AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業(SPReAD)とは
SPReAD(Supporting Pioneering Research through AI for 1,000 Discovery challenges)は、AI for Scienceを研究現場に広く波及させ、振興することを目的とした文部科学省の事業です。人文学・社会科学から自然科学まで、あらゆる分野の研究者がAIを利活用して科学研究の高度化・加速化を図ることで、日本独自の競争優位につながる新たな研究の種や芽を創出することを目指しています。
本事業では、AI利活用の経験が少ない研究者を含む幅広い研究者の挑戦を後押しするため、「迅速な支援」「AI導入に必要な伴走支援」「独創的研究の芽出し支援」の3つを柱としています。研究資金の支援に加え、AI利活用に関する伴走支援や研究者コミュニティの形成なども行われます。

岡山大学の採択状況
今回のSPReADには全国から多数の応募があり、第1回公募では15,868件の応募に対して456件(採択割合2.9%)、第2回公募では17,914件の応募に対して656件(同3.7%)が採択されました。その中で岡山大学からは、第1回公募で266件の応募から5件、第2回公募で378件の応募から15件の、計20課題が採択されています。
特に、第2回公募における岡山大学の応募件数は全国の研究機関の中で10番目に多く、幅広い研究分野においてAIを活用し、新たな研究の可能性を切り拓こうとする意欲の高さがうかがえます。

岡山大学のAI for Scienceへの取り組み
岡山大学は、岡山大学長期ビジョン2050「地域と地球の未来を共創し、世界の革新に寄与する研究大学」の実現に向け、文部科学省「地域中核・特色ある研究大学強化促進事業(J-PEAKS)」や「先端研究基盤刷新事業(EPOCH)」などの事業を通じて、研究力・イノベーション創出力の強化を進めています。また、先端科学技術の研究開発だけでなく、社会実装や対話等の普及活動も実施しています。
今回のSPReADを契機として、AIと各研究分野との融合をさらに促進するとともに、学生や教職員がAIを積極的に活用して新たな研究課題に挑戦できる研究環境の整備や支援を進め、AI for Scienceによる研究の高度化・加速化を一層推進していく方針です。

那須保友学長は、AI for Scienceの波が人類全体に大きな影響を与えるものであり、科学を推進する上でAIと人の組み合わせが当たり前となる時代において、本事業がさらに加速するとコメントしています。同時に、心理的な面を含む安全性や科学的な正しさの検証など、課題にも言及し、事業推進とAIマネジメントへの注力を強調しました。
採択課題一覧
第1回公募採択課題
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井上博文 臨床検査技師(岡山大学病院 医療技術部(検査部門))
- 「肺癌病理画像からの核酸収量対応データセットの構築―核酸収量予測AI導入基盤の創出―」
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牛島幸一郎 教授(学術研究院 環境生命自然科学学域(農))
- 「塩基修飾パターンの深層学習解析による植物セントロメア構造の種間比較と6mA谷構造の検証」
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戸田 雄一郎 准教授(学術研究院 環境生命自然科学学域(工))
- 「ロボット身体性に応じた3次元点群疑似ラベル生成とトポロジカルクラスタリング設計支援」
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中川博之 教授(学術研究院 環境生命自然科学学域(工))
- 「役割特化型多体LLMエージェントによる意思決定の臨界点を捉える初学者リフレクション」
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渡部 尚憲 大学院生(大学院環境生命自然科学研究科(博士前期課程))
- 「プロセスモデルと深層学習の融合による低遅延かつ高精度なリアルタイム業務プロセス予測手法の開発」
第2回公募採択課題
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本郷貴識 助教(特任)(学術研究院 医歯薬学域(医))
- 「全国熱中症レジストリを用いた機械学習による熱中症フェノタイプ解析と予後評価」
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大原利章 研究准教授(学術研究院 医歯薬学域(医))
- 「デジタルパソロジーにおけるドメインシフト克服:AIによる「隠れたZ軸」推論とデータ駆動型病理学の創出」
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大西康博 助教(特任)学術研究院 医歯薬学域(医)
- 「生成AI対話システムを用いた肥満症減量期における身体活動支援の実装可能性検証」
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久野 裕 教授(学術研究院 先鋭研究領域(資源植物科学研究所))
- 「AI駆動型モデルによる大規模染色体構造変異の設計と育種応用」
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金 俊植 准教授(特任)(学術研究院 先鋭研究領域(資源植物科学研究所))
- 「見過ごされた実験変数(ダークデータ)の受動的記録と相関解析—オンプレミスAIによる持続的研究資産の形成」
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最相大輔 准教授(学術研究院 先鋭研究領域(資源植物科学研究所))
- 「農業開発史の「データ化」による育種履歴の再構築:視覚言語モデルを用いた大規模歴史資料からゲノム情報への橋渡し」
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吉葉恭行 教授(学術研究院 ヘルスシステム統合科学学域)
- 「歴史文書群のデジタル画像化とAIによる高精度テキスト化・テキストマイニング分析法の開発」
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大塚里美 助教(学術研究院ヘルスシステム統合科学学域)
- 「AIを用いた人工Ca2+依存性キナーゼの合理的設計法の確立」
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岡本隆一 准教授(学術研究院 先鋭研究領域(異分野基礎科学研究所))
- 「AIを活用したイオン特異効果の横断的理解と潜在構造抽出」
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宮本祐樹 講師(特任)(学術研究院 先鋭研究領域(異分野基礎科学研究所)
- 「高分解能スペクトルにおける多峰性問題の克服とAI支援分子構造決定」
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森 恵子 教授(学術研究院 保健学域)
- 「AIによる災害時意思決定プロセスの解明と個別最適化学習モデルの概念実証」
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石野宏和 教授(学術研究院 環境生命自然科学学域(理))
- 「複雑系科学衛星システム設計・管理のAI統合ソフトウェア開発ーLiteBIRDを例として」
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久保田 高明 教授(学術研究院 医歯薬学域(薬))
- 「AIによる希少天然化合物の標的非依存型生物活性予測」
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岡村裕彦 教授(学術研究院 医歯薬学域(歯))
- 「骨芽細胞培養初期の位相差顕微鏡形態画像による石灰化能AI予測システムの構築」
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安井雄一 医員(岡山大学病院 消化管外科)
- 「働き方改革下の消化器外科におけるマルチモーダル生成AIを用いた術後管理補助システムの開発と検証」
関連情報
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令和8年度「AI for Scienceによる科学研究革新プログラム AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業(SPReAD)」(文部科学省)
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第1回公募 採択課題一覧
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第2回公募 採択課題一覧
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岡山大学ビジョン3.0・岡山大学長期ビジョン2050
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岡山大学研究大学宣言
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岡山大学 地域中核・特色ある研究大学強化促進事業(J-PEAKS)
AI Workstyle Lab編集部コメント
文部科学省の「AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業(SPReAD)」における岡山大学の20課題採択は、日本の科学研究におけるAI活用の大きな進展を示すものです。特に、人文学から自然科学まで多岐にわたる研究分野でAIが導入されることで、これまで見過ごされてきたデータの活用や、実験プロセスの劇的な効率化が期待されます。AI for Scienceは、研究の速度と質を向上させる一方で、AIによる結論の解釈可能性や、データバイアスの問題など、倫理的・技術的な課題も内在しています。これらの課題にどう向き合い、透明性と信頼性を確保しながら研究を進めるかが、今後の日本の研究力強化において重要な鍵となるでしょう。AIと人類の協働による新たな発見が、持続可能な社会の実現にどう貢献していくか、引き続き注目してまいります。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

