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「マテリアルDXの世界市場に関する調査を実施（2026年）」に関する矢野経済研究所のマーケットデータをご紹介します。

マーケットレポート
2026年版 マテリアルDX関連市場の現状と展望

価格（税込）：198,000円（本体価格 180,000円）
「2026年版 マテリアルDX関連市場の現状と展望」に関するマーケットデータを詳細にまとめた資料です。
市場動向、企業動向など、詳細なデータ・解説など、事業戦略の強力な武器となる情報が満載の書籍です。

掲載内容

全152ページ
掲載内容
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第1章　プロセス・インフォマティクス
 
1．プロセス・インフォマティクスの技術的基盤
2．マテリアルDXの新段階とデジタルツイン
3．革新的材料創出を目指す文部科学省「マテリアルDXプラットフォーム」
　　3-1．マテリアル分野の現状と課題
　　3-2．政府の「マテリアル革新力強化戦略」
　　3-3．文部科学省が進める「マテリアルDXプラットフォーム」構成
　　　　(1)データ創出：マテリアル先端リサーチインフラ（ARIM）
　　　　【図1．ARIM事業におけるデータ構造化】
　　　　(2)データ統合・管理：データ中核拠点（MDPF）
　　　　(3)データ利活用：データ創出・活用型マテリアル研究開発プロジェクト（DxMT）
　　3-4．今後の展望
4．マテリアルDXにおけるプロセス・インフォマティクス（PI）の市場規模予測
　　　　【図・表1．マテリアルDXにおけるプロセス・インフォマティクスの国内および
　　　　WW市場規模予測（金額：2025-2050年予測）】
　　　　【図・表2．マテリアルDXプロセス・インフォマティクスの分類別国内市場規模予測
　　　　（金額：2025-2050年予測）】
　　　　【図・表3．マテリアルDXプロセス・インフォマティクスの分類別WW市場規模予測
　　　　（金額：2025-2050年予測）】
5．マテリアルDXにおけるPIに関連する企業・研究機関の取組動向
　　5-1．アイクリスタル株式会社
　　　　(1)製造業における現状の課題とPIによる解決
　　　　(2)AIを活用した多目的の最適条件の探索事例
　　　　【図2．シリコンのCVDエピタキシャル成長プロセスの模式図(左)と
　　　　プロセス最適条件でシリコン薄膜成長速度の最大化達成(右)】
　　　　(3)NEDO先導プログラム：半導体の製造プロセスを“一気通貫”で最適化する事例
　　　　【図3．半導体デバイス製造工程の模式図】
　　　　【図4．メタファクトリーの模式図】
　　5-2．国立大学法人東京大学
　　　　【図5．燃料電池プロセスとお好み焼きプロセスのアナロジー [1]】
　　　　(1)本事業の開発概要
　　　　【図6．ロボット駆動プロセス探索システム「ROPES」のコンセプト [1]】
　　　　(2)本事業の開発内容
　　　　【図7．自動実験速度を10倍にするというKPIの達成】
　　　　(3)今後の展開見通し
　　5-3．株式会社日立製作所（日立）
　　　　(1)日立の材料開発ソリューション
　　　　①DX支援サービス
　　　　【図8．DX支援サービスの概要】
　　　　②分析支援サービス
　　　　【図9．分析支援サービスの概要】
　　　　③分析環境提供サービス
　　　　【図10．分析環境提供サービスの概要】
　　　　④実験データ収集サービス
　　　　【図11．実験データ収集サービスの概要】
　　　　(2)事例
　　　　①三菱ガス化学株式会社
　　　　【図12．三菱ガス化学の事例】
　　　　②積水化学工業株式会社
　　　　【図13．積水化学工業の事例】
　　　　(3)実験自動化に関する取り組み
　　　　【図14．実験自動化の目指すべき姿】
　　5-4．国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）
　　　　(1)コンビナトリアル薄膜合成
　　　　(2) 2次元計測データよる誘電体薄膜材料の探索効率化
　　　　【図15．誘電体薄膜材料開発での入出力のイメージ～材料物性の視点と計測との関係～】
　　　　【図16．材料探索サイクルの概略】
　　　　【図17．2次元計測データのクラスタリング】
　　　　【図18．誘電体材料の既存データを用いたマテリアルマップ】
6．マテリアルDXにおけるPIの課題と将来展望
　　6-1．課題
　　　　(1)データ収集・品質に関する課題
　　　　(2)プロセスモデリングに関する課題
　　　　(3)AI導入・運用面での課題
　　　　(4)標準化・共通基盤に関する課題
　　　　(5)セキュリティ・プライバシーの懸念
　　6-2．将来展望
　　　　(1)マルチスケール連携の加速
　　　　(2)セマンティックAIと知識グラフの導入
　　　　(3)説明可能なAI（XAI）の実装と信頼性向上
　　　　(4)自律型製造システムへの進化
　　　　(5)標準化とオープンプラットフォームの確立
　　　　(6)持続可能性への貢献
　　　　(7)人とAIの協調による新たな価値創出
 
