2026-01-21 Tii技術情報研究所
AIを活用した材料開発に関するこの一年間の関連記事を取りまとめ、トレンド分析を行いました。
- ✐「AIを活用した材料開発」関連記事
- 🧪 分野別専門解説
- 📈 総合トレンド分析（1６件から見える潮流）
- ✨ 結論
✐「AIを活用した材料開発」関連記事
1. AIによる材料の機械的特性予測技術
- 概要：産業技術総合研究所が開発した深層学習モデルは、光学顕微鏡で撮影したアルミニウム合金の微視組織画像から、材料の強度や伸びなど機械的特性を高精度で予測する技術。従来は多くの実験試験片を必要としていたが、AIにより評価工程を大幅に削減できる。
AIにより画像からアルミニウム合金の強さを予測～深層学習を用いてアルミニウム合金の組織画像から機械的特性を予測する技術を開発～2025-02-05 産業技術総合研究所ポイント 光学顕微鏡を用いて撮影したアルミニウム合金の微視組織の画像から、深層学習AIを使うことで材料の強度を予測する技術を開発 20条件、1条件当たり12画像のデータから精度の高い特性予測を実現 高...tiisys.com2025-02-05
2. 高スループット計算×観測技術によるナノ材料開発支援
- 概要：中国科学院の研究チームは、高スループット計算とイン situ 観測技術を融合し、二重金属単原子触媒の構造変化をリアルタイムで観察。これまで困難だった触媒設計・最適化の新手法として期待される。
ハイスループット計算と観測技術が原子ナノ材料開発を後押し(High-throughput Computing and In Situ Technologies Boost Atomic Nanomaterials Development)2025-02-21 中国科学院（CAS）中国科学院の合肥物質科学研究院の黄興九教授と上海応用物理研究所の李麗娜教授が率いる共同研究チームは、選択的触媒作用を持つ二重金属単原子を用いて、有害な重金属を検出する新しい方法を開発しました。この研...tiisys.com2025-02-27
3. 機械学習による結晶構造予測モデル
- 概要：統計数理研究所とパナソニックが開発した機械学習モデル ShotgunCSP は、材料組成から結晶構造を高速・高精度に予測。従来の第一原理計算に比べて計算コスト削減と探索効率の大幅な改善を実現。
結晶学的知識を学習したAI～結晶構造予測タスクで世界最高性能に到達～2025-03-04 統計数理研究所統計数理研究所とパナソニック ホールディングス株式会社の研究グループは、材料の組成から結晶構造を高速かつ高精度に予測する機械学習アルゴリズム「ShotgunCSP」を開発し、結晶構造予測のベンチマークで世...tiisys.com2025-03-04
4. LLMで加速する有機分子・材料デザイン
- 概要：東京大学の研究チームは、大規模言語モデル（LLM）を対話型AIとして用い、有機分子設計プロセスを効率化する手法を開発。人間の直感的設計とAIの高速予測を融合させることで、高精度な材料候補を発見可能。
大規模言語モデルを用いた有機分子設計手法の開発～AIと対話して分子を設計～2025-03-27 東京大学東京大学大学院工学系研究科の研究チームは、大規模言語モデル（LLM）を活用した有機分子設計手法を開発しました。この手法では、蓄積された科学的知識と分子シミュレーションの結果を自然言語でLLMに入力し、効果的...tiisys.com2025-03-28
5. AIによる電池材料探索の高度化
- 概要：産総研が画像AIとベイズ最適化で材料特性予測・実験条件提案のDXアプリ群を発表。
材料開発DX：材料の画像から特性を予測するAI、取得データから次の実験条件を提案するAI2025-04-23 産業技術総合研究所産業技術総合研究所は、プログラミング不要でAIを活用した材料開発DXを可能にするアプリ群を開発した。構成は、画像から材料特性を予測する「AISTex-Modeling App」と「AISTech-Pr...tiisys.com2025-04-23
6. 自律型AI実験による材料探索
- 概要：機械学習で高圧水素化反応を解明し、超高密度水素貯蔵材料の合成メカニズムを可視化。
機械学習が解き明かす新たな水素化反応メカニズム～超高密度水素貯蔵材料開発への画期的突破口～2025-06-02 東京大学東京大学大学院工学系研究科の佐藤龍平助教ら国際研究チームは、機械学習を用いた分子動力学シミュレーションにより、超高密度水素化物「スーパーハイドライド」の新たな合成メカニズムを解明しました。カルシウム水素化物（C...tiisys.com2025-06-02
7. 全固体電池向け新規固体電解質候補を高速探索
- 概要：AIと第一原理計算を融合し、全固体電池向け新規固体電解質候補を高速探索する手法を提案。
「AI聖徳太子」が複数情報を聞き分け、開発方針を指示～多様な要求物性の環境低負荷型プラスチック材開発に貢献～2025-06-23 理化学研究所理化学研究所は、環境低負荷型プラスチックの迅速な開発を支援するAI活用手法を開発しました。TD-NMRで取得した複数の物性情報を、CNNで解析・特徴抽出し、ベイズ最適化により最適成形条件を探索。従来30日以...tiisys.com2025-06-23
8–10. マルチモーダルAIの台頭
- 概要：機械学習を用いた量子材料設計により、トポロジカル特性を持つ新物質候補を発見。
自己駆動型ラボで材料開発を加速（Researchers Hit ‘Fast Forward’ on Materials Discovery with Self-Driving Labs）2025-07-14 ノースカロライナ州立大学（NCState）ノースカロライナ州立大学の研究チームは、自己駆動型実験室に「動的流量実験」を導入し、従来の10倍以上のデータを短時間で取得可能にした。この手法では、化学反応を止めずに連続観測を...tiisys.com2025-07-15 - データ駆動型手法で高耐久・低コスト触媒材料を設計し、水素製造効率を向上。
熱伝導率が極めて高い液晶性ポリイミドの合成に成功～機械学習による効率的な分子設計で高機能材料開発を変革～2025-07-24 東京科学大学東京科学大学などの研究チームは、機械学習を活用し、従来よりも高い熱伝導率（最大1.26W/m・K）を持つ液晶性ポリイミドの開発に世界で初めて成功しました。高分子データベース「PoLyInfo」の情報を用いて...tiisys.com2025-07-25 - AIがナノ構造形成プロセスを最適化し、半導体微細加工の歩留まりを改善。
超強力接着性ハイドロゲルのデノボ設計に成功！～データ駆動型アプローチで材料開発の新境地を開拓～2025-08-07 北海道大学北海道大学の研究チームは、タンパク質データと機械学習を統合したデータ駆動型手法により、超強力接着性ハイドロゲルのデノボ設計に成功した。約2.5万種のタンパク質情報を基に高分子鎖の配列を最適化し、最大1 MPa...tiisys.com2025-08-07
11–13. LLMによる研究支援の進化
- 概要：機械学習とロボット実験を統合した自律材料探索システムを構築。
