新材料をAIで探索するCuspAI、4億5,000万ドル調達　東京エレクトロンなど45社超と材料開発網構築

英国ケンブリッジを拠点とするCuspAIは、求める性能から新たな材料構造を設計するAI企業である。2024年に化学者のChad Edwards氏と、生成AI研究者のMax Welling氏が設立した。半導体、電池、炭素回収、水処理などに必要な材料を探索する「材料の検索エンジン」の構築を目指している。

同社は2026年7月20日、シリーズBで4億5,000万ドルを調達した。Kleiner PerkinsとNEAが共同で主導し、Bezos Expeditions、AMD Ventures、Lux Capital、英国のSovereign AIなどが参加した。評価額は26億ドルとなり、累計調達額は6億5,000万ドルを超えた。

AIモデルの拡張から、実験を含む開発基盤の構築へ

当社メディアでは2025年10月、CuspAIがシリーズAで1億ドル超を調達した際にも同社を取り上げた。当時は、生成AIと物理シミュレーションを組み合わせ、ユーザーが指定した特性を満たす材料候補を生成・評価する技術を中心に紹介した。シリーズAはNEAとTemasekが主導し、プラットフォームの拡張や米国・アジアでの事業展開に資金を充てる方針が示されていた。

それから1年足らずで実施された今回のシリーズBは、同社の事業がAIモデル単体の提供から、データ、計算資源、研究設備、専門人材を結ぶ材料開発基盤へ広がったことを示している。同社は調達とあわせて、45以上の企業・研究機関が参加する「AI Materials Foundry」を立ち上げた。創設メンバーにはNVIDIA、Meta、Samsung、Hyundai Motor Group、Applied Materials、東京エレクトロンなどが含まれる。

材料探索では、AIが有望な構造を提案しても、実際に合成し、性能を再現できなければ産業利用にはつながらない。Foundryでは、NVIDIAが計算基盤、Metaが原子レベルのモデル、材料企業や研究機関がデータ、製造知識、実験設備を提供する。日本からも東京エレクトロン、富士フイルム、キオクシア、レゾナックなどが参加しており、AIによる材料探索を半導体や化学製品の開発へつなげる体制を構築する。

生成AIと原子シミュレーションを統合するMIRA

同社の中核技術である「MIRA」は、材料探索の各工程を自律的に進めるAIエージェントである。利用者が熱安定性、半導体のバンドギャップ、触媒の反応特性、ポリマーのコスト上限などを入力すると、条件を満たす分子や結晶構造の候補を生成する。既知の材料を検索するだけでなく、要求性能からまだ存在しない構造を逆算する点に特徴がある。

モデルの学習には、Cambridge Structural DatabaseやInorganic Crystal Structure Databaseなど、実験で確認された結晶構造データを利用する。さらにWileyなどの材料科学文献を組み合わせ、理論上の性能だけでなく、現実に合成できる可能性も踏まえて候補を設計する。

生成された数百万規模の候補は、物性予測によって絞り込まれる。シミュレーション層には、CuspAIとNVIDIAのALCHEMIチームが開発した分子シミュレーション基盤「kUPS」と、Metaの原子間相互作用モデル「UMA」を活用する。GPU上で原子の配置や相互作用を計算し、材料の安定性や目的とする物性を予測する仕組みである。

MIRAは有望な候補を選ぶだけでなく、Foundryに参加する各研究施設の装置、試薬、処理能力に応じて合成経路を設計する。適切な実験施設へ作業を割り当て、得られた結果をモデルへ戻すことで、次の候補生成と予測精度を改善する。生成、予測、合成、検証を一つの循環として回す点が、従来の材料生成AIとの違いとなる。

フィンランドの化学企業Kemiraとの共同研究では、水中のPFASを除去する材料について、約300兆通りの構造を探索した。同社は6カ月で20件の新規候補を実験段階まで絞り込み、従来は数年かかっていた探索工程を短縮したとしている。

半導体・化学分野で実用化を探る

今回の資金は、AIモデルと研究体制の強化に加え、米国、欧州、アジア太平洋地域でのFoundry拠点の整備に使われる。なかでも日本では、東京エレクトロンや富士フイルムなどが創設メンバーに加わっており、半導体製造装置や電子材料、化学分野での応用が期待される。

今後は、AIが生成した材料候補を各社の実験データやプロセス技術と組み合わせ、品質やコストを含めて量産可能な材料へ移せるかが焦点となる。こうした連携が進めば、CuspAIは材料候補を提案するソフトウェア企業にとどまらず、世界の素材・半導体企業を結ぶ研究開発基盤へ発展する可能性がある。

参考文献：

※1：CuspAI Launches ‘AI Materials Foundry’ a Global Network to Accelerate Breakthrough Discoveries（ リンク）

※2：Launching our ‘AI Materials Foundry’ — and $450 million Series B（ リンク）

※3：同社HP（ リンク）

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