＜10日18時更新＞ 赤字部を追記。

素材産業向けに研究開発を効率化する技術（マテリアルズ・インフォマティクス＝MI）のための、実験計画 SaaS「miHub」や関連サービスを開発・提供する MI-6 は10日、シリーズ A ラウンドで6.5億円を調達したと発表した。このラウンドは JAFCO がリードし、DEEPCORE、SMBC キャピタル、みずほキャピタルが参加した。

これは MI-6 にとって、2019年4月に実施したラウンド（シードと推定、BEENEXT やエンジェル投資家複数名が参加）、同年5月に実施したリバネスからの資金調達、2020年9月に実施したプレシリーズ A ラウンド（非公開）に続くものだ。今回のラウンドを受けて、MI-6 の累積調達額は約14億円に達した。累積調達額には、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）などからの助成金、金融機関からのデットが含まれる。

MI-6 は2017年11月に創業。上場企業を含む100社超の化学・素材関連企業の研究開発者に対して、研究開発を効率化するデジタルトランスフォメーション（DX）支援を展開、これまでに述べ200プロジェクト以上に使われている。MI とは、機械学習などの情報科学（インフォマティクス）を使って、有機材料、無機材料、金属材料など、さまざまな材料開発の効率を高める取組みの総称だ。

MI-6 の創業者で代表取締役の木嵜基博氏によれば、素材開発のプロセスは、よく料理やカクテルに例えられるという。料理やカクテルでは、食材のほか、使うスパイスや調味料、料理法などにより無数の組み合わせが生まれ、それが料理のバリエーションにつながる。素材開発においては、原材料や添加剤の使われ方は定量化されているものの、その組み合わせによって新素材の開発につながる。

MI は2014年くらいからアカデミアを中心に導入されるようになり、ここ3年くらいほどで民間企業の素材研究開発でも当たり前に使われるようになった。素材研究開発は一回の実験に要するコストが高くなるため、MI を駆使することで試行錯誤の回数を少なくすることで効率よくターゲットに辿り着くことができれば、スピードアップやコストダウンに繋がる。

これまでの素材研究や開発は、研究者の経験と勘に大きく依存しており、新素材の開発には平均20年かかると言われてきた。しかし、製品や技術のライフサイクルが短くなっているので、素材産業はいかに客が求めるものを早く出すか、が問われている。当社ではそうしたニーズに対して、ノーコード GUI のツールを提供し、研究者がデータサイエンスを使ってもらえる環境を提供している。（木嵜氏）

この MI が素材開発にもたらすインパクトをまざまざと見せつけたのは、EV（電気自動車）向けの全固体電池の開発だ。実験を中心とした従来の手順で開発を進めたトヨタ自動車が5年を要したのに対し、MI を活用したサムスンやマサチューセッツ工科大学（MIT）の研究は、わずか1年で同じ領域に達したという。事の詳細は、日経ビジネスの解説記事や NewsPicks の特集に詳しい。

MI-6 では今回調達した資金を使って、体制強化のための人材確保とハードウェア開発を中心に投資を行う。MI-6 では、毎週のように実施しているウェビナーやオフラインのマーケティング機会を通じてリードを確保し、ユーザに対しては、データサイエンスのバックグラウンドがある人材がカスタマーサクセスを提供しているという。人材面ではカスタマーサクセスの増強を行う。

また、素材研究開発には、実験計画に加え実験も必要だ。MI-6 はこのプロセスも効率化すべく、実験のためのロボティクスの開発にも着手した。これが完成すれば、実験計画から実験まで素材研究開発の全体プロセスの自動化・省人化が可能になる。木嵜氏は、この分野におけるロボティクスの導入はまだ黎明期であるため、先行着手することでスタンダードを作っていきたい、と抱負を語った。

MI-6 は2019年11月に実施された電通のスタートアップ支援プログラム「GRASSHOPPER」第2期のデモデイで、第2位 と engawa KYOTO 賞を獲得している。