ラボから実用化へ：TechConnect 2026で見えた産業の未来を形作る3つの計算トレンド

3月初旬、Matlantis USチームはノースカロライナ州ローリーで開催されたTechConnect World 2026に参加しました。TechConnectは、先端材料、エネルギー、サステナビリティ、AIまで幅広いテーマをカバーする、米国最大級の応用イノベーションカンファレンスです。TMS（TechConnectの直後に参加したもう一つの学会、レポートはこちら）のような学会が最新の計算手法を披露する最適な場である一方、TechConnectはそうした手法が実際の商業化プロセスに乗る現場です。参加者はスタートアップ、国立研究所、アカデミア、産業界が混在しており、より優れたバッテリーの構築、半導体パッケージングの設計改善、新しい化学プロセスのスケールアップなどに実際に取り組んでいる人たちです。Matlantisからは渡邊が、AIで加速された原子スケールシミュレーションであるMatlantisが精度とスケールのギャップをどのように橋渡ししているかについて発表しました。

今回のカンファレンスを通じて最も強く感じたのは、徹底した「アプリケーション重視（実用志向）」の視点です。その方向性は、プレナリー基調講演からも明確に読み取ることができました。たとえば、カーボン材料に関する基調講演では、機械学習ポテンシャル（MLIPs）を用いて、液体金属からのダイヤモンド成長という実験的に未解明だった課題が解き明かされていました。MLIPsはもはやニッチな研究手法ではなく、材料研究の標準ツールになりつつあることを確信させる出来事でした。量子コンピューティングについても、現実的で冷静な見解が示されていました。量子コンピューティングは従来のコンピューティングを置き換えるものではなく補完するものであり、古典的手法は今日の材料シミュレーションにおいて依然として主役を担っているという点です。電動化時代の重要材料としてのシリコンカーバイドを深掘りするセッションや、先進コンピューティングと半導体が連邦政府の資金提供において最優先事項であるという力強いメッセージも印象に残っています。全体を通じて「研究室から実世界へ」というテーマが一貫して流れていました。テクニカルセッションでは、応用材料モデリングとシミュレーションにおける3つの大きなトレンドが浮かび上がってきます。計算手法そのものも興味深いものの、それ以上に、大規模な適用と実世界のエンジニアリング課題への応用が目を引きました。

トレンド1：AI加速ワークフローが製造の現場へ

私たちは最近、材料発見におけるAIの台頭について多くの記事を書いてきました。ACS Fall 2025のようなイベントでは、従来の計算化学からAI駆動型アプローチへの概念的な転換が議論の中心を占めていたものです。しかし、TechConnectで目撃したのは、こうしたワークフローがすでに実運用段階に達しているという事実でした。概念実証的な学術実験ではなく、企業や研究機関が実際に生産システムを構築しているのです。たとえば、数千万の仮想ポリマー候補を段階的に物性フィルターでスクリーニングする大規模予測プラットフォームがあります。熱安定性、導電性、機械的性能、ガス透過性などを評価し、PFASフリー燃料電池膜のような実用アプリケーション向けに、合成可能なターゲットを少数に絞り込む仕組みです。アクティブラーニングによってポリマーの合成とテストを自動化するクローズドループ型の自律駆動ラボラトリーも登場しています。さらには、物性予測、候補生成、結果の可視化を、コードを一行も書かずに研究者が対話形式で問い合わせられるエージェント型AIアシスタントまで実用化されていました。これらのツールは明らかに成熟段階にある一方、データインフラのボトルネックが常に課題として付きまとっていることも浮き彫りになっています。ある学生受賞者は、実験材料データのオープンソースプラットフォームを発表し、コミュニティが認識しつつある真実を示しました。十分に構造化されアクセスしやすいデータがなければ、どれほど強力なAIツールもいずれ成長の壁にぶつかるという現実です。応用面での教訓は明確で、自社独自の実験データ整備に投資している企業こそが、AI駆動型発見から最大の価値を引き出すことになるでしょう。

