AI for Science を成功させるにはフュージョン開発が必要だ

Posted at 2026-08-01

DX で生まれた「業務 × 技術 × 基盤」の設計を、科学研究へ移植する

AI for Science に取り組もうとすると、多くの研究者は最初にモデルを探す。

この課題には Transformer が使えるか
GNN とベイズ最適化のどちらがよいか
生成 AI や AI エージェントで研究を自動化できるか

しかし、成果を左右するのはモデルだけではない。
誰が科学的問いを定義し、誰が AI の評価を設計し、誰がデータと計算環境を維持し、誰が最終判断をするのか。

この体制が設計されていなければ、優れたモデルを導入しても、データリーク、再現不能、評価指標の不一致、実験との乖離が起きる。

本記事では、DX の現場で使われてきた フュージョン開発 の概念を手がかりに、AI for Science のプロジェクト体制を考える。

この記事の主張

AI for Science にフュージョン開発は十分条件ではない。チームを組めば成功するわけではない。
しかし、方法論的新規性と科学的妥当性を同時に追求するための、重要な体制上の必要条件に近いと本記事では考える。これは比較研究で必要性を証明した結論ではなく、構造的リスクと公開事例から置く設計仮説である。

1. DX の文脈でフュージョン開発とは何か

Microsoft Learn は、Gartner の定義を引用し、フュージョンチームを 技術と他分野のドメイン知識を融合する、分散型・多分野横断のデジタルビジネスチーム と説明している¹。

Power Platform の文脈では、主に次の 3 つの役割が協働する。

DX における役割	持っている知識	主な責任
Citizen Developer / Maker	業務、顧客、現場の制約	解くべき業務課題を定義し、ローコードで試作する
Professional Developer	ソフトウェア設計、API、コード	複雑なロジック、連携、性能、品質を実装する
IT Professional / DevOps	運用、権限、セキュリティ、ALM	安全に開発・展開・監視できる基盤を整える

重要なのは、ローコードを使うこと自体ではない。

フュージョン開発の本質は、業務部門が要件書を渡し、IT 部門が後から作るという受け渡し型の分業をやめることにある。

従来型では、責任が工程ごとに分断される。

業務側は「要件どおり作られていない」と考える
開発側は「要件が曖昧だった」と考える
運用側は「安全に運用できないものが渡された」と考える

フュージョンチームでは、異なる専門家が同じ成果に対して責任を持つ。
業務価値、技術品質、運用可能性を、開発の最初から同時に扱う。

2. なぜ DX にフュージョン開発が必要だったのか

2.1 デジタル需要を IT 部門だけでは処理できなくなった

DX では、顧客接点、営業、製造、物流、人事など、ほぼすべての業務がデジタル化の対象になる。

中央の IT 部門がすべての要望を受け取り、個別に要件定義して開発する方式では、案件数と変化速度に追いつけない。

そこで、業務を最もよく知る人が試作や改善に参加し、専門開発者は複雑な問題に集中する分業が必要になった。

2.2 要件の「翻訳ロス」が大きかった

業務知識は、要件書へ完全には変換できない。

例外処理
暗黙の優先順位
顧客との関係
現場でしか分からない失敗条件

これらは、業務側と開発側が実際の画面やデータを見ながら反復しなければ共有しにくい。

フュージョン開発は、要件定義を一度で終わらせず、作る・試す・直すという循環の中で業務知識を実装へ変換する。

2.3 市民開発とガバナンスを両立する必要があった

現場が自分でツールを作れるようになると、速度は上がる。一方で、統制なしでは次の問題が起きる。

機密データを不適切な場所へ保存する
作成者が異動すると誰も保守できない
同じ機能のアプリが部門ごとに増殖する
本番環境へ手作業で変更を反映する

Microsoft Learn が、Professional Developer と IT Professional の役割として、安全で統制された環境を作ることを挙げているのはこのためである¹。

