COMPANY PROFILE ／ マテリアルインフォマティクス
カスプAI
― 材料の「検索エンジン」を掲げる英国の新興企業。実験とデータは提携先の「Foundry」で補う
CuspAIは2024年に英国ケンブリッジで設立された、材料設計のAI企業です。条件（性能の要求）を入れると、生成AIと分子シミュレーションで候補の材料を設計する、という仕組みを掲げています。2026年7月には、データ・ラボ・計算機・専門家を束ねる枠組み「AI Materials Foundry」を発表し、同時に4.5億米ドルのシリーズBの調達を発表しました（会社の発表）。本稿では、何が公式資料で確認でき、何がまだ会社の主張にとどまるかを分けて整理します。
- 30秒でわかるCuspAIと、MIでの立ち位置
- ロゴと社名の表記について
- MIの世界で、この会社はどこにいるか
- 会社の規模
- MIにかけているリソース
- これまでの取り組み
- 今後の計画
- この会社はMIで何を目指しているか
- MI分野の提携マッピング
- 提供している技術・製品・サービス
- この企業が抱えるリスク
- 用語集／出典／主張と出典の対応表
1. 30秒でわかるカスプAIと、マテリアルインフォマティクスでの立ち位置
Max Welling（CTO）公式サイトの記載
シリーズA 1億ドル超
シリーズB 4.5億ドル2024年6月／2025年9月／2026年7月
CuspAIの強みとして会社が示すのは、「材料の候補を設計する」ところです 事実。一方、設計した材料を実際に合成して測る作業や、学習・評価に使うデータは、提携先のラボ・データ提供者に頼る形で、これを束ねたものがFoundryです。また公式に公開されている成果の多くは「設計した候補の数」で、たとえばKemiraとのPFAS除去材料の事例も、実験での性能確認はこれからの段階です（第10章）。
2. ロゴと社名の表記について
表記の注意：会社名はCusp AI Limited、ブランド・サイトの表記はCuspAI（cusp.ai）。同社が発表した枠組みの名前はAI Materials Foundryで、会社そのものの名前ではありません。ロゴは公式サイトに埋め込まれたSVGから取り出し、色を黒に固定したものです。
公式サイト：https://cusp.ai/3. マテリアルインフォマティクスの世界で、この会社はどこにいるか
マテリアルインフォマティクス（MI）は、データ→AIで予測・設計→計算で絞る→実験で確かめるという流れで進みます。CuspAIは、この流れの前半（設計と計算）を自社のプラットフォームで担い、後半の実験とデータの一部を提携先に任せる形です。
会社が公式サイトで示している流れを、計算で行う部分と実験が必要な部分に分けて描くと、次のようになります。
4. 会社の規模
CuspAIは非公開企業で、売上・従業員数は公式資料では確認できませんでした。登記簿と会社の発表から確認できる項目を示します 事実。
| 項目 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 法人 | Cusp AI Limited（英国の私的有限会社、会社番号15549537）。状態は「活動中」 | 英国Companies House |
| 設立 | 2024年3月9日 | 英国Companies House |
| 登記上の所在地 | 20 Station Road, Cambridge（英国） | 英国Companies House／公式のプライバシー通知 |
| 拠点（会社の記載） | ケンブリッジ、アムステルダム、ベルリン、東京。ロンドン（キングスクロス）の開設を2026年1月に予定と記載 | 公式ブログ（2025年12月） |
| 従業員数 | 非公表。「チームの規模と契約額が21か月で20倍」と会社が説明（基準値は非公表） | 公式ブログ（会社の主張） |
| 売上・利益 | 非公表 | ― |
| 上場 | 非上場 | ― |
| 資金調達（会社発表） | シード3,000万ドル（2024年6月）、シリーズA 1億ドル超（2025年9月）、シリーズB 4.5億ドル（2026年7月） | 公式ブログ |
資金調達額は会社の発表で、売上や事業の成熟度を示す数字ではありません。本稿は、報道にある評価額や投資に関する見方には触れません。
5. マテリアルインフォマティクスにかけているリソース
| 観点 | 確認できた内容 | 区分 |
|---|---|---|
| 人 | 創業者はMax Welling教授（CTO。元Microsoft ResearchおよびQualcomm、アムステルダム大学教授）とChad Edwards博士（CEO）。2025年にAron Walsh教授（Imperial College London）が最高科学責任者に就任。人数は非公表 | 事実 |
| 金（研究開発費） | MI向けの研究開発費・設備投資額は非公表 | 非公表 |
