物理化学とAIの融合で、
材料開発を加速する。
材料設計（MI）から量産プロセス最適化（PI）まで一気通貫。半導体・素材・核融合炉材料で世界トップクラスの成果を実証した、京都大学発のディープテックスタートアップです。
PoC・共同研究のご相談 技術を見る →材料開発は、時間とコストがかかりすぎる。
優れた材料にたどり着くまでの試行錯誤、属人的なノウハウ、そして「設計はできても量産でつまずく」壁。これらが開発のスピードを奪っています。
膨大な試行錯誤
候補数は数十万〜。実験ベースの探索では時間も費用も膨らむ。
属人化するノウハウ
熟練者の勘に依存し、再現性・継承が難しい。
量産化の壁
ラボで作れても、量産プロセスで性能が再現できない。
物理化学 × AI で、設計から量産まで一気通貫。
第一原理に基づく物理・化学モデルとAIを融合。少ないデータでも高精度に予測し、材料設計（MI）から量産プロセスの最適化（PI）までを一つのプラットフォームでつなぎます。
私たちの3つの強み
少データで高精度
物理・化学モデルを組み込むことで、限られた実験データからでも高精度な予測を実現します。
設計から量産まで一気通貫
材料設計（MI）と量産プロセス最適化（PI）を統合。「作れる材料」を最短で事業へつなげます。
京都大学発のコア技術
京都大学の研究から生まれた物理化学モデル融合AIを、独自のコア技術としています。
世界トップクラスの実証実績
バンドギャップ予測で
世界最高精度
物理化学モデル融合により、半導体特性の予測精度で世界最高水準を達成。
スチレン製造で
世界初の最適化
量産プロセス（PI）の最適化を実プロセスに適用し、世界で初めて成果を実証。
60万超の候補から
新最適組成を提示
625,518の組成候補からITER基準を上回りうる新組成を提案。実験検証で降伏応力1.39GPa／破断歪み16.5%を達成。
PoC・共同研究の進め方
お問い合わせ
課題の概要をお聞かせください。
課題ヒアリング
対象材料・目標性能・制約を整理します。
PoC（実証）
予測モデルを構築し、有効性を検証します。
量産・事業化
プロセス最適化まで一気通貫で支援します。
京都大学発のディープテックスタートアップ
神谷 勇樹 代表取締役CEO
東京大学大学院（化学システム）修了。BCG、PKSHA Technologyを経て、2社をExitしたシリアルアントレプレナー。
田辺 克明 取締役CTO / 京都大学教授
東大院修了・カリフォルニア工科大Ph.D.。半導体・エネルギーデバイスの専門家で、コア技術（物理化学モデル融合AI）の開発者。
| 社名 | 京都MPI株式会社 / Kyoto MPI Inc. |
| 所在地 | 京都府京都市左京区吉田本町36番地1 京都大学国際科学イノベーション棟 西館104 |
| 設立 | 2025年10月23日 |
| 法人番号 | 8130001080896 |