 | • レポートコード：MRC360i24AR1120 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、199ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[199ページレポート] 化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場規模は2023年に86.9億米ドルと推定され、2024年には120.8億米ドルに達すると予測され、CAGR 39.46%で2030年には892.9億米ドルに達すると予測される。
化学・材料情報学の文脈における人工知能（AI）とは、化学・材料科学産業における複雑な問題を解決するための機械学習と予測モデリングの応用を指す。この流れは、化学物質や材料の特性を研究、理解、予測するために、AIの下で斬新で強力な計算手法を収束させる。この市場の主な成長触媒は、業務効率化のニーズの高まりとともに技術開発を包含している。化学・素材産業からの膨大なデータは、効率的なデータ管理を促し、市場の成長を後押しする。しかし、高い投資コスト、熟練した専門家の不足、AIの信頼性に対する懐疑的な見方、データのセキュリティやプライバシーに関する懸念などが、市場成長を妨げる明確な課題となっている。その他の市場機会としては、研究や製造におけるロボット工学や自律システムの利用が急増しており、AI統合のさらなる可能性が広がっていることが挙げられる。クラウドベースのソリューションの受け入れも、化学・素材分野のAIサービス・プロバイダーやソフトウェア企業に新たな展望をもたらす。
提供する：予測能力により化学・材料情報学でAIソフトウェアの利用が拡大
化学・素材情報学は、業界内の複雑なプロセスを合理化するAI強化サービスから大きな恩恵を受けている。化学・材料インフォマティクス向けのAIサービスには、予測モデリング、シミュレーション、構造認識などの機能が含まれ、より効率的な手順とシャープな分析につながる。サービスは、研究を加速し、コストを削減し、製品イノベーションを支援する企業の要件に応じて利用することができます。化学・材料インフォマティクスにおけるAIの実用化では、ソフトウェアが極めて重要な役割を果たす。材料インフォマティクスのためのソフトウェア・ソリューションは、効率的な材料設計と発見の必要性の高まりとともに年々成長している。AIソフトウェア・ソリューションは、従来のインフォマティクス・ツールよりも性能と精度を向上させます。機械学習アルゴリズムとニューラルネットワークを使用することで、これらのシステムは化学・材料データの複雑なパターンをより正確に自動分析、識別、解釈します。これにより、エラーを減らし、無駄を防ぎ、優れた品質の科学的基盤に貢献します。
テクノロジー迅速な意思決定プロセスのために過去のパターンから学習する機械学習の応用拡大
コンピュータ・ビジョンは、化学・材料情報学業界で広く使われている最先端のAI技術である。デジタル画像や動画から、分子や構造のパターン、テクスチャー分析、微細構造の定量化などの物理的特性を解釈・理解するために、アルゴリズムや機械学習を利用する。機械学習（ML）もまた、化学・材料インフォマティクスの分野で広く応用されている重要な技術である。経験を通じて向上するアルゴリズムを活用することで、MLは化学化合物や材料の特性や挙動を予測する。化学・材料業界の企業は、過去のデータに基づいて潜在的な結果を予測することで、より迅速な意思決定プロセスを促進する予測モデリング機能を持つ機械学習をますます好むようになっている。予測分析は、AIと統計アルゴリズム技術を活用し、過去のデータに基づいて将来の結果の確率を特定する。予測分析の応用は、材料の性能、化学反応、それらの潜在的な影響を予測するのに役立つため、この業界では不可欠であり、研究開発部門や生産部門にとって好ましいツールとなっている。
展開：新興企業や中堅企業におけるクラウドAIシステムの高い可能性
クラウドベースのAIシステムは、インターネットに接続するだけで膨大なデータベースに簡単かつ迅速にアクセスできる。高価なサーバーなどのハードウェアが不要なため、インフラコストを削減できる。クラウドAIを採用する企業は、その拡張性の高さを好んでいる。ニーズの拡大に合わせてAIの機能を簡単に拡張できる。さらに、膨大なデータストレージを提供するため、企業は大規模なデータセットを効率的に管理・分析できる。また、化学・材料情報学のワークフローにAIをオンプレミスで導入する企業もある。この設定では、AIシステムは企業内のローカル・デバイスに直接インストールされる。オンプレミス型AIを好む企業は、特に機密データに関して、そのコントロールとセキュリティを高く評価している。これらの企業は、社内で厳格なデータ・セキュリティ・ポリシーを採用し、クラウド侵害に関連する潜在的なリスクを回避している。
アプリケーション試用とテストにおけるリソースを節約できるため、材料探索と実験にAIへの大きな需要がある。
人工知能（AI）は、新素材の創製や高度な基礎材料の設計プロセスを加速するため、材料探索・実験に幅広く利用されている。AIは、何十万もの試験を実施する仮想空間の作成を可能にし、開発時間とコストを削減する。AI技術は材料製造において重要な役割を果たす。予知保全やプロセスの最適化を支援し、生産効率を高める。アルゴリズムは製造アウトプットの品質と安全性の維持に役立つ。AIは化学・素材産業における品質管理・保証の要となる。コンピュータ・ビジョンと機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、欠陥検出をサポートし、製品の品質を向上させる。