| 金（資金調達） | 3回の調達は上表のとおり。シリーズBはKleiner PerkinsとNEAが主導し、Bezos Expeditionsなどが参加（会社の発表）。シリーズAはNEAとTemasekが共同主導で、NVIDIAのNVentures、Samsung Ventures、Hyundai Motor Groupが参加 | 事実 |
| 外部への出資・買収 | CuspAIが他社へ出資・他社を買収した記載は確認できなかった | 確認できず |
| 大学・研究機関・公的資金 | Meta、Georgia Techとの共同研究（直接空気回収用のMOFのデータセット、第10章）。Topsoe・デンマーク工科大学との触媒研究（2025年のAI in Science Summitで発表と記載）。英国政府の「AI for Science」戦略に名前が挙がり、AIスーパーコンピュータIsambard-AIへ早期にアクセスできる企業の一つと説明（会社の主張）。DOE・NSFなど米国の公的助成の記載は確認できなかった | 事実 |
主要なモデル・製品・設備の状況
| 名称 | 種別 | 主要な仕様（会社公表） | 公開の形・ライセンス | 段階・日付 |
|---|---|---|---|---|
| CuspAIプラットフォーム | 材料設計の「検索エンジン」（生成＋シミュレーション＋実験の選択） | 目標の性能から合成可能な候補を生成。従来法より最大10倍速いと会社が説明（シリーズAの発表。比較条件は非公表） | 非公開。提携先との共同プロジェクトで提供 | 提携先に導入中（2025年〜） |
| kUPS | 分子シミュレーションのエンジン（JAXベース） | MD・モンテカルロ・構造最適化を共通の形で組み合わせ可能。ある吸着計算で既存ツールRASPA比49倍のスループット（条件は第10章） | オープンソース（Apache-2.0） | 公開（2026年4月） |
| Tojax | PyTorchの関数をJAXに変換するライブラリ | 学習済みのMACEなどをkUPSへ取り込む | オープンソース（Apache-2.0） | 公開（2026年4月） |
| ODAC25 | 直接空気回収（DAC）用のMOFのデータセット | MOF 15,000種、約6,000万件のDFT単点計算。あわせて学習済みの機械学習ポテンシャルも公開と論文に記載 | 論文で公開と記載。ライセンスは本稿では未確認 | 2025年8月（Meta・Georgia Techとの共同） |
| AI Materials Foundry | データ・ラボ・計算機・専門家のネットワーク | 創立参加45社超（会社の発表）。米国の「ファウンドリー」運営の立ち上げも進めると記載 | 参加は会社間の枠組み | 発表 2026年7月20日。米国での運営は 未確定／将来 |
| 実験設備 | 会社自身の実験室 | 自社の実験設備の規模・場所は公式資料で確認できなかった | ― | 確認できず |
KemiraとのPFAS除去材料の事例では、約300兆の候補構造（金属有機構造体＝MOF）を探索し、5,000超の設計を出し、約20に絞った、と説明されています 事実。素材技術者が気にするのは、この絞り込みが計算上の吸着性能の予測に基づくものだという点です。実際の水の中では、競合するイオンや有機物、水中での安定性、再生のしやすさが効いてきます。会社は設計の条件として「水中で安定・合成可能・低コスト」を挙げていますが、候補の実測データは公開されていません。
「何兆の中から選んだ」という数字は探索の広さを示すもので、実際に使えるかどうかを示すものではありません。次の段階（合成と試験）の結果が出るまでは、会社の主張として読むのが安全です。
6. これまでの取り組み
| 時期 | できごと | 意味 |
|---|---|---|
| 2024年3月 | Cusp AI Limitedを英国で設立（登記簿） | 会社の出発点 |
| 2024年6月 | シード3,000万ドルを調達（Hoxton Ventures主導）。Metaとオープンサイエンスで連携し、OpenDACの取り組みと組む方針 | 「材料の検索エンジン」を掲げて公に登場 |
| 2025年3月 | アドバイザリーボードを発表（Geoffrey Hintonら） | 体制の発表 |
| 2025年7月 | Kemiraと戦略的提携。最初のテーマはPFAS除去 | 最初の公表された産業パートナー |
| 2025年8月 | ODAC25データセット（Meta、Georgia Techと共同）をarXivで公開 | DAC用MOFのデータを公開 |
| 2025年9月 | シリーズA（1億ドル超）。Hyundai Motor Group、Kemira、Metaとの提携を公表 | 複数分野の提携の公表 |
