気候移行は、その本質において素材の移行であり、時間と環境的な圧力に制約された規模拡大の課題です。
移行は採掘だけに頼ることはできません。既存の素材を使い続けられるようにする、より効率的な新しい素材と循環型システムが必要です。
AIは気候移行の素材集約型の課題を解決する大きな機会をもたらしますが、循環型の使命と組み合わせる必要があります。
人類の進歩における大きな飛躍はすべて、素材のブレークスルーによって推進されてきました。銅は電気を可能にし、鋼鉄は都市を築き、シリコンはコンピューティング時代を実現し、リチウムは今や世界のエネルギー移行を支えています。
Energy Transitions Commissionは、気候移行は本質的に素材の移行であると述べています。同委員会の分析によれば、2050年までにネットゼロを達成するには、現在から今世紀半ばまでに約65億トンの素材が必要であり、時間と環境的な圧力に制約される規模拡大の課題です。
移行が従来の採掘だけに頼ることはできないことは、ますます明らかになっています。既存の素材を使い続けられるようにする、より効率的な新しい素材と循環型システムの両方が必要です。そしてそれは、すべての主要な産業システムにわたって、素材がどのように発見、生産、再利用されるかを見直すことを意味します。
しかし、素材のイノベーションは歴史的に遅々としたものでした。発見は通常、偶然や数十年にわたる漸進的な実験を通じて生まれてきました。プラスチックが普及するまでに50年以上を要し、リチウムイオン電池が成熟するまでにはさらに数十年かかりました。
素材のための「物質の言語」をAIが学習する
今日、人工知能（AI）は、この過去からの構造的な転換をもたらしています。より広範なAIの波を支える、生成型および拡散型の計算技術とアーキテクチャの広大な体系が、「物質の言語」を学習するよう訓練されています。物理学、化学、素材科学にわたる膨大なデータセットからパターンを見出し、これまで不可能だった規模で新規素材を提案します。
研究コミュニティはすでに積極的に関与しています。推計は、Semantic Scholarの文献調査に基づくもので、2014年にはわずか264件の素材科学論文がAIまたは機械学習について素材分野で言及していました。2024年にはその数がほぼ1万件に増加しています。
同時に、ビッグテック企業も積極的に動いており、Alphabet（DeepMind）、Microsoft、Meta、NVIDIAおよびIBMが素材向けの基盤モデルを公開し、大規模な素材プログラムを立ち上げています。さらにこの数年間で、ベンチャーキャピタルの投資も歩調を合わせて加速し、この分野に挑む数億ドル規模の新世代スタートアップを資金支援しています。
新たな素材とAIのエコシステムの全体像
新興のエコシステムは、新規素材の開発を商業規模の生産へとつなげることを目指す、イノベーションとアプローチの分類体系にまたがっています。これは次のいくつかのカテゴリーに分けることができます：
物質の「検索エンジン」としての基盤モデル：基盤には、CuspAIや、MicrosoftのMatterGenなどのモデル開発企業があり、新しい結晶構造や特性を予測する生成モデルを開発しています。こうしたシステムの学習には、膨大な計算能力、深い科学的専門知識、そして広範な実験による検証が必要です。
自律的な発見のための自律型ラボ：例えば、Lila SciencesおよびRadical AIなどの企業は、人の関与を最小限に抑えて素材を設計、合成、試験するロボット研究所を構築しています。デジタル上の予測と物理的な実証とのループを閉じ、デジタルから物理への反復サイクルを短縮し、人間のみによるアプローチで従来行われてきた試験よりも大幅に高いスループットを実現しています。
産業向けに素材情報学を提供するエンタープライズ・プラットフォーム：次の企業のCitrine Informatics、PhysicsXおよびNobleAIのツールは、研究開発のオペレーティングシステムとして機能します。断片化したデータを統合し、実験を推奨し、産業界の科学者が高度なAIにアクセスできるようにし、これらのモデルやツールを自社の開発課題に適用できるようにしています。
センシングと特性評価のためのハードウェア基盤：おそらく最も重大なボトルネックは実験用ハードウェアにあります。高品質で構造化された実験データは、あらゆるモデルを学習させる燃料です。進展は、より高速で、より自動化され、より高精度な特性評価ツールに左右されるでしょう。
現在の素材市場は？初期段階、期待先行、未完成
確かに私たちは変革的な変化の初期段階にあり、一部の期待は商業的成熟度を先行しているかもしれません。それでも、この熱狂は真の可能性を反映しています。未来学者のRoy Amaraが言ったように：「私たちは、テクノロジーの影響を短期的には過大評価し、長期的には過小評価しがちである。」
強気シナリオでは、素材分野における「TechBioの瞬間」が見られるかもしれません。計算生物学が創薬を変革しているように、計算による素材設計は、かつて偶然に左右されていたプロセスを計算によって導かれるものへと転換させることで、素材産業を作り変える可能性があります。
応用は主要なすべての分野に及びます：
エネルギー：高密度電池、太陽光発電材料、クリーン水素触媒
モビリティ：軽量複合材、高温合金
消費者向け製品：新規原料、性能と循環性を兼ね備えたポリマー
エレクトロニクス：フレキシブル半導体、量子材料、省エネ型コーティング
