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世界の材料インフォマティクス市場：AIを活用した材料探索、計算科学によるイノベーション、および材料タイプ、技術、最終用途産業、地域市場別の業界予測に関する経営層向け分析（2026年～2036年）

世界の材料インフォマティクス市場：AIを活用した材料探索、計算科学によるイノベーション、および材料タイプ、技術、最終用途産業、地域市場別の業界予測に関する経営層向け分析（2026年～2036年）


Global Materials Informatics Market: Executive-Level Analysis of AI-Driven Material Discovery, Computational Innovation and Industry Forecasts by Material Type, Technology, End Use Industry and Regional Markets, 2026-2036

市場の定義 世界のマテリアル・インフォマティクス市場は、2025年に1億5,000万米ドルと評価されており、2036年までに8億米ドルに達すると予測されており、予測期間中は年平均成長率（CAGR）16.50％で成長す... もっと見る

　

　

出版社
Bizwit Research & Consulting LLP
ビズウィットリサーチ&コンサルティング
出版年月
2026年5月10日
電子版価格
US$3,750
シングルユーザライセンス（オンラインアクセス・印刷不可）
ライセンス・価格情報／注文方法はこちら
納期
3-5営業日以内
ページ数
285
言語
英語

英語原文をAI翻訳して掲載しています。


　

サマリー

市場の定義
世界のマテリアル・インフォマティクス市場は、2025年に1億5,000万米ドルと評価されており、2036年までに8億米ドルに達すると予測されており、予測期間中は年平均成長率（CAGR）16.50％で成長すると見込まれています。
世界のマテリアル・インフォマティクス産業は著しい成長を遂げており、学術機関内でコンピュータを用いて実験的に応用されていた科学分野から、開発期間の短縮、性能の最適化、材料開発に関連する非効率性の削減を通じて製品イノベーションに影響を与える、商業的に実用可能な技術へと進化しています。 企業は、データを活用した材料科学を採用することによる競争上の優位性を認識し、試行錯誤型の実験をシミュレーションベースのモデルに置き換えることを選択した。これにより、性能特性の最適化、イノベーション期間の短縮、および試作開発に伴うコストの非効率性が解消される。
従来の材料科学は実験への依存が特徴であり、商業展開の準備が整うまでに、配合の策定、検証、試験といった開発プロセスに長い期間を要していた。 マテリアル・インフォマティクスは、人工知能、高性能コンピューティング、データリポジトリといった技術を活用してシミュレーションを開発し、求められる機能特性に基づいて最適な配合を決定することを可能にすることで、このアプローチに革命をもたらしました。実際、2024年の米国国立科学財団（NSF）の報告によると、計算機ベースの材料科学分野への資金提供は年々増加しています。
技術の進歩、性能基準、そして持続可能性への期待がすべて高まっている、変化が激しく競争の激しい業界において、企業は常に製品開発サイクルを短縮する方法を模索しているため、産業界での採用は増加傾向にあります。マテリアル・インフォマティクスのプラットフォームは、分子構造、熱力学、加工法などに関連する膨大なデータベースを分析し、靭性、導電性、耐熱性、耐食性といった望ましい特性を持つ材料を特定するのに役立ちます。
世界のマテリアルズ・インフォマティクス市場は、機械学習モデル、ディープラーニング・フレームワーク、データ分析機能を活用するソフトウェア・ソリューションに加え、データ管理、モデルトレーニング、シミュレーション、実験室との連携に関連するその他のサービスを網羅している。また、適切な材料モデリングを行うために必要な高度なデータセットを処理するための高性能コンピューティング能力を提供するインフラ要素も市場に含まれる。
市場が提供する機能を考慮すると、材料インフォマティクスには、材料探索、性能最適化、故障予測、プロセス最適化、持続可能性分析／ライフサイクルアセスメントなど、様々なユースケースが存在します。このエコシステムにおける主要なプレーヤーには、ソフトウェア企業、研究機関、産業メーカー、クラウドコンピューティングサービスプロバイダー、データ分析企業、大学／研究所などが含まれます。

研究の範囲と方法論
世界のマテリアルズ・インフォマティクス市場の範囲には、競争優位性を獲得するために先端材料を活用する、医療・製薬、化学・材料、エネルギー・公益事業、自動車・航空宇宙、エレクトロニクス・半導体などの様々な業界において、材料の迅速な発見、最適化、および検証を目的としたソフトウェア・プラットフォームの評価が含まれます。また、本レポートには、元素組成や化学化合物、および機械学習やディープテンソルアーキテクチャなどの使用技術に基づく材料の種類についても記載されています。
本レポートは、分子モデリング、化合物創出、プロセス最適化、材料性能予測、品質保証、故障解析、サステナビリティ評価、および研究開発（R&D）ワークフローへの統合などを含む（これらに限定されない）用途に焦点を当てています。エコシステムには、マテリアルズ・インフォマティクス・プラットフォームのソフトウェアプロバイダー、スケーラブルなコンピューティングのためのクラウドインフラを提供する企業、データセットを供給する研究機関、および製品開発のためにこうしたソリューションを活用する産業企業が含まれます。
本調査では、定量的および定性的の両方の調査手法が採用された。前者は材料科学者、データサイエンティスト、研究責任者、企業幹部へのインタビューから構成され、後者は政府刊行物、科学雑誌、学術研究、業界レポートから入手可能な情報を用いて実施された。定量分析には、ソフトウェアライセンスおよびサービスからの収益を基にした市場規模の算出が含まれた。
データの三角測量（トライアングレーション）により、市場規模の推定におけるトップダウンアプローチと、各セクターにおける収益および導入状況のボトムアップ評価を組み合わせることで、多様な情報源からのデータを相互検証し、正確性を確保している。予測モデルでは、企業のAI導入、材料データの入手可能性、コンピューティング能力といったミクロ経済的要素に加え、研究開発費、イノベーションのペース、デジタルトランスフォーメーション（DX）プログラムといったマクロ経済的要因も考慮されている。
一次データとしては、導入時に生じうる課題、関連コスト、統合の複雑性、期待されるパフォーマンスに関する情報を収集します。一方、二次データについては、米国国立科学財団（NSF）やその他の研究機関といった信頼性の高い機関のデータを参照し、マテリアルズ・インフォマティクスの導入に影響を与える研究資金やイノベーションといった課題に関するデータの信頼性を確保します。

