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材料インフォマティクス市場規模は、2023年の1億2900万米ドルから2028年には2億7600万米ドルに成長すると予測され、2023年から2028年までの年平均成長率は16.3%である。
製造エコシステムにおける設計・製造コスト、時間、関連リスクを削減するための革新的な材料に対する要求の高まり、革新的な材料開発のための化学・製薬、材料科学、製造など様々な分野の研究開発活動における材料情報学の需要の急増は、材料情報学産業の成長を加速させる重要な要因の一部である。
材料インフォマティクス市場の成長は、化学・製薬、材料科学、製造、エネルギー、食品科学における様々な応用により、著しい上昇を示すだろう。材料インフォマティクス・ソフトウェアを利用することで、研究者、学者、材料専門家は、材料特性のスペクトル、コンビナトリアルケミストリー、プロセスモデリング、材料特性データベース、材料データ管理、製品ライフサイクル管理などを理解できるようになった。そのため、さまざまなソフトウェアベンダーやプロバイダーが、買収、提携、協力、販売契約、製品の発売や機能強化などの開発など、さまざまな戦略を採用している。これらすべての要因が、材料インフォマティクス市場の成長を促進している。
市場ダイナミクス
ドライバー材料科学におけるAIの利用拡大
材料科学と材料開発は、科学者やエンジニアが、航空宇宙、自動車、化学、製薬、エレクトロニクスなど、多くの用途で使用される金属、合金、化学物質、繊維、セラミックスなど、さまざまな材料について深く研究する新興分野である。当初、材料の同定、選択、発見には、伝統的な試行錯誤の方法が用いられていた。この方法は、試行錯誤的な方法で材料を研究しても効率的に分類できないため、非効率的で時間がかかるものでした。したがって、材料の選択と最適化のプロセスは複雑だった。そのため、企業はAIを導入して材料調査を自動化し、データパターンを特定し、より適切で迅速な意思決定を行うことで、これらのプロセスを簡素化するようになった。
制約：技術的リソースの不足
材料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快適に組み込むためには、必要なスキルを持ったエキスパートを確保することが重要である。このような必須スキルには、さまざまな種類やサイズのデータを扱うためのプロトコルを理解するための数学や統計学、材料の保管や収集に役立つデータベースなどが含まれる。このように、システムは統合から設置まで、より正確に実施されなければならない。パラメータの検出におけるわずかな誤操作や不正確さは、非効率的な分析プロセスにつながる可能性がある。これはまた、あらゆる材料開発に必要な研究開発の質を損なうことにもなりかねない。さらに、AIや自動化の普及による絶え間ない技術進歩に伴い、材料情報システムは断続的なソフトウェア・アップグレードを必要とする。このため、更新されたシステムを効率的に扱うための定期的な人材育成が必要となる。
機会素材分析のためのクラウドベースのデータ分析プラットフォームの普及拡大
クラウドベースのデータ分析プラットフォームの普及が進み、材料研究とインフォマティクスが大きく発展している。材料インフォマティクスの利用が加速している背景には、クラウドベースのデータ管理フレームワークとスーパーコンピューティングの急速な進歩がある。クラウドベースのプラットフォームは、費用対効果、分析時間の短縮、リアルタイム分析、データ分析プラットフォームへの容易なアクセス、研究テーマやデータ形式に応じてプラットフォームをカスタマイズできるなど、さまざまな利点を提供する。さらに、クラウドベースの材料インフォマティクス・プラットフォームは、ハードウェアのための先行投資が不要で、ITスタッフも最低限で済み、組織内での迅速かつ安全なデータ転送が可能である。これらのメリットはすべて、材料情報学プラットフォームのベンダーに好機的な環境を提供すると期待されている。
課題定められた基準や規制の欠如
材料情報学プラットフォームは20年以上前から存在しているが、それらの統合と実装に関するいくつかの問題がある。IQ Consortium (International Consortium for Innovation and Quality in Pharmaceutical Development)のような団体は、これらのシステムの統合を促進するために、新しいインターフェースやデータ管理標準を導入しようと様々な試みを行っている。しかし、統合標準の欠如は、材料情報学の分野における主要な懸念事項であり、普遍的なソリューションが出現したという証拠はほとんどない。これは、エンドユーザーとなる見込みのある人々が、これらのソリューションをより多く採用するための大きな障壁となっている。現在、統一された戦略がないため、化学・製薬、材料科学、製造などのさまざまな応用分野では、これらのプロセスの効率にかかわらず、従来の手順をほぼ踏襲し続けている。
予測期間中、材料インフォマティクス市場で最も市場規模が大きくなると予想されるのは要素セグメントである。
予測期間中、材料インフォマティクス市場では元素分野が最大のシェアを占めると予想されている。金属を中心とするいくつかの元素は、材料科学、製造、食品科学、エネルギーなど、いくつかの用途で使用されている。材料を最適化するため、あるいは新規元素を開発するためには、力学、金属組織学、材料の強度、構造特性、元素配合を分析する必要がある。試行錯誤や合成法を用いることは、材料の最適化や発見プロセスにおいて、網羅的で非効率的な場合があります。材料インフォマティクス・ソフトウェアは、元素開発と解析プロセスを簡素化する上で重要な役割を果たします。
