COMPANY PROFILE ／ マテリアルインフォマティクス
シトリン・インフォマティクス
― 材料・化学メーカーが「自社のデータ」でAIを回すためのソフトを売る、MIの老舗
Citrine Informaticsは、米国の非上場企業です。自分で新材料を発見して売る会社ではなく、材料・化学メーカーが自社の実験データを整理し、AIに「次に試す条件」を提案させるための企業向けソフト（SaaS）を提供しています。2013年創業で、マテリアルインフォマティクス（MI）の専業としては古参の一社です。
本稿では、公式サイトとプレスリリース、米国SECへの提出書類（Form D）、公開されているソフトウェアと論文を一次情報として、製品・提携・資金の事実と、会社が示す数字（会社の主張）を分けて整理します。売上や従業員数は確認できませんでした。
- 30秒でわかるCitrine Informaticsと、マテリアルインフォマティクスでの立ち位置
- ロゴと社名の表記について
- 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
- 会社の規模（非上場。確認できた範囲）
- マテリアルインフォマティクスにかけているリソース
- これまでの取り組み
- 今後の計画
- この会社はマテリアルインフォマティクスで何を目指しているか
- マテリアルインフォマティクス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秒でわかるシトリン・インフォマティクスと、マテリアルインフォマティクスでの立ち位置
レッドウッドシティ会社ページの記載
（主）顧客のデータで回す企業向けSaaS
マテリアルインフォマティクス（MI）とは、材料のデータを集め、AIや計算で性質を予測・設計し、実験で確かめるという流れで新しい材料を探す方法です。Citrineは、この流れの中で顧客のデータを整理して予測し、次の実験を提案する部分を、ソフトとして売る会社です 事実。材料のデータは顧客のもので、会社が自前で大規模な実験設備を持っているとは、公開資料では確認できません。
性能に関する数字（実験回数の削減率、導入事例の効果など）は、ほぼすべて会社自身の主張で、条件が公開されていないものがあります。会社は月あたり約380案件・550のAIモデル・7万件の実験提案という利用規模も示しています（集計方法は非公開）。本稿では会社の主張と明記し、順位づけはしません。
2. ロゴと社名の表記について
表記の注意：法人名は Citrine Informatics, Inc.。ブランド名の Citrine Platform、Citrineが開発したデータモデル GEMD（Graphical Expression of Materials Data）と混同しないよう、本稿では「会社」と「製品」を書き分けます。
公式サイト：https://citrine.io/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
MIの会社は、同じ「AI」でもデータ集め→予測・設計→実験で確かめるのどこを担うかで性格が変わります。Citrineの位置を、この流れの上に置くと次のとおりです。
MIそのものの考え方は、本シリーズの技術解説「マテリアルインフォマティクス概論」を、少ないデータで学習する方法は「小データ機械学習」「ベイズ最適化と能動学習」を参照してください。
4. 会社の規模（非上場。確認できた範囲）
非上場のため、売上や従業員数の法定開示はありません。確認できた範囲だけを示します 事実。
| 項目 | 確認できた内容 | 出典 |
|---|---|---|
| 創業 | 2013年（Greg Mulholland氏とBryce Meredig氏） | 出典2 |
| 本社 | 米国カリフォルニア州レッドウッドシティ | 出典2 |
| 従業員数 | 確認できなかった（会社ページ・プレスリリースに記載なし） | ― |
| 売上・ARR（年間経常収益） | 金額は確認できなかった。成長率や「記録」を述べるプレスリリースはあるが、本稿が確認した範囲では売上・ARRの絶対額は示されていない | 出典4 |
| 投資家 | 13社を会社ページに掲載（Alumni Ventures、DCVC、Innovation Endeavors、Prelude Ventures、Presidio Ventures、Tencent Holdings、Evonik Venture Capitalなど） | 出典2 |
| 認証 | ISO 27001の認証取得を発表（2023年8月は2013版、2025年2月は2022版） | 出典4 |
上の表は、売上や規模を示していません。Citrineの売上、利益、従業員数は非公表で、本稿は推計もしません 未確定／将来。「記録的な四半期」「成長率○%」といった表現は会社の発表で、金額や母数が示されないため、規模の比較には使えません。
