AI in/for Scienceを概観する

2025年9月5日に日本心理学会「「AI for 心理学」のすすめ」での発表資料です。
発表メモ：https://rmaruy.hatenablog.com/entry/2025/09/01/170432

Transcript

1. 20250905　 丸山資料 2025.9.5  丸⼭隆⼀（@rmaruy） 話題提供 AI in/for Scienceを概観する ⽇本⼼理学会 [IS09] 「AI for ⼼理学」のすすめ 発表原稿はこちら
2. 20250905　 丸山資料 丸⼭隆⼀（@rmaruy） 2012  修⼠課程修了 理論神経科学 2012- 出版社 理⼯書編集 2020- JST-CRDS  AI for Scienceや「メタサイエンス」について調査 2024- 個⼈事業主 編集∕執筆∕アウトリーチ∕広報
3. 20250905　 丸山資料 本発表における AI in/for Science ⽤語について • 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が多い • AI in/for Research • AI駆動科学 • Automated Research Workflow • … 目的志向的に使う場合（for）もAIが科学に浸透する状態（in）も併せて考えたい。
4. 20250905　 丸山資料 概要 「AI for ⼼理学」の前座として、AIにおける科学利⽤全般の話をします。 1. AI in/for Scienceにはいろいろある 2. AI in/for Scienceは科学政策のNext big thingである 3. AI in/for Scienceの光と闇
5. 20250905　 丸山資料 ⽬次 1. AI in/for Scienceにはいろいろある 2. AI in/for Scienceは科学政策のNext big thingである 3. AI in/for Scienceの光と闇
6. 20250905　 丸山資料 「AI in/for Science」にはいろいろある 論⽂検索に⽣成AIを使う 実験データの分類に、 機械学習を使う 定理証明⽀援系で 数学の定理を証明する 分⼦⽣物学の 実験室を⾃動化する 論⽂をアイディア着想から end-to-endでAIが書く 書いた論⽂の英訳に DeepLを使う 査読対応をChatGPTに 相談しながら進める 創薬研究に AlphaFold3を⽤いる 研究アウトリーチのために NotebookLMでブログや ポッドキャストを作る 可能性もリスクも、ユースケースにより異なる。「地図」が必要？
7. 20250905　 丸山資料 「AI in/for Science」の多様性 AI in/for science
8. 20250905　 丸山資料 「AI in/for Science」の多様性 ①AIの多様性 AI in/for science 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 2025年のAI in/for Science における「AI」 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
9. 20250905　 丸山資料 「AI in/for Science」の多様性 ②研究プロセスのスコープ AI in/for science https://www.mext.go.jp/content/20230620-mxt_kiso-000030314_3.pdf
10. 20250905　 丸山資料 AI in/for science A. 科学発見の コアプロセス : • 仮説生成 • 実験検証 など B. 広義の研究サイクル : • 実験準備 • 論文執筆 など C. 社会的な科学プロセス • 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 「AI in/for Science」の多様性 ②研究プロセスのスコープ
11. 20250905　 丸山資料 参考：社会的な科学プロセス 11
12. 20250905　 丸山資料 12 （α）AIは科学の道具 （β）AIは科学者の同僚 例：AI Co-Scientist （γ）AIが科学を⾏う 例：The AI Scientist 「AI in/for Science」の多様性 ③AIと科学者の関係性 AI in/for science
13. 20250905　 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 in/for Science」の多様性：まとめ AI in/for science
14. 20250905　 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 in/for Science」の多様性：まとめ AI in/for science 論⽂検索に⽣成AIを使う
15. 20250905　 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 「AI in/for Science」の多様性：まとめ AI in/for science 論⽂をアイディア着想から end-to-endでAIが書く A B C
16. 20250905　 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 in/for Science」の多様性：まとめ AI in/for science 今、どの話をしているのか意識するとより議論がかみ合うのでは
17. 20250905　 丸山資料 ⽬次 1. AI in/for Scienceにはいろいろある 2. AI in/for Scienceは科学政策のNext big thingである 3. AI in/for Scienceの光と闇
18. 20250905　 丸山資料 各国政策はAI in/for Scienceを重視 • 2020年、DOEがAI for Scienceの可能性を提唱。 • 科学研究を含む国家AI研究リソースを強化。 • 2025年、超党派の科学加速構想（ASAP）も。 ⽶国 欧州 • 2023年より、AI in Scienceの政策を検討 • 2025年、欧州AI in Science戦略が策定⾒込み
19. 20250905　 丸山資料 各国政策はAI in/for Scienceを重視 ⽇本 JST-CRDS（2021） 「⼈⼯知能と科学 」 ⽇本学術会議（2021） 「研究DXの推進」 ⽂科省2026年度 概算要求 AI for Science関連に355億円 第7期科学技術‧イノベーション 基本計画でも重点項⽬へ https://www.mext.go.jp/content/20250805-mxt_jyohoka01-000044376_03.pdf
20. 20250905　 丸山資料 AI in/for Scienceを牽引するのは⺠間企業 • 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。 • OpenAI：近⽇、OpenAI for Science設⽴？    その他、多くのスタートアップが参⼊。
