創薬・製剤の研究開発では、プロテインとリガンドの親和性や薬剤の溶解性のような分子構造（1ナノメートル）から脂質膜や脂質ナノ粒子（LNP）などの分子集合体や相分離構造（数百ナノメートル）まで、どのスケールの現象が最終的な現象に強く影響を及ぼすかを考える必要があります。
1つのシミュレーション技術（ソフトウェア）で広範囲のスケールや現象をカバーすることは不可能なため、JSOLではマルチスケールに対応したソフトウェア（J-OCTA、ASAP）など複数のソフトウェアを組み合わせたソリューションをご提案しております。
これらのソフトウェアは、創薬・製剤分野の広範囲なマルチスケール特性解析に必要なシミュレーション技術をカバーします。また、設計段階で必要となる実験量は結果として膨大になるため、データ蓄積のためシミュレーション技術の活用も可能です。詳細は各ソフトウェアのWebサイトをご確認ください。

ソフトウェア「J-OCTA MI-Suite」には、分子・結晶構造やさまざまな条件を説明変数として目的変数（物性値など）を予測する機械学習機能や、その周辺技術（さまざまな分子記述子の計算、公的データベースへのアクセス、各説明変数の寄与度の解析など）が多く含まれています。実験データが不足する場合にはシミュレーション結果で補うことが考えられますが、J-OCTAにはさまざまなスケールのシミュレーション手法が含まれており、これらの大量計算により物理量や物性のDB化を支援するためのツール（PythonベースのモデリングAPI機能）もご用意しています。
機械学習に用いるデータの選択や学習条件の設定はダイアログから行え、ユーザーがプログラミングをする必要はありません。また、いくつかの学習済み物性推算モデルも搭載しており、初心者の方でもすぐにマテリアルズ・インフォマティクスに取り組めます。