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
Citrineは材料向けのAIが本業の会社なので、全社の資源がそのままMIに向いています。確認できなかった項目は「記載なし」と書きます。
| リソースの種類 | 内容 | 区分 |
|---|---|---|
| 人 | 従業員数は確認できなかった。経営陣は会社ページに掲載（CEOのGreg Mulholland氏ほか）。本社のほか、2020年に東京事務所の開設、2017年にピッツバーグ事務所の開設を発表（現在の拠点一覧は確認できなかった） | 事実（人数は確認できず） |
| 金 | 研究開発費の記載なし。資金調達は、会社発表でSeries B 2,000万US$（2019年）、Series C 1,600万US$（2023年）。SECのForm Dは下の表のとおり | 事実（研究開発費は確認できず） |
| 外部への出資・買収・合弁・事業売却 | 出資を受ける側：Evonik Venture Capital（2022年3月）、Universal Materials Incubator（2020年12月）など投資家13社。買収・合弁・事業売却：本稿が確認した資料には記載なし | 事実（買収などは確認できず） |
| 大学・研究機関・公的資金との連携 | ARPA-E（2022年に310万US$・3年、PNNL・ノーステキサス大学と。2024年に30万US$）、NSF Convergence Accelerator（2023年、75万US$、MITなどと）、DARPA INTACT（2025年、ミネソタ大学などと。金額は記載なし）、BioMADE（2026年、空軍研究所と。金額は記載なし）、TU Dresden（2023年） | 事実 |
SECに提出された資金調達の届出（Form D）
Form Dは、私募で株式などを売るときにSECへ出す届出です。金額は届出の時点の「募集枠」と「販売済み」で、評価額や会社の価値を示すものではなく、会社発表のSeries B・Cと一対一に対応するとも限りません。足し算もできません。
| 届出日 | 最初の販売日 | 募集枠（US$） | 販売済み（US$） | 投資家数 | 提出番号 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2016年5月24日 | 2016年5月9日 | 8,757,049 | 8,757,049 | 10 | 0001675501-16-000001 |
| 2019年7月12日 | 2019年6月28日 | 28,556,986 | 20,948,322 | 8 | 0001675501-19-000001 |
| 2020年11月3日 | 2020年10月23日 | 20,000,000 | 12,354,375 | 7 | 0001168404-20-000017 |
| 2022年11月14日 | 2022年10月28日 | 17,633,507 | 12,595,504 | 11 | 0001168404-22-000002 |
| 2023年9月22日 | 2023年9月15日 | 4,999,999 | 4,999,999 | 2 | 0001168404-23-000001 |
| 2025年2月7日 | 2025年1月24日 | 6,100,000 | 2,604,987 | 5 | 0001168404-25-000001 |
出典：出典18（各届出の本文は同じ一覧から開けます）。届出の日付と金額はSECの記録どおりで、本稿は解釈を加えていません。
主要な製品・ソフトウェアの状況
会社の公式資料で確認できた範囲です。性能の数字は会社の主張で、本稿は再現・検証していません。
| 名称 | 種別 | 内容（公表された仕様・対象・条件） | 公開の形・ライセンス | 段階 | 日付 | 出典 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Citrine Platform | 企業向けSaaS（データ基盤＋AI） | 材料・化学メーカー向け。コード不要でモデルを作り、解析できるとする（会社の説明） | 商用。価格・条件は確認できなかった | 提供 | 一般向け公開 2020年8月4日 | 出典17・1 |
| Apex | 予測モデルの層 | 複数のモデル構造（グラフニューラルネットワーク、Transformerなど）と事前学習した化学の埋め込みを使い、案件ごとに最良のモデルの結果を返す（会社の説明）。社内ベンチマークで、調整なしのApexが専門家が調整した現行モデルに95%の場合で並ぶか上回る、複雑な最適化で必要な実験を最大50%減らすと主張（方法・データセット・件数は非公開） | 商用。提供開始日・価格は記載なし | 発表（提供開始日は確認できなかった） | 2026年7月7日発表 | 出典5 |
