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01 令和8年度文部科学関係概算要求のポイント (70 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www.mext.go.jp/a_menu/yosan/r01/1420668_00003.html |
| 出典情報 | 令和8年度文部科学省 概算要求等の発表資料一覧（8／29）《文部科学省》 |
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「AI for Science」による科学研究の革新
令和8年度要求・要望額
（前年度予算額
355億円
189億円）
※運営費交付金中の推計額含む
現状・課題・事業目的
近年、AIを科学研究に組み込むことで、研究の範囲やスピードに飛躍的向上をもたらす「AI for Science」が、
創造性・効率性などの観点で科学研究の在り方に急速かつ抜本的な変革をもたらしつつある。
“科学の再興”を掲げる我が国として、AI法※の成立や急速に進展する国際潮流を踏まえ、日本固有の強みを
生かした分野横断的・組織横断的な「AI for Science」の先導的実装に取り組むことが喫緊の課題。
これにより、多くの意欲ある研究者及び先端的研究リソースのポテンシャルを最大化する科学研究システムの革新を
実現し、更には産学官において広範に実装することで、我が国の研究力・国際競争力の抜本的強化につなげる。
※人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（令和７年６月一部施行）
事業内容：四つの柱
AI駆動型研究開発の強化 31,705百万円（17,723百万円）
＜AI基盤モデルの研究開発やデータの充実＞ ＜AI研究開発力の強化＞
28,918百万円（16,907百万円） 生成AIの透明性・信頼性の確保に
ライフ分野等の特定の分野に固有の強みを
持つ科学研究向けAI基盤モデル開発や、
マテリアルデータ基盤の充実強化等を加速。
• 科学研究向けAI基盤モデル
の開発・共用（TRIP-AGIS）
5,758百万円（2,478百万円）
• AI for Scienceを加速する
マテリアル研究開発の変革
6,528百万円（4,968百万円）
• AI for Scienceのユースケース創出
に向けたライフ分野の研究開発の推進
16,632百万円（9,461百万円）
向けた研究開発や理研AIPセンター
等での革新的なAI研究開発を通じて
「Science for AI」の取組を推進。
• 生成AIモデルの透明性・信頼性
確保に向けた研究開発拠点形成
2,786百万円（816百万円）
※研究拠点強化に係る経費（新規）を含む。
「AI for Science」を支える次世代情報基盤の構築
自動・自律・遠隔化による研究データ創出・活用の高効率化
2,577百万円（新規）
AI駆動型研究に不可欠な高品質かつ高価値な計測データの高速かつ大規模な
創出、及びその質的向上と量的拡充を図りつつ、先端研究設備・機器の整備・
共用・高度化や、大規模集積拠点の形成を促進。
• 先端研究基盤刷新事業(EPOCH)
1,417百万円（新規）
研究の創造性と協働を促進し、新たな時代(Epoch)を切り拓く先導的な研究環境
を実現するため、先端研究設備・機器の戦略的な整備・共用・高度化を推進
• 大規模集積研究システム形成先導プログラム
1,160百万円（新規）
最先端の研究設備を集積し高度かつ高効率な研究環境を実現する拠点形成に
より、AI時代にふさわしい研究システムの変革を先導
AI for Science
- 科学研究の革新 研究力の抜本的強化
マテリアルズ・イノベーション・ファクトリー
（英国・リバプール大学）
出典：https://www.liverpool.ac.uk/materials-innovation-factory/
世界を先導する戦略的な産学・国際連携
科学研究向けAI基盤モデルの開発に不可欠な計算基盤（富岳NEXT・
AI for Scienceを世界的にリードする国内外のトップレベル機関との
「科学の再興」へ
HPCIシステム等）の開発・整備、運用や、今後大幅な増大が見込まれる
共同研究開発など、戦略的な産学・国際連携体制を構築・強化すること
研究データの流通を安定的に支える流通基盤の強化に加えて、AI時代
で、世界に伍する「AI for Science」プラットフォームの実装を実現し、
に求められる新たな研究データ基盤等の構築に向けた調査等を実施。
国際プレゼンスの向上に貢献。
• AI等の活用を推進する研究データエコシステム構築事業
• 理化学研究所における米国・アルゴンヌ国立研究所との連携
1,197百万円（1,148百万円）
（科学研究向けAI基盤モデルの開発・共用（TRIP-AGIS） において実施
• スーパーコンピュータ「富岳」及び革新的ハイパフォーマンス・コンピュー
5,758百万円の内数（2,478百万円の内数））
ティング・インフラ（HPCI）の運営及び富岳NEXTの開発・整備
33,961百万円の内数（18,118百万円の内数）
※AI for Scienceを支える幅広い人材の育成を併せて推進。
富岳（ふがく）
• 学術情報ネットワーク（SINET）の運用
（担当：研究振興局参事官（情報担当）付、科学技術・学術政策局参事官（研究環境担当）付、
