特定テーマのトレンドキーワードや注目スタートアップをお伝えする「トレンドレポート」。今回は「マテリアルテック」に関連する注目スタートアップや大企業の協業 / 導入事例をまとめた「マテリアルテックトレンドレポート」をご紹介します。同レポートでは、“グラフェン“、”バッテリー“、”マテリアル・インフォマティクス“などに関連するソリューションがご確認いただけます。
※レポート本誌は、2023年9月に「BLITZ Portal」ご利用企業向けに発刊しております。

先端材料の今後の動向は?

 欧州連合(EU)加盟諸国の低炭素エネルギーの開発支援と研究・技術革新活動の調整を目的に設立された欧州戦略的エネルギー技術計画(SET-Plan)が2015年、「2030年には技術革新の約70%が、直接または間接的にその材料に起因するようになるだろう」という予測を明らかにしました*。先端材料がエネルギー部門の成長に与える影響は、1970年の10%から2030年には70%になると予想したのです。予測の発表から8年目が経過し、ちょうど折り返し地点に到達した現在、気候変動対策が喫緊の課題となる中、気候中立や循環型の社会の実現にも寄与する先端材料の重要性がますます高まっています。

 エネルギーのみならず、航空宇宙、自動車、建設、エレクトロニクス、農業、フード、ヘルスケアに至るまで、ありとあらゆる分野で性能や機能の向上につながる先端材料の進化が求められています。市場調査会社Precedence Researchの分析によると、先端材料市場は年平均成長率(CAGR)6.27%で成長し、2022年の$61.4Bから、2032年には$112.7Bへと拡大すると見込まれており**、先端材料は今後も産業社会の屋台骨であり続けるだろうことがうかがえます。

 本レポートでは、先端材料やプロセス技術の開発に取り組むスタートアップをカテゴリーに分類して取り上げるとともに、大手企業とスタートアップ間、さらにスタートアップ同士の協業事例を紹介します。

* European Commission / SETIS Magazine, February 2015 - Materials for Energy
** Precedence Research, "Advanced Materials Market - Global Industry Analysis, Size, Share, Growth,
Trends, Regional Outlook, and Forecast 2023-2032
"

短縮版でも「マテリアルテック」関連スタートアップ40社をご紹介(本記事では、うち3社を紹介)

 「マテリアルテックトレンドレポート」は、以下の画像の内容で構成しております。そのうち本記事のフォームから入手できる短縮版では、冒頭の「Overview」と「カテゴリー概要」のセクションをご提供しています。

  ※今回TECHBLITZ上で配布する「マテリアルテックトレンドレポート」は一部項目のみの短縮版となります。下記コンテンツを含んだ完全版は「BLITZ Portal」会員のみに配布いたします。

[完全版で追加される内容]
・大企業 × マテリアルテック系スタートアップの協業事例

製造・ものづくり

FAIRMAT

Image : FAIRMAT HP

カーボンコンポジットは、風力発電、航空、自動車分野などで重宝されているが、リサイクル技術が立ち遅れ、毎年世界で6万トン以上の廃棄物が発生しているとの試算がある。これに対しFAIRMATは、カーボンコンポジットをリサイクルして新しい複合材料へ、しかも大規模に変換する技術を開発。溶剤や熱を用いるのではなく、AI、コンピュータビジョン、ロボット工学、有限要素解析などの技術を駆使し、材料の物理的特性を分析してリサイクルする。リサイクルされたコンポジット材料は高い強度対重量比を持ち、抗張力や曲げ強度も強い。これまで埋め立てあるいは焼却処理されてきたカーボンコンポジットの循環利用と、それにともなうCO2排出量削減にもつながる。

自動車・モビリティ

ION Storage Systems

Image : ION Storage Systems HP

メリーランド大学での研究をベースに、高エネルギー密度の固体リチウム金属電池を製造。電池のセパレーターにセラミック電解質を使用。特許取得済みの二層構造により、固体電池の技術的障壁を突破した。発火しにくく、低温から常温、高温まで優れた性能を発揮し、冷却システムは不要。多孔質構造により、セルの体積変化もない。エネルギー密度が高く、急速充電が可能。また、複数のカソードと互換性を持たせたアーキテクチャを採用している。

マテリアル・インフォマティクス

MaterialsZone

Image : MaterialsZone HP

顧客企業や組織の内部実験データに加え、外部データベース、論文など、複数のソースからデータを自動的に集約し、データベースに構造化。AI / 機械学習アルゴリズムを利用し、これらのデータを分析、望ましい特性を持つ新しい材料の発見、材料合成のための「レシピ」の生成を後押しし、研究開発の時間を短縮させる。新材料の発見のみならず、テストやコスト効率の高い堅牢な生産ラインの設計、マテリアルインフォマティクスと生産ラインのパラメータに基づいた将来の耐性 / 故障予測などにも対応。



 日本企業が現状のトレンドを予測するうえで、またオープンイノベーションの進め方を考えるうえで、本レポートが少しでもお役に立てれば幸いです。

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※今回TECHBLITZ上で配布する「マテリアルテックトレンドレポート」は一部項目のみの短縮版となります。完全版は「BLITZ Portal」会員のみに配布いたします。

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