21. 20250905　 丸山資料 • AI for ScienceはBigtechが牽引。 • 各国政策においてAI in/for Scienceは次なる重点施策。 柱は、「計算資源の確保」「データ整備」「研究者への AIスキルの教育」「学際研究促進」など • 「研究⼒」の巻き返しをAIに託す（？）
22. 20250905　 丸山資料 ⽬次 1. AI in/for Scienceにはいろいろある 2. AI in/for Scienceは科学政策のNext big thingである 3. AI in/for Scienceの光と闇
23. 20250905　 丸山資料 AIは科学を減速する AIは科学を加速する vs AIは科学の発展を助けるのか、妨げるのか https://www.darioamodei.com/essay/machines-of-loving-grace Dario Amodei⽒エッセイ 「AIは100年分の科学を10年に」
24. 20250905　 丸山資料 vs AIは科学を減速する 実験や計算などを AI やロボットが肩代わりし、 研究プロセスが効率化 AIは科学を効率化する AIは科学を加速する https://www.nikkei.com/article/DGXZQ OUC2770H0X20C23A2000000/ AIは科学の発展を助けるのか、妨げるのか
25. 20250905　 丸山資料 AIは科学を効率化する AIは科学を減速する AIは科学を加速する vs ⼈間の直感‧経験では限られる範囲を超えた 広い領域を探索し、新たな発⾒が可能に 出典：Kitano, H. Nobel Turing Challenge: creating the engine for scientific discovery. npj Syst Biol Appl 7, 29 (2021). https://doi.org/10.1038/s41540-0 21-00189-3 AIは探索空間が広げる AIは科学の発展を助けるのか、妨げるのか
26. 20250905　 丸山資料 AIは科学を効率化する AIは探索空間が広げる AIは科学を減速する AIは科学を加速する vs AIで⼈間の理解を超えられる ⼈間では理解できない⾼次元データを 直接扱うことで、⾼精度な予測や制御が可能に。 https://note.com/hiroshi_maruyama/ n/n855c7b40992b AIは科学の発展を助けるのか、妨げるのか
27. 20250905　 丸山資料 AIは科学を効率化する AIは探索空間が広げる AIで⼈間の理解を超えられる AIで科学は⾮効率になる？ AIは科学を減速する AIは科学を加速する vs 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 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048733322001305 AIは科学の発展を助けるのか、妨げるのか
28. 20250905　 丸山資料 AIは科学を効率化する AIは探索空間が広げる AIで⼈間の理解を超えられる AIで科学は⾮効率になる？ AIは科学を減速する AIは科学を加速する vs AI の持つバイアスがAI for Scienceにおける 発⾒を特定の⽅向へと誘導してしまう可能性 Messeri, L., Crockett, M.J. Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research. Nature 627, 49–58 (2024). →中分先⽣発表 AIで探索空間が狭まる？ AIは科学の発展を助けるのか、妨げるのか
29. 20250905　 丸山資料 AIは科学を効率化する AIは探索空間が広げる AIで⼈間の理解を超えられる AIで科学は⾮効率になる？ AIで探索空間が狭まる？ AIは科学を減速する AIは科学を加速する vs 「理解なき科学」の落とし⽳ 「次の問題を⽴てる」など科学の発展性の ために⼈間の理解が不可⽋ 出典：Could AI slow science? AIは科学の発展を助けるのか、妨げるのか
30. 20250905　 丸山資料 AIは科学を効率化する AIは探索空間が広げる AIで⼈間の理解を超えられる AIで科学は⾮効率になる？ AIで探索空間が狭まる？ 「理解なき科学」の落とし⽳ ＋ 学術コミュニケーションの劣化 AIは科学を減速する AIは科学を加速する vs AI ⽣成の論⽂やデータが 科学的な「ゴミ」となって溢れる！ https://www.openresearch.wtf/academia-has-a-new-preprints-problem/ AIは科学の発展を助けるのか、妨げるのか
31. 20250905　 丸山資料 AIは科学を効率化する AIは探索空間が広げる AIで⼈間の理解を超えられる AIで科学は⾮効率になる？ AIで探索空間が狭まる？ 「理解なき科学」の落とし⽳ AIは科学を減速する AIは科学を加速する vs ＋ 学術コミュニケーションの劣化 「次の科学をどうするのか」 に向け、科学哲学などの理論的検討と、科学コミュニティのルール・ 規範形成（＝メタサイエンスの研究・実践 ）が求められている。 AIは科学の発展を助けるのか、妨げるのか
32. 20250905　 丸山資料 まとめ 本発表では、昨今注⽬を集める「AI in/for Science」について、 • 1）その形態の多様性 • 2）政策や⺠間からの注⽬ • 3）可能性とリスク についておおざっぱに概観した。
33. 20250905　 丸山資料 まとめ 本発表では、昨今注⽬を集める「AI in/for Science」について、 • 1）その形態の多様性 • 2）政策や⺠間からの注⽬ • 3）可能性とリスク についておおざっぱに概観した。 では、 • AIで何がどこまでできる？ どうできる？ →⼭⽥さん発表 • ⼼理学ならではAI利⽤の先進事例は？ • ⼼理学におけるAI利⽤の「光と闇」は？  →中分先⽣、町⽥先⽣、⼯藤先⽣発表
34. 20250905　 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 • ⾼⽊志郎 (2024) 「AI駆動AI研究に向けて」 Speaker Deck https://speakerdeck.com/t46/aiqu-dong-aiyan-jiu-nixiang-kete • ⾕⼝忠⼤ (講演動画) 「【AI for Science③】⽣成科学からの道」https://www.youtube.com/watch?v=-JIyga9f214
35. 20250905　 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
36. 20250905　 丸山資料 補足資料
37. 20250905　 丸山資料 参考：γ×Cの例 ⾼⽊志郎さん資料 https://speakerdeck.com/t46/aiqu-dong-aiyan-jiu-nixiang-kete
38. 20250905　 丸山資料 参考：生成科学 谷口氏講演動画：【AI for Science③】生成科学からの道