材料インフォマティクスの世界市場動向：予測期間（2023年～2030年）中にCAGR18.3%で拡大すると推定
Stratistics MRCによると、世界の材料インフォマティクス市場は2023年に1億2900万ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は18.3%で、2030年には4億1800万ドルに達する見込みである。統計解析のようなインフォマティクス技術を活用することで、マテリアルズ・インフォマティクスは材料創製の有効性を高めることを目的としている。マテリアルズ・インフォマティクス」は、機械学習と、物性理論、実験、シミュレーション、データベース、クラウド・コンピューティング、セキュリティなど、さまざまな領域の技術を組み合わせたものである。両領域の技術の進歩により、マテリアルズ・インフォマティクスは情報科学と材料科学の合流点とも呼ばれ、その利用が増加している。膨大な量のデータを高速に扱える環境が整い、材料情報学の利用が促進されている。
データマイニングによって材料科学の分野は革命を遂げ、エキサイティングな新しい展望が開けている。さらに、様々な形態の材料データに対する新しいデータマイニングのアイデアが継続的に改善され、材料特性データベースが普及することで、材料設計に影響を与え続けることが予想されます。さらに、材料インフォマティクス業界ではデータマイニングと機械学習技術の利用が拡大しているため、市場の拡大を新たな成功の高みへと押し上げるだろう。
金属、セラミックス、生体材料などの他の材料と比較した場合、ポリマー材料には、一貫したデータベースの構築を困難にする材料情報学の分野特有の特徴がある。ポリマーの形態は多種多様であるため、これらのポリマー材料は非常に複雑であり、計算手法を用いた命名が困難である。ポリマーのカテゴリーには、共重合、ポリマー混合、直鎖ポリマーと分岐ポリマー、ポリマー混合なども含まれ、材料インフォマティクスに利用される。
材料インフォマティクスの分野では、合金材料が飛躍的な成長を遂げている。さらに、材料インフォマティクスは近年、材料や設計の発見のための強力なツールとなっている。これは、材料科学と工学に関連する課題に取り組むためのデータサイエンス・アプリケーションに採用されている。このような最先端の技術的手法は、新たに発見された材料を見つけたり探したりするために、膨大な実験的制限空間を凝縮するために多くの文脈で利用されており、市場成長のための幅広い機会を生み出している。
マテリアルインフォマティクスを理解し、必要なアプリケーションにスムーズに統合するためには、必要なスキルを備えた専門家が不可欠である。その基本的な能力とは、データを蓄積・収集するためのデータベースや、様々な種類・量のデータを処理するためのルールを理解するための算術・統計学などである。そのため、より精度の高いシステムの導入と統合が求められる。これは、潜在的なエンドユーザーがこれらのソリューションを広く採用する上で、大きな障害となっている。現在、化学・製薬、材料科学、製造など数多くの応用分野では、その有効性にかかわらず、ほとんどが従来の手法を踏襲し続けている。これは、市場の成長を妨げている包括的な計画がないためである。
2020年初頭にCOVID-19が普及したことで、材料科学や研究を含むいくつかの事業の機能と将来性は劇的に変化した。COVID-19ウイルスが研究対象となった結果、他の産業も影響を受けた。さらに、製造業における国の封鎖と停止は、多くの産業における研究に悪影響を及ぼし、材料情報学産業の拡大を再び遅らせている。
無機材料セグメントは有利な成長を遂げると推定されるが、その主な理由は、エレクトロニクス、化学、食品、製紙などの分野を含む多くの重要な事業が無機材料に大きく依存しているためである。一方、ハイブリッド材料は、環境に優しく、より産業適合性の高い有機製品やハイブリッド製品への顧客志向の高まりにより、予想される期間を通じて驚異的な成長を遂げる。
材料科学分野は、予測期間中に最も高いCAGR成長が見込まれる。新規材料の発見と開発、材料インフォマティクス・アプローチは材料科学アプリケーションに応用できる。材料科学では、さまざまな材料やナノテクノロジーが使用される。そのため、材料科学におけるコンピューティングの問題はより困難なものとなっている。また、このテーマでは、特定の望ましい機能性を持つ新規材料への開発が進んでいます。材料の作成、管理、最適化のプロセスを単純化するために、この分野では様々な材料、モデリングアプローチ、シミュレーションツール、物理学ベースおよび機械学習モデルが利用されている。