主要な市場セグメント
素材別：
元素
化学物質
技術別：
機械学習
ディープテンソル
用途別：
医療・製薬
化学・素材
エネルギー・公益事業
自動車・航空宇宙
エレクトロニクス・半導体
その他

業界動向
世界的な動向として、材料インフォマティクスは、従来の分析手法では不可能な大規模データセットからのパターン識別を機械学習モデルを用いて行うことで、研究開発プロセスへの人工知能の導入が確実に進んでいることが特徴です。この技術は、材料発見プロセスのスピードを向上させるでしょう。
分子構造に関する高次元データセットを分析し、それによって材料の特性を予測できる能力を持つため、ディープテンソルネットワークシステムの利用が増加しています。 シミュレーションの精度向上により、結果の検証を行うための物理的試験に伴うコストを最小限に抑えることができる。
クラウドコンピューティングシステムでは、材料インフォマティクス技術のユーザーは、コンピュータインフラへの先行投資を行うことなく、スケーラブルなコンピュータシステムを活用してモデリングを実行できる。これにより、中小企業でもモデリングを利用できるようになる。
組織が匿名化された材料データベースを提供し、シミュレーションの精度を高め、反復的な研究プロセスを削減するために協力する、共同データエコシステムが増加している。
環境の持続可能性は、材料科学の研究において重要な要素となりつつあり、その目的は、カーボンフットプリントが小さく、リサイクル可能な環境に優しい材料を開発することにある。2024年の国際エネルギー機関（IEA）の報告書によると、産業部門は世界全体のエネルギー消費量の相当な割合を占めており、そのため、エネルギー効率を向上させるための新素材の開発が必要とされている。

本報告書の主な調査結果
2025年の市場規模：1億5,000万米ドル
2036年の推定市場規模：8億米ドル
2026年から2036年までの年平均成長率（CAGR）：16.50％
主要地域市場：北米
主要セグメント：機械学習

市場の決定要因
研究開発（R&D）への投資拡大に伴い、イノベーションサイクルの短縮や新素材の開発促進に寄与するマテリアルズ・インフォマティクス・システムへの需要が高まっています。
人工知能や高性能コンピューティングなどの分野における進歩により、より正確なシミュレーションモデルの構築が可能となり、マテリアルズ・インフォマティクス技術の導入が促進されています。
航空宇宙やエレクトロニクスなど、様々な産業における材料仕様の高度化に伴い、最適な材料仕様を実現するためには、より複雑な計算モデルの使用が必要となっている。
高品質かつ標準化されたデータセットの不足は、シミュレーションモデルの性能に影響を及ぼす可能性があり、その結果、シミュレーションの予測能力が制限され、産業の成長にとって重大な脅威となる恐れがある。
既存の実験室システムとの統合における課題は、マテリアルインフォマティクスシステムの導入に対する障壁となり得る。

市場動向に基づく機会のマッピング
材料インフォマティクスと実験室自動化を統合する統合プラットフォームの開発は、研究プロセスを最初から最後までデジタル化する数多くの可能性をもたらし、効率の向上につながります。
クラウドベースの材料インフォマティクス・アプリケーションの普及により、堅牢なインフラを欠く小規模な企業や組織であっても、市場へのリーチを拡大する数多くの可能性が開かれています。
材料分野におけるサステナビリティへの関心の高まりは、計算モデリングを通じた、より環境に優しい化合物配合への道を開いています。
テクノロジー企業、研究機関、製造企業間の産学連携は、画期的なイノベーションや高度な材料の開発につながる可能性があります。

価値創出セグメントと成長分野
機械学習技術分野は、材料モデリング用途における幅広い適用可能性により、現在の市場導入を牽引しています。一方、ディープテンソルアーキテクチャは、複雑なデータ管理における高い能力により、極めて大きな成長の可能性を示しています。
材料種別カテゴリーにおける化学品分野は、製薬、製造、エネルギー産業での幅広い用途に加え、元素材料に関する研究活動の増加により、収益に大きく貢献しています。
医療・製薬業界は、薬剤送達デバイスや医療機器においてより優れた材料が求められることから、成長の観点で最も有望な分野の一つである。同様に、エレクトロニクス・半導体業界では、導電性や熱特性に基づく材料が求められている。

