（メタ）科学コミュニケーターからみたAI for Scienceの同床異夢

20251114　丸山資料 2025.11.14 丸⼭隆⼀（個⼈事業主‧メタサイエンス研究会）話題提供（メタ）科学コミュニケーターからみた AI for Scienceの同床異夢第4回AIロボット駆動科学研究会

20251114　丸山資料⾃⼰紹介 2012 修⼠課程：理論神経科学 2012- 理⼯書編集者 2020- JST研究開発戦略センター 2024- 個⼈事業主 - 研究アウトリーチ
- AIスタートアップにて調査‧執筆 - メタサイエンス研究会 “（メタ）サイエンスコミュニケーター”

20251114　丸山資料一介の科学コミュニケーターから  AI (・Robot) for Science が  どう見えているかという  余興的なお話です
🙇  ⾃⼰紹介 2012 修⼠課程：理論神経科学 2012- 理⼯書編集者 2020- JST研究開発戦略センター 2024- 個⼈事業主 - 研究アウトリーチ - AIスタートアップにて調査‧執筆 - メタサイエンス研究会 “（メタ）サイエンスコミュニケーター”

20251114　丸山資料⽬次 1．なぜ「AI for Science」がブームなのか 2．科学コミュニティから見た AI for Science
3．AI/Robot for Scienceが科学に突きつける問い 4．構想：「メタサイエンス分科会」？

20251114　丸山資料「AI for Science」という⾔葉 • AI for Science 米国で2010年代後半～ •
AI in Science 欧州の政策文書ではこちら • AI in/for Research • AIロボット駆動科学 • 第5の科学 • Automated Research Workﬂow • 研究DX … 最⼤公約数：科学にAI（＋ロボット？）を使っていこうというコンセプト

20251114　丸山資料⽬次 1．なぜ「AI for Science」がブームなのか 2．科学コミュニティの中から見た AI for Science

20251114　丸山資料ここ１,２年で、AI for Science がブームに。しかし、その注⽬は科学の「外」から来ている。

20251114　丸山資料「外」からの注⽬①：AI産業から OpenAI/Sam Altman: 「2028年3月までの自動 AI研究実現を社内目標に」 https://www.youtube.com/watch?v=ngDCxlZcecw 2025年末：AI投資加熱
各社は「科学の⾃動化∕加速」を掲げる Anthropic/Dario Amodei: 「20世紀に100年かかった生物学・医学研究が、 10年で可能に」 https://www.darioamodei.com/essay/machines-of-loving-grace １兆ドル規模の投資を正当化する⽤途としての“cure cancer”, “solve climate change”, etc.

20251114　丸山資料「外」からの注⽬①：AI産業から • Google DeepMind：Alphafoldをはじめ各種ドメインの科学AIを精⼒的に開発。リスクを含めた議論形成もリード • Microsoft：2022年「AI
for Science Lab」を設⽴。創薬、材料科学、気候科学など。ビッグテックによるリード科学特化AIスタートアップ隆盛 • Future House（non-proﬁt）：AIによる科学的発⾒のためのプラットフォームKosmosを2025年11⽉公開 • Periodic Labs：2025年にChatGPT開発メンバーらが創業。シードで3億ドル調達。物質科学における AI科学者＋ラボ⾃動化を掲げる。 https://edisonscientific.com/articles/announcing-kosmos

20251114　丸山資料「外」からの注⽬②：科学政策から • American Science Acceleration Project（ASAP）構想：「2030年までに科学を10倍に加速」することを掲げる超党派の提案（2025年6月）。
• NAIRR（National AI Research Resource）：研究用途の計算資源やデータ整備の事業。⽶国 EU • 2025年10月「欧州AI in Science戦略」 • 2025年11月 RAISE（Resource for AI Science in Europe）始動：AIリソース（データ、計算資源、人材）を欧州の科学者に提供。パイロットフェーズは€107M。

20251114　丸山資料第7期科学技術‧イノベーション基本計画の重点項⽬へ「外」からの注⽬②：科学政策から（⽇本） https://www.mext.go.jp/content/20250805-mxt_jyohoka01-000044376_03.pdf