最終用途：新規化学物質の発見を迅速化するため、化学業界全体で化学・材料インフォマティクスにおけるAIの利用が拡大する。
電池・エネルギー貯蔵に関しては、AIは電池設計とシステム管理で支持を集めている。AIを活用した予測モデルは、電池の化学設計をカスタマイズするのに役立ち、最終的にはより効率的なエネルギー貯蔵ソリューションにつながる。さらに、AIは電池の充放電プロセスを最適化し、電池の寿命と信頼性の向上に貢献する。化学業界では、AIの統合により、製品開発から流通までのすべてのプロセスが合理化された。ディープラーニングは化学反応予測を強化し、大幅なコスト削減と効率向上をもたらした。これらのインテリジェント・システムは正確な化学的特性を予測し、データ主導の意思決定を促し、実験コストを削減する。AIアルゴリズムは、新規化合物の発見を迅速に進め、化学製造プロセスの持続可能性を最大化する可能性を秘めている。金属・鉱業部門におけるAIの役割は、安全性と生産性を促進する。機械学習アルゴリズムは、新たな採掘の可能性の探求を支援する。製薬業界では、AIが創薬と薬剤開発を支援する。AIアルゴリズムは数時間以内に何十億もの化学構造をスクリーニングし、創薬プロセスを革新的にスピードアップする。さらに、AIツールは薬物-標的相互作用の予測にも役立ち、臨床試験の成功候補を増やすことで、研究室から生命への道のりを加速させる。AIは、ポリマー・プラスチックの分野では、リサイクル・プロセスや材料の品質管理で大きな進歩を遂げた。AIは半導体産業、特に予知保全と歩留まり向上の領域で技術革新を推進し続けている。AIシステムは高度なシミュレーションやモデリングを容易にし、故障の予測やチップ設計の最適化を実現する。さらに、半導体製造の複雑化に伴い、企業は異常検知、品質保証、サプライチェーン予測にAIソリューションを活用し、効率と歩留まりを高めている。
地域別インサイト
化学・材料インフォマティクスにおける米州のAI市場は、同地域の技術進歩とダイナミックなイノベーション・エコシステムに起因する顕著な傾向を示しており、米国はAI技術の採用と研究開発への巨額投資に大きく貢献している。さらに、産業の多様化に重点を置くようになった地域は、化学・材料産業全体でAIの活用を推進している。EMEA（欧州・中東・アフリカ）地域は、化学・材料インフォマティクス市場におけるAIの応用において力強い成長を示している。フランス、ドイツ、英国などの欧州主要国は、化学産業におけるデジタルトランスフォーメーション推進の先頭に立っている。中東は、特に石油・ガスセクターでAIの可能性を活用しており、アフリカは、デジタルリテラシーの向上とインフラ整備により、新興市場ながら有望な兆しを見せている。APAC地域では、急成長するテック・シーンとAIへの投資の増加が大きな成長を促している。新興国が化学産業を含むあらゆる産業分野でAIを採用し、デジタル経済が活況を呈していることから、APAC地域は化学・材料インフォマティクスにおけるAIアプリケーションを大幅に拡大する態勢を整えている。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニング・マトリックスは、化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場を評価する上で極めて重要です。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供する。この詳細な分析により、ユーザーは自分の要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、化学・材料インフォマティクスAI市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客基盤、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場の最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これらには、AI Materia、Ansatz AI、Bytelab Solutions SL.All、Chemical.AI、Citrine Informatics、Dassault Systèmes SE、ENEOS Corporation、Enthought, Inc.、富士通株式会社、株式会社日立ハイテク、International Business Machines Corporation、Kebotix, Inc、三菱ケミカルホールディングス株式会社、Noble Artificial Intelligence, Inc.、PerkinElmer Inc.、Phaseshift Technologies Inc.、Polymerize Private Limited、Schrödinger, Inc.、住友化学株式会社、TDK株式会社、Tilde Materials Informatics、東レ株式会社、Uncountable Inc.