北米は、材料科学・分析分野への投資の増加や、エレクトロニクス、化学、その他多くの分野にわたる研究開発活動の活発化により、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されており、2020年の世界の材料情報学市場における市場収益シェアの大半は北米が占めている。同地域はまた、技術的リーダーとしての地位を背景に、人工知能（AI）、機械学習（ML）、ビッグデータ、データ分析などの最先端技術の利用でも主導権を握っている。データサイエンス、機械学習、AIの統合は、市場の可能性に新たなパラダイムを生み出した。
アジア太平洋地域は、自動車、エレクトロニクス、建設などの業界全体で先端材料の需要を高めている同地域の力強い産業・経済拡大を含む多くの要因のおかげで、予測期間を通じて最も高いCAGRを示すと予測されている。さらに、中国、インド、日本などの国々は、材料の科学技術を含む研究開発に多額の投資を行っている。アジア太平洋地域における材料インフォマティクスの拡大は、データサイエンスや材料科学における多くの人材プールが利用可能であることや、研究開発を支援する政府の施策も後押ししている。
市場の主要プレーヤー
マテリアルズ・インフォマティクス市場の主要企業としては、Alpine Electronics Inc.、Phaseshift Technologies、Exabyte.io、Schrödinger、Materials Zone Ltd.、Mat3ra、BASF、Citrine Informatics、Nutonian Inc.、Dassault Systèmes、Kebotix、AI Materia、Lumiant Corporation、Sun Innovations、三菱商事、富士通、InSilixa、MRL Materials Resources LLCなどが挙げられる。
主な展開
2023年6月、ISAEグループとダッソー・システムズが航空宇宙産業のデジタルトランスフォーメーションを加速するために提携、ISAEグループは7,000人の学生を対象としたトレーニングプログラムにダッソー・システムズの3Dエクスペリエンス・プラットフォームを導入する。
2023年6月、ダッソー・アビエーションとダッソー・システムズは、次世代防衛計画にクラウド上のセキュアでソブリンなコラボレーションを導入するために提携します。
2022年1月、シュレーディンガーは構造生物学サービスを提供する民間企業XTAL BioStructures, Inc.を買収した。XTAL BioStructures社の買収により、シュレーディンガーは高品質な標的構造を作り出す能力を増強することができた。
対象となる材料の種類
– 化学物質
– 元素
– ハイブリッド材料
– 無機材料
– 有機材料
– その他の材料
対象技術
– デジタルアニーラー
– ディープテンソル
– 統計解析
– 遺伝的アルゴリズム
対象アプリケーション
– 化学・製薬
– 染料
– エネルギー
– 食品科学
– 製造業
– 材料科学
– 紙・パルプ
– その他の用途
対象地域
– 北米
アメリカ
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ
【目次】
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 アプリケーション分析
3.7 新興市場
3.8 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル
5 材料インフォマティクスの世界市場：材料タイプ別
5.1 はじめに
5.2 化学物質
5.3 元素
5.4 ハイブリッド材料
5.4.1 コポリマー
5.4.2 コロイド
5.5 無機材料
5.5.1 金属
5.5.2 合金
5.5.3 電池
5.5.4 その他の無機材料
5.6 有機材料
5.6.1 ゴム
5.6.2 高分子添加剤
5.6.3 その他の有機材料
5.7 その他の材料タイプ
6 材料インフォマティクスの世界市場、技術別
6.1 はじめに
6.2 デジタルアニーラー
6.3 ディープテンソル
6.4 統計解析
6.5 遺伝的アルゴリズム
7 材料インフォマティクスの世界市場、用途別
7.1 はじめに
7.2 化学・製薬
7.3 染料
7.4 エネルギー
7.5 食品科学
7.6 製造業
7.7 マテリアルサイエンス
7.8 紙・パルプ
7.9 その他の用途
…
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資料コード： SMRC23634