20251114　丸山資料⽂科省2026年度概算要求 AI for Science関連に355億円 https://www.mext.go.jp/content/20250805-mxt_jyohoka01-000044376_03.pdf 「外」からの注⽬②：科学政策から（⽇本） “科学の再興
”を掲げる我が国として、…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。 https://www.mext.go.jp/content/20251006-mxt_jyohoka01-0000451 88_04.pdf

20251114　丸山資料 AI産業は「巨額投資を正当化するアプリケーション」として、科学政策は「研究⼒巻き返しの特効薬」として、 AI for Scienceに期待しているように⾒える

20251114　丸山資料 1．何が「AI for Science」ブームを作るのか　科学コミュニティから見た AI for Science
＝　前からあるし、いろいろある

20251114　丸山資料 AI for Scienceの歴史は⻑い記号的AI 機械学習（識別的なAI）⽣成AI（基盤モデル）‧汎⽬的エージェント 20c
2010s 2020 ドメイン特化基盤モデル 2025 DENDRAL BACON ほかデータ駆動型の科学研究 (バイオインフォマティクスなど） ChatGPTほか「科学基盤モデル」 AI Scientist AI Co-scientist ⽣成AIとそれを⽤いたエージェント技術が出そろったのが2025年現在。

20251114　丸山資料 AI（‧ロボット）が使われる場⾯は多様 A. 狭義の研究プロセス: （研究projectのサイクル） • 問いを⽴てる • 仮説⽣成
• 実験検証 • 仮説の採⽤‧棄却など

• 実験検証 • 仮説の採⽤‧棄却など B. 広義の研究プロセス: （研究者のサイクル） • チームビルディング、資⾦調達 • 実験準備、論⽂執筆、アウトリーチなど

• 実験検証 • 仮説の採⽤‧棄却など B. 広義の研究プロセス: （研究者のサイクル） • チームビルディング、資⾦調達 • 実験準備、論⽂執筆、アウトリーチなど C. 科学の社会的なプロセス（研究コミュニティのサイクル） • 学術コミュニケーション（査読など） • 資⾦配分（グラント審査） • 評価 • 産学連携 • シティズンサイエンスなど

20251114　丸山資料 20 （α）AIは科学の道具（β）AIは科学者の同僚 “AI Co-Scientist” （γ）AIが科学を⾏う “AI Scientist”
AI‧ロボットに期待される役割も多様

20251114　丸山資料 ① どんな技術？ ③ AIはどんな存在？ ② どのサイクルを扱う？ × ×
1．記号的AI 2．機械学習（識別的） 3．汎⽬的な⽣成AI 5．エージェント 4．分野特化基盤モデル A. 科学的発⾒のコアプロセス B. 広義の研究サイクル C. 社会的な科学プロセス α. AIは科学の道具 β. AIは共同研究者 γ. 科学者としてのAI A B C AI for Scienceの多様性：ひとまずのまとめ AI for Science

20251114　丸山資料これだけAI for Scienceが多様な中で、科学者たちはAI‧ロボットをどのように使っているのか今後のAI‧ロボットに何を期待しているのかメタ科学コミュニケーターとしては強い興味あり …少しだけ聞いてみた

20251114　丸山資料科学者たちのいろいろな実践∕期待材料創成のプロセス探索 AIロボットには、R&D部門と生産技術部門の間にある垣根を下げる効果がある。サンプル作成法の暗黙知を形式知化することで、両部門が同じプロ
セスを共有できる。生命科学における実験ロボット活用データ収集の「効率化／無人化」にとどまらず、人間だけでは探索できない条件空間を AIロボットと人間が協調して探索する「外挿的」な活用ことが重要。心理学研究の実験設計心理尺度開発で、質問項目案の生成やLLMで実施。人間の研究者が限られた時間では着手できなかった研究に取り組めるようになる。数学研究 Terence Tao Transcript for Terence Tao: Hardest Problems in Mathematics, Physics & the Future of AI | Lex Fridman Podcast #472 学術情報の活用「化学×薬学」「材料×エネルギー」など、異なる分野をまたぐ学際的な知見や、R&D と事業をつなぐ新発想が生成AIで可能になるのではないか。 ※Tao氏以外は丸山のヒアリングに基づく 2026年までに、AIと数学者の共同研究が実現。数学者のスキルをすべてでなくても、 30～40%のスキルは再現できるだろう。

