Matlantis、NVIDIA ALCHEMIとの組み合わせで計算スループットが数十倍以上に向上

〜ENEOSホールディングスがOER触媒の探索に活用、従来数年を要した探索プロセスを数か月に短縮〜

Matlantis株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：岡野原大輔、以下「Matlantis」）は、汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis™」のコア技術である汎用機械学習ポテンシャル「Matlantis PFP」（以下、PFP）の計算が、NVIDIA ALCHEMIとの組み合わせにより数十倍以上に高速化されたことをお知らせします。PFPは、ENEOSホールディングス株式会社（以下、ENEOS HD）がNVIDIAの化学および材料科学向けのマイクロサービスとツールキットのスイートである「NVIDIA ALCHEMI」上で実施した大規模な材料探索に用いられました。ENEOS HDは酸素発生反応（以下、OER）触媒の仮想スクリーニングを実施し、従来数年を要していた探索プロセスを数か月に短縮しました。

背景：計算空間へと広がる材料開発の競争優位

あらゆる製造業の製品は化学・材料技術に支えられていますが、新たな材料の発見には多大な時間とコストを要し、従来は試行錯誤に依存する場面が少なくありませんでした。近年、原子レベルシミュレーションと計算基盤の進展により、材料開発の競争優位は実験室だけでなく計算空間へと拡張しつつあります。
とりわけ、水電解による水素製造の鍵を握る酸素発生反応（OER）触媒においては、膨大な候補物質の中から有望な材料を効率的に見極めることが求められています。

取り組みの成果

ENEOS HDは、NVIDIA ALCHEMI上でOER触媒の大規模な仮想スクリーニングを実施し、その原子レベルシミュレーションの基盤としてPFPを活用しました。主な成果は以下の通りです。
・約1億種の規模でOER触媒の構造を評価し、合成・実験検証に進める優先候補を抽出
・従来手法と比較して、スクリーニングのスループットを大幅に向上（年単位を要していた探索を、月単位へと短縮）

PFPとNVIDIA ALCHEMIの役割

PFPは、量子化学計算に匹敵する精度を保ちながら計算を高速化するAIモデルで、幅広い元素・材料系を単一のモデルで扱えます。NVIDIA ALCHEMIがアクセラレーテッドコンピューティングによる大規模計算基盤を担い、PFPが物性予測を担うことで、膨大な候補物質のスクリーニングを高速に実行できます。
本取り組みは、計算基盤の活用によって材料開発のプロセスそのものを変革し得ることを示す事例であり、Matlantisは今後もPFPを通じて、産業界における材料探索の加速に貢献してまいります。

ENEOSホールディングス株式会社　AIイノベーション部長　井深丈　様

「カーボンニュートラル社会の実現に向けて、革新的な材料の開発はますます重要になっています。今回、NVIDIA ALCHEMIとMatlantis PFPを組み合わせることで、OER触媒の探索を大きく加速することができました。従来は数年を要していた探索を、計算基盤の力によって飛躍的に短縮できたことは、材料開発のあり方を変える一歩だと考えています。ENEOSは今後も、こうした先端技術の活用を通じて、持続可能な未来に貢献する材料開発を加速してまいります。」

NVIDIA　HPC、クラウド、AIインフラ担当シニアディレクターディオンハリス (Dion Harris) 様

「AIとアクセラレーテッドコンピューティングは、材料科学に新たなフロンティアを切り拓き、研究者がこれまで手の届かなかった化学空間を探求できるようにしています。ENEOSがNVIDIA ALCHEMIとMatlantis PFPを組み合わせた取り組みは、高スループットの原子レベルのシミュレーションが、OER触媒の探索をいかに加速させ、持続可能な未来を支える材料の開発を前進させるかを示しています」

Matlantis株式会社　代表取締役社長　岡野原大輔

「ENEOS、NVIDIA、そしてMatlantisのパートナーシップは、各分野のプレイヤーが持つ材料科学の知見、高度なコンピューティング技術、AIが融合したときに生まれる可能性を証明しています。私たちは、従来の材料開発のフロンティアを広げていき、多様な産業に新たな価値創造のきっかけをもたらします。ENEOS、NVIDIAと共にこの成果を基盤とし、社会が直面する課題の解決に不可欠な材料開発を加速させていくことを期待しています」

