マテリアルズ・インフォマティクス、世界の動向は？│TECHBLITZが選ぶスタートアップ5選

＜目次＞
・全固体電池向け新素材開発の動向
・異分野からのMI領域への新規参入
・TECHBLITZが選ぶ、「AI x 新素材」関連スタートアップ5選

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全固体電池向け新素材開発の動向

Microsoftの量子コンピューティングによるブレイクスルー
　2024年1月、Microsoftとパシフィックノースウエスト国立研究所（PNNL）は共同研究において、リチウムイオン電池よりも安全性が高い新たな固体電解質材料の発見を発表した。この成果の特筆すべき点は、「Azure Quantum Elements」というMicrosoftの量子コンピューティングサービスを活用したことで、素材探索の時間を劇的に短縮したことだ。

　このプロジェクトでは、3,200万種類の潜在的な材料から50万種類への絞り込みをわずか8日間で完了し、さらに「最も有望」な18種類への選別はたった80時間で実現した。従来の手法と比較して処理速度は最大50万倍を達成し、複数年を要していた素材開発プロセスが数日で完了するという画期的な効率化が図られた。

　特に注目すべきは、この新材料がバッテリーに使用するリチウムの約70%を削減できる可能性を持つ点。すでに合成に成功し、概念実証用のプロトタイプバッテリーも製造されており、発電にも成功している。

日本における全固体電池の研究進展
　日本では2024年4月、東北大学発のスタートアップ企業3DCが、全固体電池研究の権威である甲南大学の町田信也教授との共同研究を開始。3DCは「グラフェンメソスポンジ（GMS）」という革新的カーボン素材を開発し、全固体電池の実用化に向けた検討を進めている。

　全固体電池の課題の一つは、固体電解質と活物質の接触問題です。活物質は充放電に伴い膨張・収縮するため、固体電解質との接触面積が徐々に減少し、性能が低下する。3DCのGMSは柔軟性を持ち、活物質の膨張・収縮を吸収することで、この問題を解決できる可能性があるという。

　なお、日本では実用化に向けた国家的研究プロジェクトも複数進行しており、トヨタは2027〜2028年の実用化にチャレンジするとしている。全固体電池は、現行のリチウムイオン電池に比べてエネルギー密度の向上と安全性の確保が期待されている。

量子計算活用による材料探索の進展
　量子コンピューティングの実用化に向けた取り組みも進展している。2024年12月、三菱ケミカルグループはデロイトトーマツグループおよびイスラエルの量子ソフトウェアスタートアップ、Classiqと連携し、高性能な有機EL材料探索における量子回路圧縮の実証実験に成功した。

　この実証では、2種類の量子回路において最大97%と54%の圧縮率を達成し、新材料探索時の計算精度向上の可能性を示した。この技術は化学分野だけでなく、創薬、AI、金融、製造、物流など様々な領域で量子コンピュータの早期実用化を加速させるものとして注目されている。

image: Dan DeLong / Microsoft

異分野からのMI領域への新規参入

Google DeepMindの結晶構造探索の進展
　2023年末、Google DeepMindはAIツール「Graph Networks for Materials Exploration（GNoME）」を活用し、220万種類の新しい結晶構造を発見したと発表した。これはそれまで発見された結晶構造の45倍以上に相当し、このうち38万種類は構造的に安定しているとされている。

　この発見はローレンス・バークレー国立研究所との共同研究で実現され、「800年分の知識量に相当する」とGoogle DeepMindは評価。2024年から2025年にかけて、これらの新材料はコンピューターチップ、バッテリー、ソーラーパネルなどへの応用が進められている。

　特筆すべきは、外部研究者によって既に700種類以上が生成され、実験が進行している点だ。この大規模な材料探索は、標準的な研究アプローチでは何世紀もかかるプロセスを大幅に加速させている。

メタによる画期的オープンデータの提供
　2024年10月、メタ（旧Facebook）は材料科学において最大規模のデータセットとAIモデル「オープン・マテリアルズ2024（OMat24）」を無償で公開した。このデータセットは1億1000万のデータポイントを含み、従来の材料科学データセットを大幅に上回る規模を誇る。

　材料科学分野での大規模データセット公開は異例のことであり、これにより新材料発見の研究が大きく加速することが期待されている。メタの取り組みは、材料探索における最大のボトルネックであるデータ不足の問題に対処するものとして、学術界から高く評価されている。

産業界での材料開発DXの進展
　2024年から2025年にかけて、従来の素材メーカーや化学メーカーだけでなく、IT企業や異分野からのMI領域への参入が加速している。日本政府も第6期科学技術イノベーション基本計画（2021-2025）においてマテリアル研究開発のDX推進を重点項目として位置づけ、ロボットやAIを活用したハイスループット実験や自動化・自律化を推進している。

　また、バイオプラスチックなど環境配慮型素材の開発においても、AIを活用した材料探索が進んでおり、持続可能な素材開発のエコシステムが形成されつつある。

TECHBLITZが選ぶ、「AI x 新素材」関連スタートアップ5選

　マテリアルズ・インフォマティクスは、膨大な計算量の高速計算を可能にする高性能コンピューティングに加え、AI技術の進歩によって加速度的に発展しており、材料の物理的な挙動の予測やインサイト提供などにAIを活用するスタートアップが登場している。TECHBLITZ編集部が選ぶ、「AI x 新素材」関連のスタートアップ5社はこちら。

1. MaterialsZone

2. Mattiq

3. Citrine Informatics

4. Cradle

5. Arzeda

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