材料科学アプリケーション市場は、2023年から2028年にかけて最も高いCAGRを記録する。
予測期間中、材料インフォマティクス市場では材料科学アプリケーションが最も高いCAGRを記録すると予測されている。材料インフォマティクス技術は、材料科学アプリケーションで使用され、新材料の発見と開発を支援することができる。材料科学では、さまざまな材料やナノテクノロジーが関わっている。このため、材料科学における計算問題の複雑さが増している。さらにこの分野では、特定の所望の機能を持つ新材料の継続的な研究が目撃されている。そのため、この分野では、材料の革新、管理、最適化プロセスを簡素化するために、さまざまな材料、モデリング技術、シミュレーションツール、物理ベースおよび機械学習モデルが使用されています。
アジア太平洋地域の材料インフォマティクス市場は、予測期間中に最も高いCAGRで成長する。
中国、日本、韓国の新興国では、自動車、電子・半導体、化学・製薬、食品科学、エネルギーなどの製造業が急成長しており、同地域の材料インフォマティクス市場を押し上げると予想されている。さらに、アジア太平洋諸国の政府は、材料インフォマティクス・ソフトウェアを導入することで実現できる材料の研究開発にますます重点を置くようになっている。材料インフォマティクス市場は、中国や日本などの国々で急成長を遂げているが、これは、自動車、電子・半導体OEM、電池産業が、革新的な新材料の研究開発に重点的に投資しているためである。例えば、BASFの先端材料とシステム研究技術プラットフォームは、中国、日本、韓国にまたがっている。同社はこの地域に1,200人以上の研究開発要員を擁し、すべての材料技術プラットフォームで能力を発揮している。
主要市場プレイヤー
製品発表、製品開発、提携、買収など、マテリアルインフォマティクス企業は市場での提供を強化する。市場の主なプレーヤーは、Mat3ra社（米国）、Schrödinger社（米国）、Dassault Systèmes社（フランス）、Citrine Informatics社（米国）、Phaseshift Technologies社（カナダ）などである。
この調査には、材料インフォマティクス市場における主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析が含まれている。
本レポートでは、材料インフォマティクス市場全体を材料タイプ、用途、地域に基づいて区分している。
最近の動向
マテリアルズデザインは2022年12月、原子スケールでの材料開発とイノベーションを加速するためのソフトウェアパッケージ「MedeA」の次期バージョン「MedeA 3.6」のリリースを発表した。同社は、エンジン、特性モジュール、フローチャート、ビルダーおよびエディター、その他の分析ツールなど、ソフトウェアパッケージの新機能を追加し、さまざまなモジュールをアップグレードした。
2022年11月、産業用電池技術企業であるモローは、シトリン・インフォマティクス社と、マテリアル・インフォマティクスと人工知能（AI）誘導型電池開発のためのシトリン・プラットフォームを活用する契約を締結した。
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の買収により、シュレーディンガーは創薬プログラムのための高品質な標的構造を作り出す能力を増強し、顧客にタンパク質構造へのアクセスを提供する高度で差別化されたサービスを含むサービスの提供を拡大することが可能となった。
1 はじめに（ページ – 27）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.3 含まれるものと除外されるもの
1.4 調査範囲
1.4.1 対象市場
図1 材料インフォマティクス市場のセグメンテーション
1.4.2 地理的範囲
1.4.3年
1.5通貨を考慮
1.6 利害関係者
2 研究方法 （ページ – 31）
2.1 調査データ
図2 材料インフォマティクス市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 主要な二次資料のリスト
2.1.1.2 二次資料からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 プライマリーの内訳
2.1.2.2 専門家への一次インタビュー
2.1.2.3 一次資料からの主要データ
2.1.3 二次調査と一次調査
2.1.3.1 主要業界インサイト
2.2 市場規模の推定
2.2.1 ボトムアップ・アプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ・アプローチによる市場規模の推定（需要側）
図3 市場規模の推定方法：ボトムアップ・アプローチ
2.2.2 トップダウン・アプローチ
2.2.2.1 トップダウン・アプローチによる市場規模の推定（供給側）
図4 市場規模の推定方法：トップダウン・アプローチ
図5 サプライサイド分析による材料インフォマティクスの市場規模推定方法
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
