【2026年10月最新】マテリアルズインフォマティクス（MI）とは？導入背景と企業の取り組み事例を徹底解説
aikanri-admin
「マテリアルズインフォマティクス（MI）という言葉をニュースで見たけれど、自社に関係あるのか分からない」——化学・素材メーカー以外の方にとっては、そう感じるのが自然な専門用語だと思います。
マテリアルズインフォマティクス（MI）とは、AI・機械学習・データ科学の手法を使って、新しい材料（マテリアル）の開発を効率化する取り組みのことです。従来は研究者の経験と勘、膨大な試行錯誤に頼っていた材料開発を、データとAIの力で大幅にスピードアップさせる手法として、トヨタ自動車・旭化成・東レといった大手メーカーが相次いで導入を進めています。
この記事では、MIの定義・導入メリット・国内外の動向・直面している課題から、実際に取り組みを公表している企業7社の事例までを整理したうえで、専門の研究開発部門を持たない中小企業でも、MIの発想をAI活用にどう取り入れられるかを、弊社（株式会社GENAI）の実運用データを交えて解説します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次の点が明確になります。
01 WHAT IS MI マテリアルズインフォマティクス（MI）とは？ 「経験と勘」から「データとAI」への転換
マテリアルズインフォマティクス（Materials Informatics、略称MI）とは、AI・機械学習・統計解析などの情報科学の手法を材料開発に応用し、新しい材料の発見や性能予測を効率化する研究開発アプローチです。「マテリアル（材料）」と「インフォマティクス（情報科学）」を組み合わせた造語で、化学・素材・金属・製薬など、幅広い業界で導入が進んでいます。
📚 用語解説
マテリアルズインフォマティクス（MI）：AI・機械学習・データ科学の手法を使い、新素材の開発や材料の性能予測を効率化する研究開発手法。従来は研究者の経験と試行錯誤に頼っていたプロセスを、過去の実験データや計算科学のデータをAIに学習させることで大幅に高速化します。
1-1. 従来の材料開発とMIの違い
従来の材料開発は、研究者が仮説を立て、実際に材料を合成し、性能を測定するというサイクルを何度も繰り返す「エジソン式」のアプローチが主流でした。1つの新素材を実用化するまでに10年以上かかることも珍しくなく、膨大な人件費と設備投資が必要でした。
MIでは、過去の実験データ・論文・計算科学（シミュレーション）のデータをAIに学習させ、「どの組成・条件なら目的の性能が出やすいか」を事前に予測してから、絞り込んだ候補だけを実際に合成・検証します。これにより、無駄な試行錯誤を大幅に減らすことができます。
過去の実験・
論文データを整備
有望な組成・
条件を絞り込み
絞り込んだ候補
だけを検証
検証結果を
AIに還元
📚 用語解説
計算科学（マテリアルズシミュレーション）：コンピュータ上の計算によって、物質の構造や性質をシミュレーションする手法。実際に材料を合成しなくても、理論上の性能をある程度予測できるため、MIにおける重要なデータ源の一つになっています。
「研究者の勘」をデータ化し、AIに学習させることで、有望な候補への絞り込みを高速化する手法です。全自動で新素材が生まれるわけではなく、あくまで人間の意思決定を支援する道具という位置づけです。
02 BENEFITS マテリアルズインフォマティクス導入のメリット 開発スピード・コスト・安全性評価の3軸で効果が出る
MIの導入によって得られる効果は、主に次の3つに整理できます。
2-1. 材料開発のスピードアップとコスト削減
MI最大のメリットは、有望な候補への絞り込みをAIが支援することで、実験の試行回数そのものを減らせる点です。実験1回あたりには材料費・設備稼働費・人件費がかかるため、試行回数が減れば、開発期間の短縮とコスト削減が同時に実現します。後述する東レの事例のように、開発期間が従来の数分の1に短縮されたと報じられているケースもあります。
2-2. 用途探索の効率化
新しく開発した材料に対して、「どの産業・どの製品に使えば最も性能を発揮できるか」という用途探索（新しい適用先を見つける作業）もMIの得意領域です。既存の材料データベースと、求められる性能条件をAIに照合させることで、人力では気づきにくい意外な用途を発見できる可能性が広がります。
📚 用語解説
用途探索：開発した材料や既存の材料に対して、どの製品・どの産業で活用できるかを探す活動のこと。MIでは、材料の特性データと各業界が求める性能要件をAIに照合させることで、新しい用途のアイデアを効率的に見つけ出す取り組みが進んでいます。
