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09 研究振興局主要事項 -令和8年度科学技術関係概算要求- (7 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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令和8年度要求・要望額
58億円
(前年度予算額
25億円)
※運営費交付金中の推計額
科学研究向けAI基盤モデルの開発・共用
~ Artificial General Intelligence for Science of Transformative Research Innovation Platform (TRIP-AGIS) ~
特定科学分野(ドメイン)に強みを有する研究機関と連携体制を構築し、基盤モデルを活用
して、科学研究データを追加学習(マルチモーダル化)等することで、ドメイン指向の科学研
究向け基盤モデル(科学基盤モデル)を開発
米国のAI for Scienceの中核機関であるアルゴンヌ国立研究所と深く連携しながら開発を
進め、開発した科学基盤モデルの利用を産学に広く開放することで、多様な分野における科学
研究の革新(科学研究サイクルの飛躍的加速、科学研究の探索空間の拡大)を狙う
良質なデータ
統合イノベーション戦略2025(2025年6月閣議決定)
・ライフサイエンス・マテリアル等の分野を含む研究データを活用した科学研究
向けAI基盤モデルの開発・共用等の AI for Science を加速させ、科学
研究の革新につなげていく。
・科学研究データ創出基盤を強化するなど AI for Science を加速
先進モデル
良質なデータ
特定科学分野
(ドメイン)
のデータを
蓄積・統合
先進モデル
• 基盤モデルを活用し、特定科学分野(ドメイン)指向の科学基盤モデルを開発・運用・共用
• 並行して、マルチモーダルデータを読込・学習・生成するために必要な研究開発
知見・人材・
• 開発した科学基盤モデルを実験室とつなぎ、データ創出とモデル高度化を自律化するととも ノウハウの共有
に、研究者とのインターフェースとなるAIエージェントを開発
• 科学基盤モデルの開発・運用に最適化された計算・ネットワーク環境を構築、スパコン
「富岳」と連携
• 試行錯誤を繰り返して、小規模モデルから徐々に大規模化
• 並行して、 「高速」、「セキュア」、「エコ」を実現する革新的な計算資源の研究開発
研究データの活用を支える情報基盤の強化や AI for Science を通じ、
科学研究を革新する。
“科学基盤モデル”による研究革新
• トレーニングやファインチューニング、インストラクションなどに必要なデータを良質な形で整備
• データを蓄積する関係研究機関と連携
• 特定科学分野:まずは、
生命・医科学分野 (例:薬剤候補の探索や細胞の刺激応答予測、疾患への適応予測)
材料・物性科学分野(例:材料機能を実現する物質構造やその作製方法の提案)など
計算資源
経済財政運営と改革の基本方針2025(2025年6月閣議決定)
大規模
基盤モデル構築
環境整備
特定科学分野
(ドメイン)
の科学研究
サイクルを
高速化
最適な計算環境の構築と
新たな計算機原理の開拓
産学に共用
科学研究を革新
民間の基盤
モデルを活用
計算資源
計算資源・データ・人材など
必要資源を政府一体で準備
民間主導の
大規模基盤モデル開発
※政府全体
※科学基盤モデル:基盤モデル(一般文章・画像等)に科学研究データ(科学論文、実験データ、シミュレーションデータ等)を追加学習、推論等させ、科学研究向けに調整した基盤モデルのこと
(担当:研究振興局基礎・基盤研究課) 7
58億円
(前年度予算額
25億円)
※運営費交付金中の推計額
科学研究向けAI基盤モデルの開発・共用
~ Artificial General Intelligence for Science of Transformative Research Innovation Platform (TRIP-AGIS) ~
特定科学分野(ドメイン)に強みを有する研究機関と連携体制を構築し、基盤モデルを活用
して、科学研究データを追加学習(マルチモーダル化)等することで、ドメイン指向の科学研
究向け基盤モデル(科学基盤モデル)を開発
米国のAI for Scienceの中核機関であるアルゴンヌ国立研究所と深く連携しながら開発を
進め、開発した科学基盤モデルの利用を産学に広く開放することで、多様な分野における科学
研究の革新(科学研究サイクルの飛躍的加速、科学研究の探索空間の拡大)を狙う
良質なデータ
統合イノベーション戦略2025(2025年6月閣議決定)
・ライフサイエンス・マテリアル等の分野を含む研究データを活用した科学研究
向けAI基盤モデルの開発・共用等の AI for Science を加速させ、科学
研究の革新につなげていく。
・科学研究データ創出基盤を強化するなど AI for Science を加速
先進モデル
良質なデータ
特定科学分野
(ドメイン)
のデータを
蓄積・統合
先進モデル
• 基盤モデルを活用し、特定科学分野(ドメイン)指向の科学基盤モデルを開発・運用・共用
• 並行して、マルチモーダルデータを読込・学習・生成するために必要な研究開発
知見・人材・
• 開発した科学基盤モデルを実験室とつなぎ、データ創出とモデル高度化を自律化するととも ノウハウの共有
に、研究者とのインターフェースとなるAIエージェントを開発
• 科学基盤モデルの開発・運用に最適化された計算・ネットワーク環境を構築、スパコン
「富岳」と連携
• 試行錯誤を繰り返して、小規模モデルから徐々に大規模化
• 並行して、 「高速」、「セキュア」、「エコ」を実現する革新的な計算資源の研究開発
研究データの活用を支える情報基盤の強化や AI for Science を通じ、
科学研究を革新する。
“科学基盤モデル”による研究革新
• トレーニングやファインチューニング、インストラクションなどに必要なデータを良質な形で整備
• データを蓄積する関係研究機関と連携
• 特定科学分野:まずは、
生命・医科学分野 (例:薬剤候補の探索や細胞の刺激応答予測、疾患への適応予測)
材料・物性科学分野(例:材料機能を実現する物質構造やその作製方法の提案)など
計算資源
経済財政運営と改革の基本方針2025(2025年6月閣議決定)
大規模
基盤モデル構築
環境整備
特定科学分野
(ドメイン)
の科学研究
サイクルを
高速化
最適な計算環境の構築と
新たな計算機原理の開拓
産学に共用
科学研究を革新
民間の基盤
モデルを活用
計算資源
計算資源・データ・人材など
必要資源を政府一体で準備
民間主導の
大規模基盤モデル開発
※政府全体
※科学基盤モデル:基盤モデル(一般文章・画像等)に科学研究データ(科学論文、実験データ、シミュレーションデータ等)を追加学習、推論等させ、科学研究向けに調整した基盤モデルのこと
(担当:研究振興局基礎・基盤研究課) 7