第2章　計算科学とシミュレーション技術
 
1．計算科学とシミュレーション技術はマテリアルDXの中核的技術
2．計算科学とシミュレーション技術の手法
　　2-1．ミクロスケール：第一原理計算と量子化学計算
　　2-2．メソスケール：分子動力学法とモンテカルロ法
　　2-3．マクロスケール：有限要素法とフェーズフィールド法
　　2-4．最適化と探索：ベイズ最適化と逆設計
　　2-5．統合的アプローチ：マルチスケールモデリングとデータ駆動設計
3．マテリアルDXにおける計算科学とシミュレーション技術の市場規模予測
　　　　【図・表1．マテリアルDXにおける計算科学と
　　　　シミュレーション技術の国内およびWW 市場規模予測（金額：2025-2050 年予測）】
4．マテリアルDXにおける計算科学とシミュレーション技術に関連する企業・研究機関の取組動向
　　4-1．MI-6（エムアイシックス）株式会社
　　　　(1) MI-6の基本的なサービス
　　　　【図1．MI-6の基本的なサービス概要】
　　　　①「Hands-on MI®」
　　　　【図2．「Hands-on MI®」サービスで提供している種々のMIアプローチの例】
　　　　②「miHub®」
　　　　【図3．研究者の探求と成果を引き出すMIプラットフォーム「miHub®」の概要】
　　　　③ Lab Automation
　　　　(2)素材産業発展のためのMI-6の取り組み
　　　　① MI Conference
　　　　②「miLab」
　　4-2．公益財団法人 計算科学振興財団（FOCUS）
　　　　(1) FOCUSの主な事業の概要
　　　　【図4．FOCUSの主な事業】
　　　　(2)課題解決の取組
　　　　①データ不足
　　　　②計算資源不足
　　　　【図5．「富岳」の次世代となる新たなフラッグシップシステムの開発・整備スケジュール】
　　　　③人材不足
　　　　【図6．兵庫県マテリアルズ・インフォマティクス研究会への参画】
　　　　(3)産業利用拡大の取組
　　　　【図7．「富岳」 と FOCUSスパコンの活用】
　　4-3．国立大学法人東京大学
　　　　(1)マテリアル先端リサーチインフラ（ARIM）
　　　　(2)「ARIM-mdxデータシステム」：材料研究向け実験・シミュレーションの
　　　　統合データプラットフォーム
　　　　【図8．「ARIM-mdxデータシステムの概要】
　　　　(3)「ARIM-mdxデータシステム」の特色
　　　　①実験データと計算データを一元管理、フルリモートで解析
　　　　【図9．データを一元集約する「ARIM-mdxデータシステム」のコンセプト】
　　　　②実験データの収集・共有の効率化
　　　　【図10．データ取り出し＋クラウドへの転送＋データ振り分けのフロー】
　　　　③高性能データ解析環境の整備
　　　　④他の研究機関との連携
　　4-4．国立研究開発法人日本原子力研究開発機構（JAEA）
　　　　(1)機械学習×分子動力学で高精度・大規模・高速計算を実現
　　　　【図11．機械学習分子動力学法を用いた酸化トリウムの融解シミュレーション】
　　　　(2)機械学習分子動力学法の適用事例
　　　　①ガラスの無秩序構造の中に潜む新たな秩序を発見
　　　　【図12．シリカガラスの機械学習分子動力学法シミュレーション結果】
　　　　②放射性元素の土壌への吸着メカニズム
　　　　【図13．放射性元素の土壌への吸着構造を決定する要因】
　　　　③セシウムの粘土鉱物への吸着メカニズム
　　　　【図14．粘土鉱物の構造と複数の吸着サイトを模したセシウムの粘土鉱物への
　　　　吸着メカニズムの模式図】
　　4-5．学校法人早稲田大学
　　　　(1)シンボリック回帰を用いた化学原理・法則の自動抽出
　　　　【図15．遺伝的プログラミングの模式図】
　　　　【図16．シンボリック回帰を理想気体の状態方程式へ適用した事例】
　　　　(2)量子化学計算と機械学習を活用した化合物自動同定システムの開発
　　　　【図17．スペクトル情報を用いた化合物同定システムのフロー】
　　　　(3)量子化学計算における精度保証システムの開発
　　　　【図18．候補化合物の自動生成フロー】
5．マテリアルDXにおける計算科学とシミュレーション技術の課題と将来展望
　　5-1．課題
　　　　(1)高精度と計算コストのトレードオフ
　　　　(2)モデルの妥当性と検証の困難さ
　　　　(3)人材不足と分野横断の困難性
　　5-2．将来展望
　　　　(1)マルチスケール統合の深化
　　　　(2)AIとの融合による知識の拡張
　　　　(3)計算科学の産業応用の拡大
 