2-3. 安全性評価の効率化
新素材を実用化する際には、毒性・環境影響・耐久性といった安全性評価も欠かせない工程です。従来は長期間の実地試験が必要でしたが、MIでは既存の安全性データをAIに学習させることで、危険性が高いと予測される候補を早期に除外し、安全性評価にかかる時間とコストを削減する取り組みも進んでいます。
代表菅澤
03 GLOBAL TRENDS 日本や世界各国で進むMIの取り組み 国家戦略としての位置づけ
3-1. 日本の取り組み
日本では、国の研究開発プログラムである戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）などを通じて、MIを国家戦略として推進する動きが進んでいます。素材産業は日本のものづくりを支える基盤産業であり、MIによる開発力の強化は国際競争力に直結するテーマとして位置づけられています。
📚 用語解説
戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）：内閣府が主導する、府省庁の枠を超えた国家重要課題に取り組む研究開発プログラム。材料開発分野でもMIを活用した基盤技術の構築が重点テーマの一つとして取り組まれています。
3-2. 世界の取り組み
海外でも、米国が2011年に材料ゲノムイニシアチブ（Materials Genome Initiative）を立ち上げるなど、国家レベルでMI推進に取り組んできた歴史があります。材料データを体系的に整備し、研究者間で共有することで、産業全体の開発スピードを底上げする狙いがあります。中国や欧州各国でも同様に、材料分野のデータ基盤整備とAI活用が進められています。
📚 用語解説
材料ゲノムイニシアチブ（MGI）：米国政府が2011年に発表した、材料開発を加速するための国家プロジェクト。人間の遺伝情報を解析する「ヒトゲノム計画」になぞらえ、材料データを体系的に蓄積・解析することで新素材開発のスピードを引き上げることを目指しています。
欧州でも、欧州連合（EU）が複数国にまたがる材料データベースの構築プロジェクトを進めており、自動車・航空宇宙分野での軽量素材開発を後押ししています。米国のMaterials Genome Initiativeは発足から10年以上が経過し、国立研究所や大学が持つ計算科学データを広く公開する基盤として定着してきました。こうした国家プロジェクトに共通するのは、「1社・1機関では蓄積しきれないデータを、公的な枠組みで共有財産にする」という発想です。日本のSIPも同様に、企業単独では難しいデータ連携を国の予算と枠組みで後押しする役割を担っています。
各国の取り組み規模・予算・進捗状況は公表資料によって把握できる範囲が異なり、単純な比較は難しい点にご留意ください。ここでは「MIが国家戦略レベルで重視されている」という大きな方向性の参考情報としてご覧ください。04 WHY MI NOW マテリアルズインフォマティクスが求められる背景 開発競争の激化とデータ活用環境の整備
MIがこれほど注目される背景には、主に2つの要因があります。
4-1. グローバルな材料開発競争の激化
電気自動車向けの電池材料、半導体材料、軽量な構造材料など、各業界で新素材の開発競争が世界規模で激化しています。開発スピードそのものが企業の競争力を左右する状況になり、従来型の試行錯誤だけでは競合に先行されるリスクが高まっています。
4-2. AI・計算科学の実用化とデータ環境の整備
近年の機械学習技術の発展と、計算科学（シミュレーション）を実行するための計算資源（クラウド・GPU）の低価格化により、以前は大学・大企業の研究室でしかできなかった高度な解析が、中堅・中小の研究開発部門でも現実的なコストで行えるようになったことも、MI普及を後押ししている要因です。
AI鬼管理山崎
05 CHALLENGES マテリアルズインフォマティクス進展に向けた課題 データの質と、材料科学×AI人材の不足
MIの普及にはまだいくつかの課題が残されています。
📚 用語解説
データの偏り（バイアス）：AIの学習データに特定の傾向・欠落がある状態のこと。材料開発では「成功した実験」の記録は残りやすい一方、「失敗した実験」の記録が十分に蓄積されないケースが多く、AIの予測精度に影響を与える要因として指摘されています。
MIはあくまで「有望な候補への絞り込みを支援する道具」であり、実際の合成・検証・安全性確認という工程を省略できるわけではありません。「AIが全自動で新素材を発明する」という誤解は避けるべきです。
06 FUTURE OUTLOOK マテリアルズインフォマティクスの将来性 材料開発から他の研究分野への応用拡大
