化学市場におけるGenerative AI、2030年までに28.3%の成長と予測 Univdatos Market Insights

レポートの主なハイライト:

• 生成的AIモデルは、新しい設計の性能を予測し、改善の余地がある領域を特定することにより、反応の最適化やプロセス設計など、化学プロセスを最適化するために使用できます。
• 生成的AIモデルは、材料の発見プロセスを自動化し、シミュレーションを通じて材料の特性を最適化することにより、化学合成と生産に必要な時間とリソースを削減できます。
• 生成的AIモデルは、新薬や材料の開発を加速するために使用でき、企業が製品をより迅速かつ効率的に市場に投入できるようになります。
• 生成的AIモデルは、機械的特性とガスバリア特性が向上した新しい材料を開発するために使用でき、必要な材料の量を削減し、製品のリサイクル性を向上させることができます。
• 生成的AIモデルは、新しい材料の安全性と毒性を予測するために使用でき、企業がより安全で環境に優しい製品を開発できるようになります。

Univdatos Market Insightsの新しいレポートによると、化学市場における生成的AIは2022年に12億ドルの価値があり、技術の進歩により、予測期間（2023〜2030年）に約28.3％の安定した成長率で成長すると予想されています。化学業界における生成的AIとは、新しい化学化合物を生成したり、その特性を予測したりできるAIモデルの使用を指します。これらのモデルは、既知の化学化合物とその特性の大規模なデータセットでトレーニングされており、新しい化合物に関する予測を行い、それらの潜在的な用途を示唆することができます。化学プロセスを最適化し、廃棄物を削減するという需要の高まりが市場を牽引しています。

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化学業界は、新しい製品を開発し、既存の製品を改善するために、常に新しい革新的な化合物を探しています。生成的AIは、さらなる研究のための潜在的な候補を特定し、新しい用途を示唆することにより、このプロセスを加速するのに役立ちます。さらに、生成的AIモデルは、既知の化学化合物とその特性の大規模なデータセットでトレーニングされており、新しい化合物に関する予測を行い、それらの潜在的な用途を示唆することができます。したがって、予測モデリングの必要性が市場の成長を加速させています。

最近の動向のいくつかを以下に示します。

• 2021年、日本では、東京工業大学の研究者が生成的AIモデルを使用して、リチウムイオン電池での使用を目的とした新しい材料を設計し、性能と効率が向上した材料が生まれました。
• 2021年、米国では、ミシガン大学の研究者が生成的AIモデルを使用して、リチウムイオン電池の製造プロセスを最適化し、より効率的で費用対効果の高いプロセスが実現しました。
• 2022年、ドイツ政府は、AI戦略の一環として、AIの研究開発に10億ユーロの投資を発表しました。この投資は、ヘルスケア、輸送、製造などの分野におけるAI技術の開発を支援することを目的としています。
• 2022年、米国政府は、AIイニシアチブの一環として、AIの研究開発に20億ドルの投資を発表しました。この投資は、ヘルスケア、輸送、国家安全保障などの分野におけるAI技術の開発を支援することを目的としています。
• 2023年4月、三井化学と日本IBMは、IBM Watson Discoveryと生成的AIであるGenerative Pre-trained Transformer（GPT）を統合し、新しいアプリケーションの発見を加速および改善するために提携しました。このコラボレーションは、デジタルトランスフォーメーション（DX）を使用して事業運営を強化することにより、三井化学製品の売上と市場シェアを増やすことを目指しています。
• 2023年5月、生物学を利用して医薬品開発を工業化する臨床段階の大手TechBio企業であるRecursionは、AIを活用した医薬品発見の分野で、ValenceとCyclicaの2つの事業の買収を発表しました。

結論

生成的AIは、材料の発見と最適化を加速し、プロセスの効率を改善し、コストを削減し、生産性を向上させ、持続可能性を向上させ、安全性を高めることにより、化学市場に革命を起こす可能性を秘めています。エネルギー密度や機械的特性など、特性が向上した新しい材料を設計するための生成的AIモデルの使用は、より効率的で持続可能な化学製品の開発につながる可能性があります。さらに、生成的AIモデルは、化学プロセスを最適化し、廃棄物を削減し、製品のリサイクル性を向上させるために使用できます。