第3章　AI・機械学習による材料設計
 
1．マテリアルDXにおけるAI・機械学習による材料設計の概要
2．AI・機械学習による材料設計の詳細
　　2-1．機械学習
　　2-2．ニューラルネットワーク
　　2-3．深層学習
　　2-4．その他の重要な手法
3．マテリアルDXにおけるAI・機械学習による材料設計の適用事例
　　3-1．新材料探索の加速
　　3-2．触媒材料の最適化
　　3-3．高性能ポリマーの設計
　　3-4．材料プロセス条件の最適化
4．マテリアルDXにおけるデータ科学の市場規模予測
　　　　【図・表1．マテリアルDXにおけるデータ科学の国内およびWW市場規模予測
　　　　（金額：2025-2050年予測）】
5．マテリアルDXにおけるデータ科学に関連する企業・研究機関の取組動向
　　5-1．産業技術総合研究所（産総研）
　　　　(1)マルチモーダルAIとは
　　　　【図1．データ駆動型の技術開発の位置づけ】
　　　　【図2．開発した汎用仮想実験AIの概要】
　　　　(2)生成AIによる構造情報の学習
　　　　【図3．GANを用いた画像(左下)および分光スペクトル(右下)の
　　　　生成事例と実測データとの比較】
　　　　(3)逆設計技術
　　　　【図4．要望を変換して入力し、逆設計AIを駆動させて
　　　　最適条件導出と理由の説明を出力した事例】
　　　　(4)実験自動化・自律化
　　　　【図5．事前データ・人間の制御に依らない Closed-Loop 自律プロセス】
　　5-2．データケミカル株式会社
　　　　(1)「Datachemical LAB」とは
　　　　(2)「Datachemical LAB」の特長
　　　　①幅広い業界・領域で活用可能 
　　　　【図6．「Datachemical LAB」の特長：幅広い業界・領域で活用可能】
　　　　②確かな予測精度と豊富な解析機能
　　　　【図7．「Datachemical LAB」の特長：確かな予測精度と豊富な解析機能】
　　　　③技術習得できる教育サポートシステム
　　　　【図8．「Datachemical LAB」の特長：技術習得できる教育サポートシステム】
　　　　(3)企業との連携強化
　　　　(4)活用実績と今後の展望
　　5-3．国立大学法人 奈良先端科学技術大学院大学（奈良先端大）
　　　　【図9．材料創成にRXサイクルを実装した場合】
　　　　①電子ラボノート
　　　　【図10．電子ラボノートを用いたRXサイクル運用の典型的な姿】
　　　　【図11．電子ラボノートを用いたRXサイクル運用の典型的な姿】
　　　　②ソフトセンサ
　　　　【図12．ソフトセンサの役割】
　　　　(2)「地域中核・特色ある研究大学強化促進事業（J-PEAKS）」
　　　　【図13．J-PEAKSの概要】
　　5-4．国立研究開発法人 物質・材料研究機構（NIMS）
　　　　(1) NIMOの意義
　　　　【図14．材料探索用AIとロボット実験のシームレス連携を示したNIMOの模式図】
　　　　(2)NIMOの機能
　　　　(3)実証実験
　　　　【図15．NAREEとベイズ最適化の組み合わせによる
　　　　リチウム金属電極用電解質の実証実験の結果】
　　　　(4)今後の展開
　　5-5．三井化学株式会社
　　　　(1)生成AI/GPTと独自システムの融合によるDXの新たなアプローチ
　　　　①ビッグデータとDXを活用した新規用途探索の高精度化と高速化
　　　　【図16．モビリティ用途に用いられる材料の機能特性とWatson分析結果】
　　　　②生成AIの内製化活用により、新規用途の発見数が倍増
　　　　(2) CrowdChemとの共同開発による生成AI活用の深化
　　　　【図17．生成AIを活用した新規用途探索の流れ】
　　　　(3)生成AIを活用したAIチャットプラットフォームの内製開発
　　　　【図18．AIチャットプラットフォームの機能】
　　　　【図19．AIチャットの構成】
6．マテリアルDXにおけるAI・機械学習による材料設計に関する課題と将来展望
　　6-1．課題
　　　　(1)データの質と量の確保
　　　　(2)解釈性と透明性の欠如
　　　　(3)実験・理論との統合不足
　　6-2．将来展望
　　　　(1)データ駆動科学と実験の融合深化
　　　　(2)生成AI技術の材料設計応用
　　　　(3)説明可能AI（XAI）の導入促進
 