図6 データの三角測量
2.4 研究の仮定と限界
2.4.1 研究の前提
図7 調査研究の前提
2.4.2 研究の限界
2.5 景気後退が素材情報学市場に与える影響を分析するために考慮したパラメータ
2.6 リスク評価
図8 調査研究のリスク評価
3 事業概要 （ページ – 42）
図9 2023年から2028年にかけて、材料インフォマティクス市場の材料タイプ別で最大のシェアを占める要素
図 10 予測期間中、材料科学分野が最も高い CAGR を示す
図11 2023-2028年、世界の材料インフォマティクス市場はアジア太平洋地域が最も高い成長率を記録する
3.1 素材インフォマティクス市場への景気後退の影響分析
図12 主要国の2023年までのGDP成長率予測（変化率）
図13 材料インフォマティクス市場の成長に対する景気後退の影響
4 プレミアム・インサイト (ページ – 46)
4.1 素材インフォマティクス市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図 14 アジア太平洋地域は材料インフォマティクスで有利な市場となる
4.2 素材インフォマティクス市場、素材タイプ別
図15 2022年に材料インフォマティクス市場で最大のシェアを占めた要素セグメント
4.3 材料インフォマティクス市場、用途別
図16 2023年から2028年にかけて化学・医薬品分野が最大の市場規模を獲得する
4.4 材料インフォマティクス市場、国別
図 17 中国は予測期間中、世界市場で最も高い CAGR を記録する
5 市場概要（ページ – 48）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 18 材料インフォマティクス市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 材料科学におけるAIの利用拡大
5.2.1.2 素材の研究開発を支援する政府の取り組み
5.2.1.3 材料と製造のイノベーションを加速する材料インフォマティクス技術への需要の高まり
図 19 ドライバーの影響分析
5.2.2 拘束
5.2.2.1 技術資源の不足
5.2.2.2 メンテナンスとサービスのコストが高い
図 20 阻害要因の影響分析
5.2.3 機会
5.2.3.1 素材を分析するクラウドベースのデータ分析プラットフォームの人気の高まり
5.2.3.2 デジタル技術を利用した素材データベース構築の容易さ
図21 機会のインパクト分析
5.2.4 課題
5.2.4.1 所定の基準および規則の欠如
5.2.4.2 相互運用性の問題
図 22 材料インフォマティクス市場における課題の影響分析
5.3 バリューチェーン分析
図23 材料情報工学市場のバリューチェーン分析
5.4 エコシステム分析
図24 エコシステム・マップ
表1 主要企業のリストとマテリアル・インフォマティクス・エコシステムにおける役割
5.5 価格分析
5.5.1 主要企業が提供するプラットフォームの価格分析
図25 mat3raが提供するマテリアル・インフォマティクス・プラットフォームのアカウント会員に基づく比率
表2 mat3raが提供するマテリアル・インフォマティクス・プラットフォームのアカウント会員に基づく平均サブスクリプション価格（米ドル）
5.5.2 aspの動向
5.6 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図26 材料インフォマティクス市場におけるプレーヤーの収益シフトと新たな収益ポケット
5.7 技術分析
5.7.1 人工知能／機械学習
5.7.2 ポリマー・インフォマティクス
5.7.3 ケミカル・インフォマティクス
5.7.4 バイオインフォマティクス
5.8 ポーターの5つの力分析
表3 材料インフォマティクス市場：ポーターの5つの力分析
5.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図27 上位3アプリケーションの購買プロセスにおける関係者の影響力
表4 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおけるステークホルダーの影響(%)
5.9.2 購入基準
図28 上位3アプリケーションの主な購買基準
表5 トップ3アプリケーションの主な購入基準
5.10 ケーススタディ分析
表6 シトリン・インフォマティクスが提供するAI駆動型プラットフォームの炭素繊維加工への利用
表7 生産ワークフローを最適化し、リードタイムと開発コストを削減するためにエクスポネンシャル・テクノロジーズが提供する技術プラットフォームの採用
表8 革新的プラスチックの生産における課題克服のためのマテリアルゾーンによるMIPの導入
5.11 特許分析
図29 過去10年間に特許出願件数の多かった上位10社／機関
表9 過去10年間の特許所有者トップ20（米国
図30 2012年から2022年までの年間特許取得件数
表10 材料インフォマティクス市場における主要特許リスト（2019-2022年
5.12 主要会議とイベント（2023年）
表11 材料インフォマティクス市場：会議・イベントの詳細リスト
5.13 規制の状況
5.13.1 材料インフォマティクス市場に関連する規制機関、政府機関、その他の組織
