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霞が関の会見室に緊張が漂った。2025年8月29日、文部科学省が翌年度の概算要求を公表し、研究の作法そのものを変える「AI for Science」を前面に押し出したからだ。総額は6兆599億円規模。研究の自動化とAIの融合で、発見までの距離を一気に縮める構えである。問題は規模と継続性だ。年末に向けた予算折衝で、どこまで資金と実行体制を担保できるかが問われる。
研究の転換点、「AI for Science」を軸に
文部科学省は2025年8月29日に令和8年度（2026年度）の概算要求を公表し、科学の再興に向けて「AI for Science」の加速を掲げた。あべ俊子文部科学大臣は同日の会見で総額6兆599億円の要求と説明し、教育から研究基盤まで幅広い分野で必要な予算の確保に全力を挙げる姿勢を示した。予算の厚みだけでなく、研究プロセスの再設計にまで踏み込む意図がにじむ。
AI for Scienceとは、データ取得・仮説生成・検証・最適化の研究サイクルをAIと計算資源が連携して回す考え方だ。従来の人手中心のアプローチに比べ、仮説の探索空間を広げ、実験や計算の反復を高速化できる。国内では理化学研究所をはじめとする研究機関が基盤モデルやアルゴリズムの開発を進めており、国の後押しが現場の実装を押し出すかたちになるとみられる。
会見で大臣は、物価や人件費の上昇を踏まえた教育研究基盤の維持にも言及した。つまり、AIで研究を加速する前提として、大学や研究機関の足腰を立て直す必要があるという認識だ。AIの掛け声だけでは走れない。人、装置、計算、データ、それぞれの層を一体で整備することが、来年度の要求の読みどころと映る。
計算資源のてこ、新スーパーコンピュータの狙い
具体の動きとして、理化学研究所は2025年7月28日、AI for Science開発用スーパーコンピュータのシステム決定を公表した。AI性能で8エクサフロップス以上という野心的な構成で、スーパーコンピュータ「富岳」や量子計算との連携も見据える。運用開始は2026年度の冒頭とされ、日本発の科学研究基盤モデルの開発を押し上げる起点になる。
この新システムは、単に大規模モデルの学習を速くするためだけの装置ではない。シミュレーションとAIを密につなぐことで、実験計画の自動設計、異常検知、パラメータ探索の高度化など、研究サイクルの各段階を同時多発的に更新していく。仮説の発想から検証までを短い距離で往復できる設計思想が中核にあるといえる。
結果として、生命科学、材料、計算機科学といった個別分野の壁を越え、横断的に使える「研究の共通基盤」として機能することが期待される。鍵はオープンな利用設計だ。国内外の研究機関や企業が同じ土俵で計算資源とデータにアクセスできるほど、基盤モデルの精度は上がり、産業応用への橋渡しも速くなる。誰がいつどう使えるのか、運用設計の透明性が問われる。
継続投資をどう確保するか
AI for Scienceの推進は、単年度の「目玉」では成果が出にくい。データを蓄え、モデルを磨き、装置を更新し続けるには、数年単位の安定財源が欠かせない。会見で示されたとおり、研究基盤の維持と刷新を同時に進めるには相応の原資が要る。年末に向けた予算編成と国会審議の過程で、要求がどこまで実行計画として落とし込まれるかが勝負どころになる。
世界ではAI駆動の研究に対し、中長期の大型投資で装置と人材、データの三位一体を築く動きが広がっている。日本が競うには、分野ごとに点在する取組を束ね、成果の見える配分設計に磨きをかける必要があるだろう。研究者にとっては、日々の実験や解析がどこまで自動化され、どれだけ迅速に検証へ回せるかが実感となる。政策の言葉が現場の速度に変わるかどうか。偶然ではなく必然の加速を設計できるかが試されている。