Matlantisが提供するソリューション： どのようなAIワークフローも、その駆動力となる物性予測の品質に左右されます。大規模スクリーニングプラットフォームを構築する場合でも、自律研究ループを構築する場合でも、多様な化学系にわたる高速かつ高精度な原子スケールデータが欠かせません。ここでMatlantisがすぐに使えるシミュレーションエンジンとして力を発揮します。当社のユニバーサルMLIPであるPFP（PreFerred Potential）を活用すれば、こうしたワークフローが求める大規模なDFT品質データを生成可能です。新しい材料プロジェクトのたびに対象系に特化したポテンシャルをゼロから構築する必要がなくなり、数週間から数ヶ月の時間を節約できます。

トレンド2：材料シミュレーションとMLIPsがエンジニアリング領域全体で採用拡大

TMS 2026レポートでは、MLIPsが産業化され、マルチスケールの生産パイプラインに統合されている現状をお伝えしました。今回のTechConnectでは、その別の側面が見えてきました。それは、計算の専門家ではない応用研究者やエンジニアまでもが、MLIPsを採用して使いこなし始めているという事実です。わわずか数年前であれば計算セッションで取り上げられることはなかったであろう分野で、MLIPsが活用されている場面を目の当たりにしました。

カーボン材料のプレナリー基調講演では、研究者がダイヤモンド成長に関する実験的な疑問を解明するためにMLIPsを使用していました。新しい計算手法のお披露目ではなく、複雑な合成プロセスを理解するための実用ツールとしての活用です。半導体セッションでは、機械学習手法により12,000原子を超えるデバイスヘテロ構造のシミュレーションが可能になり、より単純なモデルでは見落としてしまう共振挙動の予測が実現しています。二次元材料のセッションでは、原子スケールシミュレーションと自動顕微鏡技術を組み合わせ、個々のナノポアの作製・制御方法を確立する研究が進められていました。

当社チームがユニバーサルMLIPであるPFPを発表した際、聴衆からの質問が非常に印象的でした。数年前に受けていたであろうモデルアーキテクチャに関する質問ではなく、多様な材料系にわたるバリデーション戦略、アモルファス電解質のような系への適用方法、そして自分たちの特定のエンジニアリング課題に対して適切な理論レベルをどう選択するかといった内容が中心です。このQ&Aの変化がすべてを物語っています。ユーザーが「その技術は機能するのか」という質問をやめ、「自分の材料系にどう適用するか」を聞き始めたとき、その技術は優れた研究ツールから不可欠なエンジニアリングインフラへと進化を遂げたといえるでしょう。

Matlantisが提供するソリューション： MLIPsが標準的なインフラへと移行するにつれ、焦点は深いモデル構築の専門知識からアクセシビリティと信頼性へと移っています。Matlantisプラットフォームはまさにこの変化を見据えて設計されています。あらゆる分野の研究者が、専門的なハードウェアの維持や独自のカスタムポテンシャル開発を必要とせず、大規模シミュレーションを実行可能です。周期表全体にわたる単一のユニバーサルポテンシャルを使用しているため、バッテリー電解質を設計するエンジニアも、半導体界面をモデリングするエンジニアも、まったく同じツールを使えます。TechConnectで出会った多様な応用コミュニティにとって、参入障壁を大きく下げる存在となるはずです。

トレンド3：最大のエンジニアリング課題は多成分界面シミュレーションに収束

トレンド1と2が計算ツールキットの成熟とユーザー層の拡大を示しているのに対し、トレンド3は人々が解決しようとしている問題そのものに焦点を当てています。テクニカルセッション全体を通じて、最も緊急性の高いエンジニアリング課題がほぼ同一の計算プロファイルを共有していることに驚かされました。それは、分野やアプリケーションを問わず、多くの研究者が多成分材料系と化学的に不均一な界面を、大規模な原子レベル処理を必要とする条件下で扱っているということです。

