AIを活用して科学研究を高度化し、科学的発見を加速する「AI for Science」に注目が集まっている。 AIの知識量・推論能力が向上する中、AIを科学研究の各プロセスに活用することで、研究の効率化とともに、従来は解明が困難だった課題に迫ることが期待されている。
こうした可能性を背景に、主要AI企業や各国でAI for Scienceを推進する動きが広がっている。OpenAIやAnthropicなどの生成AIを開発する企業はAIを活用した科学的発見や研究支援に関する取り組みを相次いで進めている。また各国政府も、計算資源の確保や学術データの統合、研究基盤の整備を通じてAI for Scienceを後押ししている。
AI for Scienceは科学研究の進め方をどのように変え、どの分野から実装が進み、社会や産業にどのような影響をもたらし得るのか。また、AIによる発見を実際の研究成果や社会実装へつなげるためには、どのような課題を乗り越える必要があるのか。本資料では、AI for Scienceの進展状況と先行事例を整理し、その可能性と限界を考察する。
▼目次
AI for Scienceの全体像
AI for Scienceとは
AIが変える科学研究のプロセス
AI for Scienceが注目される背景
ビッグテック各社のAI for Science戦略
AI for Scienceの進展と事例
AI for Scienceの分類
科学タスク特化型AI
AIによる研究支援
AIによる研究活動の自律化
AI for Scienceを支える基盤と課題
AIの研究能力に残る課題
各国の取り組み
研究環境の整備
社会実装に向けて
AI for Scienceの未来
人間の研究者の役割
科学的発見の未来
▼執筆者
垣渕 太成（先端技術ラボ）、稲田 龍人（先端技術ラボ）
近藤 浩史（先端技術ラボ）
伊藤 蓮（先端技術ラボ）
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垣渕 太成（先端技術ラボ）、稲田 龍人（先端技術ラボ）
近藤 浩史（先端技術ラボ）
専門領域
AIの中長期的な動向調査および技術検証に従事。AIおよびXR領域の調査研究に関する組織マネジメントを担当。
講演・登壇
AIエージェントの最新動向とAGI実現に向けた展望. 新社会システム総合研究所 (2025)
「AIエージェントからAGIへ」～その定義と実現性とインパクト～. マルチメディア推進フォーラム (2025)
伊藤 蓮（先端技術ラボ）
専門領域
AI全般の中長期的な動向調査および、数理最適化、シミュレーションなどのAIに関連した応用研究・技術検証に従事。
先端技術リサーチ
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