迅速な支援
AI分野は技術革新の速度が極めて速く、研究に必要な技術、ツール、計算資源等が短期間で大きく変化します。このため、従来型の支援スキームでは、研究の着想から実装までの間に技術的優位性を失うおそれがあります。
本事業では、このようなAI分野の特性を踏まえ、機動的かつ挑戦的な審査・採択を実現することにより、研究に必要な計算資源、データ整備、ソフトウェア利用環境その他の研究基盤を確保するための資金を、迅速かつ適切に支援します。
AIの急速な進展と社会への浸透を背景に、
AIを科学研究に組み込む「AI for Science」は、
研究の創造性及び効率性を大きく向上させ、
研究の在り方そのものに急速かつ抜本的な変革をもたらしつつあります。
このようななか、米国・欧州をはじめ各国が
AI for Scienceを国家戦略として推進する動きが加速しており、
我が国においても、あらゆる分野へAI for Scienceを
波及・浸透させるための取組を、スピード感と危機感を持って
推進することは、我が国の科学研究力の強化に向けた喫緊の課題です。
このため本事業は、我が国のあらゆる分野の研究者等が
AIを利活用して科学研究の高度化・加速化を図ることができるよう、
萌芽的・探索的な研究を機動的に支援することにより、
AI for Scienceの波及・振興を促進し、我が国独自の競争優位に
つながる新たな研究の種や芽を創出することを目指します。
本事業は、「AI for Scienceによる科学研究革新プログラム AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業(SPReAD:Supporting Pioneering Research through AI for 1,000 Discovery challenges)」として文部科学省が実施するものです。
本事業では、①迅速な支援、②AI導入に必要な伴走支援、③独創的研究の芽出し支援の3つを柱として、これらを一体的に実施することにより、研究者等によるAI for Scienceに関する新たなアイデアへの挑戦を促し、その裾野の拡大と科学研究力の強化を図ります。
AI分野は技術革新の速度が極めて速く、研究に必要な技術、ツール、計算資源等が短期間で大きく変化します。このため、従来型の支援スキームでは、研究の着想から実装までの間に技術的優位性を失うおそれがあります。
本事業では、このようなAI分野の特性を踏まえ、機動的かつ挑戦的な審査・採択を実現することにより、研究に必要な計算資源、データ整備、ソフトウェア利用環境その他の研究基盤を確保するための資金を、迅速かつ適切に支援します。
AIを科学研究に導入するに当たっては、研究分野ごとに、利用可能なデータの形式や量、適切なモデルの選択、計算資源の確保、データ管理への対応など、多様な課題が生じます。また、研究者等の間には、AIに関する知識や経験、活用ノウハウに相当の差が存在しており、これがAI導入の障壁となる場合があります。
このため、本事業では、研究者等がAI導入に必要な知見を適時適切に得ながら研究を推進できるよう、伴走支援体制を構築・提供いたします。これにより、研究計画の具体化、計算資源の活用、データ整備等におけるAI利活用上の留意点の把握を支援し、研究の高度化を促進するとともに、分野横断的な連携や実践知の共有につなげます。
AI for Scienceの発展においては、必ずしも既存の延長線上にある研究のみが重要であるとは限らず、むしろ、現時点では小規模であっても、独創的かつ挑戦的な研究の試行の中から、将来的に大きな波及効果を有する新たな手法や研究領域が生まれる可能性があります。
一方で、AI分野の技術動向は不確実性が高く、どの領域において新たな価値や発展可能性を事前に見通すことは容易ではありません。このため、本事業では、研究者等による挑戦的かつ独創的な研究アイデアの創出と実証を積極的に支援し、萌芽的・探索的な研究が育つ環境を醸成することで、我が国におけるAI for Scienceの持続的な発展を支える豊かな基盤の形成を目指します。
| 区分 | 第1回公募 |
|---|---|
