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

2026年10月6日 09時00分

エピストラ株式会社（以下、エピストラ）は、国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）の「AI for Science 革新的研究推進事業（ARiSE）」戦略ターゲット型において、研究開発課題「Science by AI のための無人研究施設の開発」（研究開発代表者：東京科学大学総合研究院教授神田元紀）が採択され、エピストラが共同研究開発代表機関として参画することをお知らせします。

本課題では、東京科学大学、理化学研究所と連携し、AI for Science の推進に向けた次世代の研究基盤に関する研究開発を進めてまいります。

ARiSEは、文部科学省の「AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針」に基づき、研究活動におけるAI利活用を推進するJSTのフラグシップ事業です。本研究開発課題は、「大型研究施設・研究装置における運転最適化、自動自律化、高精度シミュレーションを活用した実験計画及びデータ分析能力の向上を実現するAIエージェント群・AI基盤モデルの開発・実証」を掲げるT3「戦略ターゲット3」の対象課題として採択されました。

採択課題について

背景

近年、文献調査や仮説の立案、実験計画の策定、データ解析といった研究プロセスの各段階でAIを活用する研究開発が国内外で進んでいます。生命科学分野においても、AIと実験自動化技術を組み合わせた研究開発が進展しており、研究の進め方そのものが変わり始めています。

こうした動きをさらに発展させるためには、AIと実験設備を連携させ、研究活動全体を支える基盤の構築が重要となります。

本課題の取り組み

本課題では、東京科学大学を中心に、理化学研究所およびエピストラの三者が連携し、AIとロボットを活用した次世代の自律実験拠点の構築に関する研究開発を行います。

研究計画、実験設備、そこから得られるデータを連携させ、実験の計画・実行・解析を一連の研究プロセスとして自律的かつ継続的に進められる、大規模実験自動化拠点の実現を目指します。

エピストラの役割

エピストラは、生命科学分野を中心に、AIを活用した実験計画・条件最適化をはじめ、研究プロセスの高度化・自律化を支える技術を開発・提供しています。また、AIとロボットを組み合わせて科学的発見を自律的に行うシステムの研究開発を約10年にわたって実施してまいりました[1][2][3][4]。

本課題においても当社の技術・知見を活かし、東京科学大学、理化学研究所と連携しながら、次世代型の研究開発基盤の実現に取り組んでまいります。

採択課題の概要

事業名
AI for Science 革新的研究推進事業（ARiSE）戦略ターゲット型
T3「戦略ターゲット3」

研究開発課題名
Science by AI のための無人研究施設の開発

研究開発代表者
神田元紀
東京科学大学総合研究院難治疾患研究所ロボット科学分野教授

共同研究開発代表者
高橋恒一
理化学研究所 TRIP事業本部科学研究基盤モデル開発プログラムプロジェクトディレクター

小澤陽介
エピストラ株式会社代表取締役・CEO

本採択課題に関連する事例

[1] 理化学研究所プレスリリース

「再生医療用細胞レシピをロボットとAIが自律的に試行錯誤」

汎用ヒト型ロボット「まほろ」とAIによる最適化を組み合わせ、iPS細胞から網膜色素上皮（RPE）細胞への分化誘導条件を自律的に探索した研究成果です。

▶︎ 理化学研究所のプレスリリースを見る

[2] 研究論文（eLife）

Kanda GN, Tsuzuki T, et al. (2022). “Robotic search for optimal cell culture in regenerative medicine.” eLife, 11:e77007. DOI: 10.7554/eLife.77007

上記研究成果を報告した論文です。2022年6月にeLifeに掲載されています。

▶︎ 論文を見る（eLife）

[3] アステラス製薬株式会社様との取り組み

「AI × ロボット駆動で次世代の細胞医薬品製造を実現する」（エピストラ | ユーザーインタビュー）

AIによる条件最適化とロボティクスを組み合わせ、細胞培養の再現性向上とプロセス開発の効率化に取り組んだ事例をご紹介しています。

▶︎ アステラス製薬様との事例を見る

[4] 株式会社ビジョンケア様との取り組み

「再生医療用細胞レシピをAIで探索。熟練者と同等以上の効率を達成。」（エピストラ | ユーザーインタビュー）

AIとロボット技術を組み合わせたiPS細胞の分化誘導条件の最適化について、プロジェクトの背景や取り組みをご紹介しています。

▶︎ ビジョンケア様との事例を見る