Matlantis株式会社について

Matlantis株式会社は、2021年に株式会社Preferred NetworksとENEOS株式会社の合弁会社として設立されました（2025年7月に社名変更）。汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis™」をクラウドサービスとして提供し、独自の機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）である「Matlantis PFP」により、従来比で数万倍の高速化を実現しています。現在、150以上の国内企業・大学・研究機関で利用されており、海外でもフォルクスワーゲン、現代自動車をはじめとする企業に導入されています。触媒、電池、半導体、合金、潤滑剤、セラミックス、化学品など幅広い材料開発を支援します。

ウェブサイト：https://matlantis.com/ja/

本件に関するお問い合わせ先

Matlantis株式会社広報担当：堀野
Email：pr@jp-matlantis.com

AI-powered atomistic simulation enables ENEOS to screen approximately 100 million catalyst structures, cutting a discovery process from years to months

CAMBRIDGE, Mass. and TOKYO, September 17, 2026 – Matlantis, a leading provider of AI-powered atomistic simulation for industrial materials R&D, today announced that ENEOS Holdings Corporation (“ENEOS HD”) is using Matlantis PFP, the company’s universal machine learning potential to accelerate the discovery of new catalyst materials with NVIDIA ALCHEMI.

Materials discovery has traditionally relied on a combination of computational modeling, laboratory experiments, and trial and error. As the number of potential materials grows, researchers need computational methods that can evaluate large candidate spaces before committing resources to physical synthesis and testing. This is especially true for oxygen evolution reaction (OER) catalysts, which are critical to hydrogen production through water electrolysis.

By combining PFP with NVIDIA ALCHEMI, ENEOS HD evaluated approximately 100 million candidate structures for OER catalysts, identifying priority candidates for synthesis and experimental validation. The effort reduced a discovery process that traditionally took years to just a few months, demonstrating how AI-powered atomistic simulation and GPU-accelerated computing can enable materials researchers to explore significantly larger candidate spaces in less time.

“The development of innovative materials is becoming increasingly important to achieving a carbon-neutral society,” said Takeshi Ibuka, General Manager, AI Innovation Department, ENEOS Holdings Corporation. “This work demonstrates how large-scale computational screening can fundamentally change the way we discover and develop materials, allowing us to explore possibilities that would have been difficult to reach through conventional approaches. ENEOS will continue to push the boundaries of materials development by applying advanced computational technologies to some of the most important challenges facing a sustainable future.”

Scaling Materials Discovery with AI and Accelerated Computing

PFP is a universal machine learning interatomic potential designed to accelerate atomistic simulations while maintaining quantum-level accuracy. Supporting all 96 chemical elements, PFP can be applied across a broad range of elements, material systems, and industrial applications using a single model. This enables researchers to evaluate diverse candidate materials at scale without relying on separate models for individual material systems.

NVIDIA ALCHEMI provides an accelerated computing platform for scaling computational workflows across chemistry and materials science. Together, the technologies enable high-throughput atomistic simulation across material spaces that would be impractical to evaluate using conventional computational approaches alone.

“The collaboration between ENEOS, NVIDIA and Matlantis demonstrates what is possible when industry leaders bring together deep materials expertise, advanced computing and AI,” said Daisuke Okanohara, President and CEO of Matlantis. “Together, we are helping move materials discovery beyond the limits of traditional approaches and opening new opportunities for innovation across industries. We look forward to building on this work with ENEOS and NVIDIA to accelerate the development of the materials needed to address some of the world’s most pressing challenges.”

“AI and accelerated computing are opening a new frontier in materials science, enabling researchers to explore chemical spaces that were previously out of reach,” said Dion Harris, senior director, HPC, Cloud and AI Infrastructure at NVIDIA. “ENEOS’ work integrating NVIDIA ALCHEMI with Matlantis PFP demonstrates how high-throughput atomistic simulation can accelerate the search for OER catalysts and help advance the materials a sustainable future depends on.”

About Matlantis Inc.

Matlantis Inc. was established in 2021 as a joint venture between Preferred Networks, Inc. and ENEOS Corporation (the company changed its name in July 2025). Matlantis provides its general-purpose atomistic simulator, Matlantis^TM, as a cloud service. Its proprietary machine learning interatomic potential (MLIP), Matlantis PFP, enables calculations up to tens of thousands of times faster than conventional approaches.

Matlantis is currently used by more than 150 companies, universities, and research institutions in Japan, and has also been adopted internationally by companies including Volkswagen and Hyundai Motor Company. The platform supports materials development across a wide range of fields, including catalysts, batteries, semiconductors, alloys, lubricants, ceramics, and chemicals.

Website: https://matlantis.com/en/

Media Contact

Emily Townsend
Scratch Marketing + Media for Matlantis
matlantis@scratchmm.com