20251114　丸山資料完全（‧⾼度）な⾃律化への構想も https://doi.org/10.51094/jxiv.818 ⾼橋恒⼀「科学AIの⾃律性レベル」 https://observer.com/2025/10/ai-system-win- nobel-prize-2050-scientist/ Nobel Turing Challenge

20251114　丸山資料 2035年の諸科学はどうなっているのだろうか？

20251114　丸山資料 Business as Usual “完全⾃動化” “x10に加速” 2035年の諸科学はどうなっているのだろうか？

20251114　丸山資料この間のどこかに落ち着くはず Business as Usual “完全⾃動化” “x10に加速” 2035年の諸科学はどうなっているのだろうか？

20251114　丸山資料この間のどこかに落ち着くはず Q. 研究の各プロセスはどう変わる？ Q. ⼈間の科学者の役割はどうなる？
Q. 科学の組織や制度はどう対応すべきか？そもそも … • 科学の⽬的とは？科学的な創造性とは？ • 科学的知識の「正当化」とは？科学における「理解」とは？etc. AI/Robot for Scienceは多くの「メタサイエンスの問い」を連れてくる Business as Usual “完全⾃動化” “x10に加速” 2035年の諸科学はどうなっているのだろうか？

20251114　丸山資料 • 2025年8⽉、Center for Open Scienceが汎⽤プレプリントサーバーへの投稿を停⽌（その後、恒久的に停⽌） •
2025年のNeurIPSでは投稿数急増（2万件超）を受け、査読後に追加Rejectする事態に • 2025年10⽉、ArXivが投稿数の急増への対策でCS 分野のレビュー∕ポジションペーパーの投稿に査読通過を求める変更 • 2025年10⽉、FrontierやPLOSはNHANESなどの公開データベース「だけ」に基づく投稿論⽂を⾃動的にリジェクトするポリシーを採⽤。（⼀部分野で）preprint & 査読を軸とする学術情報流通の“終わりの始まり”？例：一部分野の学術情報流通で起こっていること

20251114　丸山資料橋本幸⼠先⽣（物理学） GPT o3を使って、1時間で理論物理学の論⽂を作った事例を紹介。⽣成AI時代の科学をどう考えるかという問題提起。 “研究者-as-⾒巧者” 時代の到来？堀⽥昌寛先⽣（物理学）
「研究結果の⽬利きのプロである⼈間の「⾒巧者(みごうしゃ)」が⽟⽯混交の研究を選別するコンサルタント企業のニーズが、急速に⾼まることでしょう。」 https://www.u-tokyo.ac.jp/gen03/kouhou/1599/end.html https://note.com/quantumuniverse/n/n10 d0d2c6a2b5 ⼩川光先⽣（経済学）「AIを引っ提げてやってきた⼤学院⽣」「研究とは何か、研究者とは何者か。私⾃⾝が揺さぶられる経験となりました。」 https://www.youtube.com/watch?v=W_M535lP7bI&t=1s 生成AIが論文を書ける時代に研究者は？

20251114　丸山資料 AI‧ロボットで逆に⾮効率に？ AI やロボットを研究プロセスに導⼊することで、逆に⾮効率性が⽣まれる可能性「理解なき科学」の落とし⽳？ AIで探索空間が狭まる？ Messeri, L.,
Crockett, M.J. Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research. Nature 627, 49–58 (2024). The digitalisation paradox of everyday scientific labour: How mundane knowledge work is amplified and diversified in the biosciences AI の持つバイアスが科学の探索を特定の⽅向へと誘導してしまう可能性 Kapoor & Narayanan. Could AI slow science? 科学の発展性のために⼈間の理解が不可⽋である可能性その他の「メタサイエンスの問い」