| 2025年 | Topsoe・デンマーク工科大学との触媒研究、Aron Walsh教授が最高科学責任者に就任 | 触媒と研究体制 |
| 2026年4月 | kUPS・Tojaxをオープンソース公開（Apache-2.0） | 研究コミュニティ向けの道具の公開 |
| 2026年5月 | KemiraとPFAS除去材料の設計結果を発表（探索300兆、設計5,000超、優先候補約20。6か月） | 設計段階の成果。実験は次の段階 |
| 2026年7月 | シリーズB（4.5億ドル）とAI Materials Foundryを発表 | 規模の拡大 |
注：公式ブログの掲載日（Medium）と本文の日付が食い違う記事があり、シード調達の記事は掲載日が2025年1月と表示される一方、本文は2024年6月18日付です。本稿は本文の日付を優先しました。
7. 今後の計画
これらはすべて会社の計画・意向で、実施や成果の確認はできていません 事実 未確定／将来。
次はいずれも公式資料に記載がありません 未確定／将来。
自社実験室の設備と規模／プラットフォームを動かすモデルの名称・規模・学習データ／設計した材料の実測データ／契約の金額・件数／Foundry参加企業が実際に提供するもの（コメントは意向の表明）。
8. この会社はマテリアルインフォマティクスで何を目指しているか
会社が直接述べていない部分を含みます。一次情報から読み取れる範囲の推測として根拠とともに書きます。
| 読み取れること | 根拠となる一次情報 | 区分 |
|---|---|---|
| 顧客の課題ごとに設計を請け負う形で成果を出そうとしている | Kemira（PFAS）、Hyundai、Topsoeなど、個別テーマの提携。「商業パートナーシップで影響を出す」と創業者が説明 | 推測 |
| 半導体・先端コンピュート向けに重心を移しつつある | Foundry参加企業にApplied Materials、Lam Research、Tokyo Electron、imec、KIOXIAなど。2025年の総括で「半導体の展開を大幅に拡大」と記載 | 推測 |
| オープンな道具とデータで研究コミュニティを巻き込む | kUPS・Tojaxを公開、ODAC25をMetaと共同で公開、Metaとの継続的な連携 | 推測 |
| Foundryは、弱点になりやすい実験とデータを外部で補うための仕組み | Foundryがデータ提供者（CCDC、ICSD、Wiley）とラボ（imec、A*STARなど）を明示。「ラボでの検証」を流れに含める | 推測 |
| 設計・計算から実験を含む閉じた輪を運用していると主張 | 「結果をシステムに戻し、次の判断に影響させる」と説明。SkyVaultの炭素回収材料は6か月で設計から実験検証まで（会社の主張。詳細は非公表） | 事実（主張） |
Foundryの参加企業のコメントには、半導体関連の製造装置・メモリ・材料メーカーが目立ちます 事実。たとえばTokyo Electronは「現在の業界のビジネスモデルを変えうる」、KIOXIAは「半導体メモリ材料の新しい可能性」と述べています（いずれも参加企業のコメントで、契約内容ではありません）。
シリーズAのときの提携の中心はKemira（水処理）、Hyundai（モビリティ）、Meta（炭素回収）でした。これとの対比から、本稿は半導体分野へ重心が移りつつあると読みます 推測。ただし参加は「意向の表明」であり、どの企業がどの程度の契約を結んだかは公表されていません。
9. マテリアルインフォマティクス分野の提携マッピング
| 相手 | 関係 | 区分 |
|---|---|---|
| Meta（FAIR） | 2024年6月にオープンサイエンスで連携。炭素回収で協業し、ODAC25（DAC用MOFのデータセット）を共同で公開 | 事実 |
| NVIDIA | ALCHEMIとの協業、kUPSのGPU最適化に協力。NVIDIAのNVentures はシリーズAに参加 | 事実 |
| Kemira | PFAS除去材料の設計（商業パートナーシップ）。2026年5月に設計結果を共同発表 | 事実 |
| Hyundai Motor Group | 次世代モビリティ向け材料の共同研究。シリーズAにも参加 | 事実 |
| Topsoe・デンマーク工科大学 | 触媒の共同研究（2025年に発表と記載） | 事実 |
| Foundry参加企業 | Applied Materials、Lam Research、Tokyo Electron、三井化学、富士フイルム、Resonac、KIOXIA、Henkel、3M、imecなどがコメントまたはロゴを掲載 | 事実（意向） |
10. 提供している技術・製品・サービス
CuspAIは、材料の性質の要求（たとえば「特定の分子だけを吸着する」）を入れると、条件を満たす材料の候補を設計して返すことを狙っています。プラットフォーム自体は非公開で、共同プロジェクトの形で提供されます。以下は、公開されている成果と、その条件です。