| 公募期間 | 令和8年4月17日(金)〜5月18日(月)正午 |
| 審査 | 令和8年5月下旬〜6月中旬 |
| 交付申請・決定 | 令和8年6月下旬〜7月中旬 |
| 研究期間 | 交付決定日から令和9年1月6日(水)まで |
| 成果報告等 | 令和9年1月上旬〜2月上旬 |
データ整備やモデル構築といった開発プロセスから、実験自動化、データ解析などの活用まで、幅広い取組を含みます。
例:
生命科学:既存分子AIモデルに対する追加学習により、特定標的向け薬剤候補の予測精度を向上
材料科学:AIシミュレーションによる仮想材料の性能評価
物理学:過去の実験ログをAIに学習させ、記録フォーマットの統一/デジタル化、記録自動化
人文科学:史料・写本をデジタル化し、AI学習に向けた注釈付きデータを整備
上記に限らず、本事業の趣旨に合致するものであれば、研究分野、研究手法又はAIの活用形態を問わず、幅広い提案を対象とします。
研究者等の皆様からの柔軟かつ独創的な発想に基づく提案を期待します。
応募時点において、所属する機関等により、次のア及びイの要件を満たす研究者等であると認められ、かつ、研究インテグリティの確保に係る誓約状況をはじめとして e-Rad に必要な研究者情報が登録されている者であること。
<要件>
ア.日本国内に所在する機関等に所属する者(有給・無給、常勤・非常勤、フルタイム・パートタイムの別を問わず、機関等に在籍する学生を含む。)であること。
イ.当該機関の研究活動に実際に従事していること(研究の補助のみに従事している場合は除く。)
<機関等について>
研究者等が、本公募に応募するためには、「機関等」に所属していることが必要です。ここでいう「機関等」とは、「次世代人工知能技術等研究開発拠点形成事業費補助金(AI for
Scienceによる科学研究革新プログラムチャレンジ型)交付要綱(令和8年1月9日文部科学大臣決定)」第3条に規定される国内の機関をいいます。具体的には以下の通りです。
一 大学及び高等専門学校(学校教育法(昭和22年法律第26号)第1条に規定する大学及び高等専門学校をいう。)
二 大学共同利用機関法人(国立大学法人法(平成15年法律第112号)第2条第3項に規定する大学共同利用機関法人をいう。)
三 独立行政法人(独立行政法人通則法(平成11年法律第103号)第2条第1項に規定する独立行政法人をいう。)
四 その他法律に規定されている法人
また、所属する研究者等が本事業による研究活動を行うためには、機関等は、次の要件を満たさなければなりませんので留意してください。
その他の競争的研究費制度との間には、AI for Science革新的研究推進事業(ARiSE)を除き、原則として重複制限を設けません。
AI for Science革新的研究推進事業(ARiSE)の詳細については、AI for Scienceによる科学研究革新プログラム プロジェクト型の情報をご確認ください。
本事業の審査では、無作為抽出やAIを活用したインタビューなど、機動的かつ挑戦的な仕組みを取り入れた審査手法を導入します。
※ こうした手法の導入を通じて、研究評価及び資金配分手法の改善に資する知見を獲得し、今後の研究評価システム等の検討にも活用する予定です。
電話0570-057-060(ナビダイヤル)受付時間9:00~18:00
※ 土曜日、日曜日、国民の祝日及び年末年始(12月29日~1月3日)を除く
※ 上記ナビダイヤルが利用できない場合 電話:03-6631-0622
<留意事項>
e-Radの操作方法
e-Radの操作方法に関するマニュアルはポータルサイト(URL:https://www.e-rad.go.jp)から参照又はダウンロードすることができます。利用規約に同意の上、応募してください。
システムの利用可能時間帯
(月~日)0:00~24:00(24時間365日稼働)
ただし、上記利用可能時間帯であっても保守・点検を行う場合、運用停止を行うことがあります。運用停止を行う場合は、ポータルサイトであらかじめお知らせします。
※多く寄せられるご質問については、内容を匿名化・整理した上で、FAQとしてご紹介させていただく場合があります。