フュージョン開発は、市民開発者へ自由を与えるだけの方法ではない。
現場の速度を、専門家による設計・セキュリティ・運用の中へ取り込む方法である。

2.4 プロジェクトではなくプロダクトとして運用する必要があった

デジタルサービスは、リリースして終わりではない。

利用状況を観測し、障害を直し、業務変更に追従し、セキュリティを更新する必要がある。

そのため、企画、開発、運用を別組織へ順番に渡すよりも、成果を継続的に改善するチームが必要になった。

3. AI for Science でも同じ構造問題が起きうる

科学研究では「業務部門と IT 部門」という名前は使わない。しかし、よく似た受け渡しが存在する。

この流れが単なる受発注になると、次の問題が起きる。

3.1 科学的問いが代理指標へ置き換わる

たとえば「実験で有望な材料を見つけたい」という問いが、実装時には「既存データの RMSE を下げたい」へ変わることがある。

RMSE が改善しても、候補が合成不能、既知材料の近傍、実験誤差以下の差しかないのであれば、科学的価値は小さい。

3.2 AI の評価と科学の評価が分離する

AI 側はランダム分割のテスト精度を見ている。
ドメイン側は、時間外挿、未知組成、異なる装置、別施設での再現性を知りたい。

この違いは、学習後に結果を見せる段階で発見しても遅い。分割戦略と評価指標を決める時点で、両者が同じ卓にいる必要がある。

3.3 Notebook は動くが研究資産にならない

研究コードには、モデル以外にも多くの基盤が必要である。

データの版と来歴
依存パッケージと実行環境
乱数シード
実験条件とモデル重み
評価結果と意思決定記録
アクセス権限と機微データ管理

これらを担当する役割がなければ、「一度だけ動いた Notebook」で終わる。

3.4 AI 研究者が実装担当へ固定される

ドメイン PI が問いと評価を決め、AI 研究者へ実装だけを依頼すると、AI 側は方法論へ貢献しにくい。

逆に、AI 側だけでモデルと評価を決めれば、科学的に意味のない最適化へ進む可能性がある。

必要なのは、どちらかが発注者になることではない。
科学的問いと AI 方法論を共同設計することである。

4. DX のフュージョンチームを AI for Science へ写像する

DX の 3 役を、そのまま科学研究へ置き換えると次のようになる。

DX	AI for Science	共有する役割
Citizen Developer / 業務専門家	ドメイン研究者	現場固有の問い、データ、制約、価値を定義する
Professional Developer	AI/ML 研究者・エンジニア	問いを計算可能な形へ変換し、モデルと評価を設計する
IT Professional / DevOps	研究基盤エンジニア（RSE）	データ、計算環境、再現性、運用、セキュリティを担保する

必要に応じて、統計、研究データ管理、倫理、知財、実験自動化の専門家も加わる。

英国政府の AI for Science Strategy も、AI for Science の基盤として、データ、計算資源、学際的な研究コミュニティ、AI 科学ツールと自律実験基盤を挙げている²。
これは、AI for Science がモデル単体では成立せず、人材と基盤を含むシステムとして設計される必要があることを示している。

AI for Science のフュージョンチーム

ここで重要なのは、RSE を「AI 研究者の補助要員」と考えないことである。

データ処理、実験追跡、再現性、権限、計算コストが設計されていなければ、科学的主張を検証できない。研究基盤は研究方法の一部である。

公開事例が例示する統合

事例	論文の Author Contributions から確認できる統合
AlphaFold2	ニューラルネットワーク設計に加え、データ、解析、推論システム、技術基盤を異なる担当者が開発した³
GNoME	候補生成、GNN、DFT、凸包解析、検証、ベンチマーク、大規模学習・JAX MD 基盤が一つの研究へ統合された⁴
DeepMind × EPFL TCV	物理シミュレーション、強化学習、リアルタイム接続、制御系統合、実機実験を両組織が分担した⁵

