Matlantis×AIエージェント、実験系研究者もシミュレーション作成が容易に：マテリアルズインフォマティクス

材料開発において重要な役割を果たす計算化学だが、「環境構築」「ドメイン知識」「プログラミング」といった高いハードルが研究の足かせになっている。そこで、用原子レベルシミュレーターを提供するMatlantisは、自然言語の指示のみでシミュレーションの作成や結果解釈を可能にする「AIエージェント連携機能」の提供を開始した。

[遠藤和宏，MONOist]

　Matlantisは2026年5月27日、汎用原子レベルシミュレーター「Matlantis」において、AI（人工知能）エージェント連携機能を提供開始したと発表した。

「Claude Code」や「Codex」とシームレスに連携

　計算化学は、材料研究におけるミクロな現象の可視化や理論的示唆の提示など、重要な役割を果たしてきた。しかし、膨大な計算コスト、計算資源やソフトウェアの環境構築／運用、そして対象材料のドメイン知識、計算化学の理論、プログラミングといった広範な専門性が求められることから、長らく研究用途が中心だった。

　一方、Matlantisは、量子化学計算を置き換える高速／高精度なAIモデル「PFP（Preferred Potential）」を主軸に、環境構築が不要なクラウドサービスとして、これらのハードルの大部分を取り除いてきた。それでも、新しい解析を試したいときや論文を再現したいとき、自社固有の系を扱いたいときには、Pythonコードの記述や既存スクリプトの編集が必要であり、ここに学習の壁が残っていた。

　大規模言語モデル（LLM）を中核としたAIエージェント技術は、この2年で急速に成熟し、コーディング、調査、文書作成といった知的業務の生産性向上に直結する手段として、企業導入が広がっている。

　こうした状況を踏まえて、同社はMatlantisにAIエージェント連携機能を実装した。同機能は、対話型AIエージェントであるAnthropicの「Claude Code」やOpenAIの「Codex」を、Matlantisのターミナル環境上でシームレスに扱うための連携機能だ。なお、Matlantis環境のターミナルから直接AIエージェントであるClaude CodeやCodexを起動できるインストーラを近日提供予定だ。ユーザーはMatlantis内のターミナル上でClaude CodeやCodexを起動することで、シミュレーションプログラムの作成／編集から、シミュレーション結果の読み取り／解釈までを直接行えるようになる。

AIエージェント連携機能の仕組み［クリックで拡大］ 出所：Matlantis

　また、汎用的なAIに対してMatlantis特有の機能や仕様を参照させるための知識集を「Skills」として整備し、先行してGitHubにて公開した。同連携機能を通じてターミナルからAIエージェントを起動し、そこにSkillsの専門知識を読み込ませることで、ユーザーは自然言語の指示のみでシミュレーションコードの作成および編集作業を効率的に進めることが可能となる。

　AIエージェントはそのままでもLLMに学習された知識を活用できるが、学習範囲には含まれないMatlantis固有の知識や代表的な計算ワークフロー（構造緩和、分子動力学、反応経路探索、結晶構造予測、可視化、外部データベースからの構造取得など）をSkillsから読み込ませることで、より適切な出力が行える。

　今回の機能で期待される効果に関して、実験を中心に研究を進めてきた研究者に対しては、計算化学やプログラミングの専門知識に自信がなくても、AIエージェントとの自然言語による対話を通じてシミュレーションを実行できる。例えば、実験では直接見えないミクロな現象を知りたいという際には、現象を可視化するためのシミュレーションプログラムを作成するだけでなく、結果の解釈まで行える。

　計算化学を専門としてきた研究者に対しては、コーディングにかかる時間が短縮されることで、論文の再現実装や、可視化／スクリーニングなどの検討サイクルを高速化できる。これにより、「まず動かしてみて考える」というスピード感で試行錯誤を進められるようになる。また、既存のスクリプトをAIエージェントに参照させ、自身の研究に合わせて出力を最適化させることも可能だ。

　研究マネジメントの担当者に対しては、PFPによる高速計算とAIエージェントの組み合わせにより、チーム全体の試行サイクルが短縮される。これまで時間制約から諦めていたテーマや、後回しになっていた検討にも「計算上でまず試す」というアプローチが可能となり、偶発的発見（セレンディピティ）を促す。また、組織内の幅広いテーマに、計算による課題解決が適用できるようになる。

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