AI for Scienceで研究はどう変わる？～理工医系研究者向けポイント整理

「AI for Science」という言葉を耳にする機会が増えてきました。ここでいうAI for Scienceは、既存の研究にAIを後から便利ツールとして付け足すというより、仮説構築から実験・解析、次の条件決定に至るサイクルを、AI活用を前提に組み直していく動きとして理解するのが実態に近いです。

本稿は、文部科学省「AI for Science の推進に向けた基本的な戦略方針の方向性について」（科学技術・学術審議会 情報委員会 配付資料）を踏まえ、特に理工医系の研究者のみなさまが実務として押さえるべきポイント（計算資源・データ設計・検証設計）を、資料の示す方向性に沿って整理するものです。

理工医系では、実験・観測・シミュレーションから得られるデータ量が増え続けています。そのなかで問われるのは、単に「AIを使うかどうか」ではなく、AIが回る形で研究プロセスを設計できているかです。文科省の検討でも、モデルそのものだけでなく、計算資源（コンピュート）やデータ基盤、データを生み出す装置や自動化、そして人材や体制を一体で整える方向性が示されています。

1. 理工医系で成果につながりやすいAI for Scienceの3つの型

理工医系で成果につながりやすいAIの使い方は、次の3つに整理できます（実際には重なって進むケースがほとんどです）。

一つ目は、高次元データの解析の高度化です。オミクス、画像（病理・放射線・顕微鏡）、スペクトル、時系列センサー、シミュレーション結果など、従来の解析では拾い切れない特徴を抽出し、分類・予測・異常検知などに活かします。

二つ目は、探索・最適化の高速化です。材料探索や条件最適化、スクリーニングの場面で、ベイズ最適化などを用いて「次に試すべき条件」を提案させます。闇雲な試行錯誤を減らし、到達までの反復回数を減らせる可能性があります。

三つ目は、データ生成のやり方そのものを変えるアプローチです。ロボティクスによる実験の自動化や遠隔観測、高スループット測定など、AIが学習しやすいデータを安定的に生み出す仕組みを整えます。文科省資料で触れられている「次世代AI駆動ラボ」や「研究データの創出基盤」の議論は、まさにこの方向性と接続します。

いずれもAIモデルの話に見えがちですが、実務の成否を分けるのは結局のところ、計算資源・データ仕様・検証設計の3点セットです。

なお、文科省資料では、重点領域で世界をリードすることを目指す「プロジェクト型」と、あらゆる分野に波及させる「チャレンジ型」を両輪として推進する構図が示されています。理工医系は、前者の重点領域（ライフ・マテリアル等）の文脈と親和性が高い分野だと言えます。実験・観測・シミュレーションの大規模データと、計算資源や装置を一体で整備しやすいことが背景にあります。

2. 計算資源（コンピュート）は、研究デザインの前提条件

理工医系でAIを本格的に回そうとすると、計算資源は研究の進み方に直結します。見積もりが甘いと、良いアイデアであっても途中で行き詰まってしまいます。

文科省資料では、AI for Scienceを支える計算資源等のリソースを戦略的・機動的に配分し、重点領域への集中投資と全分野への波及を同時に進めるプログラム像（補正予算370億円規模）が示されています。こうした政策の方向性を踏まえると、研究計画上、コンピュート見積もりは「後から調整」では済まなくなる可能性が高いです。

計画段階で、少なくとも次の点に関しては、考慮しておきたいところです。

・学習（トレーニング）に必要なGPU時間はどの程度か

・推論（評価・運用）フェーズで必要なリソースは確保できるか

・ストレージやI/O（巨大データの読み書き）がボトルネックにならないか

・データ追加に伴う再学習の頻度と運用コスト（MLOps）をどう見積もるか

これらの点が曖昧なままだと、「解析は一度できたが再現できない」「データが増えた瞬間に回らなくなる」など、継続性に関わる問題が後から発生しがちです。

3. 「量」の前に「仕様」：競争力を生むデータ設計が必要

AIはデータ量が重要と言われますが、理工医系ではその前に、データの仕様が固まっているかが重要です。

まず大切なのは、研究目的に直結する「入力」と「出力」の定義です。入力が画像なのかスペクトルなのか、臨床項目なのか。出力は分類なのか回帰なのか、生成なのか。ここが揺れていると、モデルが動いても科学的な結論につながりにくくなります。

次に、条件が命の理工医系では、メタデータ（条件の記録）が欠かせません。装置設定、試料ロット、前処理、測定環境（温湿度）、測定者、例外処理などです。条件が不明なデータは再利用しづらく、結果としてモデルも“使い捨て”になりがちです。

さらに医療・生命科学では、ラベル（アノテーション）の品質管理が決定的になります。施設間・読影者間で判断が揺れることは珍しくありません。揺れを放置すると、見かけの精度が高くても外部妥当性が落ちるリスクがあります。

4. 加速する研究だからこそ、検証設計が重要

AIで反復が速くなるほど、「結果が出ること」と「その結果が信頼できること」のギャップが目立ちやすくなります。そのため、検証設計はむしろ重要になります。

たとえば、既存の統計手法や専門家評価と比較して、何がどれだけ改善したのかを、目的に合った指標（AUC、F1、MAEなど）で示す必要があります。

また、理工医系ではデータ漏洩（リーク）や、装置・施設固有の癖を拾ってしまう過学習に陥りやすいのも現実です。典型的な例としては、同一サンプルが訓練と検証に混じる、分割前の前処理で情報が漏れる、といったものがあります。

可能であれば、別施設・別条件・別時点のデータでも耐えるかという外部妥当性まで見て初めて、「研究として強い」状態になります。

5. 明日から始めるためのアクション

大規模プロジェクトにいきなり挑むより、まずは小さく確実に回すほうが成功確率は上がります。

①AIを導入する工程を1つに絞る

　最初から全工程をAI化しようとすると、データ整備と計算資源の負荷で破綻しがちです。まずは「画像分類だけ」「条件提案だけ」のように限定すると進めやすくなります。

②A4 1枚のデータ仕様書を作成する

　入出力、メタデータ項目、欠損の扱い、除外基準、バージョン方針を1枚にしておくと、共同研究・学生指導・再現性が改善します。

③計算資源のラフ見積もりを作る

　GPU、ストレージ、期間の当たりをつけておくと、研究費申請や学内調整の説得力が上がります。

④検証の最低ラインを先に決める

　比較対象、分割方法、評価指標、外部検証の可否を先に決めます。最後に「結局使えるのか？」と問われたとき、ここが決まっていないと答えに困ります。

まとめ：モデルよりも「設計」

AI for Scienceは、つい最新モデルの話に意識が引っ張られます。しかし、理工医系の現場で差がつくのは、むしろ地道な設計です。

計算資源をどう確保・運用するか、データを再利用可能な形で作れるか、どこまで検証できているか。速く回せる時代だからこそ、プロセスを検証可能な形で整えること自体が、研究の価値になっていきます。