こんにちは、株式会社TIMEWELLの濱本 隆太です。
2026年6月19日、理化学研究所が科学研究専用のスーパーコンピュータの名前を「理究（りきゅう）」に決めたと発表しました。ニュースとしては地味に見えるかもしれません。ところが中身をたどると、これは日本が「科学のためのAI」を国産で育てるという国家戦略の中核に位置する装置でした。開発を担うのは理研のAGISという拠点で、その裏には米国アルゴンヌ国立研究所との連携や、令和7年度補正予算で28億円という具体的な予算がついています。この記事では、理研のAGISとスパコン「理究」が何者なのか、TRIP-AGISと日米連携、富岳や富岳NEXTとの関係、そして文部科学省のAI for Science国家戦略までを、理研と政府の一次資料だけを根拠に整理します。
この記事は、AI for Scienceとは何かをまとめた解説記事から、日本の動きだけを取り出して深掘りするスピンオフです。世界の到達点やAlphaFoldの話も知りたい方は、先にそちらを読んでいただくと全体像がつかめます。まず要点を3つ挙げます。
- 理究は理研の科学AI拠点AGISが開発・運用する科学研究専用スパコンで、NVIDIAの最新チップを積んだ計算ノード400台で構成し、2026年7月の運用開始を予定しています。「富岳」と連携して科学研究向けのAI基盤モデルを育てます
- その中核事業がTRIP-AGISで、米国のAI for Science中核機関であるアルゴンヌ国立研究所と深く連携します。予算は令和8年度当初25億円、令和7年度補正28億円が計上されています
- 上位の国家戦略として、文科省はAI for Science推進委員会を設け、令和8年3月31日に戦略方針を策定し、令和7年度補正で1,143億円規模を投じています。高校の探究学習は、この大きな流れに生徒がつながる最初の一歩になります
理研のAI科学拠点「AGIS」とは何か
まず、装置そのものより先に、それを動かす拠点の話をします。理究をつくり、運用するのは理化学研究所の「科学研究基盤モデル開発プログラム」です。理研はこれを英語でAdvanced General Intelligence for Science Programと表記し、通称をAGIS（アギス）としています[^4]。名前は堅いのですが、やっていることは一言でいえば「科学のためのAIを、理研が本気でつくる」という取り組みです。
AGISが目指すのは、大規模言語モデルのような汎用の基盤モデルを土台にしつつ、そこに科学の論文や実験データ、シミュレーション結果といった科学研究のデータを追加で学習させ、特定の分野に特化した「科学基盤モデル」を育てることです[^4]。文科省の資料はこの科学基盤モデルを、一般的な文章や画像で学んだ基盤モデルに科学研究データを追加学習させ、科学研究向けに調整したものと定義しています[^1]。つまり、汎用のAIをそのまま使うのではなく、生命科学なら生命科学の、材料科学なら材料科学の言葉と勘所を叩き込んだAIをつくろうという発想です。
AGISが射程に入れているのは、モデルをつくって終わり、ではありません。開発した科学基盤モデルを実験室とつなぎ、データの創出とモデルの高度化を自律的に回すこと、そして研究者との橋渡しをするAIエージェントを開発することまでを視野に入れています[^1]。実験の自動化とAIを組み合わせて、仮説を立て、実験を設計し、データを解析し、次の一手を決めるという研究のサイクルそのものを速くしていく。狙いは「科学研究サイクルの飛躍的加速」と「科学研究の探索空間の拡大」だと理研は説明しています[^4]。研究者が一つずつ手で回していた輪を、AIが夜通し回し始める。そんな絵を描いているわけです。
組織としての位置づけも押さえておきます。AGISは、理研が掲げる最先端研究プラットフォーム連携（TRIP、Transformative Research Innovation Platform）という構想の一部として動いています[^5]。TRIPは理研が持つ多様な研究資源を分野横断でつなぐ枠組みで、その中でAGISが科学AIの開発を担う。プログラムを率いるのは泰地 真弘人（たいじ まことひと）氏で、理研内の特定分野の研究能力を最大限に活用しつつ、関連分野に強みを持つ研究機関とも連携して開発を進める体制を敷いています[^4]。理研が単独で抱え込むのではなく、外の機関ともデータや知見を持ち寄る。この「開いた」つくり方が、後で出てくる日米連携につながっていきます。