地域市場分析
材料インフォマティクスの世界市場において、北米は、高度に発達した研究基盤、人工知能技術への多額の投資、主要なテクノロジー企業の存在、そして革新的な材料科学に関する研究を行う大学があることから、主導的な地位を維持している。さらに、政府による研究資金の提供が、さまざまな産業における材料インフォマティクス・ソリューションの急速な普及に寄与している。
欧州では、共同研究プロジェクト、法整備によるイノベーションの促進、先端製造業の持続的な成長、および研究プロセスのデジタル化への投資により、着実な成長が見られます。
アジア太平洋地域は、産業基盤の拡大、研究への投資、そしてエレクトロニクス、自動車産業、エネルギー分野などにおける先端材料への需要増加により、最も急速に成長している地域の一つとなっています。 例えば、UNESCの2024年報告書に掲載された統計によると、アジアにおける研究費は増加を続けています。
LAMEA地域は、研究インフラの整備、産業化、および先端技術の応用により、着実な成長を遂げています。市場の成長は、研究能力およびデジタルインフラへの投資に依存しています。

最近の動向
2025年1月：あるテクノロジー企業が、ディープラーニングモデルを組み込んだ先進的な材料インフォマティクス・プラットフォームを立ち上げ、材料特性の予測精度を向上させた。
2025年3月：ある製薬会社がデータ分析プロバイダーと提携し、医薬品開発プロセスに材料インフォマティクスを統合することで、効率を向上させた。
2025年6月：あるクラウドサービスプロバイダーが、材料モデリングに特化したスケーラブルなコンピューティング・ソリューションを導入し、導入におけるインフラ面の障壁を低減した。
2025年9月：ある研究コンソーシアムが、材料データセットのための共同データベースを構築し、データの可用性とモデル学習能力を向上させた。
2025年11月：ある自動車メーカーが、軽量材料の開発に向けた材料インフォマティクスに投資し、燃費効率と性能を向上させた。

重要なビジネス上の課題への対応
世界のマテリアルズ・インフォマティクス市場の成長見通しはどのようなものか
本レポートでは、予測期間における技術の進歩、研究投資、業界での導入動向によって牽引される市場の拡大を評価している。
マテリアルズ・インフォマティクスのエコシステムにおいて、最も高い成長の可能性を秘めているセグメントはどれか
分析の結果、機械学習技術、ヘルスケア分野での応用、エレクトロニクス分野が主要な成長要因として特定された。
人工知能は材料探索プロセスにどのような影響を与えるか
本レポートでは、探索の加速や予測精度の向上における機械学習やディープテンソルモデルの役割について検証している。
この市場で競争力を維持するために、企業はどのような戦略を採用すべきか
本調査では、データ統合、技術提携、計算能力への投資の重要性を強調しています。
市場の成長を阻害する可能性のある課題は何か
本分析では、データの制約、統合の複雑さ、導入に影響を与えるスキル不足などの制約要因を評価しています。

予測を超えて
マテリアルズ・インフォマティクス市場は、計算モデリングが従来の実験ワークフローに取って代わり、業界横断的な研究パラダイムを再定義する、産業イノベーションの中核的な推進力へと進化していくでしょう。
組織は、マテリアルズ・インフォマティクス・プラットフォームの可能性を最大限に引き出すために、データインフラ、高度な分析能力、学際的な専門知識の開発を優先しなければなりません。
将来の競争優位性は、人工知能、ハイパフォーマンス・コンピューティング、および専門知識を、発見を加速し、多様な用途における材料性能を最適化する統合的な枠組みの中に統合する能力にかかっています。