42,265百万円の内数（34,039百万円の内数）
研究振興局 基礎・基盤研究課、大学研究基盤整備課、ライフサイエンス課、
※要求・要望額の総額には含まない
参事官（ナノテクノロジー・物質・材料担当）付）
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令和8年度要求・要望額
（前年度予算額
355億円
189億円）
※運営費交付金中の推計額含む
現状・課題・事業目的
近年、AIを科学研究に組み込むことで、研究の範囲やスピードに飛躍的向上をもたらす「AI for Science」が、
創造性・効率性などの観点で科学研究の在り方に急速かつ抜本的な変革をもたらしつつある。
“科学の再興”を掲げる我が国として、AI法※の成立や急速に進展する国際潮流を踏まえ、日本固有の強みを
生かした分野横断的・組織横断的な「AI for Science」の先導的実装に取り組むことが喫緊の課題。
これにより、多くの意欲ある研究者及び先端的研究リソースのポテンシャルを最大化する科学研究システムの革新を
実現し、更には産学官において広範に実装することで、我が国の研究力・国際競争力の抜本的強化につなげる。
※人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（令和７年６月一部施行）
事業内容：四つの柱
AI駆動型研究開発の強化 31,705百万円（17,723百万円）
＜AI基盤モデルの研究開発やデータの充実＞ ＜AI研究開発力の強化＞
28,918百万円（16,907百万円） 生成AIの透明性・信頼性の確保に
ライフ分野等の特定の分野に固有の強みを
持つ科学研究向けAI基盤モデル開発や、
マテリアルデータ基盤の充実強化等を加速。
• 科学研究向けAI基盤モデル
の開発・共用（TRIP-AGIS）
5,758百万円（2,478百万円）
• AI for Scienceを加速する
マテリアル研究開発の変革
6,528百万円（4,968百万円）
• AI for Scienceのユースケース創出
に向けたライフ分野の研究開発の推進
16,632百万円（9,461百万円）
向けた研究開発や理研AIPセンター
等での革新的なAI研究開発を通じて
「Science for AI」の取組を推進。
• 生成AIモデルの透明性・信頼性
確保に向けた研究開発拠点形成
2,786百万円（816百万円）
※研究拠点強化に係る経費（新規）を含む。
「AI for Science」を支える次世代情報基盤の構築
自動・自律・遠隔化による研究データ創出・活用の高効率化
2,577百万円（新規）
AI駆動型研究に不可欠な高品質かつ高価値な計測データの高速かつ大規模な
創出、及びその質的向上と量的拡充を図りつつ、先端研究設備・機器の整備・
共用・高度化や、大規模集積拠点の形成を促進。
• 先端研究基盤刷新事業(EPOCH)
1,417百万円（新規）
研究の創造性と協働を促進し、新たな時代(Epoch)を切り拓く先導的な研究環境
を実現するため、先端研究設備・機器の戦略的な整備・共用・高度化を推進
• 大規模集積研究システム形成先導プログラム
1,160百万円（新規）
最先端の研究設備を集積し高度かつ高効率な研究環境を実現する拠点形成に
より、AI時代にふさわしい研究システムの変革を先導
AI for Science
- 科学研究の革新 研究力の抜本的強化
マテリアルズ・イノベーション・ファクトリー
（英国・リバプール大学）
出典：https://www.liverpool.ac.uk/materials-innovation-factory/
世界を先導する戦略的な産学・国際連携
科学研究向けAI基盤モデルの開発に不可欠な計算基盤（富岳NEXT・
AI for Scienceを世界的にリードする国内外のトップレベル機関との
「科学の再興」へ
HPCIシステム等）の開発・整備、運用や、今後大幅な増大が見込まれる
共同研究開発など、戦略的な産学・国際連携体制を構築・強化すること
研究データの流通を安定的に支える流通基盤の強化に加えて、AI時代
で、世界に伍する「AI for Science」プラットフォームの実装を実現し、
に求められる新たな研究データ基盤等の構築に向けた調査等を実施。
国際プレゼンスの向上に貢献。
• AI等の活用を推進する研究データエコシステム構築事業
• 理化学研究所における米国・アルゴンヌ国立研究所との連携
1,197百万円（1,148百万円）
（科学研究向けAI基盤モデルの開発・共用（TRIP-AGIS） において実施
• スーパーコンピュータ「富岳」及び革新的ハイパフォーマンス・コンピュー
5,758百万円の内数（2,478百万円の内数））
ティング・インフラ（HPCI）の運営及び富岳NEXTの開発・整備
33,961百万円の内数（18,118百万円の内数）
※AI for Scienceを支える幅広い人材の育成を併せて推進。
富岳（ふがく）
• 学術情報ネットワーク（SINET）の運用
（担当：研究振興局参事官（情報担当）付、科学技術・学術政策局参事官（研究環境担当）付、
42,265百万円の内数（34,039百万円の内数）
研究振興局 基礎・基盤研究課、大学研究基盤整備課、ライフサイエンス課、
※要求・要望額の総額には含まない
参事官（ナノテクノロジー・物質・材料担当）付）
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