半導体分野では、デバイスレベルの物理現象よりもシステムレベルの統合が議論の中心を占めていました。発表者は、パッケージングと熱管理が急速に性能を制限する主要因になりつつある点を強調していました。現在の熱シミュレーションは、実際に製造されているものとは異なる界面物性を仮定していることが多いという課題も指摘されています。発表者チームは、3D統合におけるストレスリリーフ用の新規材料開発や、次世代電気光学変調器の開発に取り組んでおり、これらの新技術の設計とスクリーニングには、原子スケールでの現実的なマルチマテリアル積層構造をシミュレーションする能力が求められます。

サステナビリティと重要材料の分野では、課題がすべて大規模での化学的複雑性のハンドリングに帰着します。リチウム需要は今後10年間で急増すると予測されており、高度なメンブレンやイオン交換材料などの直接抽出技術には、広大な組成空間にわたる集中的な計算スクリーニングが不可欠です。一方、PFAS除去は、光触媒型の金属有機構造体（MOF）などの実用的なソリューションへと進展しつつあります。これらのフレームワークの複雑なゲスト‐ホスト相互作用や触媒メカニズムのシミュレーションは、合理的設計に欠かせません。バイオリファイニングのコミュニティも、再生可能な原料を既存の石油インフラに統合するために懸命に取り組んでおり、非常に多様な反応化学にまたがる困難な触媒最適化問題を生み出しています。

電力系統規模の蓄電技術では、リチウム以外への多様化が決定的に進んでいます。特に興味深いことは、亜鉛ベースの化学がバッテリーセッションの多くを占めていた点でした。挿入型およびコンバージョン型正極から、デンドライト(枝状結晶)や腐食を抑制するためのユニークな電解質添加剤まで、幅広い技術が紹介されていました。いくつかの企業は実際にこれらのシステムを製造し、実用化・現場投入を進めています。蓄熱、有機フローバッテリー、長時間ソリューションなども含め、議論は多岐にわたりましたが、これらすべての多様な技術ドメインにおいて、シミュレーションニーズは驚くほど共通しています。それは、研究者が求めているのは、インターカレーションメカニズムの予測、電解質配合のスクリーニング、非常に複雑な水系環境における劣化経路のモデリングなのです。

Matlantisが提供するソリューション： これら3つの分野に共通しているのは、根底にある問題が本質的に多成分かつ界面的であるという点です。これはまさに古典的な力場が破綻し、従来のDFTではスケールできない領域にあたります。PFPのようなユニバーサルポテンシャルは、このギャップを完璧に埋めることができます。新しい組み合わせごとにカスタムポテンシャルを開発する必要なく、リアルなパッケージングスタック、複雑な汚染物質の相互作用、多成分塩電解液中の亜鉛負極などのモデリングが可能になるのです。これらの分野がラボから商業展開へと加速する中、実験イテレーションのスピードに追いつけるシミュレーションツールを持つことが、大きな競争優位性となります。

展望

TMSが計算ツールキットの成熟を示してくれたとすれば、TechConnectは実世界の需要がどこに向かっているかを示してくれました。AI駆動型発見はほぼ実運用段階にあり、MLIPsは専門化のツールに留まらず、最前線のエンジニアにも急速に浸透しています。さらに、半導体、エネルギー貯蔵、サステナビリティにわたる最も困難な課題がすべて、大規模な多成分原子シミュレーションの必要性を指し示しています。これこそ、ユニバーサルMLIPsが構築された理由にほかなりません。いま研究者の皆様が求めているのは、AIと原子スケールシミュレーションを自分たちの独自の系で、自分たちの興味のあるスケールで、限られた時間の中でどう活用するかという知見です。そうしたソリューションを実用化するパートナーとなれるように、私たちはMatlantisを構築改善しています。