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目次

目次
第1章 世界のマテリアルズ・インフォマティクス市場レポートの範囲と調査方法
1.1. 市場の定義
1.2. 市場のセグメンテーション
1.3. 調査の前提
1.3.1. 対象範囲と除外項目
1.3.2. 制限事項
1.4. 調査目的
1.5. 調査方法
1.5.1. 予測モデル
1.5.2. デスクリサーチ
1.5.3. トップダウンおよびボトムアップアプローチ
1.6. 調査属性
1.7. 調査対象期間
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の概要
2.2. 戦略的インサイト
2.3. 主な調査結果
2.4. CEO/CXOの視点
2.5. ESG分析
第3章. 世界のマテリアル・インフォマティクス市場における市場要因分析
3.1. 世界のマテリアル・インフォマティクス市場を形成する市場要因（2026年～2036年）
3.2. 推進要因
3.2.1. 材料の発見および開発プロセスの加速に対するニーズの高まり
3.2.2. 人工知能（AI）および機械学習技術の採用拡大
3.2.3. 持続可能性と資源効率への注目の高まり
3.2.4. 高性能コンピューティングインフラの拡充
3.3. 抑制要因
3.3.1. 標準化された高品質なデータの不足
3.3.2. 初期投資の高さと複雑さ
3.4. 機会
3.4.1. 持続可能な材料イノベーションの加速
3.4.2. デジタル製造およびインダストリー4.0との統合
第4章 世界のマテリアル・インフォマティクス産業分析
4.1 ポーターの5つの力モデル
4.2 ポーターの5つの力予測モデル（2026-2036年）
4.3 PESTEL分析
4.4 マクロ経済的産業動向
4.4.1 親市場の動向
4.4.2 GDPの動向と予測
4.5 バリューチェーン分析
4.6. 主要な投資動向と予測
4.7. 主要な成功戦略（2026年）
4.8. 市場シェア分析（2026-2036年）
4.9. 価格分析
4.10. 投資および資金調達シナリオ
4.11. 地政学的および貿易政策の変動が市場に与える影響
第5章 AI導入動向と市場への影響
5.1. AI導入準備度指数
5.2. 主要な新興技術
5.3. 特許分析
5.4. 主要な事例研究
第6章 素材タイプ別グローバル・マテリアル・インフォマティクス市場規模および予測（2026-2036年）
6.1. 市場概要
6.2. 世界のマテリアル・インフォマティクス市場の動向 - 潜在力分析（2026年）
6.3. 構成要素
6.3.1. 主要国別内訳の推計および予測（2026-2036年）
6.3.2. 地域別市場規模分析（2026-2036年）
6.4. 化学品
6.4.1. 主要国別内訳：推定値および予測（2026-2036年）
6.4.2. 地域別市場規模分析（2026-2036年）
第7章. 技術別世界マテリアル・インフォマティクス市場規模および予測（2026-2036年）
7.1. 市場概要
7.2. 世界のマテリアルズ・インフォマティクス市場のパフォーマンス - 潜在力分析（2026年）
7.3. 機械学習
7.3.1. 主要国別内訳：推定値および予測（2026-2036年）
7.3.2. 地域別市場規模分析（2026-2036年）
7.4. Deep Tensor
7.4.1. 主要国別内訳：推計値および予測（2026-2036年）
7.4.2. 地域別市場規模分析（2026-2036年）
第8章. 用途別世界マテリアルズ・インフォマティクス市場規模および予測（2026-2036年）
8.1. 市場概要
8.2. 世界のマテリアルズ・インフォマティクス市場のパフォーマンス - 潜在力分析（2026年）
8.3. ヘルスケアおよび製薬
8.3.1. 主要国別推計および予測（2026年～2036年）
8.3.2. 地域別市場規模分析（2026年～2036年）
8.4. 化学・材料
8.4.1. 主要国別内訳：推計値および予測（2026-2036年）
8.4.2. 地域別市場規模分析（2026-2036年）
8.5. エネルギー・公益事業
8.5.1. 主要国別内訳：推計値および予測（2026-2036年）
8.5.2. 地域別市場規模分析（2026年～2036年）
8.6. 自動車・航空宇宙
8.6.1. 主要国別内訳：推計値および予測（2026年～2036年）
8.6.2. 地域別市場規模分析（2026年～2036年）
8.7. エレクトロニクスおよび半導体
8.7.1. 主要国別内訳：推定値および予測（2026年～2036年）
8.7.2. 地域別市場規模分析（2026年～2036年）
8.8. その他
8.8.1. 主要国別内訳：推定値および予測（2026年～2036年）
8.8.2. 地域別市場規模分析、2026-2036年

第9章. 地域別グローバル・マテリアルズ・インフォマティクス市場規模および予測、2026–2036年
9.1. 成長するマテリアルズ・インフォマティクス市場、地域別市場の概要
9.2. 主要国および新興国
9.3. 北米マテリアルズ・インフォマティクス市場
9.3.1. 米国マテリアル・インフォマティクス市場
9.3.1.1. 素材タイプ別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.3.1.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.3.1.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.3.2. カナダのマテリアル・インフォマティクス市場
9.3.2.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.3.2.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.3.2.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4. 欧州のマテリアル・インフォマティクス市場
9.4.1. 英国のマテリアル・インフォマティクス市場
9.4.1.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.1.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.1.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.2. ドイツの材料インフォマティクス市場
9.4.2.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.2.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.2.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.3. フランスのマテリアル・インフォマティクス市場
9.4.3.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.3.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.3.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.4. スペインの材料インフォマティクス市場
9.4.4.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.4.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.4.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.5. イタリアのマテリアル・インフォマティクス市場
9.4.5.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.5.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.5.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.6. 欧州その他地域のマテリアル・インフォマティクス市場
9.4.6.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.6.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.4.6.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5. アジア太平洋地域のマテリアル・インフォマティクス市場
9.5.1. 中国のマテリアル・インフォマティクス市場
9.5.1.1. 材料種別別市場規模および予測（2026-2036年）
9.5.1.2. 技術別市場規模および予測（2026-2036年）
9.5.1.3. 最終用途別市場規模および予測（2026-2036年）
9.5.2. インドの材料インフォマティクス市場
9.5.2.1. 材料タイプ別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.2.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.2.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.3. 日本のマテリアル・インフォマティクス市場
9.5.3.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.3.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.3.3. 用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.4. オーストラリアの材料インフォマティクス市場
9.5.4.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.4.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.4.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.5. 韓国のマテリアル・インフォマティクス市場
9.5.5.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.5.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.5.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.6. アジア太平洋地域（APAC）その他地域のマテリアルズ・インフォマティクス市場
9.5.6.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.6.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.5.6.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.6. ラテンアメリカのマテリアルズ・インフォマティクス市場
9.6.1. ブラジルのマテリアル・インフォマティクス市場
9.6.1.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.6.1.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.6.1.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.6.2. メキシコのマテリアル・インフォマティクス市場
9.6.2.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.6.2.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.6.2.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.7. 中東・アフリカの材料インフォマティクス市場
9.7.1. UAEの材料インフォマティクス市場
9.7.1.1. 材料タイプ別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.7.1.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.7.1.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.7.2. サウジアラビア（KSA）の材料インフォマティクス市場
9.7.2.1. 材料種別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.7.2.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.7.2.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.7.3. 南アフリカの材料インフォマティクス市場
9.7.3.1. 材料種別別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.7.3.2. 技術別市場規模および予測（2026年～2036年）
9.7.3.3. 最終用途別市場規模および予測（2026年～2036年）