| 項目 | 会社が示す内容 | 条件・注意 |
|---|---|---|
| Kemira：PFAS除去材料 | 探索空間は約300兆のMOF構造。GenX・PFBS・PFOSの3分子について、5,000超の新しい設計と物性データ。約20の優先候補に絞り込み、6か月で到達 | 候補の合成・試験の結果は公開されていない（「次の開発へ進む」段階）。「初の商業パートナーシップ」は会社の主張 |
| SkyVault：炭素回収 | 炭素回収材料が、生成設計から合成、実験での検証まで6か月で進んだ | 会社の総括の記述。測定値・条件は確認できなかった |
| 速度の主張 | 従来の探索より最大10倍速く、合成可能な候補を出す（シリーズAの発表） | 比較の基準は非公表 |
| kUPSの性能 | NVIDIA L4 1枚で、114原子のMOFのMDが標準的なASE経由のMACEの1.8倍。CO2吸着の計算（GCMC）がRASPA（CPU1コア）の49倍 | 2つの作業での会社の測定。ほかの系での性能は未確認 |
| ODAC25 | MOF 15,000種・約6,000万件のDFT単点計算。CO2・H2O・N2・O2の吸着 | 論文（arXiv）に記載。DACの吸着材探索用データ |
注：数字はすべて会社または共同発表者の説明です。独立した第三者による再現や、実験での確認の記載は、本稿では確認できませんでした。
①自社のデータをどう使うか：プラットフォームは非公開で、使うには共同プロジェクトを組む形です。自社の実験データや評価基準を渡すことで設計が目標に近づく、という考え方が公式の流れ（②→③→④の往復）に表れています。
②公開のツールは自分で試せる：kUPSは、MDやモンテカルロを一つの枠組みで組み合わせられるオープンソースで、MOFの吸着計算などに使えます（Apache-2.0）。社内の計算環境にあるMACEやUMAなどのモデルを取り込む例も示されています。
③「設計した」と「作れた」の差：生成AIが出す構造は、合成できるかが最大の関門です。会社は「合成可能な候補」を出すとしていますが、その判定基準は公開されていません。
11. この企業が抱えるリスク
| リスク | 内容 | 区分 |
|---|---|---|
| 公表された成果が設計段階 | Kemiraの例は優先候補の選定までで、実験での性能は未公開。SkyVaultの6か月も詳細が非公開 | 事実 |
| プラットフォームが外から検証できない | モデルの名称・規模・学習データ、評価の方法が公開されていない。「最大10倍」の基準も非公表 | 事実 |
| Foundryが意向表明の段階 | 参加企業のコメントは期待の表明で、契約内容や実際に提供されるデータ・ラボの範囲は非公表。米国での運営は立ち上げ中 | 未確定／将来 |
| 実験・データを外部に頼る | ラボ・データは提携先に依存する構造のため、提携先の事情が進捗に影響しうる | 推測 |
| 大型の資金調達に見合う実績の開示 | 契約の金額・件数、売上が非公表。「契約額が20倍」は基準値が不明 | 事実 |
| 分野の競争 | 本シリーズで扱う他社（Meta、Orbital Materialsなど）もモデルやデータを公開しており、差が分かりにくい | 推測 |
12. 用語集
- 生成AIによる材料設計
- 求める性質を条件に、新しい材料の構造案をAIに作らせる方法。作ったものが実際に合成できるかが課題。
- MOF（金属有機構造体）
- 金属と有機分子が作る、すき間の多い結晶。気体や水の中の物質を吸着するのに使われる。
- PFAS
- 分解されにくい人工の有機フッ素化合物の総称。水中から極低濃度で取り除く技術が求められている。
- 直接空気回収（DAC）
- 大気中のCO2を直接取り出す技術。吸着材の性能がカギ。
- 分子シミュレーション
- 分子の動きや吸着を計算機で再現する方法。MD（分子動力学）やモンテカルロ法など。
- DFT
- 密度汎関数理論。物質の性質を量子力学から計算する標準的な方法で、精密だが時間がかかる。
- 機械学習ポテンシャル
- 原子の力とエネルギーを高速に予測するAIモデル。DFTの代わりに使って速度を上げる。
- Series A／B
- スタートアップの資金調達の段階の呼び方。AからBへ進むほど、後の段階の調達を指す。
13. 出典
- CuspAI 公式サイト。AI Materials Foundry、創業陣・アドバイザー、設計から実験までの流れ、参加企業のコメントとロゴ。 https://cusp.ai/
- CuspAI 公式ブログ（Medium）「AI Materials FoundryとシリーズBの4.5億ドルを発表」（2026年7月20日）。 https://medium.com/@CuspAI/launching-our-ai-materials-foundry-and-450-million-series-b-f5603d8259dd