| Catalyst | AIのワークフロー加速（旧：デジタルアシスタント） | 目的を言葉で伝えると、データの確認、データセットとモデルの作成、探索範囲の設定、次の実験の提案までを進め、理由も説明するとする。2023年10月には「デジタルアシスタント」として発表されていた | 商用。提供開始日・価格は記載なし | 発表（2026年7月に再発表） | 2023年10月／2026年7月 | 出典5・4 |
| Omni Universal Data Harmonizer | データ整理ツール | ばらばらな形式のデータをそろえるツール（公式サイトの説明） | 商用 | 提供 | 日付の記載なし | 出典1 |
| GEMD | データモデル（材料の履歴を表す形式） | 材料の原料・加工・測定の履歴を記録する形式。Python実装を公開 | Apache-2.0 | 公開 | リポジトリ作成 2019年9月 | 出典20・3 |
| lolo | 機械学習ライブラリ（Scala） | ランダムフォレスト中心。ブートストラップで不確かさの推定を出せる | Apache-2.0 | 公開 | リポジトリ作成 2016年11月 | 出典19 |
| MPEAデータセット | オープンデータ | 多主成分合金の機械的性質と観察された相の拡張データセット（リポジトリは2022年にアーカイブ） | Apache-2.0 | 公開（更新停止） | 2022年 | 出典21 |
6. これまでの取り組み
| 時期 | できごと | 意味 |
|---|---|---|
| 2013年 | 創業（Greg Mulholland氏、Bryce Meredig氏） | MI専業としては古い |
| 2016年5月 | SECにForm Dを初めて提出（875.7万US$） | 私募による資金調達の記録 |
| 2017年7月 | Lingほかの論文（不確かさの推定つきの実験計画）を発表 | 不確かさを使って次の実験を選ぶ考え方の、会社の研究者による論文 |
| 2019年10月 | Series B 2,000万US$を発表（Prelude Ventures、Innovation Endeavors共同主導） | 会社の主張として、大手顧客がR&Dの節目に「予定の50〜70%の時間」で到達と記載 |
| 2020年8月4日 | Citrine Platformを一般向けに公開 | 企業向けのAIとデータの基盤として公開 |
| 2021年2月25日 | Siemens Digital Industries Softwareと提携 | 材料のデータ・AIを製品シミュレーションの流れにつなぐ |
| 2022年3月 | ARPA-Eから310万US$（3年、核廃棄物の保管材料、3月10日）。Evonik Venture Capitalが出資（3月25日） | 公的資金と、化学メーカー系の投資家の両方 |
| 2022年7月 | SCSKが日本での販売・サポートを開始（Citrine Platformの国内提供は7月8日、発表は25日） | 日本の顧客は、SCSKを通じてCitrine Platformを利用できる |
| 2022年9月7日 | Eastmanと複数年の提携 | 2021年の導入から拡大したと発表 |
| 2023年1月4日 | Series C 1,600万US$を発表 | 成長と地理的拡大のための資金（会社の説明） |
| 2023年3月17日 | NSF Convergence Acceleratorの共同参加（75万US$） | MIT・Cornell大学・Swansea大学・Station1と進める、持続可能な材料のプロジェクト（Phase 1） |
| 2024年10月1日 | ARPA-E CHADWICKで30万US$（核融合炉の第一壁の合金） | データがほとんどない領域からの設計をめざす |
| 2025年8月1日 | DARPA INTACTに参加（セラミックスの靱性） | 金属のコールドスプレー用モデルを応用 |
| 2026年2月9日 | BioMADEのプロジェクトを開始（微生物でつくるセメント） | 不確かさを使った実験計画の手法を提供 |
| 2026年7月7日 | CatalystとApexを発表 | 製品群の刷新。提供開始日は記載なし |
7. 今後の計画
記載なし2026年7月7日に発表、14日にウェビナーで紹介
新製品の発表（Catalyst・Apex）は、発表の段階であり、いつ誰でも使える状態になるかは確認できませんでした 未確定／将来。公的資金のプロジェクトは、いずれも研究の途中で、成果は未確認です。
次はいずれも、本稿が確認した公式資料に記載がありません 未確定／将来。
Catalyst・Apexの一般提供日・価格・ライセンス条件／売上・人員の目標／新たな資金調達の金額と時期（2025年のForm Dは、募集枠610万US$のうち約260万US$の販売済みを示すのみ）／DARPA・BioMADEの金額。報道ベースの評価額や売上推計は、本稿では採用しません。