第10章 競合分析
10.1. 主要市場戦略
10.2. ABB
10.2.1. 会社概要
10.2.2. 主要幹部
10.2.3. 会社概要
10.2.4. 財務実績（データの入手状況による）
10.2.5. 製品・サービスポートフォリオ
10.2.6. 最近の動向
10.2.7. 市場戦略
10.2.8. SWOT分析
10.3. シトリン・インフォマティクス
10.4. ダッソー・システムズ
10.5. エルゼビア
10.6. 日立ハイテク株式会社
10.7. インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
10.8. ラティス・テクノロジー社
10.9. マイクロソフト
10.10. フェイズシフト・テクノロジーズ社
10.11. シュレディンガー社

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図表リスト

表の一覧
表1. 世界のマテリアル・インフォマティクス市場：レポートの範囲
表2. 世界のマテリアル・インフォマティクス市場：地域別推定値および予測（2026年～2036年）
表3. 世界のマテリアル・インフォマティクス市場：セグメント別推定値および予測（2026年～2036年）
表4. 2026年～2036年のセグメント別世界マテリアルズ・インフォマティクス市場規模（推計および予測）
表5. 2026年～2036年のセグメント別世界マテリアルズ・インフォマティクス市場規模（推計および予測）
表6. 2026年～2036年のセグメント別グローバルマテリアルズ・インフォマティクス市場規模予測および見通し
表7. 2026年～2036年のセグメント別グローバルマテリアルズ・インフォマティクス市場規模予測および見通し
表8. 2026年～2036年の米国マテリアルズ・インフォマティクス市場規模予測および見通し
表9. カナダのマテリアルズ・インフォマティクス市場規模（推計）および予測（2026–2036年）
表10. 英国のマテリアルズ・インフォマティクス市場規模（推計）および予測（2026–2036年）
表11. ドイツのマテリアルズ・インフォマティクス市場規模（推計）および予測（2026–2036年）
表12. フランスにおけるマテリアルズ・インフォマティクス市場の推定値および予測（2026年～2036年）
表13. スペインにおけるマテリアルズ・インフォマティクス市場の推定値および予測（2026年～2036年）
表14. イタリアにおけるマテリアルズ・インフォマティクス市場の推定値および予測（2026年～2036年）
表15. 欧州その他地域のマテリアルズ・インフォマティクス市場規模予測および見通し（2026年～2036年）
表16. 中国のマテリアルズ・インフォマティクス市場規模予測および見通し（2026年～2036年）
表17. インドのマテリアルズ・インフォマティクス市場規模予測および見通し（2026年～2036年）
表18. 日本のマテリアルズ・インフォマティクス市場規模予測および見通し（2026年～2036年）
表19. オーストラリアのマテリアルズ・インフォマティクス市場規模予測および見通し（2026年～2036年）
表20. 韓国のマテリアルズ・インフォマティクス市場規模予測および見通し（2026年～2036年）
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Summary

Market Definition
Global Materials Informatics market valued USD 0.15 billion in 2025 is anticipated to reach USD 0.80 billion by 2036, growing at 16.50 percent CAGR during forecast period.
The worldwide Materials Informatics industry has undergone substantial growth, evolving from being a scientific field that was experimentally applied using computers within academic institutions to being a commercially viable technology that impacts product innovation through shortened times, optimized performance and reduced inefficiencies related to material development. Companies have realized the competitive advantage that results from employing materials science that uses data and thus opted to replace trial oriented experimentation with simulation-based models, which optimize performance characteristics, shorten innovation times and eliminate cost inefficiencies associated with prototype development.
Material sciences traditionally were characterized by their dependency on experiments, necessitating long periods for the development process of formulating, validating and testing formulations before they were ready for commercial deployment. Materials informatics has been able to revolutionize this approach by employing technologies such as artificial intelligence, high-performance computing and data repositories to develop simulations that help determine the best formulation based on the desired functional characteristics. Indeed, funding in the area of computation-based material science has grown over the years, as reported by the National Science Foundation in 2024.
Industrial uptake is on the rise since businesses are always looking for ways through which they can reduce their product development cycle times in a fast-changing and highly competitive industry where technological advancements, performance benchmarks, and sustainability expectations are all increasing. Platforms for materials informatics help businesses to make sense out of huge databases related to molecular structures, thermodynamics, processing, among others, thus pinpointing materials with desired properties like toughness, conductivity, resistance to heat and corrosion.
The worldwide materials informatics market covers software solutions that utilize machine learning models, deep learning frameworks, and data analytics capabilities together with other services related to data management, model training, simulation, laboratory integration. The market also covers infrastructure elements that provide high-performance computing power for dealing with sophisticated datasets that are necessary for making proper material modeling.
When considering the functions provided by the market, there are various use cases for materials informatics including materials discovery, performance optimization, failure prediction, process optimization, and sustainability analysis/lifecycle assessment. Some of the main players in this ecosystem include software companies, research institutions, industrial producers, cloud computing service providers, data analytics firms, universities/laboratories, among others.

