東京大学とAI企業が科学研究支援新プロジェクト「AI for Science」を始動

科学研究の新たな第一歩

2025年11月10日、東京大学と企業Upstage、カラクリが協力し、新たに「AI for Science」というプロジェクトを発表しました。このプロジェクトは、AI技術を駆使して日本の科学研究を次のステージへと導くことを目的としています。具体的には、生成AIを用い、データの解析速度向上、推論の精密化、研究者の知識探索の効率化を実現します。

日本の科学技術立国の意義

これまで日本は、物理学や材料科学、医学などの充実した分野において世界的な発信地とされてきました。AI時代においても、その伝統を受け継ぎ、さらなる進化を遂げるための重要な取り組みとなっています。本プロジェクトでは、日本発の大規模言語モデル「Syn Pro」を基盤として活用する計画も含まれています。「Syn Pro」は高性能な日本語LLMで、国内での開発モデルとしては第1位を誇り、世界的にも高い評価を受けています。

データの重要性と現代の課題

最近では、科学研究に関するデータが急速に増加し、多様化しています。この急増するデータから有益な知見を抽出することは、日々難易度が増しています。特に多くのシステムは、図やグラフといった非構造的な情報を理解することができず、データの品質を評価する際に大きな課題があります。これは研究成果の分析や検証、情報の共有にも悪影響を及ぼし、日本における産業革新の機会損失にも繋がっています。

3社の強みを集結

このプロジェクトには3社が頑張って取り組んでおり、それぞれ異なる強みを活かします。Upstageは、言語モデル技術と情報抽出の専門知識を持ち、東京大学からは岡田教授が理論的な側面を提供します。さらにカラクリ株式会社は、AI技術の実装やエンジニアリングソリューションの提供を担い、3社で新しいAIモデルを確立しようとしています。彼らは自動化、透明性、そして共同での作業を兼ね備えた新たなアプローチを開発し、知的財産の確保に向けた検討を進めています。

研究者との新たな関係構築

「AI for Science」ではAIを単なる計算ツールとして扱うのではなく、研究者の思考や推論の手助けとなる存在として位置づけます。このことによって、研究の再現性や説明性が向上し、効率的に科学的知見を生むことができるようになります。2026年には、このプロジェクトにおけるプロトタイプの構築や共同研究の成果も発表される予定です。学術分野に限らず、様々な業界とのつながりも意識し、AIが実際の科学現場で機能するエコシステムの構築を目指します。

Upstageのビジョン

Upstageは生成AIの安全性と高性能を兼ね備えたソリューションを提供しており、AmazonとAMDの支援を受けている企業です。同社は日本語に特化した次世代LLMを新たにリリースし、市場でのビジネス価値を高めるために、複雑なデータを処理しています。これからの挑戦として、AI技術を用いることによって、研究やビジネスでの価値創出を図っていくことを願っています。