8. この会社はマテリアルインフォマティクスで何を目指しているか
ここは会社が直接には述べていない部分を含みます。一次情報から読み取れる範囲の推測として、根拠とともに書きます。
| 読み取れること | 根拠となる一次情報 | 区分 |
|---|---|---|
| 少量・欠けたデータでも使えるAIを売りにしている | 公式サイトが「小さく疎なデータ向けの化学を理解したツール」「散らかった既存データで動く」と説明 | 推測 |
| AIの専門家でない材料技術者に使わせる方向 | Catalystは言葉で目的を伝える形。「コード不要」の説明（公式サイト・プレスリリース） | 推測 |
| モデルの調整の手間を減らすことに投資している | Apexは複数モデルから自動で最良を選ぶ（会社の説明） | 推測 |
| 公的研究プロジェクトで適用領域を広げている | ARPA-E・DARPA・NSF・BioMADEと、核廃棄物・核融合・セラミックス・セメントなど領域が広い | 推測 |
| 日本・欧州などは提携先を通じて広げている | SCSK（日本）、SPROUT Consulting（欧州、2023年のプレスリリース題名） | 推測 |
| 不確かさを使って次の実験を選ぶ考え方が、技術の核 | 2017年の論文、lolo（不確かさつきのランダムフォレスト）、BioMADEの「不確かさに基づく実験計画」の記載 | 事実 |
Apexの説明は、「調整なしのモデルが、専門家が調整したモデルに95%の場合で並ぶか上回る」という社内ベンチマークの数字を掲げています 事実。ここから、Citrineは「専門家がモデルを細かく調整する」使い方から、調整を製品側で自動化する方向へ動いている、と本稿は読みます 未確定／将来。ただし、そのベンチマークの方法・データセット・件数は公開されていないため、数字の意味は外部から確かめられません。
9. マテリアルインフォマティクス分野の提携マッピング
10. 提供している技術・製品・サービス
「次に何を試すか」をAIが提案する仕組み
材料や配合の開発では、試せる組み合わせが膨大で、実験できる回数は限られます。Citrineの製品は、これまでの実験データでAIを学習させ、「予測が不確かで、試す価値が高い条件」を次の実験として提案するというやり方（逐次学習）を使います。
Citrineの取り組みで素材技術者に関わる点は3つです 事実。(1) データの出発点は自社の実験：配合・加工条件・測定値を、同じ形式で残していることが前提になります。Citrineのデータモデル GEMD は、原料・加工・測定の「履歴」を記録するための形式で、記録の習慣そのものが成果を左右します。(2) 予測の不確かさを使う：Lingらの論文やloloのように、予測の確からしさを一緒に出し、「当たりそうな条件」だけでなく「分からない条件」も試す設計です。
(3) 数字の読み方：「実験を最大50%減らす」「配合期間が6か月から1日」といった会社の数字は、対象とデータが条件つきで、他の案件にそのまま当てはまるとは限りません。自社のデータで小さく試し、何件の実験で目標に届くかを自分で確かめるのが確実です。会社自身も、顧客の事例（DorfnerやHuntsman）を、効果の例として示すにとどまります。
11. この企業が抱えるリスク
| リスク | 内容 | 区分 |
|---|---|---|
| 規模が確認できない | 非上場で、売上・ARR・従業員数の金額・人数がいずれも確認できない | 事実 |
| 性能の数字が会社の主張 | Apexの95%・最大50%減などは社内ベンチマークで、方法・データセット・件数が非公開。導入事例の数字も会社の発表 | 事実 |
| 顧客のデータ次第 | この類型の一般的な弱点。データが少ない・偏る場合、予測が当てにならない可能性がある | 推測 |
| 製品の位置づけが変わる | Catalystは2023年の「デジタルアシスタント」から、2026年に「AIワークフロー加速」として再発表されており、製品の仕様が変化している | 事実 |
| 新製品の提供時期が不明 | Catalyst・Apexの一般提供日・価格が未確認 | 未確定／将来 |
| 公的プログラムへの依存 | 公的資金（ARPA-E・DARPA・BioMADEなど）の案件が目立つが、全体に占める割合は確認できない | 推測 |
| 資金調達の継続 | 2025年のForm Dは募集枠610万US$のうち約260万US$の販売済みを示すのみ。完了や今後の計画は確認できない | 未確定／将来 |
12. 用語集
- マテリアルインフォマティクス（MI）
- 材料のデータとAI・計算を使い、新しい材料を探す方法。データ→予測・設計→実験の流れで進める。
- SaaS
- ソフトを買い取らず、インターネット経由で利用料を払って使う形態。
- 逐次学習
