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Upstageは、 東京大学 および カラクリ株式会社 と共同で、AI技術を活用した科学研究支援プロジェクト 「AI for Science」 を開始しました。本プロジェクトは、生成AIを活用して科学的発見のプロセスを変革することを目的とし、データ解析の高速化、推論の高度化、そして研究者の知識探索の効率化を目指します。 日本はこれまで、物理学、材料科学、医学などの分野で世界をリードしてきました。今回の取り組みは、その科学技術立国としての伝統をAI時代へと継承・発展させるものであり、日本がデータ駆動型の知的発見の最前線に立ち続けることを目指しています。また、本プロジェクトは、Upstageとカラクリが共同開発した日本発の大規模言語モデル 「Syn Pro」 を基盤モデルとして活用することを計画しています。「Syn Pro」は、日本語性能において国内開発モデルとして第1位、さらに Weights & Biases が運営する Nejumi Leaderboard において世界トップ20入りを果たした高性能な日本語LLMです。 科学とAIの新たなフロンティアへ ‍ 近年、科学研究におけるデータは急速に増大・多様化しており、膨大な情報の中から有用な知見を抽出することがますます困難になっています。特に、現行の多くのシステムはグラフや図表などの非構造化情報を「見る」ことができず、データの品質評価が難しいという課題を抱えています。また、この制約が、研究成果の分析・検証・共有の効率を妨げており、日本における産業的なイノベーション機会損失にも繋がっています。今回の協業では、3者の強みを融合し、この課題の解決に挑みます。 ● Upstageは、大規模言語モデル（LLM）および Document Parse 技術を活用し、研究データにおける高度な情報抽出と特徴解析を実現 ● 東京大学 岡田教授は、理論的知見と研究におけるリーダーシップを発揮 ● カラクリ株式会社は、AI実装およびエンジニアリング技術によるソリューション提供を推進

3者は連携して、自動化・透明性・協働性を兼ね備えた新たなAI研究モデルの確立を目指しており、成果については知的財産権の確保に向けて検討を進めてまいります。 ‍ 東京大学 岡田 真人教授 コメント ‍ 「AIは科学を変革する力を持っていますが、その前提となる“データの構造化”の重要性は、これまで十分に認識されてきませんでした。AI-Readyなデータ基盤を整えUpstageのDocument AIに加えて、同社とカラクリが日本国内で共同開発したLLM (Syn Pro) が社会に広く実装されることで、研究機関や民間企業が長年抱えてきた本質的な課題を解決できる可能性を強く感じています。さらに、ヘルスケアや製造業をはじめとする幅広い産業領域においても、この三者連携によるAIの取り組みが真の価値を発揮できる環境を築くことが、私の使命です。AI for Scienceの活用がまだ途上にある今こそ、この分野をリードする新たな世界を共に切り拓いていきたいと思います。」 ‍ カラクリ株式会社 取締役 Chief Product Officer 中山 智文 コメント 「今回、東京大学 岡田先生、そして共に挑戦を続けてきたUpstage社と『AI for Science』を始動できたことに、心からワクワクしています。カラクリのR&Dチームには私を含め、岡田研出身のメンバーが多く在籍しており、この取り組みは私たちにとって“原点回帰”でもあります。 また、Upstage社とは強力なタッグを組み、国内トップクラスの日本語モデル『Syn Pro』の開発を進めてきました。この点と点を繋げることで、科学の未来に挑戦する研究者の皆様を、力強く支援していきたいと思います。」 ‍ Upstage AI株式会社 代表取締役 松下紘之 コメント ‍ 「 カラクリ株式会社および東京大学とは、本プロジェクトのキックオフ以来、約半年にわたり、科学研究の現場におけるAI活用の可能性を共に探ってまいりました。今回『AI for Science』の社会実装に向けて大きな一歩を踏み出せることを、大変うれしく思います。Upstageは、グローバル市場で培ってきたDocument Intelligence技術を軸に、非構造データをAIが理解できる形へと変換し、研究や業務における知識活用を支援してきました。 さらに今年10月には、カラクリとの共同開発により、国内開発モデルとして最高水準の日本語性能を誇るLLM『SynPro』をリリースし、科学研究のデータ解析と知識構造化を『安心・安全な環境』と『高いコスト効率性』のもとで実現する新たな基盤を整えました。このプロジェクトチームが一体となって新たなシナジーを生み出すことで、AIが日本の科学研究、そしてその先の産業発展の可能性を大きく切り拓いていく未来を見据えて、その一つひとつの現場での価値創造を共に実現していきたいと考えています。」 ‍ AIが「研究パートナー」となる未来へ 「AI for Science」プロジェクトは、AIを単なる計算ツールではなく、研究者の思考と推論を支援する科学的パートナーとして位置づける新しいアプローチを提示します。本プロジェクトでは、AIを活用することで研究の再現性と説明性を高め、科学的知見の創出を加速させ、2026年にはプロトタイプの構築および共同研究成果の発表を予定しています。今後は学術分野だけでなく、産業界との連携も視野に入れ、AIが科学の現場で実際に機能するエコシステムの確立を目指します。 ‍ ‍ ‍

