AIで新材料の開発を加速。データから有望な候補を絞り込む“マテリアルズ・インフォマティクス”

化学・素材メーカー各社では、AIを使って新材料の開発を加速させる「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」が広がっています。膨大な実験データから有望な候補をAIが絞り込み、開発期間を短縮。研究開発という時間のかかる領域に、AIを当てた取り組みを紹介します。

この事例のポイント

CASE“新材料探し”を、AIで効率化

新しい材料の開発は、膨大な実験を繰り返す、時間のかかる仕事です。化学・素材メーカーでは、ここにAIを使う「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」が広がっています。

マテリアルズ・インフォマティクスでは、膨大な実験データからAIが有望な材料候補を絞り込み、研究開発の試行錯誤を減らして期間を短縮する。

これまで蓄積した実験データをAIが分析し、有望そうな候補を提示。やみくもに実験する代わりに、AIが当たりをつけることで、開発が大きく加速します。

無数の選択肢から有望なものを絞り込む——これはAIの得意技です。研究開発に限らず、「選択肢が多すぎて、どれを試せばいいか分からない」場面で、AIは力を発揮します。データに基づいて、試す価値の高いものを示してくれます。

図：AIが有望な候補に「当たりをつける」ことで、開発が加速する。

絞り込みは、AIの得意分野

材料開発は専門的ですが、「選択肢が多すぎて絞れない」という悩みは、どんな業務にもあります。商品の組み合わせ、施策の優先順位、顧客へのおすすめ——データがあれば、AIが有望な選択肢を示してくれます。

私たちエムズは、御社の「たくさんの選択肢から、何を選ぶか」という悩みにAIを活かすご提案ができます。蓄積されたデータをもとに、試す価値の高いものをAIが提示する。勘だけに頼らず、データの裏付けを得て判断する——そんな仕組みづくりをお手伝いします。

選択肢が多くて選べない業務にAILは役立ちますか？

役立ちます。たくさんの選択肢から有望なものを絞り込むのはAIの得意分野です。商品の組み合わせ、施策の優先順位、顧客へのおすすめなど、データがあればAIが試す価値の高いものを示してくれます。

研究開発以外でもこの考え方は使えますか？

使えます。『選択肢が多すぎて絞れない』という悩みはどんな業務にもあります。蓄積データをもとにAIが当たりをつける発想は、商品企画やマーケティングなど幅広く応用できます。

※本記事は上記の公開情報をもとに、株式会社エムズ編集部が独自に整理・考察したものです。事例の内容は各企業の公表・報道に基づくもので、執筆時点（2026-06-22）の情報です。最新の状況とは異なる場合があります。考察部分は当社の見解であり、特定の企業・製品・導入を推奨するものではありません。

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