- 実験結果を加えながらモデルを更新し、次に試す条件を選ぶ手法。能動学習やベイズ最適化とも近い。
- 配合（フォーミュレーション）
- 複数の原料を混ぜて製品をつくること、またはその組み合わせ。
- 疎なデータ
- 件数が少なく、項目に抜けが多いデータ。材料の実験データは多くがこの形。
- 不確かさ（予測区間）
- 予測がどれくらい外れうるかの幅。モデルが「自信がない」領域の目印になる。
- ランダムフォレスト
- 多数の決定木の予測を平均する機械学習手法。ばらつきから不確かさを推定しやすい。
- GEMD
- Citrineのデータモデル。原料・加工・測定の履歴を材料の「系図」として記録する形式。
- 埋め込み
- 分子や配合を、AIが扱える数値の並びに変えたもの。
- ARPA-E
- 米国エネルギー省の先進的研究プロジェクト局。エネルギー分野の研究開発に資金を出す。
- DARPA
- 米国国防高等研究計画局。
- Form D
- 米国で私募による証券の販売をSECに届け出る書類。金額は届出の時点のもの。
13. 出典
- Citrine Informatics 公式サイト トップページ（2026年10月22日に確認）。事業の説明、製品名、会社が示す数字、顧客名。 https://citrine.io/
- Citrine Informatics 会社ページ。創業年・創業者、本社、投資家13社、経営陣、受賞歴。 https://citrine.io/company/
- Citrine Informatics 研究ページ。公開している論文、オープンな材料データ標準・ライブラリへの言及。 https://citrine.io/company/research/
- Citrine Informatics プレスリリース一覧（2017〜2026年）。発表の日付と題名の確認用。 https://citrine.io/media-type/press-releases/
- Citrine Informatics プレスリリース（2026年7月7日）“Citrine Launches Catalyst and Apex…”。Catalyst・Apexの内容と、会社が示す数字。 https://citrine.io/media-post/citrine-launches-catalyst-and-apex-to-make-ai-easier-for-materials-and-chemicals-experts-to-use-and-trust/
- Citrine Informatics プレスリリース（2025年8月1日）DARPA INTACTプログラムへの参加。 https://citrine.io/media-post/citrine-informatics-to-provide-ai-for-darpa-intact-program-revolutionizing-ceramic-toughness/
- Citrine Informatics プレスリリース（2026年2月9日）BioMADEのプロジェクト。 https://citrine.io/media-post/citrine-informatics-launches-biomade-project-to-optimize-deployment-of-biologically-produced-cement/
- Citrine Informatics プレスリリース（2024年10月1日）ARPA-E CHADWICKプログラムでの30万US$の資金。 https://citrine.io/media-post/citrine-informatics-selected-to-receive-300000-in-federal-funding-for-technology-to-enable-fusion-power-plants/
- Citrine Informatics プレスリリース（2023年3月17日）NSF Convergence Accelerator。 https://citrine.io/media-post/citrine-informatics-awarded-a-national-science-foundation-convergence-accelerator-grant-as-a-collaborating-organization/
- Citrine Informatics プレスリリース（2022年3月10日）ARPA-E ONWARDSプログラムでの310万US$の資金（3年）。 https://citrine.io/media-post/nuclear-waste-storage/
- Citrine Informatics プレスリリース（2023年1月4日）Series C 1,600万US$。 https://citrine.io/media-post/citrine-informatics-raises-series-c-funding-round/