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東京大学・カラクリ・Upstage、AIを活用した科学研究支援プロジェクト「AI for Science」を始動 — 日本の科学研究を次のステージへ

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Hiroyuki Matsushita

• Company • November 10, 2025

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Upstageは、 東京大学 および カラクリ株式会社 と共同で、AI技術を活用した科学研究支援プロジェクト 「AI for Science」 を開始しました。本プロジェクトは、生成AIを活用して科学的発見のプロセスを変革することを目的とし、データ解析の高速化、推論の高度化、そして研究者の知識探索の効率化を目指します。 日本はこれまで、物理学、材料科学、医学などの分野で世界をリードしてきました。今回の取り組みは、その科学技術立国としての伝統をAI時代へと継承・発展させるものであり、日本がデータ駆動型の知的発見の最前線に立ち続けることを目指しています。また、本プロジェクトは、Upstageとカラクリが共同開発した日本発の大規模言語モデル 「Syn Pro」 を基盤モデルとして活用することを計画しています。「Syn Pro」は、日本語性能において国内開発モデルとして第1位、さらに Weights & Biases が運営する Nejumi Leaderboard において世界トップ20入りを果たした高性能な日本語LLMです。 科学とAIの新たなフロンティアへ ‍ 近年、科学研究におけるデータは急速に増大・多様化しており、膨大な情報の中から有用な知見を抽出することがますます困難になっています。特に、現行の多くのシステムはグラフや図表などの非構造化情報を「見る」ことができず、データの品質評価が難しいという課題を抱えています。また、この制約が、研究成果の分析・検証・共有の効率を妨げており、日本における産業的なイノベーション機会損失にも繋がっています。今回の協業では、3者の強みを融合し、この課題の解決に挑みます。 ● Upstageは、大規模言語モデル（LLM）および Document Parse 技術を活用し、研究データにおける高度な情報抽出と特徴解析を実現 ● 東京大学 岡田教授は、理論的知見と研究におけるリーダーシップを発揮 ● カラクリ株式会社は、AI実装およびエンジニアリング技術によるソリューション提供を推進