20251114　丸山資料こういうことを話して意味があるのか？居酒屋でやれば良いのではないか？みんな事情が違う、という話でよいのでは？

20251114　丸山資料異分野間‧異業種間での発展的な対話のため科学政策‧public understanding of scienceを刷新するチャンス同床異夢を確認しつつ、⾔葉を合わせながら互いから
洞察が得られるかもしれない A B C 耐⽤年数を迎える科学の制度を少しでもよりよく変えるため、（AI以前からあるディスコミュニケーションを乗り越えつつ）政策担当者や有権者との対話が必要 “メタサイエンス‧コミュニケーション” 「居酒屋談義以上」の議論をする意味があるとしたら…

20251114　丸山資料参考：メタサイエンスとは？伝統的メタサイエンス※ • 科学を研究対象にする諸学問 ◦ 例：科学哲学‧科学史‧STS • 科学横断的な⽅法論を指すことも
◦ 例：統計学や情報学など昨今のメタサイエンス「運動」 • 科学のよりよい営みを⽬指す研究＆実践 • 2010年代後半〜⽶国‧英国を中⼼に起こった • disciplineではなく“movement” ※伝統的メタサイエンスの⽤語は、メタサイエンス研究会の清⽔右郷⽒による。

20251114　丸山資料 “メタサイエンス” メタサイエンス運動とは参考文献：Peterson & Panofsky (2023). Metascience as
a scientific social movement.   再現性の危機学術情報の   ビッグデータ化オープンサイエンス運動 “Meta-research”   “Science of Science”   “Research on Research” 科学の◦◦学   • STS • 科学史・科学哲学 • イノベーション研究   • 科学計量学   • STI政策研究 …      研究エコシステム変革を担う企業や   アントレプレナー   各ドメインの科学   • 心理学  • 生物学  • 医学  • 社会科学  • …    背景メタサイエンス運動を構成するもの共有された目的記述的側面複雑化する「社会的営みとしての科学」を理解する   実践的側面その知見を生かして「社会的営みとしての科学」をより良く変える   2000年代後半~  データサイエンティストフィランソロピー   からの投資各国政府も  「メタサイエンス」のラベルを採用  

20251114　丸山資料⽇本におけるメタサイエンス令和6年版　科学技術・イノベーション白書従来からあるメタサイエンス的活動 • 「政策のための科学」 • 研究イノベーション学会 •
NISTEP、CRDS等のシンクタンク機関 • …

20251114　丸山資料メタサイエンス研究会：伝統的メタサイエンスからの接近野内玲「メタサイエンス研究会の振り返り」清⽔右郷「メタサイエンスの現在地図」「メタサイエンス」を旗印に、科学を巡る様々なアジェンダについて超分野の議論‧交流の場を作る試み。発起人・運営スタッフ ▪ 野内玲　
広島大学高等教育研究開発センター（ RIHE）准教授 ▪ 清水右郷　宮崎大学医学部社会医学講座研究の倫理と政策学分野講師 ▪ 久保田唯史　京都大学 iPS細胞研究所特定研究員 researchmap

20251114　丸山資料参考：なぜメタサイエンスがもりあがるのか？なぜメタサイエンスに注⽬が集まるのか？ 1. 拡⼤するR＆D公的投資のインパクトの説明への要求 2. 科学の停滞への懸念 3. R＆Dシステムの⾮効率性の懸念
4. 再現性‧研究インテグリティ問題 5. 学術コミュニケーションの環境変化 6. 科学における卓越性の問い直し 7. AIなどを使った新たな研究評価の可能性 Research on Research Institute Executive Director, James Wilsdon⽒の説明出典：https://doi.org/10.6084/m9.ﬁgshare.27850683.v1