- Citrine Informatics プレスリリース（2019年10月10日）Series B 2,000万US$。 https://citrine.io/media-post/citrine-informatics-raises-20m-in-series-b-funding/
- Citrine Informatics プレスリリース（2022年3月25日）Evonik Venture Capitalの出資。 https://citrine.io/media-post/citrine-informatics-evonik-venture-capital/
- Citrine Informatics プレスリリース（2022年9月7日）Eastmanとの複数年の提携。 https://citrine.io/media-post/eastman-citrine-informatics-announce-partnership-for-accelerated-product-development/
- Citrine Informatics プレスリリース（2022年7月25日）SCSKによる日本での販売・サポート。 https://citrine.io/media-post/citrine-scsk-japan-partnership/
- Citrine Informatics プレスリリース（2021年2月25日）Siemens Digital Industries Softwareとの提携。 https://citrine.io/media-post/citrine-siemens-digital-industries-partnership-announcement/
- Citrine Informatics プレスリリース（2020年8月4日）Citrine Platformの一般向け公開。 https://citrine.io/media-post/public-citrine-platform-launch/
- 米国SEC EDGAR 提出書類一覧（Citrine Informatics, Inc.、CIK 0001675501、Form D）。私募の届出（2016・2019・2020・2022・2023・2025年）。 https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar?action=getcompany&CIK=0001675501&type=D&dateb=&owner=include&count=40
- Citrine Informatics GitHub CitrineInformatics/lolo。ランダムフォレスト中心の機械学習ライブラリ（Scala）。不確かさの推定つき。ライセンス Apache-2.0。 https://github.com/CitrineInformatics/lolo
- Citrine Informatics GitHub CitrineInformatics/gemd-python。Citrineのデータモデル GEMD のPython実装。ライセンス Apache-2.0。 https://github.com/CitrineInformatics/gemd-python
- Citrine Informatics GitHub CitrineInformatics/MPEA_dataset。多主成分合金の機械的性質と観察された相の拡張データセット（2022年にアーカイブ）。Apache-2.0。 https://github.com/CitrineInformatics/MPEA_dataset
- Ling ほか “High-Dimensional Materials and Process Optimization Using Data-Driven Experimental Design with Well-Calibrated Uncertainty Estimates”, Integrating Materials and Manufacturing Innovation（2017年7月5日、DOI 10.1007/s40192-017-0098-z）。 https://doi.org/10.1007/s40192-017-0098-z
14. 主張と出典の対応表
最終更新：2026年10月22日／Troy Technical
本稿の数値は、Citrine Informaticsの公式サイトとプレスリリース、米国証券取引委員会（SEC）のForm D、GitHub、論文に基づきます。調査会社の推計値・報道ベースの数値は使用していません。「会社の主張」とした数字は、本稿が再現・検証したものではありません。「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あり、会社の公表内容ではありません。