3者は連携して、自動化・透明性・協働性を兼ね備えた新たなAI研究モデルの確立を目指しており、成果については知的財産権の確保に向けて検討を進めてまいります。 ‍ 東京大学 岡田 真人教授 コメント ‍ 「AIは科学を変革する力を持っていますが、その前提となる“データの構造化”の重要性は、これまで十分に認識されてきませんでした。AI-Readyなデータ基盤を整えUpstageのDocument AIに加えて、同社とカラクリが日本国内で共同開発したLLM (Syn Pro) が社会に広く実装されることで、研究機関や民間企業が長年抱えてきた本質的な課題を解決できる可能性を強く感じています。さらに、ヘルスケアや製造業をはじめとする幅広い産業領域においても、この三者連携によるAIの取り組みが真の価値を発揮できる環境を築くことが、私の使命です。AI for Scienceの活用がまだ途上にある今こそ、この分野をリードする新たな世界を共に切り拓いていきたいと思います。」 ‍ カラクリ株式会社 取締役 Chief Product Officer 中山 智文 コメント 「今回、東京大学 岡田先生、そして共に挑戦を続けてきたUpstage社と『AI for Science』を始動できたことに、心からワクワクしています。カラクリのR&Dチームには私を含め、岡田研出身のメンバーが多く在籍しており、この取り組みは私たちにとって“原点回帰”でもあります。 また、Upstage社とは強力なタッグを組み、国内トップクラスの日本語モデル『Syn Pro』の開発を進めてきました。この点と点を繋げることで、科学の未来に挑戦する研究者の皆様を、力強く支援していきたいと思います。」 ‍ Upstage AI株式会社 代表取締役 松下紘之 コメント ‍ 「 カラクリ株式会社および東京大学とは、本プロジェクトのキックオフ以来、約半年にわたり、科学研究の現場におけるAI活用の可能性を共に探ってまいりました。今回『AI for Science』の社会実装に向けて大きな一歩を踏み出せることを、大変うれしく思います。Upstageは、グローバル市場で培ってきたDocument Intelligence技術を軸に、非構造データをAIが理解できる形へと変換し、研究や業務における知識活用を支援してきました。 さらに今年10月には、カラクリとの共同開発により、国内開発モデルとして最高水準の日本語性能を誇るLLM『SynPro』をリリースし、科学研究のデータ解析と知識構造化を『安心・安全な環境』と『高いコスト効率性』のもとで実現する新たな基盤を整えました。このプロジェクトチームが一体となって新たなシナジーを生み出すことで、AIが日本の科学研究、そしてその先の産業発展の可能性を大きく切り拓いていく未来を見据えて、その一つひとつの現場での価値創造を共に実現していきたいと考えています。」 ‍ AIが「研究パートナー」となる未来へ 「AI for Science」プロジェクトは、AIを単なる計算ツールではなく、研究者の思考と推論を支援する科学的パートナーとして位置づける新しいアプローチを提示します。本プロジェクトでは、AIを活用することで研究の再現性と説明性を高め、科学的知見の創出を加速させ、2026年にはプロトタイプの構築および共同研究成果の発表を予定しています。今後は学術分野だけでなく、産業界との連携も視野に入れ、AIが科学の現場で実際に機能するエコシステムの確立を目指します。 ‍ ‍ ‍

Upstageは、 東京大学 および カラクリ株式会社 と共同で、AI技術を活用した科学研究支援プロジェクト 「AI for Science」 を開始しました。本プロジェクトは、生成AIを活用して科学的発見のプロセスを変革することを目的とし、データ解析の高速化、推論の高度化、そして研究者の知識探索の効率化を目指します。 日本はこれまで、物理学、材料科学、医学などの分野で世界をリードしてきました。今回の取り組みは、その科学技術立国としての伝統をAI時代へと継承・発展させるものであり、日本がデータ駆動型の知的発見の最前線に立ち続けることを目指しています。また、本プロジェクトは、Upstageとカラクリが共同開発した日本発の大規模言語モデル 「Syn Pro」 を基盤モデルとして活用することを計画しています。「Syn Pro」は、日本語性能において国内開発モデルとして第1位、さらに Weights & Biases が運営する Nejumi Leaderboard において世界トップ20入りを果たした高性能な日本語LLMです。 科学とAIの新たなフロンティアへ ‍ 近年、科学研究におけるデータは急速に増大・多様化しており、膨大な情報の中から有用な知見を抽出することがますます困難になっています。特に、現行の多くのシステムはグラフや図表などの非構造化情報を「見る」ことができず、データの品質評価が難しいという課題を抱えています。また、この制約が、研究成果の分析・検証・共有の効率を妨げており、日本における産業的なイノベーション機会損失にも繋がっています。今回の協業では、3者の強みを融合し、この課題の解決に挑みます。 ● Upstageは、大規模言語モデル（LLM）および Document Parse...