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AI for Scienceの動向2026 ─ AIトランスフォーメーションに伴う科学技術・イノベーションの変容（—The Beyond Disciplines Collection—）
エグゼクティブサマリー
本報告書は、科学研究にAIを活用する「AI for Science」について調査し、2025年末時点の動向をまとめたものである。
人工知能（Artificial Intelligence：AI）の発展とその活用は、産業構造や社会システムのあり方を大きく変えつつある。AI技術が社会のあらゆる領域に浸透するなか、デジタルトランスフォーメーション（DX）は、次なる飛躍したステージ、AIトランスフォーメーション（AI Transformation：AX）へと移行しつつある。
こうした潮流は、科学研究（Science）にとっても例外ではない。 AIは研究プロセスのあらゆる段階に入り込み、仮説生成、実験工程、データ解析、知識統合の方法を変革し、新たな科学的発見が生まれる速度と量を飛躍的に高めつつある。科学研究はこれまでの歴史において、第1のパラダイム（経験科学/実験科学）、第2のパラダイム（理論科学）、第3のパラダイム（計算科学）、第4のパラダイム（データ駆動科学）の、4度のパラダイムシフトを経験してきた。今、科学研究におけるAX、すなわち「AI for Science」は、これらに続く「第5のパラダイム」の幕開けとされる。第5のパラダイムは、AIを基盤として4つのパラダイムを結合・再編成し、科学のあり方そのものを根底から変容させる可能性を持つ。
本報告書は、全5章で構成している（図1）。
図1 本報告書の流れ
第1章ではまず、科学研究におけるAXの背景を整理し、政策動向も踏まえてAI for Scienceの枠組みを整理する。特に、科学研究へのAIの活用（＝“AI for Science”；「AI → 科学研究」）と、AI研究への科学研究の貢献（＝“Science for AI”；「科学研究 → AI」）が有機的に連携し、一体的な取り組みが駆動されていく姿を想定する。さらに、AI for Scienceをより広く捉え、AIが科学技術・イノベーションエコシステムそのものを変容させつつある点も視野に入れる。続いて、AI for Scienceに関連する論文統計データを分析し、AI関連論文数の動向から世界における日本の立ち位置を見るほか、国内外の政策動向を一覧し、各国の方針や戦略を明らかにする。
第2章から第4章では、AI for Scienceに関する具体的な研究動向をまとめる。第2章ではAI for Scienceの全体像を整理した上で、研究分野に共通した動向に注目し、研究主体や研究環境といったAI forScienceを進める上での考慮点を論じる。知識・データ基盤やAI基盤モデルなどのAI研究基盤、さらにAI for Scienceが科学に与える影響と、それら自体を研究対象として取り扱う科学（メタサイエンス）を取り上げる（図2）。第3章では、研究分野別に、各分野へAIがもたらす貢献や進展の方向性（AI → 各分野）について、ライフサイエンス分野、マテリアル分野、環境・エネルギー分野、情報科学分野の動向を紹介する。続く第4章では逆に、研究分野別にAIへの各分野からの貢献（各分野 → AI）について、特に半導体や計算基盤、知識・データ基盤、AI基盤モデルなどの研究開発への貢献を紹介する。
最後に第5章では、第1章から第4章までの知見や動向を総括し、今後も一層の変化が予想されるAI for Scienceの推進に向けた、政策デザインへの示唆を論じる。以上を通じ、科学研究プロセス、AI研究基盤、社会実装、メタサイエンスを一体的に検討し、機動的・相互補完的に動きながら、科学研究のダイナミックな変容と進化を後押ししていくかたちを議論する一助としたい。
図2 AI for Scienceの全体像
※本報告書の参考文献としてインターネット上の情報が掲載されている場合、当該情報はURLに併記された日付または本報告書の発行年月の1ヶ月前に入手しているものです。