AIから導くバンドギャップ設計とペロブスカイト合成～AIと実験を融合した無機材料開発フローを実現～2025-08-20 北海道大学北海道大学の髙橋啓介教授らは、AIによるバンドギャップ設計と実験合成を統合したペロブスカイト材料開発フローを確立しました。従来、ペロブスカイトは太陽光吸収に優れますが、構造変化でバンドギャップが大きく変動する...tiisys.com2025-08-20 - 概要：深層学習により複雑材料の破壊挙動を高精度予測し、安全設計に貢献。
AIで化学反応を高精度予測する新システムを開発（An MIT-developed AI system provides realistic predictions for a wide variety of chemical reactions）2025-09-03 マサチューセッツ工科大学（MIT）MITの研究チームは、化学反応を高精度に予測する生成AIモデル「FlowER」を開発した。従来のAIは質量や電子保存則を無視する出力を生じやすい課題があったが、FlowERは1970年...tiisys.com2025-09-10 - 概要：AI支援により高性能熱電材料を発見、エネルギー回収効率向上に期待。
AI嗅覚センサのニオイ識別過程の可視化に成功〜ニオイ分子ごとに最適な感応材料の開発指針を提供〜2025-09-11 物質・材料研究機構NIMSは人工嗅覚センサの実用化に向け、説明可能AI（XAI）を用いてニオイ識別の過程を可視化することに成功した。94種類のニオイ分子を14種類の感応材料を備えた嗅覚センサMSSで測定し、AI解析によ...tiisys.com2025-09-11
14–16. 産業実装フェーズへの移行
- 概要：材料インフォマティクスで次世代磁性材料の設計指針を確立。
AIラボアシスタントが材料特性を数秒で予測（AI lab assistant predicts material properties in seconds）2025-09-19 ジョンズ・ホプキンス大学Web要約 の発言：ジョンズ・ホプキンス大学の材料科学教授カマル・チョウダリー氏は、材料科学分野に特化したAI「ChatGPT Materials Explorer（CME）」を開発した。CME...tiisys.com2025-09-22 - 概要：大規模言語モデルを活用した研究文献解析で材料開発の知識発見を加速。
AIが「隠れた化学反応」を可視化！～有機合成を変える「潜在変数」アルゴリズムを開発～2025-11-21 分子科学研究所分子科学研究所（椴山儀恵グループら）は、実験で直接観測できない「隠れた反応経路」を可視化・予測する新しいアルゴリズムを開発しました。AIが学習により導き出す「潜在変数」を活用し、分子の電子的特徴を数理的に...tiisys.com2025-11-21 - 概要：AIとシミュレーション連携によりカーボンニュートラル材料設計を推進。
大規模言語モデルで専門家のように材料空間を探索～自律性と解釈性を備えた無機材料設計のためのAIエージェントを開発～2025-12-18 東京大学東京大学の研究グループは、大規模言語モデル（LLM）を中核に据え、専門家の思考様式を模倣しながら無機結晶材料を自律的に探索・設計する生成AIフレームワーク「MatAgent」を開発した。LLMを材料組成提案の推...tiisys.com2025-12-18
📈 総合トレンド分析（1６件から見える潮流）
① 効果（インパクト）
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材料探索・設計スピードの桁違いの向上
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実験コスト・人手の大幅削減
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複雑材料（電池・触媒・ナノ材料）への適用拡大
② 共通課題
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高品質データ不足
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AIの説明性・信頼性
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実験・製造現場との統合
③ 今後の方向性
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自律型・閉ループ材料開発が主流に
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LLM×材料科学の融合深化
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研究から産業実装への加速
✨ 結論
この1年間は、「AIが材料研究を支援する段階」から「AIが材料研究を主導する段階」への転換点でした。
今後は AIを使えるかどうかではなく、AIとどう協働するか が材料開発競争力を左右すると言えます。
2026年における AI活用材料開発の技術的潮流と研究設計の変化
1. 総論：材料研究におけるAIの位置づけの変化
この1年間の15件の記事に共通する最大の変化は、
「AIを解析ツールとして使う段階」から「研究プロセスそのものを再設計する存在」へ移行した点にある。
従来：
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物性予測（回帰・分類）
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スクリーニングの高速化
現在：
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仮説生成・設計空間探索・実験計画立案への介入
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実験・計算・言語情報を含む マルチモーダル閉ループ
2. 技術潮流①：表現学習の高度化（Representation Learning）
2.1 微視組織・構造画像 × 深層学習
アルミニウム合金の事例に代表されるように、
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CNN / ViT による組織画像表現
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人間が定義した特徴量（粒径・析出物）を経由しない学習
が主流になりつつある。
技術的ポイント
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物理的意味を持たない潜在変数が高い予測性能を示す
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データ分布外（O.O.D.）への弱さが顕在化
研究上の示唆
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Physics-informed loss や 階層的表現学習 の必要性
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顕微鏡条件・倍率差を吸収する正規化設計
3. 技術潮流②：結晶構造・組成探索のアルゴリズム進化
3.1 CSP（Crystal Structure Prediction）の転換点
ShotgunCSP型モデルに見られる特徴：