Research Scope and Methodology
The scope of Materials Informatics market globally includes an assessment of the software platforms aimed at faster discovery, optimization, and validation of materials in different industries like healthcare and pharmaceuticals, chemicals and materials, energy and utilities, automotive and aerospace, electronics and semiconductors among others that use advanced materials for gaining competitive advantage. This report also includes types of materials in terms of elemental composition and chemical compounds and technology used, which includes the machine learning and deep tensor architecture.
The report focuses on applications including but not limited to molecular modeling, compound discovery, process optimization, materials performance prediction, quality assurance, failure analysis, sustainability assessments, and integration into R&D workflows. Ecosystem includes software providers of materials informatics platform, companies providing cloud infrastructure for scalable computing, research organizations supplying dataset, industrial firms making use of such solutions for developing products.
The research methodology used for the study involved both quantitative and qualitative research methods. While the former consisted of interviews with materials scientists, data scientists, research directors, company executives, the latter was conducted by using information available from government publications, scientific journals, and academic studies and industry reports. Quantitative analysis included market sizing with the help of revenue from software licensing and services.
Data triangulation guarantees that there is accuracy through the cross validation of data from various sources by using top down approach of the estimation of markets complemented by bottom up assessment of revenues and adoption in various sectors. In the forecast models, macroeconomic factors such as the spending on research and development, innovation pace, and digital transformation programs are considered, in addition to the microeconomic elements of AI adoption by firms, material data availability, computing capacity.
Primary data will be collected about the difficulties that may arise during adoption, costs involved, integration complexities, and performance expected whereas secondary data will consider credible institutions such as the National Science Foundation and other research organizations to ensure the reliability of the data on issues such as research funding and innovations which influence adoption of materials informatics.

Key Market Segments
By Material Type:
Elements
Chemicals
By Technology:
Machine Learning
Deep Tensor
By End Use:
Healthcare and Pharmaceuticals
Chemicals and Materials
Energy and Utilities
Automotive and Aerospace
Electronics and Semiconductors
Others

Industry Trends
Materials informatics in the global landscape is characterized by a definitive move towards the incorporation of artificial intelligence into R&D processes through the use of machine learning models for pattern identification from large datasets not possible to achieve using conventional analytical methods. The technology will enhance speed of materials discovery processes.
Use of deep tensor network systems has been rising because of their capability to analyze high-dimensional datasets for molecules' structure and thereby predict properties of materials. Improved accuracy of simulations will minimize costs associated with conducting physical tests to validate results.
In cloud computing systems, users of materials informatics technologies can take advantage of scalable computer systems to run modeling without having to make upfront investments in computer infrastructure. It makes modeling accessible even to small firms.
There has been an increase in collaborative data ecosystems wherein organizations collaborate by contributing anonymized materials databases to enhance simulation accuracy and cut down repetitive research processes.
Environmental sustainability is becoming an important factor in material science research, where the objective is to invent eco-friendly materials that have less carbon footprint and can be recycled. As per reports by the International Energy Agency in 2024, industry occupies a significant percentage of energy consumption around the world, and therefore there exists a need to invent new materials for improving energy efficiency.

Key Findings of the Report
Market Size 2025: USD 0.15 billion
Estimated Market Size 2036: USD 0.80 billion
CAGR 2026 to 2036: 16.50 percent
Leading Regional Market: North America
Leading Segment: Machine Learning

Market Determinants
Increasing investment in R&D leads to rising demand for materials informatics systems, which can help shorten innovation cycles and expedite the development of novel materials.
Progress in areas such as artificial intelligence and high-performance computing has made it possible to create more accurate simulation models that facilitate the adoption of materials informatics technology.
Increasing sophistication in material specifications in various industries, such as aerospace and electronics, makes it necessary to use more complex computational models to achieve optimal material specifications.
The lack of high-quality and standard datasets might affect the performance of simulation models, thus limiting the predictive power of such simulations and posing a significant threat to industry growth.
Integration challenges with existing laboratory systems may pose barriers to adopting materials informatics systems.

Opportunity Mapping Based on Market Trends
Integration platform developments that integrate materials informatics with laboratory automation provide numerous possibilities for digitizing research processes from beginning to end, which improves efficiency.
The expansion of cloud-based materials informatics applications opens up numerous possibilities for increased market reach for even smaller businesses and organizations that lack robust infrastructure.
A growing trend towards sustainability in materials paves the way for more environmentally friendly compound formulations through computational modeling.
Industry collaborations between tech companies, research institutes, and manufacturing companies can lead to breakthrough innovations and the creation of sophisticated materials.

Value Creating Segments and Growth Pockets
Machine learning technology segment is dominating current market adoption owing to the wide applicability in materials modeling applications, whereas deep tensor architectures are showing immense growth prospects owing to their higher capabilities in complex data management.
Chemicals segment among material type category contributes significantly to the revenue generated owing to a range of applications in the pharmaceuticals, manufacturing, and energy industries, along with a rising number of research activities on elemental materials.
Healthcare and Pharmaceuticals industry is one of the most promising areas in terms of growth because of the requirement for better materials in drug delivery devices, as well as medical devices. Similarly, Electronics & Semiconductors industry demands materials based on conductivity and thermal properties.

Regional Market Assessment
Leadership in the global market of Materials Informatics is maintained by North America because of its highly developed research base, considerable investment in the technologies of artificial intelligence, the presence of major technological companies, and universities that conduct research related to innovative materials science. In addition, government financing of researches contributes to a fast adoption of materials informatics solutions among various industries.
Consistent growth is observed in Europe owing to cooperative research projects, the promotion of innovations by means of legislation, sustainable growth of advanced manufacturing industries, and the investment in the digitization of research procedures.
The Asia Pacific region becomes one of the fastest growing regions due to the expansion of the industrial base, investment in researches, and increased demand for advanced materials in such sectors as electronics, automotive industry, and the energy sector. For example, the statistics presented in UNESC reports for 2024 show that research expenditure in Asia continues to grow.
The LAMEA region grows consistently due to the development of the research infrastructure, industrialization, and the application of advanced technologies. The growth of the market depends on investment in research capacities and digital infrastructure.

