令和7年度要求・要望額
44億円
（前年度予算額
17億円）
※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）をねらう
良質なデータ
• 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

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

計算資源

新しい資本主義のグランドデザイン及び実行計画2024年改訂版
（2024年6月閣議決定）
医療や創薬、マテリアル等の分野で日本の強みである科学研究データ
創出基盤の強化（AI for Science：科学の成果を得るためにＡＩを
活用すること）（中略）を官民で加速する
日米首脳共同声明 「未来のためのグローバル・パートナー」
（2024 年４月）（仮訳）
我々は、改訂された事業取決めに基づく、理化学研究所とアルゴンヌ国
立研究所（ANL）との間の AI for Science に関する我々の協力を
歓迎する。

“科学基盤モデル”による研究革新
良質なデータ

先進モデル

特定科学分野（ドメイン）の
データを蓄積・統合

知見・人材・
ノウハウの共有

• スパコン「富岳」の大規模言語モデル分散並列学習手法の開発成果の活用
大規模
基盤モデル構築
• 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し、大規模計算時は政府
環境整備
全体として整備する計算資源を活用
※政府全体
• 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

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

国産基盤
モデルの活用

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

※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） 6