市場区分と対象範囲
この調査レポートは、化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
サービス
ソフトウェア
技術 ● コンピュータビジョン
機械学習
予測分析
導入 ● クラウド
オンプレミス
アプリケーション ● 素材探索と実験
材料製造
品質管理と保証
最終用途 ● 電池・エネルギー貯蔵
化学品
金属・鉱業
医薬品
ポリマー・プラスチックス
半導体
地域 ● 米州 ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.化学・材料インフォマティクスにおけるAIの市場規模および予測は？
2.化学・材料インフォマティクス分野のAI市場において、予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、用途、分野は何か？
3.化学・材料インフォマティクスのAI市場における技術動向と規制の枠組みは？
4.化学・材料インフォマティクスのAI市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.化学・材料インフォマティクス分野のAI市場に参入するには、どのような形態や戦略的動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.化学産業における材料探索と実験の加速に伴うデータ生成の増加
5.1.1.2.材料特性と化学反応の予測モデリングに対する需要の高まり
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.化学・材料情報学ソリューションにおけるAIの導入コストの高さ
5.1.3.機会
5.1.3.1.化学・材料情報学ソリューションにおけるAIの継続的な技術進歩
5.1.3.2.環境に優しい材料やプロセスを設計するための新たなアプリケーション
5.1.4.課題
5.1.4.1.化学・材料インフォマティクスにおけるAIの使用に関連するデータプライバシーとセキュリティの懸念
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.提供：予測能力により化学・材料インフォマティクスにおけるAIソフトウェアの利用が拡大
5.2.2.技術：迅速な意思決定プロセスのために過去のパターンから学習する機械学習の応用拡大
5.2.3.展開：新興企業や中堅企業におけるクラウドAIシステムの高い可能性
5.2.4.応用：トライアル＆テストのリソースを節約できることから、材料探索＆実験用のAIに大きな需要がある。
5.2.5.最終用途：新規化学物質の発見を迅速化するため、化学業界全体で化学・材料情報学におけるAIの利用が拡大
5.3.市場破壊の分析
5.4.ポーターのファイブフォース分析
5.4.1.新規参入の脅威
5.4.2.代替品の脅威
5.4.3.顧客の交渉力
5.4.4.サプライヤーの交渉力
5.4.5.業界のライバル関係
5.5.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.6.価格分析
5.7.技術分析
5.8.特許分析
5.9.貿易分析
5.10.規制枠組み分析
6.化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場、オファリング別
6.1.はじめに
6.2.サービス
6.3.ソフトウェア
7.化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場、技術別
7.1.はじめに
7.2.コンピュータビジョン
7.3.機械学習
7.4.予測分析
8.化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場、展開別
8.1.導入
8.2.クラウド
8.3.オンプレミス
9.化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場、用途別
9.1.導入
9.2.材料探索と実験
9.3.素材の製造
9.4.品質管理と保証
10.化学・材料インフォマティクスにおける AI 市場（用途別
10.1.はじめに
10.2.電池・エネルギー貯蔵
10.3.化学物質
10.4.金属・鉱業
10.5.医薬品
10.6.ポリマー・プラスチック
10.7.半導体
11.米州の化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場
11.1.はじめに
11.2.アルゼンチン
11.3.ブラジル
11.4.カナダ
11.5.メキシコ
11.6.アメリカ
12.アジア太平洋地域の化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場
12.1.はじめに
12.2.オーストラリア
12.3.中国
12.4.インド
12.5.インドネシア
12.6.日本
12.7.マレーシア
12.8.フィリピン
12.9.シンガポール
12.10.韓国
12.11.台湾
12.12.タイ
12.13.ベトナム
13.欧州、中東、アフリカの化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場
13.1.はじめに
13.2.デンマーク
13.3.エジプト
13.4.フィンランド
13.5.フランス
13.6.ドイツ
13.7.イスラエル
13.8.イタリア
13.9.オランダ
13.10.ナイジェリア
13.11.ノルウェー
13.12.ポーランド