MIで培われた「データとAIで試行錯誤を効率化する」という発想は、材料科学の枠を超えて、創薬（ドラッグインフォマティクス）や食品開発など、他の研究開発分野にも応用が広がりつつあるとされています。今後は、より高精度な生成AIモデルと組み合わせることで、候補の絞り込みだけでなく、新しい材料構造そのものをAIが提案する取り組みも進んでいくと見られています。
代表菅澤
07 CASE STUDIES マテリアルズインフォマティクスの取り組み事例7選 化学・自動車・素材メーカーの具体的な公表事例
ここからは、MIの取り組みを公表している企業・機関の事例を7つ紹介します。数値は各社・各機関の公表資料・報道に基づくものであり、現時点の最新の数値とは異なる可能性がある点にご留意ください。
| 企業・機関 | 取り組み内容 |
|---|---|
| Materials Open Platform（MOP） | 国内の研究機関・企業が参加する材料データ共有基盤。複数企業で計算科学のデータを共有し、開発の重複を減らす取り組み |
| ライオン × 日立製作所 | 日用品メーカーと電機メーカーが連携し、AIを使った新素材・新製剤の開発効率化に取り組む事例 |
| トヨタ自動車 | 電池材料などの研究開発にAI・データ解析を活用し、候補材料の絞り込みを効率化する取り組みを推進 |
| 旭化成 | 社内に材料データを集約する基盤を構築し、研究者が横断的にデータを活用できる体制を整備 |
| 三井化学 × 日立製作所 | 化学メーカーと電機メーカーが連携し、AIによる新材料開発の高速化に取り組む事例 |
| 住友化学 | 計算科学とAIを組み合わせた材料設計プロセスの効率化に取り組む |
| 東レ | 炭素繊維強化プラスチック（CFRP）など先端素材の開発にMIを活用し、開発期間の大幅な短縮を図る取り組みを推進 |
7-1. 素材メーカー横断の基盤：Materials Open Platform（MOP）
Materials Open Platform（MOP）は、複数の企業・研究機関が参加し、計算科学によるシミュレーションデータなどを共有する国内の取り組みです。個社だけでは蓄積に時間がかかるデータを共有財産として扱うことで、業界全体の開発スピードを底上げすることを狙いとしています。
7-2. 異業種連携：ライオン×日立製作所、三井化学×日立製作所
日用品メーカーのライオンと電機メーカーの日立製作所は連携し、AIを活用した新素材・新製剤の開発効率化に取り組んでいるとされています。同様に三井化学と日立製作所も連携し、化学メーカーの知見とAI・データ分析の技術を組み合わせた材料開発の高速化を目指す取り組みが報じられています。異業種が持つAI・データ分析のノウハウを、素材メーカーが外部から取り入れるという連携パターンが共通しています。
素材メーカー単独でAI・データ分析の専門人材を揃えるのではなく、その分野を得意とする他業種と組むという発想は、専門人材を自社だけで抱えられない中小企業にも参考になる進め方です。
7-3. 大手製造業の取り組み：トヨタ自動車・旭化成・住友化学・東レ
トヨタ自動車は、電池材料などの研究開発にAI・データ解析を活用し、候補材料の絞り込みを効率化する取り組みを進めているとされています。旭化成は社内に材料データを集約する基盤を構築し、複数の研究者が横断的にデータを活用できる体制を整備しています。住友化学は計算科学とAIを組み合わせた材料設計プロセスの効率化に取り組んでいます。
なかでも東レは、炭素繊維強化プラスチック（CFRP）のような先端素材の開発にMIを活用し、従来は数年単位かかっていた開発期間を大幅に短縮したと報じられています。航空機や自動車の軽量化に欠かせない先端素材の開発を、データとAIの力で加速させている代表的な事例です。
CFRPのような複合材料は、繊維の種類・樹脂の配合比率・硬化条件など、調整可能なパラメータの組み合わせが膨大にあります。従来は研究者が長年の経験則をもとに有望な組み合わせの見当をつけ、1つずつ試作・評価する方法が主流でした。MIを活用することで、過去の試作データと計算科学によるシミュレーション結果をAIに学習させ、性能条件を満たす可能性が高い組み合わせを事前に絞り込むことができます。結果として、試作すべき候補の数そのものを減らせる点が、開発期間短縮の直接的な要因になっていると考えられます。
📚 用語解説
CFRP（炭素繊維強化プラスチック）：炭素繊維とプラスチック樹脂を組み合わせた複合材料。軽量かつ高強度という特性から、航空機・自動車・スポーツ用品など幅広い分野で使われています。開発には多数の組成・成形条件の組み合わせを検証する必要があり、MIが威力を発揮しやすい材料の代表例です。
