AI・データ駆動型材料開発（MI）の技術動向に関する調査を実施（2026年）

1.市場概況

2030年のAI・データ駆動型材料開発の市場規模は、国内は6,000億円、世界市場は7兆2,000億円になると予測する。本調査におけるAI・データ駆動型材料開発とは、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を中核概念としたAIを活用した材料開発領域全体を対象としている。

従来の材料開発が抱えていた最大の制約は、探索空間の広大さだった。 金属材料であれば数百種類の元素の組み合わせ、高分子であれば分子構造の自由度がさらに高く、その候補数は天文学的な規模に及ぶ。この広大な空間を人手で探索することは、原理的に非効率であり、時間とコストが新素材開発を阻んできた。

現下、AIデータ駆動型手法は、既存の実験データと理論計算を機械学習モデルに学習させることで、有望な候補材料の短時間抽出が可能となることから、開発サイクルの大幅な短縮が想定される。さらに、実験条件を自動提案する「自律実験室」や、材料の生成過程まで学習する「生成モデル」の登場により、AI はもはや研究者の補助役を超え、新たな設計指針そのものを提示する存在になりつつある。

2.注目トピック

材料設計におけるAIの導入状況

近年、材料科学の領域において、AI は、新素材の設計・探索を加速させる強力な原動力として急速に導入が進んでいる。特に、ナノ構造材料、次世代触媒、複雑な多成分複合材料などの開発では、量子効果や界面現象が絡み合う高度に非線形で多因子依存的な領域を扱うことになる。こうした領域では、従来の理論計算や研究者の経験則だけでは広大な設計空間から最適解を探索することが極めて困難であり、 データ駆動型のAIアプローチが不可欠となっている。

しかし、AIがもたらす革新性の裏には、深刻な課題がある。深層学習をはじめとする強力なAIモデルが出力する設計解は、多くの場合「なぜその組成や構造が最適と判断されたのか」という推論の過程が明示されない。この不透明性は、厳密な科学的根拠が求められる材料開発の現場において、極めて大きなリスク要因となる。

3.将来展望

2050年のAI・データ駆動型材料開発の市場規模は、国内は6兆4,900億円、世界市場は74兆5,000億円まで拡大すると予測する。

材料科学におけるAI・機械学習の導入は大きな期待を集めているが、知性を取り込んだ材料科学が目指すのは、研究効率の向上だけにとどまらない。材料という存在の概念そのものを拡張し、産業と社会に新しい価値をもたらすことにある。

外部環境に応じて性質を変える自己適応型材料などの材料の自律性、材料自体がセンサや情報処理の機能を担うといった情報と物質の技術融合による、従来のエレクトロニクスの枠を超えたインテリジェントシステムの実現、医療、農業、環境管理といった分野における社会的な課題解決への直接的な貢献の可能性など、個別技術の改良ではなく、設計論や産業構造、ひいては社会システム全体に影響を及ぼす変革であるといえる。こうした潮流は、情報、量子、生命など多様な領域を結ぶ包括的な枠組みへとつながっていくものと考える。

調査要綱