これらは必要性を検証する比較実験ではなく、フュージョン型の役割統合が実際の成功例でどのように現れるかを示す例である。フュージョン体制が成功を因果的に保証する証明ではなく、高資源な成功例へ偏った標本でもある。
それでも、象徴的な成果が「モデル担当者だけ」で作られたのではなく、ドメイン、AI、基盤・実験統合の複数責任から成立したことは確認できる。

5. AI for Science に取り入れるべき 5 つの設計原則

原則 1：科学的問いを共同で定式化する

プロジェクトの開始時に、最低限次を 1 ページへ書く。

何を発見、予測、生成、制御したいのか
入力と出力は何か
データはどのように生成されたか
科学的に意味のある成功とは何か
どの結果なら仮説を棄却するか

「AI で何かできないか」から始めず、反証可能な科学的問いから始める。

原則 2：評価をモデルより先に決める

モデルを選ぶ前に、次を共同で決める。

ランダム、時系列、グループ、スキャフォールドなどの分割方法
単純モデル、既存手法、物理モデルとの比較
複数シード、信頼区間、アブレーション
保存則、対称性、境界条件
実験または外部データによる検証

テストデータを見た後で評価方法を変えると、望む結論へ分析を寄せる自由度が生まれる。

原則 3：役割ではなく決定権を明文化する

「ドメイン担当」「AI 担当」と書くだけでは不十分である。

判断	最終承認の例
科学的問い・物理的妥当性	ドメイン責任者
モデル化・ベースライン	AI/ML 責任者
データ利用・分割	ドメイン、AI、データ責任者の共同承認
実行環境・再現性	RSE
外部公開・論文化	PI と主要貢献者

判断が対立したときの解決方法も、開始時に決めておく。

3 人をすぐ集められない場合は、一人または二人で複数の役割を兼務してもよい。ただし、ドメイン、AI、基盤の「帽子」を区別して意思決定記録へ残し、可能な限り実装者以外による評価レビューを受ける。担当者がいない責任を、存在しないものとして扱わないことが最小条件である。

原則 4：コード、データ、意思決定を同じ研究資産として扱う

論文だけを成果物にすると、研究基盤への貢献が見えなくなる。

最低限、次を残す。

problem_definition.md
データ台帳と利用条件
環境定義と実行コマンド
ベースライン
実験ログ
意思決定記録
CRediT による貢献記述

原則 5：小さな閉ループを作る

AI for Science の価値は、予測を出すことだけではない。

科学的問い
  → データ／シミュレーション
  → モデル
  → 科学的評価
  → 次の実験・計算
  → 問いの更新

このループを一度回し、どこに情報損失、待ち時間、手作業、判断の曖昧さがあるかを確認する。

ただし、AI に「仮説を証明するコード」を書かせ、都合のよい評価を反復するループにしてはいけない。仮説、解析計画、独立評価、停止条件を先に固定する。

6. DX のフュージョン開発を、そのまま持ち込んではいけない

DX と科学研究には重要な違いがある。

DX	AI for Science
業務 KPI や利用者価値で評価する	科学的妥当性、反証可能性、再現性で評価する
素早い改善が価値になりやすい	速さより慎重な検証が重要な局面がある
A/B テストや利用ログを得やすい	実験が高価、危険、希少、長期間の場合がある
成功した機能を継続利用する	否定的結果や失敗条件にも科学的価値がある
組織内データの利用が中心	倫理、臨床、輸出管理、知財、共同研究契約が関わる