20251114　丸山資料英国のメタサイエンス UKRI「メタサイエンスユニット」 • 2024年, 英国UKRIが初期予算は￡10mで設⽴。 • 資⾦配分の実験、政策⽴案へのエビデンス産出のための研究を推進。
【参考】UKRI, Introducing The DSIT/UKRI Metascience Unit, https://engagementhub.ukri.org/esrc-1/introducing-metascience/   Metascience AI Early Career Fellowship • AIの科学への影響に関する研究を公募。 • 2025年10⽉に29⼈の研究者を採択。 International fellowships to explore AI’s impact on science – UKRI

20251114　丸山資料⾼橋代表からのお声がけとはいえ、すぐに何かができるわけではないので、まずは、皆様の話を聞いて回りたいと思っています。丸⼭：「AIによる科学の変化をメタサイエンス的に⾒通す議論が⽇本で起こるとよいな……」

20251114　丸山資料 • AI for Scienceにかかる⼤きな期待とその同床異夢性について、（メタ）科学コミュニケーターの視点から概観してみた。 • AI‧ロボットが連れてくる「メタサイエンスの問い」について⽴場を超えて考える場として「メタサイエンス分科会」をつくるかも。
• 興味のある⽅がいましたらぜひお声がけください！まとめ‧抱負‧お願い

20251114　丸山資料参考文献 • JST-CRDS (2021) 『⼈⼯知能と科学〜AI‧データ駆動科学による発⾒と理解〜｜戦略提案‧報告書』 https://www.jst.go.jp/crds/report/CRDS-FY2021-SP-03.html •
Chen et al. (2025) AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research. https://arxiv.org/abs/2507.01903 • Wei et al. (2025) From AI for Science to Agentic Science: A Survey on Autonomous Scientific Discovery. https://arxiv.org/abs/2508.14111 • 嶋⽥‧丸⼭ (2023) 「基盤モデルとAI‧ロボット駆動科学」 https://www.mext.go.jp/content/20230620-mxt_kiso-000030314_3.pdf • National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (2022) Automated Research Workflows for Accelerated Discovery: Closing the Knowledge Discovery Loop https://www.nationalacademies.org/catalog/26532/ • DOE (2020) AI for Science Report 2020. https://www.anl.gov/ai/reference/ai-for-science-report-202 • European Commission (2023) AI in Science Policy Brief https://research-and-innovation.ec.europa.eu/research-area/industrial-research-and-innovation/artificial-intelligence-ai-science_en • European Commission (2025) Living guidelines on the responsible use of generative AI in research. https://research-and-innovation.ec.europa.eu/document/download/2b6cf7e5-36ac-41cb-aab5-0d32050143dc_en • Royal Society (2024) Science in the Age of AI. https://royalsociety.org/news-resources/projects/science-in-the-age-of-ai/ • ⽇本学術会議 (2021) 回答「研究DXの推進－特にオープンサイエンス、データ利活⽤推進の視点から－」 https://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/pdf/kohyo-25-k335.pdf • ⽂部科学省「第７期科学技術‧イノベーション基本計画に向けた政府及び⽂部科学省の検討状況について」 https://www.mext.go.jp/content/20250805-mxt_jyohoka01-000044376_03.pdf • Google DeepMind (2023) A New Golden Age of Discovery. • Kitano, H. (2021) Nobel Turing Challenge: creating the engine for scientific discovery. npj Systems Biology and Applications 7, 29 https://doi.org/10.1038/s41540-021-00189-3 • Ribeiro, B. et al. (2023) The digitalisation paradox of everyday scientific labour … Research Policy 52(1): 104607 • Messeri, L., Crockett, M.J. (2024) Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research. Nature 627, 49‒58 • Kapoor, S., Narayanan, A. (2025) Could AI slow science? https://www.aisnakeoil.com/p/could-ai-slow-science

20251114　丸山資料関連資料 2024.4 勉強会資料 AI科学の何が “哲学”の問題になるのか～問いマッピングの試み～ 2025.12
日経サイエンス記事研究できる AIは科学をどう変えるか？ 2025.7 ブログ Metascience 2025（@ロンドン）簡易報告：メタサイエンス運動/連合の現在地

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