第4章　有機材料インフォマティクス
 
1．有機マテリアルDXの概要
2．有機マテリアルDXの材料設計指針
　　2-1．分子設計空間の合理的探索
　　2-2．性能予測モデルの高度化
　　2-3．逆設計アプローチの活用
　　2-4．プロセス設計との連携
3．有機マテリアルDXの主な用途分野
　　3-1．エレクトロニクス分野
　　3-2．エネルギー分野
　　3-3．バイオ・ヘルスケア分野
　　3-4．環境・サステナビリティ分野
　　3-5．先端機能材料分野
4．有機材料マテリアルDXの市場規模予測
　　　　【図・表1．有機材料マテリアルDXの国内およびワールドワイド市場規模予測
　　　　（金額：2025-2050年予測）】
　　　　【図・表2．有機材料マテリアルDXの分類別国内市場規模予測
　　　　（金額：2025-2050年予測）】
　　　　【図・表3．有機材料マテリアルDXの分類別WW市場規模予測
　　　　（金額：2025-2050年予測）】
5．有機材料マテリアルDXに関連する企業・研究機関の取組動向
　　5-1．学校法人慶應義塾大学
　　　　(1)小規模データを用いたスパースモデリング
　　　　(2)リチウムイオン二次電池（LiB）を用いた性能予測モデルの構築
　　　　(3)予測モデルに基づく物質探索と特性評価
　　　　【図1．SpM-Sを用いて探索した有機アノード活性材料PBdiTpの電気化学的性能。
　　　　(a)BdiTpの構造。(b)BdiTpモノマーとPBdiTpの充放電曲線。
　　　　(c)充放電電流密度の増加に伴うBdiTpモノマーとPBdiTpの容量】
　　　　【図2．SpM-Sを使用したBQ-BOの触媒性能。(a)BQとBOの設計と重合。
　　　　(b) BQ-BO粒子の線形スイープボルタンメトリー】
　　　　(4) SpM-Sによる性能予測モデルを用いた性能向上の可能性
　　5-2．積水化学工業株式会社（積水化学）
　　　　(1)積水化学のMI
　　　　【図3．MI導入の背景】
　　　　【図4．情報科学技術を通じて新材料や代替材料を効率的に探索する
　　　　データ駆動科学としてのMIの姿を模式化】
　　　　(2)情報科学推進センターの設立
　　　　【図5．情報科学推進センターの組織体制】
　　　　(3) MI事例
　　　　①機械学習モデルを用いた樹脂配合製品の自動配合設計と品質予測システムの構築
　　　　【図6．機械学習モデルを用いたフィルム製品の配合設計と品質予測事例】