したがって、AI for Science で「速度」を唯一の目的にしてはいけない。

DX から移植すべきなのはローコード製品ではなく、次の組織原則である。

ドメインと技術のサイロを壊す
成果責任を共有する
基盤とガバナンスを最初から組み込む
小さく試し、観測し、修正する
貢献と決定権を明文化する

7. AI 支援ツールはフュージョンチームの代わりになるか

ならない。

GitHub Copilot、Web Search、科学文献検索 MCP、Jupyter MCP、クラウド操作 MCP などは、次の作業を補助できる。

コードやテストの下書き
関連論文・実装候補の収集
Notebook の実行とエラー修正
実験環境や CI の雛形作成
計算ジョブやクラウド資源の操作

しかし、次の判断は自動化しても最終責任を委ねられない。

問いに科学的価値があるか
データ生成過程にバイアスがないか
評価が現実の利用条件を表しているか
結果が既知知識と矛盾する理由は何か
論文として新規性があるか
実験、臨床、安全保障上許容できるか

ここで挙げた製品に限らず、他ベンダーのコーディング支援、学術検索 API、ローカル LLM、OSS の Notebook・ワークフロー基盤でも同じ補助機能を構成できる。

AI 支援ツールは、フュージョンチームの「4 人目の補助者」にはなれる。
しかし、ドメイン研究者、AI/ML 研究者、RSE の責任を消すものではない。

8. SPReAD-1000 に採択された研究者へ

SPReAD-1000 は研究代表者個人の研究計画を募集する制度であり、研究協力者へ分担金を配分する方式ではない。人件費も直接経費の対象外である⁶。

この条件を見ると、「フュージョン開発はできない」と感じるかもしれない。

しかし、公募要領は、研究上必要であれば 研究協力者と研究組織を構成できる としている。研究協力者には、大学院生、ポストドクター、海外共同研究者、技術者、知財専門家なども含められる⁶。また、SPReAD 自体も AI 利活用の知識差を補う伴走支援と、分野横断的な連携を掲げている。

つまり制約されているのは、共同代表や分担金を持つ大型チームの構成である。
AI、基盤、データ評価の機能を研究プロセスへ入れることまで禁止されているわけではない。

完成したチームではなく「軽量フュージョン」を作る

レイヤ	担当	SPReAD 期間中の役割
研究の中核	研究代表者	科学的問い、研究遂行、成果の最終責任を持つ
人的レビュー	研究協力者、伴走支援、学内相談窓口	AI 手法、評価設計、データ、再現性を節目で確認する
研究基盤	学内 RSE・研究 IT・兼務担当者	リポジトリ、環境、実験ログ、権限を整える
AI 支援	コーディング支援、文献検索 MCP、Jupyter MCP 等	実装・調査・計算の定型作業を補助する

すべての担当者が毎日参加する必要はない。次の 3 回だけでも、実装者以外のレビューを入れる。

問題定義時 — 予測量、利用データ、反証条件が妥当か
評価設計時 — 分割、ベースライン、リーク、統計評価が妥当か
結果解釈時 — 結果を過大解釈していないか、代替仮説がないか

謝金、旅費、役務、計算資源、データ取得などの経費を使える場合があるが、対象経費と所属機関の執行規則を必ず確認する。制度上支出できることと、個別の協力関係・契約で許されることは別である。

SPReAD 期間中に作るべき成果

短期間で完全なフュージョンチームや最終成果を作ることだけを目標にしない。次の研究費・共同研究へ接続できる フュージョン可能な研究資産 を残す。

科学的問い、成功条件、反証条件を記した問題定義書
データの来歴、利用条件、欠測、バイアスを整理したデータ台帳
第三者が再実行できる単純なベースライン
分割戦略、評価指標、統計解析を固定した解析計画
コード、環境、実験ログ、意思決定記録
AI/ML 研究者、RSE、統計家など次段階の共同研究者候補
次の共同研究費で解く問い、必要な人材、計算・実験資源の見積り

避けるべき進め方

予算の大半を最初に GPU や高価なモデルへ投入し、評価設計を後回しにする
AI ツールがコードを書いたため、AI/ML の人的レビューは不要だと考える
AI 経験が少ないことを隠し、既存手法の選択理由を説明できないまま進める
研究協力者を単なる実装外注として扱い、問題定義や評価へ参加させない
良い結果だけを残し、失敗した条件、負の結果、試行履歴を捨てる