ここで紹介した開発期間の短縮などの効果は、各社・各機関が公表した当時の資料・報道に基づく概算です。対象となった具体的な材料やプロジェクトの条件によって効果の大きさは異なるため、自社に同じ効果がそのまま再現される保証はありません。
代表菅澤
08 SME APPLICATION 【独自】専門部署がない中小企業がMIの発想を活かす方法 材料開発でなくても「経験と勘」をAIに置き換えられる
ここまで紹介してきたMIの事例は、いずれも専門の研究開発部門を持つ大手メーカーの取り組みです。「うちは素材メーカーじゃないから関係ない」と感じた方も多いと思いますが、MIの本質的な発想は業種を問わず応用できます。
MIがやっていることを一言で言い換えると、「ベテランの経験と勘に頼っていた絞り込み作業を、データとAIに任せることで高速化する」ということです。この発想は、営業資料の作成、見積もりの精査、広告運用の改善など、「経験者の勘」に頼りがちな業務であれば、どんな会社にも当てはまります。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropicが提供する自律型AIエージェント。チャットで指示するだけで、文書の読み込み・要約・分類・データ整理・資料作成などの業務を自ら計画し実行します。MIが研究データの解析・絞り込みを支援するのと同様に、Claude Codeはオフィス業務のデータ整理・判断材料づくりを支援します。
| 比較軸 | マテリアルズインフォマティクス（MI） | Claude Code（自律型AIエージェント） |
|---|---|---|
| 対象領域 | 材料・化学分野の研究開発データ | オフィス業務全般（文書・データ・資料作成） |
| 必要な体制 | 材料科学×データ分析の専門人材・データ基盤 | 非エンジニアの担当者1名でも運用可能 |
| 導入までの期間 | データ整備・基盤構築に年単位かかることが多い | チャットでの指示だけで即日〜数週間 |
| 費用感 | 専門システム・人材採用を含め高額になりやすい | 月額数千円〜3万円程度のプラン契約 |
もちろん、MIが扱う高度な材料科学の専門知識をClaude Codeがそのまま代替できるわけではありません。ただし、「過去のデータを整理し、経験者の判断基準をAIに学習させ、絞り込みを高速化する」という構造そのものは、営業・広告・経理といった一般的なオフィス業務にも応用可能です。
具体例を挙げると、見積金額の設定業務があります。多くの企業では、ベテラン担当者が過去の類似案件を記憶から思い出し、「この規模ならこのくらいの金額」という感覚で見積もりの初期値を決めています。この「記憶と経験に基づく初期値の設定」は、過去の見積書データをテキストとしてAIに読み込ませておけば、Claude Codeのようなエージェントが類似案件を抽出し、初期値の候補を提示する形で代替・支援できる業務です。MIが過去の実験データから有望な材料候補を絞り込むのと、構造上はまったく同じ発想です。
AI鬼管理山崎
8-1. 【独自データ】GENAI社内のClaude Code実運用
弊社（株式会社GENAI）では、Claude Max 20xプラン（月額$200・約30,000円）を契約し、社内の複数業務にClaude Codeを組み込んで運用しています。MIのような専門的なデータ基盤を構築せずとも、既存メンバーだけで次のような効果を実感しています。
| 業務領域 | 主な用途 | 概算削減時間 |
|---|---|---|
| 営業 | 提案書・見積・顧客別資料の自動生成 | 週20h → 週2h |
| 広告運用 | 週次レポート・CPA分析・配信内容調整 | 週10h → 週1h |
| ブログ記事 | SEO記事執筆・リライト・内部リンク最適化 | 1本8h → 1本1h |
| 経理 | 請求書チェック・経費仕訳・Freee連携 | 月40h → 月5h |
上記は弊社の肌感ベースの数値であり、業種・業態・担当者のスキルによって削減時間は変動します。あくまで「専門部署を新設せずにどこまで使い倒せるか」の参考情報としてご覧ください。
参考までに弊社での実感値ですが、Claude Max 20xプラン（月額$200）を契約し、複数業務を回しており、1名分の月間業務量（160時間相当）を分担して捌けている肌感です。MIの事例企業が数年がかりでデータ基盤を構築するのに対し、オフィス業務のAI活用は月3万円・即日から着手できる点が大きな違いです。
経験者の勘に
頼る業務を1つ選ぶ
過去の資料・
