AI・機械学習の進展により、材料開発ではデータ駆動型の予測・探索やシミュレーションの高速化が急速に進んでいる。一方、実材料の特性は、化学組成だけでなく、原子・分子からメソ、マクロにまたがる内部構造やプロセス履歴にも左右されるため、物理モデルに基づくシミュレーションの役割は依然として重要である。本講演では、OCTA/J-OCTAで蓄積されてきたマルチスケールモデリングの研究事例を俯瞰し、近年進展しているAIによる構造認識、サロゲートモデル、最適化などとの融合を紹介する。さらに、実験・シミュレーションデータを統合して解析・探索に活用するMI-Suiteの取り組みを示し、AI時代における材料設計とシミュレーションの役割を考える。