13.13.カタール
13.14.ロシア
13.15.サウジアラビア
13.16.南アフリカ
13.17.スペイン
13.18.スウェーデン
13.19.スイス
13.20.トルコ
13.21.アラブ首長国連邦
13.22.イギリス
14.競争環境
14.1.市場シェア分析、2023年
14.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
14.3.競合シナリオ分析
14.3.1.NobleAI、マイクロソフトのAzure MarketplaceでAIを活用した新しい化学・材料情報学ソリューションを発表
14.3.2.TDK、独自のAIデータ分析プラットフォームを構築し、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を推進
14.3.3.東レ、AIデータベースを活用したデジタルサービスを開始 樹脂選択の最適化と製品開発のスピードアップを支援
14.4.戦略分析・提言
15.競合ポートフォリオ
15.1.主要企業のプロフィール
15.2.主要製品ポートフォリオ
図2.化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場規模、2023年対2030年
図3.化学・材料インフォマティクスにおけるAIの世界市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.化学・材料インフォマティクスにおけるAIの世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. 化学・材料インフォマティクスにおけるAIの世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図6.化学・材料インフォマティクスにおけるAIの市場ダイナミクス
図7.化学・材料インフォマティクスにおけるAIの世界市場規模、提供製品別、2023年対2030年(%)
図8.化学・材料インフォマティクスのAI世界市場規模、提供製品別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.化学・材料インフォマティクスにおけるAIの世界市場規模、技術別、2023年対2030年(%)
図10.化学・材料インフォマティクスにおけるAIの世界市場規模、技術別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.化学・材料インフォマティクスにおけるAIの世界市場規模、展開別、2023年対2030年(%)
図12.化学・材料インフォマティクスにおけるAIの世界市場規模、展開別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図13.化学・材料インフォマティクスにおけるAIの世界市場規模、用途別、2023年対2030年(%)
図14.化学・材料インフォマティクスにおけるAIの世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図15.化学・材料インフォマティクスのAI世界市場規模、最終用途別、2023年対2030年(%)
図16.化学・材料インフォマティクスのAI世界市場規模、最終用途別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図17.アメリカの化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図18.化学・材料インフォマティクスにおけるアメリカのAI市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図19.米国の化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場規模、州別、2023年対2030年(%)
図 20.米国の化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場規模、州別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図21.アジア太平洋地域の化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. アジア太平洋地域の化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図23.化学・素材インフォマティクスにおける欧州・中東・アフリカのAI市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図 24.化学・素材インフォマティクスにおける欧州・中東・アフリカのAI市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図25.化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図26.化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：化学・材料インフォマティクスにおけるAI市場：提供サービス別（サービス、ソフトウェア）、技術別（コンピュータビジョン、機械学習、予測分析）、展開別、用途別、最終用途別 – 2024年～2030年の世界予測
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