　　　　②外部データを活用した外挿領域の探索による触媒材料の開発事例
　　　　【図7．外部データを活用した外挿領域の探索による触媒材料の開発事例】
　　　　(4) MI展望
　　　　【図8．データ駆動型の高分子材料設計フロー】
　　5-3．東レ株式会社
　　　　(1)マルチスケール相分離シミュレーションによる高除去UF膜の創出
　　　　【図9．マルチスケール相分離シミュレーション】
　　　　【図10．UF膜モジュールにおける材料プロセスの精密制御による新たな展開】
　　　　(2)生産ビッグデータ活用により、人工腎臓の生産安定化および
　　　　小型化新製品につながる細糸中空糸膜の開発加速
　　　　【図11．東レの人工腎臓に関する取り組み概要】
　　　　【図12．人工腎臓の工程安定化および新製品開発課題に生産ビッグデータを適用】
　　　　(3)まとめ
　　5-4．公立大学法人兵庫県立大学
　　　　(1) A𝛽フィブリル末端における分子挙動
　　　　【図13．Aβの構造(左)とAβが積層した立体構造(右)。
　　　　左図は、Quantum espresso[1]と」Xcrysden[2]を用いて、
　　　　右図はDesmond/Maestro[3]を用いて作成】
　　　　(2)クラスター形成の判定
　　　　【図14．通常のシミュレーション：Aβが積層構造(左)。
　　　　加工後のシミュレーション（初期状態）：Aβ二分子が十分に離れている状態(中)。
　　　　加工後のシミュレーション（1.5ns）：運動の結果生じる分子間結合が現われて
　　　　一つのクラスター（分子）が生じたと判定(右)】
　　　　(3)今後の展望
　　5-5．国立大学法人宮崎大学
　　　　(1) Au(III)抽出溶媒の探索
　　　　【図15．各種溶媒を用いた塩酸における金属抽出率】
　　　　(2)機械学習でAu(III)の抽出溶媒を探索する 
　　　　【図16．任意溶媒におけるAu(III)抽出能力を予測するための機械学習モデル】
6．有機材料マテリアルDXの課題と将来展望
　　6-1．課題
　　　　(1)データの質と量の不足
　　　　(2)有機材料特有の複雑性への対応
　　　　(3)実験との連携不足と実装障壁
　　6-2．将来展望
　　　　(1)データインフラの整備と標準化
　　　　(2)高度なモデリング手法とマルチスケール化
　　　　(3)クローズドループ型開発体制と「マテリアルズ・インフォマティクス2.0」
 
