マテリアルズインフォマティクス（MI）に強いAI開発会社5選｜活用事例も紹介【2026年最新版】

AIやデータ分析技術の進化により、素材開発の現場では「マテリアルズインフォマティクス（MI）」の活用が加速しています。
従来の経験や勘に頼った研究手法に代わり、データを活用して開発効率を高めるアプローチが広がりつつあり、開発スピードの向上やコスト削減を実現する新しい研究スタイルとして注目されています。

この記事では、マテリアルズインフォマティクスに強みを持つAI開発会社を厳選して紹介。導入事例や失敗しない外注先の選び方までわかりやすく解説します。これからマテリアルズインフォマティクスの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。

マテリアルズインフォマティクス（Materials Informatics：MI）とは、AIや機械学習などのデータ解析技術を活用し、材料の研究開発を効率化、高度化する手法のことです。

従来の材料開発では、研究者の経験と勘に基づく試行錯誤が中心で、膨大な実験や長い開発期間が必要でした。一方、マテリアルズインフォマティクスという手法では、過去の実験データやシミュレーション結果をもとにAIがパターンを学習。有望な組成やプロセス条件を予測することで、「次に試すべき方向性」を科学的に導き出します。
これにより、開発スピードを大幅に高め、実験コストを削減できる点が最大の特徴です。

また、マテリアルズインフォマティクスは単なる分析技術ではなく、「研究データを活かす仕組みづくり」でもあります。
化学や樹脂、金属、電池材料といった分野では、実験条件の組み合わせが膨大になるため、MIによる効率化の効果が顕著です。すでに国内外の素材メーカーでは導入が進み、少ない実験回数で高性能材料を発見するなどの成果が報告されています。

つまりマテリアルズインフォマティクスは、研究開発の質を落とさずにスピードを上げる選択肢として、注目を集めています。

マテリアルズインフォマティクスの外注先としておすすめの会社は、MI-6株式会社、株式会社NTTデータ数理システム、HPCシステムズ株式会社、SCSK株式会社、EAGLYS株式会社です。

マテリアルズインフォマティクスは、材料開発を効率化する革新的な手法として、多くの企業が導入を進めています。国内外ではすでに大手メーカーを中心に導入事例が増加しており、化学、金属、樹脂、電池、半導体など幅広い分野で成果が報告されています。
この章では、実際にマテリアルズインフォマティクスを取り入れ、研究開発の効率化や新素材発見につなげている企業の事例を紹介します。

日東電工は、従来の素材開発において試作と評価を繰り返す非効率なプロセスに課題を抱えていました。そこで、MIソリューションを導入し、AIによるデータ解析を研究現場に組み込みました。
研究者がExcel感覚で扱える使いやすい解析環境を整備したことで、データ分析が専門部署だけでなく開発担当者にも拡大。解析テーマ数は従来の約20倍に増加しました。

さらに、気体分離膜設計の検証プロセスでは、これまで数十年かかる可能性のあった工程を数か月で完了させるなど、研究スピードも劇的に向上。現在では、新入社員教育にもMI活用を取り入れ、AIリテラシーを持つ研究人材の育成にも取り組んでいます。

日本ゼオンは、化学メーカーとして膨大な実験データを保有していましたが、研究現場での解析需要が急増し、データサイエンティスト部門の負荷が増大していました。
そこで、AI解析プラットフォーム「dotData」を全社に導入し、コーディング不要で特徴量抽出からモデル構築までを自動化。研究者自身がデータ解析を行える環境を構築しました。

その結果、工場の約1,500個のセンサーから得られる膨大なデータを分析し、不具合の原因箇所をわずか数個に特定。解析工数は従来の約1/100に削減され、開発効率が飛躍的に向上しました。
また、研究者のAIリテラシーが向上し、データ活用を基盤とした自律的な意思決定が進むなど、マテリアルズインフォマティクスを軸とした研究文化の変革が進んでいます。

マテリアルズインフォマティクスの外注先を選ぶ際のポイントは「業界知識のあるパートナーを選ぶ」「材料分野での実績や事例を確認する」「データ整理から運用まで支援できる体制か」「小規模テーマから始められる柔軟性があるか」の4点です。

マテリアルズインフォマティクス（MI）の導入を成功させるためには、単にAIに詳しい企業を選ぶだけでは不十分です。 研究開発の現場を理解し、実験データや開発プロセスに即した支援を行える「現場視点のパートナー」を見極めることが重要です。
以下で詳しく説明します。

AIモデルの構築力や技術力があっても、材料開発の特性を理解していなければ、現場で使える成果は生まれません。 化学反応、配合比率、評価条件など、研究者だからこそ理解できる要素を踏まえた支援が不可欠です。

そのため、研究者と同じ目線で課題を整理し、データの特性に合わせて最適な解析方法を提案できる企業を選びましょう。
単なる受託分析ではなく、「どうすれば開発の意思決定に活かせるか」を共に考える姿勢が重要です。

マテリアルズインフォマティクスは分野によって扱うデータや課題が大きく異なります。 金属、樹脂、電池材料、半導体など、領域ごとに有効なAIモデルや特徴量の設計手法も異なるため、 自社の開発テーマに近い事例を持つ企業を選ぶことが成功の近道です。

その企業が「どのようなデータを使い」「どの段階で成果を出したのか」を確認すると、 自社への適用イメージが明確になり、PoC（概念実証）もスムーズに進められます。

多くの企業がつまずくのが、「データの整備段階」です。 過去の実験データがバラバラに保管されていたり、フォーマットが統一されていなかったりすると、 AIに学習させる前処理に時間とコストがかかります。

無駄な工程を省くためには、データの可視化や統合、前処理まで支援できる会社を選ぶことがポイントです。 単に分析を行うだけでなく、研究者が自走できるデータ活用基盤を整備してくれる企業なら、長期的な成果につながります。

いきなり全社導入を目指すよりも、まずは限られたテーマで成果を確認する方が現実的です。 PoC（概念実証）を通して「MIが本当に自社に合うのか」を検証できるよう、 小規模案件にも対応できる柔軟な企業を選びましょう。
また、経営層への説明資料作成や、現場との調整をサポートしてくれる企業は、導入推進の心強い味方になります。

マテリアルズインフォマティクスは、AIとデータ解析を活用して研究開発を加速させる革新的な手法です。近年は、大手企業も導入を進め、開発期間の短縮や実験効率の大幅改善など、確かな成果を上げています。
しかし、「どの開発会社が自社に合うのか分からない」「導入を相談できる専門家がいない」と悩む企業も多いのが現実です。

PRONIアイミツではAI開発に関する相談を無料で承っています。「AIの導入や開発の費用についてもっと詳しく知りたい」、「予算に合う開発会社を教えてほしい」といった方は、アイミツのコンシェルジュまでお気軽にご連絡ください。