINE ELECTRONICS, Inc.
• Citrine Informatics
• Dassault Systèmes SE
• Exabyte Inc.
• 日立ハイテク
• Kebotix、 Inc.
• Materials.Zone Ltd.
• Materials Design, Inc.
• DataRobot, Inc.