スパコン「理究（りきゅう）」の正体
AGISがソフトの拠点だとすれば、理究はそれを走らせるハードの心臓部です。2026年6月19日、理研は開発中の科学研究専用スーパーコンピュータの名称を「理究」に決めたと発表しました[^2]。読みは「りきゅう」です。運用は、2026年7月の開始に向けて調整が進められている段階だと理研は説明しています[^2]。
名前の由来が、この装置の思想をよく表しています。理究には、自然現象の背後にある原理・法則である「理（ことわり）」を、AIとハイパフォーマンスコンピューティングを使って探り、それを「究める」という意味が込められています[^2]。さらに、茶人の千利休（せんのりきゅう）と音が重なることも選定の理由になったそうで、AIが既存の知を守り、新しい知で破り、科学の新領域へと離れて進んでいくという、茶道の「守破離」になぞらえた含意まで持たせています[^2]。役所や研究機関の命名にしては、ずいぶん詩的です。日本発の科学AIの名前として、海外にも伝わりやすさを狙ったのだろうと感じます。
中身も具体的です。理究はNVIDIAのGB200 NVL4を搭載した計算ノード400台で構成され、その中にはBlackwellと呼ばれる世代のGPUが1,600基積まれています[^2]。ノード間の通信速度は最大3.2テラビット毎秒に達し、倍精度（FP64）で64ペタフロップス超、AI計算で使う低精度（FP8）では15エクサフロップス超という性能を掲げています[^2]。数字だけ並べても実感がわきにくいのですが、要するに、生成AIや大規模な基盤モデルを高速に学習させることに全振りした計算機だと考えてください。
見逃せないのが、既存のスーパーコンピュータ「富岳」との役割分担です。理究はAIの超並列計算を得意とし、富岳は大規模な科学計算を得意とします[^2]。この二台が連携することで、高度な科学基盤モデルの開発と活用に大きく貢献できると理研は期待を示しています[^2]。理究でAIモデルを鍛え、富岳で物理シミュレーションを回し、両者のデータを行き来させる。AI計算と科学計算をつなぎ合わせて、片方だけでは届かない研究に手を伸ばそうという設計です。一台の派手なマシンをつくったという話に見えて、実際には「AI計算と従来の科学計算を、国産の基盤の上で結ぶ」という構えなのだと思います。
なお、富岳の先には後継機の「富岳NEXT」が控えています。この計算基盤の全体像は次の章で扱いますが、理究は単発の装置ではなく、日本のスパコン戦略の流れの中にきちんと組み込まれている、という点をここでは押さえておいてください。
TRIP-AGISと米アルゴンヌ国立研究所の連携
理究とAGISを、予算と国際連携の面から具体化したものが「TRIP-AGIS」という取り組みです。文科省の予算資料には「科学研究向けAI基盤モデルの開発・共用（TRIP-AGIS）」という項目がはっきり立っており[^1]、これがAGISの活動を国の事業として支える背骨になっています。TRIP事業本部のもとで、科学基盤モデルを開発し、その利用を産学に広く開放する。名称は英語のArtificial General Intelligence for Science of Transformative Research Innovation Platformに由来すると資料には記されています[^1]。
