AIワークフローDIVEの開発により、水素貯蔵材料の研究が大幅に加速されることが可能になりました。このマルチエージェントAIワークフローは、科学論文に含まれる図表から実験データを読み取り、体系的に構造化する機能を持っています。具体的には、4,000報を超える文献から30,000件以上のデータを抽出し、DigHyd（Digital Hydrogen Platform）というAIエージェント基盤を構築しました（www.dighyd.org）。

DIVEを利用することで、研究者は短時間で新しい水素貯蔵材料の候補を提案できる逆設計のプロセスを確立しました。このプロセスでは、わずか約2分で新しい材料を探索できるため、迅速な研究開発が可能となります。

近年、データ駆動型AIは材料探索において注目されていますが、従来は論文中の図表に託されたデータを効果的に活用することが難しい課題がありました。しかし、DIVEにより、図表に閉じ込められていた科学データを容易に操作できるようになり、AI駆動型の材料探索が加速することが期待されています。

この研究成果は2026年2月3日に学術誌「Chemical Science」に掲載されました。また、本研究は科学技術振興機構（JST）の支援を受けて実施されています。

富士通株式会社は、パブリックコメント業務において大規模言語モデル「Takane」を活用した実証実験を2025年中に特定の中央省庁で実施し、業務の効率化と品質向上を目指しました。この実験では、国民から寄せられた約12万文字の意見を分析し、賛否の分類や意見の要約を自動化することが可能であることを確認しました。従来の方法では意見の整理に一ヶ月以上を要していたのに対し、「Takane」はこの作業を約10分で完了し、職員は結果の点検に集中できるようになりました。

さらに、法令案と意見の整合性チェックでは、法令の条項に適合する意見を80%以上正確に識別できることが確認され、これにより人手による作業が大幅に省力化される可能性が示されました。この取り組みは国民の意見をより迅速かつ的確に政策に反映させるために重要です。

今後、富士通は生成AIを用いて多様な法令の調査やステークホルダーとの調整を行えるAIワークフローを構築することを計画しています。また、2026年度中には「Takane」を用いた生成AIサービスの提供を目指しており、政府の政策立案や法律制定プロセスの効率化が期待されています。これにより、国民の意見を基にした証拠に基づく政策(EBPM)の推進にも寄与することが期待されています。

シンガポールで「世界一高い」植物工場が稼働を開始しました。この工場は、限られた敷地を最大限に活用して生産効率を高め、人工知能（AI）やロボット技術を駆使してコストを削減します。シンガポールでは食料自給率の向上が求められる中、最新技術を活用することで競争力を確保し、海外展開も視野に入れています。

この新工場は新興企業グリーンファイトによって運営されており、「垂直農法」を採用して、従来の農法よりも効率的に作物を育成できます。具体的には、AIが植物の成長に関するデータを分析し、最適な栽培環境を提供します。これにより、収穫量の向上が期待されるほか、ロボットによる自動化が進むことで人手を省き、運営の効率化も図られています。

この取り組みは、シンガポールの食料確保に貢献すると期待されており、特に収益性が課題となっている植物工場のモデルが成功すれば、他国への展開も視野に入ります。植物工場技術の進化は今後の農業に大きな影響を与える可能性があり、シンガポールの新プロジェクトは、グローバルな農業技術の進展に貢献する注目の存在です。

AIツールを用いた細胞内抗体の迅速かつ高効率な設計方法の開発

2026年1月27日 公開

東京科学大学の研究チームが、AIツールを利用して抗体配列から機能的な細胞内抗体を効率よく設計する方法を発表しました。このアプローチは、診断や治療、細胞イメージングに利用される細胞内抗体の開発を加速させることが期待されています。

研究では、AlphaFold2とProteinMPNNというAIツールを駆使し、抗体の構造を予測および最適化しました。この方法により、26種類の抗体配列のうち19種類が細胞内で機能する一本鎖可変領域抗体として成功裏に発現しました。従来の手法では、これら19種類中18種類は発現できていなかったため、この新しい技術の効果が明確に示されています。

AIによる設計手法を通じて、細胞内抗体の開発が容易になり、低コストでの実施が可能となります。これにより、より多くの研究者が細胞内抗体の開発に参入できることが期待されます。また、標的とする分子の機能解析や治療、診断において、細胞内抗体は重要な役割を果たします。

今後、AlphaFold3などの新たな技術を活用することで、抗体設計の精度と効率がさらに向上することが期待されます。この研究は、生命科学の進展に大きな貢献をもたらすでしょう。