データをAIに渡す
AIに絞り込み・
下書きを任せる
効果を検証し
他業務へ展開
代表菅澤
09 CONCLUSION まとめ ── MIの発想は、どんな業種のAI活用にも応用できる 専門部署も巨額投資も不要な形で、同じ発想を取り入れる
この記事では、マテリアルズインフォマティクス（MI）の定義・メリット・国内外の動向・課題・将来性、そして企業7社の導入事例までを整理しました。最後にポイントを振り返ります。
マテリアルズインフォマティクスは、素材・化学業界の専門的な取り組みに見えるかもしれません。しかし、そこで起きている本質的な変化——「ベテランの経験と勘に頼っていた判断を、データとAIが支援する」という流れは、業種を問わずあらゆる会社に当てはまります。専門部署も巨額の投資も不要な形で、まずは自社の「経験と勘」に頼っている業務から見直してみることをお勧めします。
代表菅澤
「経験と勘」に頼っている業務を、AIで効率化しませんか
MIの事例のように、専門部署を新設しなくても、Claude Codeなら今日から業務の効率化に着手できます。
弊社の実運用ノウハウをもとに、個別に導入設計のご相談を承ります。
AI鬼管理山崎
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。
覚えるより任せたい方は、AI社員AIKATAでこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。料金は月30万円の月額定額、追加費用は0円です。
どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。
NEXT STEP
この記事の内容を、あなたのビジネスで
実践してみませんか？
よくある質問
Q. マテリアルズインフォマティクス（MI）とは簡単に言うと何ですか？
A. AI・機械学習・データ科学の手法を使って、新しい材料の開発や性能予測を効率化する研究開発アプローチのことです。従来は研究者の経験と試行錯誤に頼っていたプロセスを、データとAIの力で高速化する取り組みと理解すると分かりやすいです。
Q. MIを導入するとどんなメリットがありますか？
A. 主に、材料開発のスピードアップとコスト削減、新しい用途の探索効率化、安全性評価の効率化という3つのメリットが期待されます。ただしMIはあくまで人間の意思決定を支援する道具であり、実験や検証の工程自体を省略できるわけではありません。
Q. MIはどの業界で導入が進んでいますか？
A. 化学・素材・金属・自動車・製薬など、幅広い業界で導入が進んでいます。この記事で紹介したトヨタ自動車・旭化成・東レ・住友化学・三井化学・ライオンなどは、いずれもMIの取り組みを公表している代表的な企業です。
Q. MIの普及における課題は何ですか？
A. 主な課題として、実験データ（特に失敗データ）の質と量の不足、材料科学とAI・データ分析の両方に精通した人材の不足、企業間でのデータ共有に対する抵抗感などが挙げられます。
Q. 中小企業でもMIのような取り組みは可能ですか？
A. 専門の研究開発部門を持たない中小企業が、MIをそのまま導入するのは現実的ではないケースが多いです。ただし「経験と勘に頼っていた判断を、データとAIに置き換えて効率化する」という発想自体は、Claude Codeのような自律型AIエージェントを使えば、オフィス業務の中で月数千円〜数万円のコストから応用できます。
Q. MIとClaude Codeはどう違いますか？
A. MIは材料科学分野の研究開発データを対象に、専門的なデータ基盤とAIモデルを組み合わせた取り組みです。Claude Codeはオフィス業務全般を対象に、チャットの指示だけで文書処理やデータ整理を自ら実行する自律型AIエージェントで、対象領域・必要な体制・導入コストが大きく異なります。
Q. 非エンジニアでもAI活用は始められますか？
A. 始められます。2026年にリリースされたClaude Codeのデスクトップ版では、ターミナル操作なしでチャットUIから業務自動化の指示が出せます。「過去の資料をもとに下書きを作って」といった日本語の指示だけで動くため、専門知識がなくても着手できます。
Claude Codeで業務自動化を90日で叩き込む
経営者向けの伴走型パーソナルトレーニング
AI鬼管理／AI社員AIKATAへのお問い合わせ
この記事を読んで気になった方へ。
専門スタッフが、御社に最適な
業務自動化・業務代行プランを無料でご提案します。
- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