Recent Developments
January 2025: A technology company launched advanced materials informatics platform incorporating deep learning models, which enhances predictive accuracy for material properties.
March 2025: A pharmaceutical firm partnered with a data analytics provider to integrate materials informatics within drug development processes, improving efficiency.
June 2025: A cloud service provider introduced scalable computing solutions tailored for materials modeling, which reduces infrastructure barriers for adoption.
September 2025: A research consortium established collaborative database for materials datasets, which enhances data availability, model training capabilities.
November 2025: An automotive manufacturer invested in materials informatics for development of lightweight materials, which improves fuel efficiency, performance.

Critical Business Questions Addressed
What is the projected growth trajectory of the global Materials Informatics market
The report evaluates market expansion driven by technological advancements, research investments, industry adoption trends across forecast period.
Which segments present highest growth potential within materials informatics ecosystem
The analysis identifies machine learning technologies, healthcare applications, electronics sector as key growth drivers.
How does artificial intelligence impact materials discovery processes
The report examines role of machine learning, deep tensor models in accelerating discovery, improving predictive accuracy.
What strategies should companies adopt to remain competitive within this market
The study highlights importance of data integration, technology partnerships, investment in computational capabilities.
What challenges could hinder market growth
The analysis assesses constraints including data limitations, integration complexity, skill shortages affecting adoption.

Beyond the Forecast
The Materials Informatics market will evolve into a core enabler of industrial innovation where computational modeling replaces traditional experimental workflows, redefining research paradigms across industries.
Organizations must prioritize development of data infrastructure, advanced analytics capabilities, interdisciplinary expertise to fully leverage potential of materials informatics platforms.
Future competitive advantage will depend on ability to integrate artificial intelligence, high performance computing, domain expertise within cohesive frameworks that accelerate discovery, optimize material performance across diverse applications.



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Table of Contents

Table of Contents
Chapter 1. Global Materials Informatics Market Report Scope & Methodology
1.1. Market Definition
1.2. Market Segmentation
1.3. Research Assumption
1.3.1. Inclusion & Exclusion
1.3.2. Limitations
1.4. Research Objective
1.5. Research Methodology
1.5.1. Forecast Model
1.5.2. Desk Research
1.5.3. Top Down and Bottom-Up Approach
1.6. Research Attributes
1.7. Years Considered for the Study
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Snapshot
2.2. Strategic Insights
2.3. Top Findings
2.4. CEO/CXO Standpoint
2.5. ESG Analysis
Chapter 3. Global Materials Informatics Market Forces Analysis
3.1. Market Forces Shaping The Global Materials Informatics Market (2026-2036)
3.2. Drivers
3.2.1. increasing need to accelerate material discovery and development processes
3.2.2. rising adoption of artificial intelligence and machine learning technologies
3.2.3. growing focus on sustainability and resource efficiency
3.2.4. expansion of high-performance computing infrastructure
3.3. Restraints
3.3.1. lack of standardized and high-quality data
3.3.2. high initial investment and complexity
3.4. Opportunities
3.4.1. Acceleration of Sustainable Material Innovation
3.4.2. Integration with Digital Manufacturing and Industry 4.0
Chapter 4. Global Materials Informatics Industry Analysis
4.1. Porter’s 5 Forces Model
4.2. Porter’s 5 Force Forecast Model (2026-2036)
4.3. PESTEL Analysis
4.4. Macroeconomic Industry Trends
4.4.1. Parent Market Trends
4.4.2. GDP Trends & Forecasts
4.5. Value Chain Analysis
4.6. Top Investment Trends & Forecasts
4.7. Top Winning Strategies (2026)
4.8. Market Share Analysis (2026-2036)
4.9. Pricing Analysis
4.10. Investment & Funding Scenario
4.11. Impact of Geopolitical & Trade Policy Volatility on the Market
Chapter 5. AI Adoption Trends and Market Influence
5.1. AI Readiness Index
5.2. Key Emerging Technologies
5.3. Patent Analysis
5.4. Top Case Studies
Chapter 6. Global Materials Informatics Market Size & Forecasts by Material Type 2026-2036
6.1. Market Overview
6.2. Global Materials Informatics Market Performance - Potential Analysis (2026)
6.3. Elements
6.3.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2026-2036
6.3.2. Market size analysis, by region, 2026-2036
6.4. Chemicals
6.4.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2026-2036
6.4.2. Market size analysis, by region, 2026-2036
Chapter 7. Global Materials Informatics Market Size & Forecasts by Technology 2026-2036
7.1. Market Overview
7.2. Global Materials Informatics Market Performance - Potential Analysis (2026)
7.3. Machine Learning
7.3.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2026-2036
7.3.2. Market size analysis, by region, 2026-2036
7.4. Deep Tensor
7.4.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2026-2036
7.4.2. Market size analysis, by region, 2026-2036
Chapter 8. Global Materials Informatics Market Size & Forecasts by End Use 2026-2036
8.1. Market Overview
8.2. Global Materials Informatics Market Performance - Potential Analysis (2026)
8.3. Healthcare and Pharmaceuticals
8.3.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2026-2036
8.3.2. Market size analysis, by region, 2026-2036
8.4. Chemicals and Materials
8.4.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2026-2036
8.4.2. Market size analysis, by region, 2026-2036
8.5. Energy and Utilities
8.5.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2026-2036
8.5.2. Market size analysis, by region, 2026-2036
8.6. Automotive and Aerospace
8.6.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2026-2036
8.6.2. Market size analysis, by region, 2026-2036
8.7. Electronics and Semiconductors
8.7.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2026-2036
8.7.2. Market size analysis, by region, 2026-2036
8.8. Others
8.8.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2026-2036
8.8.2. Market size analysis, by region, 2026-2036