ここで重要なのが、国際連携です。TRIP-AGISは、米国のAI for Scienceの中核機関であるアルゴンヌ国立研究所と深く連携しながら開発を進めると明記されています[^1]。両者の関係は思いつきではありません。理研とアルゴンヌ国立研究所は、2024年4月5日にAI for Scienceに関する覚書を結んでいます[^5]。この覚書は、日米両政府の間に設けられたAI for Scienceの枠組みの中で中核的な役割を果たすことを目的としたもので、科学技術研究情報や研究用データセット、研究用の計算機資源を相互に利用し合い、研究者や博士課程の学生の交流、共同セミナーの開催まで踏み込んだ内容になっています[^5]。データと計算資源と人を、国境をまたいで持ち寄る。科学AIの世界で、日本が単独ではなく米国のトップ機関と組んで戦おうとしている構図がよく見えます。
予算の裏づけも確認できます。TRIP-AGISには、令和8年度の当初予算案で25億円（前年度も25億円）、令和7年度の補正予算で28億円が計上されています[^1]。そして、理研とアルゴンヌ国立研究所との連携は、このTRIP-AGISの予算の中で実施されると資料に注記されています[^1]。国際連携のための別枠を切り出すのではなく、科学基盤モデルの開発費そのものの中に日米連携を組み込んでいる。連携が飾りではなく、開発の実務に溶け込んでいることの表れだと読めます。
TRIP-AGISが最初に狙う分野も具体的です。まずは生命・医科学分野（たとえば薬剤候補の探索や、細胞が刺激にどう応答するかの予測、疾患への適応予測）と、材料・物性科学分野（材料の機能を実現する物質構造やその作製方法の提案）から手をつけるとされています[^1]。いきなり全分野を相手にするのではなく、日本が強く、データも蓄積のある領域から科学基盤モデルを育てて、そこで得た型を他分野に広げていく。堅実な順番だと思います。
こうした長時間駆動のAIエージェントが研究のかたちをどう変えるのかは、AI駆動研究の解説記事で別途くわしく掘り下げています。TRIP-AGISが目指す「実験室とつながって自律的に回るAI」の背景を知りたい方は、あわせて読んでみてください。
富岳・富岳NEXTと計算基盤の全体像
理究だけを見ていると、点で理解してしまいます。実際には、日本のAI for Scienceは複数の計算基盤を束ねた「面」として設計されています。ここを押さえると、理究の立ち位置がぐっとはっきりします。
文科省の資料は、科学研究向けAI基盤モデルの開発に不可欠な計算基盤として、富岳NEXTやHPCIシステムなどの開発・整備を掲げています[^1]。富岳NEXTは、現行の富岳の後継となる新しいフラッグシップシステムです。2026年1月27日には、理研、アルゴンヌ国立研究所、富士通、NVIDIAの4者が、先端的なHPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）とAIの推進で協力すると発表しました[^6]。この協力の枠組みの中で、理研は富士通やNVIDIAとの国際連携により富岳NEXTの開発を進めていると説明されています[^6]。富岳で培ったHPC技術と、NVIDIAの先進的なAI・HPC技術を持ち寄り、次世代のアーキテクチャからシステムソフト、科学アプリケーション、さらにはAI駆動型ロボットによる自動実験ラボや量子とスーパーコンピューティングの統合までを見据えた、幅広い協力です[^6]。
整理すると、こういう構図になります。富岳は現行の主力で、大規模な科学計算を担う。理究はAI計算に特化した専用機で、2026年7月から科学基盤モデルの開発を担い、富岳と連携する。そして富岳NEXTは、その先を見据えた後継フラッグシップとして開発が進む。これらが縦につながって、AI for Scienceを底で支える計算基盤の層をなしています。
計算資源そのものへの投資も具体的です。文科省は「AI for Scienceに不可欠な計算基盤の環境整備」として、令和7年度補正予算で76億円を計上しました[^1]。全国14機関の計算資源を共用する枠組みであるHPCIの利用はすでに逼迫しており、AI for Scienceを進めるには計算資源の戦略的な増強が急務だという認識に基づくものです[^1]。この76億円では、1件あたりおおむね500GPU規模、AI性能換算で約4から5エクサフロップス級の計算資源を、2から3件程度整備することが想定されています[^1]。理究という一台の話にとどまらず、国全体でAI計算のインフラを厚くしようとしている。ハードへの本気度が、金額と件数の両面から見て取れます。
