基本情報

製品・サービス名Matlantis（MN-Core 2を計算資源に利用）
提供元株式会社Preferred Networks／株式会社Preferred Computational Chemistry
本社所在地日本
地域日本
用途分類開発・MLOps基盤
主な用途材料探索、原子レベルのシミュレーション、研究開発の計算基盤
提供形態クラウドサービス（独自AI半導体を計算資源として利用）
主な対応業種化学、素材・その他
価格公開なし・要問い合わせ
日本での提供国内企業による提供（販売・サポート体制は個別に確認）
情報確認日2026年10月12日

特徴と位置づけ

Matlantisは、Preferred Networks（PFN）のグループ会社であるPreferred Computational Chemistry（PFCI）が提供する材料探索のシミュレーターです。PFNは、自社開発のAI半導体MN-Core 2を、このMatlantisの計算資源として提供するとしています。

素材・化学メーカーの研究開発では、新しい材料の候補を実験だけで探すと時間と費用がかかるため、計算で候補を絞り込むマテリアルズ・インフォマティクスが広がっています。AIを使った原子レベルのシミュレーションは、その計算を速くする技術にあたります。生産現場向けのAIとは対象が異なり、研究部門の計算基盤として位置づけるのが適切です。

独自半導体を計算資源に使う構成は、汎用GPUの調達状況に左右されにくいという意味を持ちますが、利用者から見て料金や計算速度にどう反映されるかは、閲覧した範囲では確認できません。導入を検討する際は、自社の材料系での計算の精度と、既存の計算化学ソフトとの使い分けを試用で確かめる必要があります。

強み

  • 材料探索という素材・化学の研究開発の上流を対象にしており、実験回数の削減につなげられる可能性がある
  • 自社開発のAI半導体を計算資源に使う構成で、計算基盤を一つの提供元グループで完結させている

検討時の注意点

  • 生産現場向けのAIではなく研究開発向けのため、利用部門と評価方法を研究部門で決める必要がある
  • 料金体系や計算速度への反映は閲覧した範囲では確認できず、個別に確認が必要

出典

本ページは提供元からの費用負担を受けずに作成しています。掲載内容は上記「情報確認日」時点の公開情報にもとづきます。