Chapter 9. Global Materials Informatics Market Size & Forecasts by Region 2026–2036
9.1. Growth Materials Informatics Market, Regional Market Snapshot
9.2. Top Leading & Emerging Countries
9.3. North America Materials Informatics Market
9.3.1. U.S. Materials Informatics Market
9.3.1.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.3.1.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.3.1.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.3.2. Canada Materials Informatics Market
9.3.2.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.3.2.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.3.2.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4. Europe Materials Informatics Market
9.4.1. UK Materials Informatics Market
9.4.1.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.1.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.1.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.2. Germany Materials Informatics Market
9.4.2.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.2.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.2.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.3. France Materials Informatics Market
9.4.3.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.3.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.3.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.4. Spain Materials Informatics Market
9.4.4.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.4.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.4.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.5. Italy Materials Informatics Market
9.4.5.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.5.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.5.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.6. Rest of Europe Materials Informatics Market
9.4.6.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.6.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.4.6.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5. Asia Pacific Materials Informatics Market
9.5.1. China Materials Informatics Market
9.5.1.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.1.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.1.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.2. India Materials Informatics Market
9.5.2.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.2.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.2.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.3. Japan Materials Informatics Market
9.5.3.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.3.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.3.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.4. Australia Materials Informatics Market
9.5.4.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.4.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.4.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.5. South Korea Materials Informatics Market
9.5.5.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.5.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.5.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.6. Rest of APAC Materials Informatics Market
9.5.6.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.6.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.5.6.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.6. Latin America Materials Informatics Market
9.6.1. Brazil Materials Informatics Market
9.6.1.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.6.1.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.6.1.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.6.2. Mexico Materials Informatics Market
9.6.2.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.6.2.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.6.2.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.7. Middle East and Africa Materials Informatics Market
9.7.1. UAE Materials Informatics Market
9.7.1.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.7.1.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.7.1.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.7.2. Saudi Arabia (KSA) Materials Informatics Market
9.7.2.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.7.2.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.7.2.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.7.3. South Africa Materials Informatics Market
9.7.3.1. Material Type breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.7.3.2. Technology breakdown size & forecasts, 2026-2036
9.7.3.3. End Use breakdown size & forecasts, 2026-2036

Chapter 10. Competitive Intelligence
10.1. Top Market Strategies
10.2. ABB
10.2.1. Company Overview
10.2.2. Key Executives
10.2.3. Company Snapshot
10.2.4. Financial Performance (Subject to Data Availability)
10.2.5. Product/Services Port
10.2.6. Recent Development
10.2.7. Market Strategies
10.2.8. SWOT Analysis
10.3. Citrine Informatics
10.4. Dassault Systèmes
10.5. Elsevier
10.6. Hitachi High-Tech Corporation
10.7. International Business Machines Corporation
10.8. Lattice Technology, Inc.
10.9. Microsoft
10.10. Phaseshift Technologies Inc.
10.11. Schrodinger, Inc.

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List of Tables/Graphs

List of Tables
Table 1. Global Materials Informatics Market, Report Scope
Table 2. Global Materials Informatics Market Estimates & Forecasts By Region 2026–2036
Table 3. Global Materials Informatics Market Estimates & Forecasts By Segment 2026–2036
Table 4. Global Materials Informatics Market Estimates & Forecasts By Segment 2026–2036
Table 5. Global Materials Informatics Market Estimates & Forecasts By Segment 2026–2036
Table 6. Global Materials Informatics Market Estimates & Forecasts By Segment 2026–2036
Table 7. Global Materials Informatics Market Estimates & Forecasts By Segment 2026–2036
Table 8. U.S. Materials Informatics Market Estimates & Forecasts, 2026–2036
Table 9. Canada Materials Informatics Market Estimates & Forecasts, 2026–2036
Table 10. UK Materials Informatics Market Estimates & Forecasts, 2026–2036
Table 11. Germany Materials Informatics Market Estimates & Forecasts, 2026–2036
Table 12. France Materials Informatics Market Estimates & Forecasts, 2026–2036
Table 13. Spain Materials Informatics Market Estimates & Forecasts, 2026–2036
Table 14. Italy Materials Informatics Market Estimates & Forecasts, 2026–2036
Table 15. Rest Of Europe Materials Informatics Market Estimates & Forecasts, 2026–2036
Table 16. China Materials Informatics Market Estimates & Forecasts, 2026–2036
Table 17. India Materials Informatics Market Estimates & Forecasts, 2026–2036
Table 18. Japan Materials Informatics Market Estimates & Forecasts, 2026–2036
Table 19. Australia Materials Informatics Market Estimates & Forecasts, 2026–2036
Table 20. South Korea Materials Informatics Market Estimates & Forecasts, 2026–2036
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