AIが発見のパイプラインと潜在的な組成の範囲を加速させる中、問題は新たなブレークスルーが可能かどうかではなく、それらがどれほど速く予測から生産へ、そして生産から実経済における循環型統合へと移行できるかです。
弱気シナリオでは、生産のボトルネックが生じる可能性があります。化学的な設計空間は天文学的に大きいものです。AIは数時間で数百万もの可能性を走査できますが、安定した構造を特定することは戦いの半分にすぎません。その可能性は非常に大きいものの、現実世界での影響に至る道のりは複雑です。
特性は、電子配置から機械的強度に至るまで、さまざまな規模にわたって予測されなければなりません。例えば、熱力学的安定性があるからといって、その素材が合成できるとは限りません。実際の生産は、反応速度論、圧力・温度の範囲、前駆体の入手可能性、不純物管理に左右されます。
課題は、何を作るかだけでなく、信頼性、安全性、経済性をもって大規模にどのように作るかにもあります。
循環型の視点とAI素材開発を組み合わせる
素材の革新は、地球の制約から切り離すことはできません。採掘は生物多様性に影響を与え、プラスチックなどの管理が不適切な素材は汚染物質となります。AIの真の可能性は、発見と循環型設計を組み合わせることにあります。例えば：
非物質化：より少ない資源でより多くを成し遂げること
寿命の延長：腐食や疲労を予測し、修理、再生、再利用を容易にすること
再生：安全な生分解のために、生物由来で生分解性の原料を設計すること
循環の完結：AIによって導かれたセンシングとプロセス制御を用い、鉱滓、スクラップ、使用済み素材を高純度の原料へと戻すこと。
これらのブレークスルーが実際の影響をもたらすのは、単により多くの素材（および廃棄物）を生産するのではなく、素材採取の環境負荷の削減につながる場合に限られます。しかし、技術だけでは解決できない構造的な課題があります。
AIによる素材発見は、同時に、サービスとしての素材（materials-as-a-service）や成果連動型契約などのビジネスモデル革新、回収・選別・再処理システムへのインフラ投資、そして規制の進化と組み合わせる必要があります。この整合性がなければ、AIによって発見された最も優れた素材であっても、単に直線型の流れを加速させるにすぎません。
もう一つの留意点として、AI自体の処理による環境負荷も意識的に考慮する必要があります。人工知能は一見すると非物質的に見えるかもしれませんが、その環境負荷はまったくそうではありません。学習される新しいモデルの一つひとつ、応答されるデータ要求の一つひとつは、サーバー、電池、冷却装置、銅ケーブル、冷却用の水といった、物理的資本の山の上に成り立っています。
Arupは、内包炭素（建設工程全体を通じて素材や建設プロセスに既に関連する排出量）が、一般的なデータセンターのライフサイクル全体の排出量の約20%を占めており、再生可能電力のみで稼働する場合にはほぼ100%に上昇することを指摘しています。循環型素材の検討は、急増するAI設備投資の最前線に置かれるべきです。
しかし、素材発見のAIが循環型の論理と整合するとき、それは単にイノベーションを加速させる手段にとどまらず、再生をより賢く進める手段となります。次の産業革命を動かす分子が、それを支える地球を消耗させるのではなく、回復させる助けとなるのです。
AIを活用した素材イノベーションの初期段階
この分野はまだ黎明期であるため、私たちは依然としてサイクルの初期段階にあると言えるでしょう。スタートアップが立ち上げられ、研究プログラムが拡大され、既存企業も試行を始めています。ただし、最終的な用途や商業的な構造については、まだ大きく具体化されていません。
発見の第一波は、主に既知の素材の最適化と改良に焦点を当てていました。バイオテクノロジーにおいて信頼性の転換点が訪れたのは、大手製薬企業が計算生物学を中心に創薬エンジンを再構築し始めたときでした。
素材分野においても、同様の転換点は、既存の産業企業がAIネイティブのスタートアップと共同で新しい触媒、ポリマー、合金を開発し始めるときに訪れるでしょう。共同の発見プログラム、データ共有コンソーシアム、AIで設計された素材の引取契約は、可能性から基盤への移行を示すものとなるでしょう。
フォーラムはエネルギーと素材システムの移行を進むリーダーをどのように支援しているか
エネルギー・素材センターは、リーダーを結びつけ、エネルギー、素材、産業システムを再構築する複雑な移行を理解できるようにしています。エネルギー安全保障、手頃な価格、持続可能性がどのように交差するかを探るためのプラットフォームを提供しています。
バリューチェーンと地域を横断する協働を通じて、センターは、パートナーが安全で低炭素かつ公正な移行に向けた実践的な解決策を中心に足並みを揃えるための共有の道筋を可能にします。
そのため、初期の結論として、AIの時代は気候移行の素材集約型の課題を解決する大きな機会をもたらします。しかし、このイノベーションの波が真に地球規模の影響を実現するためには、AIのブレークスルーの可能性を循環型の使命と組み合わせなければなりません。
成功の真の尺度は、単に新しい素材を発見することではなく、それらを再生型システムに統合することです。そのシステムは、新たなビジネスモデル、重要なインフラ、規制の整合性に支えられたものです。
AIの加速する力を循環型の論理と意識的に結びつけることで、次の技術産業革命が、それらが由来する自然システムと調和して機能する素材によって動かされ、新たな産業パラダイムをもたらすことを確実にできます。収奪的ではなく、再生的な未来を築くのです。