SPReAD 採択者へのメッセージ

個人研究枠であることは、一人ですべてを判断しなければならないという意味ではない。
SPReAD 期間中に作るべき最も重要な成果の一つは、AI を使った結果だけでなく、次に誰と組み、どの問いを、どの評価と基盤で解くべきかが明確になった状態である。

SPReAD-1000 は、完成したフュージョンチームのための制度というより、単独の着想を、共同設計可能な研究へ変える橋として活用できる。

9. 最初の 30 日で何をするか

時期の目安	実施内容	成果物
着手時	ドメイン、AI、基盤、データの責任者を仮置き	チーム表、連絡方法、意思決定規則
第 1 週	科学的問い、データ、機微性、失敗条件を確認	問題定義書、データ台帳
第 2 週	分割戦略、単純なベースライン、評価を固定	解析計画、ベースライン仕様
第 3 週	第三者が同じ環境でベースラインを再実行	リポジトリ、環境定義、実験ログ
第 4 週	継続、再設計、停止を判断	Go / Revise / No-Go の議事録

30 日後の確認事項

科学的問いを全員が同じ言葉で説明できる
ドメイン側と AI 側が評価方法へ合意している
単純なベースラインを再実行できる
データの由来、権限、分割方法を説明できる
成功条件だけでなく停止条件がある
誰が何を承認するか決まっている
否定的な結果も記録し、共有できる

一つでも説明できなければ、高性能モデルの探索へ進む前に体制を修正した方がよい。

10. まとめ

DX でフュージョン開発が必要になったのは、IT 部門の人数が足りなかったからだけではない。

業務知識、ソフトウェア開発、運用・ガバナンスを順番に受け渡す方式では、変化の速いデジタルサービスを作り続けられなかったからである。

AI for Science でも同じ問題が起きる。

ドメイン研究者だけでは AI 方法論と基盤を追い切れない
AI 研究者だけでは科学的価値と実験制約を判断できない
基盤担当がいなければ再現可能な研究資産にならない

だから必要なのは、ドメイン研究者が AI を発注する体制ではない。

ドメイン研究者 × AI/ML 研究者 × 研究基盤エンジニアが、科学的問い、評価、実装、検証の責任を共有するフュージョン開発である。

最初に選ぶべきものは、最新モデルではない。
まず、誰と、どの問いを、どの評価で、どの基盤上で解くのかを決める。

AI for Science のプロジェクトは、そこから始まる。

利害開示

筆者は Microsoft 社員であり、本記事で参照した Microsoft Learn、GitHub Copilot、Azure 等の提供側企業に所属している。また、材料研究者として OSS AIRA / AIRA-Synapse を開発している。

本記事が扱うフュージョン開発の原則は、特定ベンダー製品の採用を前提としない。AWS、Google Cloud、オンプレミス HPC、OSS、ローカル LLM などでも同様の体制を構築できる。

参考文献

タグ：AI for Science DX フュージョン開発 機械学習 研究DX RSE 共同研究

Microsoft Learn, Fusion development in Power Platform — Gartner の定義、Citizen Developer、Professional Developer、IT Professional の役割。 ↩ ↩²
UK Department for Science, Innovation and Technology, AI for Science Strategy — データ、計算資源、学際的チーム、AI 科学ツール、自律実験基盤。 ↩
Jumper, J. et al., Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold, Nature 596, 583–589 (2021). ↩
Merchant, A. et al., Scaling deep learning for materials discovery, Nature 624, 80–85 (2023). ↩
Degrave, J. et al., Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning, Nature 602, 414–419 (2022). ↩
文部科学省, AI for Science 萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）公募要領 — 個人研究計画、研究協力者、対象経費。あわせて SPReAD の概要・伴走支援を参照。 ↩ ↩²

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