- CuspAI 公式ブログ「シリーズA（1億ドル超）を調達」（2025年9月10日）。出資者、提携先（Hyundai、Kemira、Meta）。 https://medium.com/@CuspAI/securing-our-100m-series-a-to-revolutionise-materials-discovery-with-ai-e6705e8c8fd3
- CuspAI 公式ブログ「シード3,000万ドルを調達」（本文の日付は2024年6月18日）。創業者、Metaとの連携、事業の説明。 https://medium.com/@CuspAI/cuspai-secures-30m-to-combat-climate-change-with-ai-designed-materials-e334b4caf560
- CuspAI 公式ブログ「Kemiraとの提携」（2025年7月）。 https://medium.com/@CuspAI/pioneering-the-future-of-chemicals-using-ai-our-partnership-with-kemira-f5db8c450504
- Kemira Oyj／CuspAI Kemiraの取引所リリース（Inderes配信ページ、2026年5月21日）。PFAS除去材料の設計結果（探索空間・設計数・候補数）。 https://www.inderes.fi/en/releases/kemira-oyj-new-ai-designed-materials-show-promising-potential-to-remove-forever-chemicals-from-drinking-water-in-industry-first-breakthrough
- CuspAI 公式ブログ「PFAS除去のAI設計材料」（2026年5月21日）。 https://medium.com/@CuspAI/new-ai-designed-materials-show-promising-potential-to-remove-forever-chemicals-from-drinking-42c8ec5afb11
- CuspAI 公式技術ブログ「kUPS：AI時代の分子シミュレーションエンジン」（2026年4月23日）。ベンチマーク条件つき。 https://medium.com/@CuspAI/kups-a-molecular-simulation-engine-for-the-ai-era-b213963a2359
- GitHub CuspAIのオープンソース組織（cusp-ai-oss）。kUPS、tojax、widomなど、いずれもApache-2.0。 https://github.com/cusp-ai-oss
- CuspAI 公式ブログ「A Year at the Cusp: 2025」（2025年12月18日）。2025年の提携・拠点・資金・主張の総括。 https://medium.com/@CuspAI/a-year-at-the-cusp-2025-eab5480ea580
- CuspAI 公式ブログ「アドバイザリーボードの発表」（2025年3月5日）。 https://medium.com/@CuspAI/announcing-the-cuspai-advisory-board-2d04a7e2f0df
- arXiv Sriram et al., “The Open DAC 2025 Dataset for Sorbent Discovery in Direct Air Capture”, arXiv:2508.03162（2025年8月、v2は同年9月）。 https://arxiv.org/abs/2508.03162
- 英国 Companies House Cusp AI Limited（会社番号 15549537）の公開情報。設立日、種別、登記上の所在地。 https://find-and-update.company-information.service.gov.uk/company/15549537
14. 主張と出典の対応表
最終更新：2026年10月22日／Troy Technical
本稿の事実は、CuspAIの公式サイト・公式ブログ、Kemira Oyjのリリース、英国Companies House、公開論文とGitHubに基づきます。調査会社の市場推計や報道だけの数字は使用していません。評価額や投資判断には触れていません。性能・成果の数字は会社または共同発表者の説明で、独立した第三者による検証ではありません。「推測」と記した箇所は、一次情報から本稿が読み取った解釈です。公式ブログ（Medium）は、機械的なアクセスに403が返るため、本文は同社のRSSで取得して確認しました。