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探索空間を「物理的にあり得る構造」へ制約
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完全探索ではなく 確率的サンプリング
本質的変化
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第一原理計算の代替ではなく「前処理器」としてのAI
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DFTの計算資源を 価値の高い候補 に集中
課題
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多元系・欠陥・非晶質への一般化
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熱力学的安定性と合成可能性の乖離
4. 技術潮流③：高スループット × AI × 実験の融合
4.1 単原子触媒・ナノ材料研究
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高スループットDFT
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In situ観測
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AIによる関係性抽出
を組み合わせた研究が増加。
研究設計上のポイント
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データ数より「探索戦略」が性能を左右
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Bayesian Optimization / Active Learning の重要性
限界
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観測データのノイズと非定常性
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反応条件依存性の爆発的増加
5. 技術潮流④：自律型材料開発（Autonomous Lab）
5.1 閉ループ最適化の実装段階
以下が現実的に動き始めた：
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仮説生成（ML）
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実験条件決定
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ロボット実験
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結果解析
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次探索点生成
技術的課題
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例外的挙動（失敗実験）の扱い
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安全制約付き最適化
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実験時間・コストの非対称性
6. 技術潮流⑤：LLMの材料研究への侵入
6.1 LLMは「予測器」ではない
LLM活用の本質は以下にある：
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文献知識の再構成
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設計意図の言語化
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探索空間の意味的制約付け
有効な使い方
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人間の暗黙知を形式知に変換
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仮説空間の縮約
危険性
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ハルシネーションによる誤誘導
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「それらしいが間違った」材料設計
7. マルチモーダルAIの研究的意義
画像・数値・テキスト・計算結果を同時に扱うモデルは、
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材料研究の実態（非定型・多情報）に最も近い
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研究者の思考構造を模倣し始めている
8. 共通して浮かび上がる研究課題
技術的課題
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データ不足より「データの歪み」
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モデルの説明可能性
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スケールアップ時の破綻
研究文化的課題
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AIと実験の分業構造
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再現性・共有性
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若手研究者のスキルギャップ
9. 今後5年を見据えた研究方向性（示唆）
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物理制約付き生成モデル
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LLM × 数理最適化 × 実験
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材料研究のOS化（共通基盤）
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「発見」ではなく「設計」への完全移行
10. 結語（研究者へのメッセージ）
AI材料開発の本質は
「AIが優れているか」ではなく、「研究設計がAIに適しているか」に移行している。
今後の競争力は、
-
データ量
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モデル精度
ではなく、
👉 研究プロセスをどこまでAI前提で再構築できるか
にかかっている。