第5章　無機材料インフォマティクス
 
1．無機マテリアルDXの概要
2．無機マテリアルDXの材料設計指針
　　2-1．設計空間の定義と絞り込み
　　2-2．計算科学による材料特性予測
　　2-3．機械学習による効率的な探索・最適化
　　2-4．実験とのフィードバックループ
3．無機マテリアルDXの主な用途分野
　　3-1．エネルギー材料
　　3-2．構造材料・耐熱材料
　　3-3．電子・半導体材料
　　3-4．環境材料
　　3-5．医療・バイオ材料
4．マテリアルDXにおける無機材料の市場規模予測
　　　　【図・表1．マテリアルDXにおける無機材料の国内およびWW市場規模予測
　　　　（金額：2025-2050年予測）】
　　　　【図・表2．無機材料マテリアルDXの分類別国内市場規模予測
　　　　（金額：2025-2050年予測）】
　　　　【図・表3．無機材料マテリアルDXの分類別WW市場規模予測
　　　　（金額：2025-2050年予測）】
5．マテリアルDXにおける無機材料に関連する企業・研究機関の取組動向
　　5-1．公立大学法人大阪公立大学
　　　　(1) AIと協働して金属の破壊原因を分析する新たな学習手法
　　　　「ステップワイズ元クラス選択法」を開発
　　　　(2) AIを用いた水道管などの品質検査システムの開発
　　　　【図1．開発されたAIシステムの概念図】
　　5-2．学校法人関西学院大学
　　　　(1) MOFとは
　　　　【図2．金属-有機構造体（MOF）の構造模式図】
　　　　(2)機械学習を用いた新規MOF合成条件探索
　　　　【図3．326通りの実験条件とXRPDパターンのデータセットのクラスタリング結果】
　　　　【図4．326条件の決定木】
　　　　(3)ベイズ最適化を用いた白色発光を得るためのランタノイドMOF組成探索
　　　　【図5．試行錯誤で得られた初期のスクリーニング合成時の色度図】
　　　　【図6．ベイズ最適化の結果得られた色度図】
　　5-3．国立大学法人京都大学
　　　　(1)核燃料材料探索への機械学習の適用
　　　　(2)マルチクラス分類モデルを用いた機械学習トレーニングの実施
　　　　(3)モデルのパフォーマンスと予測傾向の評価
　　　　(4)結論
　　5-4．国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）
　　　　(1)ハイスループット実験
　　　　【図7．固定床流通式ハイスループット触媒評価装置】
　　　　(2)ハイスループット実験から得られたビッグデータの評価
　　　　【図8．ハイスループット実験から得られたマテリアルビッグデータ】
　　　　(3)データ駆動型新規触媒の開発
　　　　【図9．機械学習とハイスループット実験をループさせ開発した触媒の例】
6．無機マテリアルDXに関する課題と将来展望
　　6-1．課題
　　　　(1)データの質と量の不足
　　　　(2)複雑な物性のモデリング難易度
　　　　(3)実験との連携不足と実装障壁
　　6-2．将来展望
　　　　(1)データインフラの整備と標準化
　　　　(2)高度なモデリング手法の活用
　　　　(3)実験・計算・AIのシームレス統合
　　　　(4)新たな観点の導入
　　6-3．無機マテリアルDXが拓く新たな材料開発パラダイム
7．マテリアルDXシリーズの総括と今後の展望

ショートレポート
マテリアルDXの世界市場（2026年）

価格（税込）：1,980円（本体価格 1,800円）
「2026年版 マテリアルDX関連市場の現状と展望（2026年発刊、税込198,000円」の一部の内容についての概要をまとめたリーズナブルな資料です。 右記マーケットレポートの入門的な情報としてご活用ください。

掲載内容

全6ページ
掲載内容
OPEN ▼
1.市場概況 ※1

2.注目セグメントの動向
　プロセス・インフォマティクス
　計算科学とシミュレーション技術
　AI・機械学習による材料設計
　有機材料インフォマティクス
　無機材料インフォマティクス

3.注目トピック
　 有機マテリアルDXの最大の特徴は、有機分子特有の構造・機能の自由度の高さにある ※１
　 無機マテリアルDX は、従来の材料開発のパラダイムを大きく変革
　 革新的材料創出を目指す文部科学省「マテリアルDX プラットフォーム」


4.将来展望 ※２

掲載図表
  • マテリアルDXの世界市場規模予測 ※1
    • 　※データ掲載年：2025-2050年予測

※本レポートは、2026年発刊の「2026年版 マテリアルDX関連市場の現状と展望」を元に作成しています。

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