表12 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表13 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.13.2 素材インフォマティクス・ソリューションに関連する規格と規制
表14 材料情報工学市場の安全基準
6 マテリアルインフォマティクスの主要技術 (ページ – 69)
6.1 はじめに
図31 材料インフォマティクスに導入されている著名な技術
6.2 統計分析
6.3 遺伝的アルゴリズム
6.4 その他
7 材料情報技術市場（材料タイプ別）（ページ番号 – 72
7.1 はじめに
図 32 材料インフォマティクス市場、材料タイプ別
図33 2023年から2028年にかけて材料インフォマティクス市場をリードする要素
表15 材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019-2022年（百万米ドル）
表 16 材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
7.2 エレメント
7.2.1 材料インフォマティクス・ソフトウェアが提供する迅速な開発、発見、分析の利点が需要を促進する
表 17 要素：材料インフォマティクス市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 18 要素：材料インフォマティクス市場、用途別、2023年～2028年（百万米ドル）
図34 2028年にエレメント分野で最大のシェアを占めるのは北アメリカ
表 19 要素：材料インフォマティクス市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 20 要素：材料インフォマティクス市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
7.3 ケミカル
7.3.1 化合物の発見、開発、最適化が成長の原動力となる
図 35 2028 年、マテリアルインフォマティクス市場では化学・製薬用途が化学分野の最大シェアを占める
表 21 化学：材料インフォマティクス市場、用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 22 化学：材料インフォマティクス市場、用途別、2023～2028 年（百万米ドル）
表23 化学：材料インフォマティクス市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 24 化学：材料インフォマティクス市場、地域別、2023～2028 年（百万米ドル）
7.4 その他
表25 その他：材料インフォマティクス市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 26 その他：材料インフォマティクス市場、用途別、2023～2028 年（百万米ドル）
表27 その他：材料インフォマティクス市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 28 その他：材料インフォマティクス市場、地域別、2023～2028 年（百万米ドル）
8 材料情報技術市場（用途別）（ページ番号 – 82
8.1 導入
図 36 材料インフォマティクス市場、用途別
図 37 予測期間中、化学・製薬分野がアプリケーション別マテリアルインフォマティクス市場をリードする
表29 材料インフォマティクス市場、用途別、2019-2022年（百万米ドル）
表30 材料インフォマティクス市場、用途別、2023-2028年（百万米ドル）
8.2 化学・製薬
8.2.1 化学・製薬企業の研究開発志向が市場成長を促進する
表31 化学・製薬：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 32 化学・製薬：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2023-2028 年 （百万米ドル）
表33 化学・製薬：材料インフォマティクス市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 34 化学・製薬：材料インフォマティクス市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
8.3 材料科学
8.3.1 迅速な材料の発見と開発のための材料モデリング技術の採用が市場を牽引する
図 38 要素分野が予測期間を通じて材料科学市場をリードする
表 35 材料科学：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 36 材料科学：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2023～2028 年（百万米ドル）
表 37 材料科学：材料インフォマティクス市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 38 材料科学：材料インフォマティクス市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
8.4 製造業
8.4.1 自動車や電子製品の製造における材料情報学ソフトウェアの導入が成長を刺激する
