エピストラ、JST採択でAI・ロボットの無人研究施設を開発

エピストラ株式会社は、JSTの「AI for Science 革新的研究推進事業（ARiSE）」戦略ターゲット型に採択されました。
研究開発課題は「Science by AI のための無人研究施設の開発」です。
東京科学大学と理化学研究所にエピストラを加えた3者で、AIとロボットを活用した自律実験拠点の研究開発を進めます。

記事の概要

本課題は、ARiSEのT3「戦略ターゲット3」の対象課題として採択されました。
研究開発代表者は、東京科学大学 総合研究院の神田元紀教授です。
理化学研究所の高橋恒一氏と、エピストラの小澤陽介氏が共同研究開発代表者を務めます。
大型研究施設や研究装置の運転最適化、自動自律化を実現するAIエージェント群とAI基盤モデルの開発・実証を目指します。
研究計画、実験設備、取得データを連携し、実験の計画・実行・解析を一連のプロセスとして自律化します。
エピストラは、生命科学分野で実験計画や条件最適化を支援する技術を提供しています。
同社は、AIとロボットでiPS細胞の分化誘導条件を探索する研究などに取り組んできました。

記事のポイント

1. 3者で自律実験拠点： 東京科学大学、理化学研究所、エピストラが連携し、AIとロボットによる大規模実験自動化拠点を目指します。
2. AIエージェントを開発： 研究施設の運転最適化や実験計画、データ分析を支援するAIエージェント群と基盤モデルを開発・実証します。
3. 生命科学の知見を活用： エピストラは、iPS細胞の分化誘導条件探索などで培ったAIとロボットの技術を活用します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する研究機関： 研究計画・実験設備・データをつなぐ構想が示されたことで、個別のAI導入だけでなく、計画から解析までを一体化できる運用基盤や設備連携を検討する必要が高まりそうです。
• 研究支援サービス提供者： AIエージェント群と基盤モデルを研究施設の運転や実験に組み込む方向性は、研究支援サービスに設備制御・実験実行・データ解析までの対応を求める可能性があります。
• 生命科学企業： AIとロボットによる条件探索の知見が大規模な研究基盤へ広がれば、実験回数の拡大や継続的な最適化を前提に、研究データの整備と自動化対象の選定が課題になりそうです。

このニュースの背景

文献調査や仮説立案、実験計画、データ解析の各段階でAIを使う研究開発が進んでいます。
生命科学では、AIと実験自動化を組み合わせた取り組みも進み、研究プロセス全体を支える基盤の必要性が高まっています。
今回の課題は、研究計画・実験設備・取得データを連携させ、実験の計画、実行、解析を自律的かつ継続的に進める研究施設を対象としています。

関連するニュース

• EdTechXがSeries Seed資金を調達し、学習AIエージェントとAI個別英語教室を全国展開します。
• 国立大学法人岡山大学が、文部科学省のAI研究事業で20課題の採択を受けました。
• 株式会社ＴＫＣと宇都宮大学が、異常理由と正常化の修正候補を示す会計仕訳向けXAIを開発しました。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES

エピストラ、JST「AI for Science 革新的研究推進事業（ARiSE）」戦略ターゲット型に採択

エピストラ株式会社のプレスリリース（2026年10月6日 09時00分）エピストラ、JST「AI for Science…