正直なところ、私はこの計算基盤の部分こそ、日本のAI for Scienceの生命線だと考えています。優れたアイデアや戦略があっても、モデルを鍛える計算資源が足りなければ絵に描いた餅になります。理究と富岳、そして富岳NEXTを国産の系譜として並べ、そこにアルゴンヌ国立研究所やNVIDIAとの連携を重ねる。この地固めが、日本の科学AIが世界に伍せるかどうかを左右するのだと思います。
文科省のAI for Science国家戦略
理研の理究とTRIP-AGISは、それ単体で走っているわけではありません。その上には、文部科学省が敷いた国家戦略の枠組みがあります。個々の装置や事業が、どういう方針のもとで動いているのかを最後に俯瞰しておきます。
まず体制です。文科省はAI for Science推進委員会を設け、そこでの議論を踏まえて、令和8年3月31日に「AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針」を策定しました[^7]。この方針は、ライフサイエンスやマテリアルといった日本の得意分野を軸にしつつ、科学専用の基盤モデルを国内で育てる方向を明確に打ち出しています。国の資料には「自国でAI研究開発力を保持することは安全保障上極めて重要」という一文もあり[^1]、科学のためのAIを他国任せにしないという危機感がにじみます。米国と深く連携しながらも、中核の開発力は自国に残す。連携と自立を両立させようという、微妙で現実的なかじ取りです。
予算の全体像も見ておきましょう。AI for Scienceによる科学研究の革新には、令和7年度補正予算で1,143億円、関連経費を含めると1,527億円が計上されました[^1]。令和8年度の当初予算案でも193億円が確保されています[^1]。この補正予算1,143億円の中で、中核となる「AI for Scienceによる科学研究革新プログラム」に370億円、先ほど触れた「AI for Scienceに不可欠な計算基盤の環境整備」に76億円が振り分けられています[^1]。TRIP-AGISの28億円も、この大きな流れの一部です。装置、モデル開発、計算基盤、そして戦略方針が、同じ方向を向いてそろい始めた。ここ数年でこれだけ形になったのは、正直、想像より速い動きでした。
裾野を広げる仕掛けも用意されています。革新プログラムの中には、日本の勝ち筋となる重点領域に1件あたり20億円規模を投じる「プロジェクト型」（320億円）と、あらゆる分野の研究者に1件あたり500万円程度を約1,000件配る「チャレンジ型」（50億円）があります[^1]。このチャレンジ型が、通称「SPReAD」と呼ばれる公募事業で、人文・社会科学まで含めた幅広い分野を対象に、第1回の公募が令和8年4月17日から5月18日にかけて行われました[^8]。大玉を重点領域に投じる一方で、小口の研究費を広くばらまいて研究者の裾野を耕す。二段構えで研究力を底上げする設計です。
一連の動きは、国の科学技術政策の大枠である第7期科学技術・イノベーション基本計画が目指す研究力の向上を牽引する位置づけとされています[^1]。理研の理究というハードと、TRIP-AGISというモデル開発、そして文科省の戦略方針と予算というソフト。これらがひとつの絵の中に収まっているのが、2026年時点の日本のAI for Scienceの姿です。
教室から国家戦略につながる
ここまでは研究者と国家の話でした。では、高校の教室とはどうつながるのでしょうか。私は、探究学習こそがこの国家戦略の一番身近な入口だと考えています。
理由は、AI for Scienceの営みと、探究学習のプロセスがそっくりだからです。高等学校学習指導要領は、総合的な探究の時間の目標に「実社会や実生活と自己との関わりから問いを見いだし、自分で課題を立て、情報を集め、整理・分析して、まとめ・表現する」というプロセスを埋め込んでいます。問いを立て、情報を集め、分析し、表現する。これはTRIP-AGISが実験室とつなごうとしているAIエージェントの働きと、構造としては同じです。規模と道具が違うだけで、営みの骨格は変わりません。だからこそ、探究の授業は「小さなAI for Science」を体験する場になり得ます。この探究と生成AIの具体的な組み合わせ方は、高校の探究学習×生成AIの実践記事で手順まで書いています。