表39 製造業：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 40 製造業：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2023～2028 年（百万米ドル）
図 39 北米は予測期間を通じて製造用途で最大の市場シェアを占める
表 41 製造業：材料インフォマティクス市場、地域別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 42 製造業：マテリアルインフォマティクス市場、地域別、2023～2028 年（百万米ドル）
8.5 食品科学
8.5.1 統計的品質管理手法による食品成分の効率的分析の必要性が市場を押し上げる
表 43 食品科学：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 44 食品科学：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2023～2028 年（百万米ドル）
表 45 食品科学：材料インフォマティクス市場、地域別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 46 食品科学：材料インフォマティクス市場、地域別、2023～2028 年（百万米ドル）
8.6 エネルギー
8.6.1 持続可能なエネルギー生産と貯蔵の需要増が材料インフォマティクス市場の成長を支える
表 47 エネルギー：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 48 エネルギー：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2023～2028 年（百万米ドル）
表 49 エネルギー：材料インフォマティクス市場、地域別、2019～2022 年（百万米ドル）
表50 エネルギー：材料インフォマティクス市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.7 その他
表 51 その他：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 52 その他：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 53 その他：材料インフォマティクス市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 54 その他：材料インフォマティクス市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9 素材情報市場（地域別）（ページ数 – 98
9.1 はじめに
図 40 中国の材料インフォマティクス市場は予測期間中に最も高い成長率で成長する
表 55 材料インフォマティクス市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 56 材料インフォマティクス市場：地域別 2023-2028 (百万米ドル)
9.2 北米
図 41 北米：材料インフォマティクス市場のスナップショット
表 57 北米：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 58 北米：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 (百万米ドル)
表 59 北米：材料インフォマティクス市場、用途別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 60 北米：材料インフォマティクス市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
表 61 北米：材料インフォマティクス市場、国別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 62 北米：材料インフォマティクス市場：国別 2023-2028 （百万米ドル）
9.2.1 米国
9.2.1.1 軽量材料の開発に注力する自動車・航空宇宙企業が市場を押し上げる
表 63 米国：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 64 米国：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 (百万米ドル)
9.2.2 カナダ
9.2.2.1 素材インフォマティクス・ソフトウェア・プロバイダーのビジネスチャンスを創出する汚染とプラスチック廃棄物削減のための政府規制
表 65 カナダ：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 66 カナダ：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 (百万米ドル)
9.2.3 メキシコ
9.2.3.1 素材インフォマティクス・ソフトウェア・プロバイダーにチャンスをもたらす効率的な製造拠点
表 67 メキシコ：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別、2019-2022年（百万米ドル）
