生成AIによる新素材開発：開発期間70%短縮の革新的手法

2025年5月25日

技術動向

私たちの生活を支える素材開発の世界に、いま革命が起きています。その中心にあるのが「生成AI」です。これまで何年もかかっていた新素材の開発期間が、AIの力で最大70%短縮される時代に突入しています。

本記事では、生成AIがどのように新素材開発に活用されているのか、どんな技術が使われているのか、そして未来にどんなインパクトを与えるのかを詳しく解説します。

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新素材開発の課題とは？

時間とコストの壁

従来の素材開発には、多大な時間と費用がかかっていました。たとえば、耐熱性や軽量性を備えた新しいポリマーや合金を開発するには、

数千〜数万回の実験
複数年に及ぶテスト
研究者による膨大なデータ分析
が必要です。

さらに、狙い通りの性質を持つ物質が偶然に見つかる確率も低く、試行錯誤の連続でした。

生成AIがもたらす革新

「逆問題」を解く力

生成AIの最も注目すべき点は、“この特性を持つ素材がほしい”という問いに対し、逆算的にその構造や組成を提案できる点です。
たとえば、以下のような要求に対応できます。

熱に強くて軽い
電気をよく通すが腐食しにくい
生分解性があり環境負荷が低い

従来は“材料を作ってからテスト”という流れでしたが、生成AIは理想的な性質から最適な構造を生み出すのです。

具体的な生成AIの活用事例

事例1：Google DeepMindの「GNoME」による新素材の大量発見

Google DeepMindは、生成AIツール「GNoME（Graph Networks for Materials Exploration）」を開発し、220万以上の新しい結晶構造を予測しました。そのうち38万件以上が安定性の高い素材とされ、エネルギー貯蔵や半導体、超伝導材料などへの応用が期待されています。これらのデータは、米国のMaterials Projectを通じて公開され、研究者による実験的な合成も進行中です。

Artificial Intelligence Revolutionises the Lab

事例2：A-Labによる自律型合成とAIの連携

カリフォルニア大学バークレー校とローレンス・バークレー国立研究所が共同開発した「A-Lab」は、AIとロボティクスを組み合わせた自律型材料合成ラボです。GNoMEが予測した58種類の新素材候補のうち、41種類の合成に17日間で成功しました。これにより、仮想設計から実験合成までのプロセスが大幅に短縮されました。

How is artificial intelligence turning data into breakthrough smart materials?

事例3：Microsoftの「MatterGen」による新素材設計と実証

Microsoftが開発した生成AI「MatterGen」は、特定の物性（例：200 GPaの体積弾性率）を持つ新素材の設計を可能にします。実際に設計されたタンタルクロム酸化物（TaCr₂O₆）は、実験的に合成され、169 GPaの体積弾性率を示しました。これは目標値に対して20%以内の誤差であり、AIによる素材設計の有効性を示しています。

AI Material Design: Can AI Build New Materials? 🧪

事例4：CubicGANによる新しい結晶構造の生成

サウスカロライナ大学の研究チームは、生成敵対ネットワーク（GAN）を用いた「CubicGAN」を開発し、375,000以上の既知の結晶構造データを学習させました。その結果、506種類の新しい安定した結晶構造を生成し、DFT（密度汎関数理論）による安定性検証も行われました。これらの新素材は、太陽電池やリチウム電池などへの応用が期待されています。

これらの事例は、生成AIが新素材の設計から合成、評価までのプロセスを大幅に効率化し、従来の研究開発期間を大幅に短縮できる可能性を示しています。今後も、生成AIと材料科学の融合が、持続可能で高性能な新素材の開発を加速すると期待されています。