ただし、順序を間違えると台無しになります。AIに問いごと丸投げさせると、探究は「AIに答えを出させて清書する作業」に化けてしまいます。文科省のN-E.X.T.ハイスクール構想も、AIを排除するのではなく、AIに代替されない力を育てたうえでAIを使いこなす、という二段構えを打ち出しています。この考え方はN-E.X.T.ハイスクール構想の解説と、「AIに代替されない力」を掘り下げた記事で詳しく整理しました。理究という最前線の計算基盤の話を、そのまま「すごいね」で終わらせず、問いを立てる主導権は人間が握り続けるという原則とセットで生徒に届けたい。そこが、探究をただの調べ学習からAI for Scienceの入口に変える分かれ目になります。
私たちTIMEWELLも、学校・教育機関向けのWARP for Schoolsで、生成AIを使った探究学習の設計や、生徒が自分の手でプロダクトをつくる伴走を行っています。これまでに500名以上の育成に携わり、東京都との協定事業（WARP ENTRE）にも取り組んできました。代表の濱本は、武蔵野大学アントレプレナーシップ学部の教育支援にも携わっています。理究や科学基盤モデルの話は、遠い研究所の出来事に見えて、実は今の高校生が数年後に触れる道具の話でもあります。最前線の科学とAIを教室の探究にどうつなげるか、一緒に考えたい学校関係者の方は、覗いてみてください。
まとめ
- 理究は理研の科学AI拠点AGISが開発・運用する科学研究専用スパコンで、NVIDIA GB200を積んだ計算ノード400台で構成し、2026年7月の運用開始を予定。富岳と連携して科学基盤モデルを育てます
- 名称は「理（ことわり）」を「究める」という意味で、千利休と守破離になぞらえた造語。日本発の科学AIとして海外への伝わりやすさも意識されています
- 中核事業のTRIP-AGISは米国アルゴンヌ国立研究所と深く連携し、令和8年度当初25億円、令和7年度補正28億円が計上。日米連携はこの予算の中で実施されます
- 富岳、理究、富岳NEXTが計算基盤の系譜をなし、計算基盤整備には別途76億円。上位の国家戦略として文科省は令和8年3月31日に戦略方針を策定し、AI for Scienceに補正1,143億円規模を投じています
- 高校の探究学習は「問いを立て、検証する」点でこの国家戦略と骨格が同じ。問いを立てる役割を生徒が手放さない設計が、探究を最前線の入口に変えます
日本の科学AIは、いつのまにか「これから」の話ではなくなりました。理究が動き出す2026年7月は、その象徴的な区切りになるはずです。今日の探究の授業でどんな問いを立てるか。その小さな選択が、数分でタンパク質の形が分かる時代を生きる生徒たちの、最初の一歩になるのだと思っています。
参考文献
[^1]: 文部科学省「AI for Scienceに関する令和7年度補正予算及び令和8年度当初予算案について」（AI for Science推進委員会 資料、令和8年2月9日） [^2]: 理化学研究所「AI for Science開発用スーパーコンピュータの名称を『理究（りきゅう）』に決定」（2026年6月19日） [^4]: 理化学研究所「科学研究基盤モデル開発プログラム（AGIS）」 [^5]: 理化学研究所「理研とアルゴンヌ国立研究所がAI for Scienceに関する覚書を締結」（2024年4月11日） [^6]: 理化学研究所「理化学研究所、アルゴンヌ国立研究所、富士通、NVIDIAが先端的HPC／AIの推進で協力」（2026年1月27日） [^7]: 文部科学省「AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針」（令和8年3月31日） [^8]: 文部科学省「AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）」特設サイト