表 68 メキシコ：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 (百万米ドル)
9.3 ヨーロッパ
図 42 欧州：材料インフォマティクス市場のスナップショット
表 69 欧州：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 70 欧州：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 （百万米ドル）
表 71 欧州：材料インフォマティクス市場、用途別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 72 欧州：材料インフォマティクス市場：用途別 2023-2028 （百万米ドル）
表 73 欧州：材料インフォマティクス市場、国別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 74 欧州：材料インフォマティクス市場：国別 2023-2028 （百万米ドル）
9.3.1 英国
9.3.1.1 市場成長を支える航空宇宙部品メーカーからの材料インフォマティクスへの大きな需要
表 75 英国：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 76 英国：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 (百万米ドル)
9.3.2 ドイツ
9.3.2.1 自動車メーカーによる材料インフォマティクス・ソフトウェアの高い採用率が市場を促進する
表 77 ドイツ：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 78 ドイツ：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 (百万米ドル)
9.3.3 フランス
9.3.3.1 材料インフォマティクス・プラットフォームの利用を促進する付加製造業界の活況
表 79 フランス：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 80 フランス：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 （百万米ドル）
9.3.4 その他のヨーロッパ
表 81 その他の欧州：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019～2022年（百万米ドル）
表 82 その他のヨーロッパ：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 （百万米ドル）
9.4 アジア太平洋
図 43 アジア太平洋地域：材料インフォマティクス市場のスナップショット
表 83 アジア太平洋地域：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 84 アジア太平洋地域：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2023～2028 年（百万米ドル）
表 85 アジア太平洋地域：材料インフォマティクス市場、用途別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 86 アジア太平洋地域：材料インフォマティクス市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
表 87 アジア太平洋地域：材料インフォマティクス市場、国別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 88 アジア太平洋地域：材料インフォマティクス市場：国別 2023-2028 （百万米ドル）
9.4.1 中国
9.4.1.1 活況を呈する自動車、製薬、食品産業が材料情報学ソフトウェアの需要を刺激する
表 89 中国：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 90 中国：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 （百万米ドル）
9.4.2 日本
9.4.2.1 大手電子機器製造企業の存在が材料インフォマティクス・ソフトウェアの需要を促進する
表 91 日本：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 92 日本：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.4.3 韓国
9.4.3.1 電子・半導体産業の繁栄が市場を牽引する
表 93 韓国：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 94 韓国：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 (百万米ドル)
9.4.4 その他のアジア太平洋地域
表 95 その他のアジア太平洋地域：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 96 その他のアジア太平洋地域：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 （百万米ドル）
9.5 ロウ
表 97 行：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 98：行：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2023～2028 年（百万米ドル）
表 99 行：材料インフォマティクス市場、用途別、2019-2022 年（百万米ドル）
表100行：材料インフォマティクス市場、用途別、2023～2028年（百万米ドル）
表 101：材料インフォマティクス市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 102 行：材料インフォマティクス市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）
9.5.1 中東・アフリカ
9.5.1.1 食品科学と航空宇宙用途が成長を刺激する可能性
表103 中東・アフリカ：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 104 中東・アフリカ：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 （百万米ドル）
9.5.2 南米
9.5.2.1 食品加工企業からの要求が高まり、材料インフォマティクスの需要が高まる
表105 南米：材料インフォマティクス市場、材料タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 106 南米：材料インフォマティクス市場：材料タイプ別 2023-2028 （百万米ドル）
10 競争力のある景観 (ページ – 129)
10.1 概要
10.2 主要プレーヤーが採用した戦略
表 107 材料インフォマティクス市場における主要企業の戦略の概要
10.3 トップ企業の5年間の売上高分析
図44 トッププレーヤーの収益分析（2017-2021年
10.4 市場シェア分析
表108 市場シェア分析（2022年）
10.5 競争評価象限
10.5.1 スター選手
10.5.2 新進リーダー
10.5.3 浸透型プレーヤー
10.5.4 参加者
図45 材料インフォマティクス市場（グローバル）企業評価象限（2022年
10.6 中小企業評価象限
10.6.1 進歩的企業
10.6.2 対応する企業
10.6.3 ダイナミック・カンパニー
10.6.4 スタートブロック
図 46 材料インフォマティクス市場（世界）（2022 年） smes 評価象限
10.7 材料インフォマティクス市場：企業の足跡
表 109 会社全体のフットプリント
表110 素材別フットプリント
表111 各社のアプリケーション・フットプリント
表112 各社の地域別フットプリント
10.8 競争ベンチマーキング
表113 材料情報学市場：主要新興企業／メッシュ一覧
表114 材料インフォマティクス市場：主要新興企業の競合ベンチマーキング／市場
10.9 競争シナリオ
表115 材料インフォマティクス市場：製品の発売（2020～2022年
表116 材料インフォマティクス市場：取引（2021-2022年
表117 材料インフォマティクス市場：その他（2020-2021年
11 企業プロフィール (ページ – 144)
(事業概要、提供製品、最近の動向、MnMの見解、主な強み/勝つための権利、戦略的選択、弱み/競争上の脅威）*。
11.1 主要プレーヤー
11.1.1 シュレーディンガー
表 118 シュレーディンガー：事業概要
図47 シュレーディンガー：会社概要
表119 シュレーディンガー：提供する製品／ソリューション／サービス
表 120 シュレーディンガー：取引
11.1.2 ダッソー・システムズ
表 121 ダッソー・システムズ：事業概要
図 48 ダッソー・システムズ：企業スナップショット
表 122 ダッソー・システムズ：提供する製品／ソリューション／サービス
11.1.3 MAT3RA
表 123 Mat3ra: 事業概要
表124 mat3ra：提供する製品／ソリューション／サービス
表 125 mat3ra: その他
11.1.4 シトリン・インフォマティクス
表 126 シトリン・インフォマティクス：事業概要
表 127 シトリン・インフォマティクス：提供する製品／ソリューション／サービス
表 128 シトリン・インフォマティクス：製品発表
表 129 シトリン・インフォマティクス：取引実績
表 130 シトリン・インフォマティクス：その他
11.1.5 フェーズシフト・テクノロジー
表 131 フェーズシフト・テクノロジーズ：事業概要
表 132 Phaseshift Technologies: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 133 Phaseshift Technologies: その他
11.1.6 アイマテリア
表 134 アイマテリア：事業概要
表 135 ai materia: 提供する製品／ソリューション／サービス
11.1.7 日立ハイテク
表 136 日立ハイテク：事業概要
表 137 日立ハイテク：提供する製品／ソリューション／サービス
11.1.8 KEBOTIX
表 138 ケボティックス：事業概要
表 139 ケボティックス：提供する製品／ソリューション／サービス
表 140 ケボティックス：取引
表 141 ケボティックス：その他
11.1.9 素材
表 142 マテリアルゾーン：事業概要
表 143 マテリアルゾーン：提供する製品／ソリューション／サービス
11.1.10 素材デザイン
表 144 マテリアル・デザイン：事業概要
表 145 素材設計：提供する製品／ソリューション／サービス
表 146 マテリアル・デザイン：製品発表
11.2 その他の選手
11.2.1 合金
表 147 合金化：会社概要
11.2.2 エクスポネンシャル・テクノロジーズ（xt）
表 148 エクスポネンシャル・テクノロジーズ：会社概要
11.2.3 イノフォア
表 149 イノフォア：会社概要
11.2.4 インテリジェンス
表 150 インテリジェンス：会社概要
11.2.5 キットウェア
表 151 キットウェア：会社概要
11.2.6 noble.ai
表152 noble.ai: 会社概要
11.2.7 オントケム
表 153 オントケム：会社概要
11.2.8 パーキネルマー・インフォマティクス
表 154 パーキネルマー・インフォマティクス：会社概要
11.2.9 ポリマライズ
表 155 ポリマライズ：会社概要
11.2.10 優先される計算化学
表 156 優先される計算化学：会社概要
11.2.11 クエステック・イノベーションズ
表 157 クエステック・イノベーションズ：会社概要
11.2.12 シムレカ
158表 シムレカ：会社概要
11.2.13 チルダ・マテリアルズ・インフォマティクス
表 159 チルダ・マテリアルズ・インフォマティクス：会社概要
11.2.14 トラック
表 160 トクトラック：会社概要
11.2.15 数えられない
161 アンカウンタブル：会社概要
*事業概要、提供製品、最近の動向、MnMの見解、主要な強み／勝つための権利、戦略的選択、弱み／競争上の脅威に関する詳細は、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。
12 隣接市場 (ページ – 183)
12.1 製造業における人工知能（AI）市場
12.2 イントロダクション
図49 2022年から2027年にかけて、機械学習分野が製造業向けAI市場で最大シェアを占める
表162 製造業におけるAI市場、技術別、2018年～2021年（百万米ドル）
表163 製造業におけるAI市場、技術別、2022-2027年（百万米ドル）
12.3 機械学習
12.3.1 ディープラーニングと教師あり学習技術の進歩が市場を牽引する
表164 機械学習の製造業におけるAI市場、タイプ別、2018年～2021年（百万米ドル）
表165 機械学習の製造業におけるAI市場、タイプ別、2022年～2027年（百万米ドル）
表166 機械学習の製造業におけるAI市場、用途別、2018年～2021年（百万米ドル）
表167 機械学習の製造業におけるAI市場、用途別、2022年～2027年（百万米ドル）
12.3.2 ディープラーニング
12.3.2.1 製造業におけるロボット工学の急速な導入がディープラーニングの需要を促進する
12.3.3 教師付き学習
12.3.3.1 画像認識と予測分析アプリケーションが市場成長に大きな役割を果たす
12.3.4 強化学習
12.3.4.1 市場成長を支えるシステム性能の最大化のためのMLアルゴリズムと強化学習の統合
12.3.5 教師なし学習
12.3.5.1 大規模データセットから隠れたデータパターンやグルーピングを発見し、需要を加速する教師なし学習の能力
12.3.6 その他
12.4 自然言語処理
12.4.1 リアルタイム翻訳のための自然言語処理の発展が需要を促進する
表168 自然言語処理の製造業におけるAI市場、用途別、2018年～2021年（百万米ドル）
表169 自然言語処理の製造業向けAI市場、用途別、2022年～2027年（百万米ドル）
12.5 コンテキスト対応コンピューティング
12.5.1 タスクに関連した情報やサービスをユーザーに提供するためのコンテクストアウェアコンピューティングの利用が増加し、市場の成長を支える
表170 コンテキスト対応コンピューティングの製造業におけるAI市場、タイプ別、2018年～2021年（百万米ドル）
表171 コンテキスト対応コンピューティングの製造業におけるAI市場、タイプ別、2022年～2027年（百万米ドル）
表172 コンテキスト対応コンピューティングの製造業におけるAI市場、用途別、2018年～2021年（百万米ドル）
表173 コンテキスト対応コンピューティングの製造業におけるAI市場（アプリケーション別）：2022-2027年（百万米ドル
12.6 コンピュータビジョン
12.6.1 3Dオブジェクト、幾何学的形状、体積、パターンを分析し、視覚的フィードバックを提供する必要性が、コンピュータ・ビジョン技術の需要を押し上げる。
表174 コンピュータビジョンの製造業におけるAI市場、用途別、2018年～2021年（百万米ドル）
表 175 コンピュータビジョンの製造業におけるAI市場、用途別、2022年～2027年（百万米ドル）
13 付録（ページ番号 – 195）
13.1 業界の専門家による洞察
13.2 ディスカッション・ガイド
13.3 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル
13.4 カスタマイズ・オプション
13.5 関連レポート
13.6 著者詳細
