AI for Science 国別比較：米・EU・日本の政策——Genesis MissionからARiSEまで
AI を科学研究そのものに適用する「AI for Science」をめぐり、2025〜2026年に米・EU・日本の政策が出揃いました。①国家戦略・②共有インフラ・③研究投資という3層の枠組みで比較します。大統領令で急加速する米国、RAISE で欧州の知を束ねる EU、ARiSE と SPReAD の二段構えで挑む日本——設計思想の違いと公募情報を整理します。
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注目スタートアップ5社が変える研究自動化——SDL・ラボラトリーオートメーションの多様なアプローチを解説
研究自動化の実現に向けて、多様なアプローチのスタートアップが続々と生まれている。AIプラットフォームを顧客ラボに統合するもの、SDLへのアクセスを提供するもの、SDL設備を販売するものなど、サービス形態はさまざまだ。注目5社の動向から、研究自動化の現在地を整理する。
2026年、AI × ラボラトリーオートメーションが実験科学のループを閉じる ― 自律駆動ラボ（SDL）の転換点
2025年は AI Agent 元年だったが、ライフサイエンスでは「考える AI」止まりだった。2026年、基盤モデルが実験機器を統括し、ラボラトリーオートメーションが掲げてきた『自律化』がいよいよ実装フェーズへ。GPT-5 × Ginkgo、iBioFAB、LUMI-lab、Intrepid の4事例と、Anthropic・OpenAI のライフサイエンス本格参入から、転換点の意味を読み解く。
ScienceAgentBench: 研究タスクにおけるPythonコード生成ベンチマーク
ScienceAgentBench: 研究タスクにおけるPythonコード生成ベンチマーク
BixBench:Bioinformaticsタスクに対するAIエージェントのベンチマーク
FutureHouseとScienceMachineが共同開発したバイオインフォマティクス分野のAIエージェント評価ベンチマーク
Biomni：スタンフォード発・汎用バイオメディカルAIエージェントの実力と可能性
スタンフォード大学が開発した汎用バイオメディカルAIエージェント「Biomni」の技術的詳細と実用性を解説。150のツールと59のデータベースを統合する革新的設計と、Science Aid×京都大学の取り組みを紹介します。
AI初心者がCursorでブログ記事を書いてみた体験談
AI初心者がCursorエディタを使ってブログ記事を書くようになった半年間の体験談。試行錯誤の過程、良かった点・悪かった点、効果的な使い方のコツを詳しく紹介します。
Super-resolution 3D live-cell imagingとは？生きた細胞のナノスケール可視化を実現するAI技術
Super-resolution 3D live-cell imagingの基礎から応用まで。AI技術による生きた細胞のナノスケール可視化技術とその最新の進歩について解説します。
HTVSとは？AI創薬における実用的スクリーニング技術
HTVS（High Throughput Virtual Screening）の基礎から応用まで。AI創薬における仮想スクリーニング技術とその実用的活用法について解説します。
Language Modeling for Biological Sequencesとは？タンパク質の理解と設計を変えるAI技術の最前線
Language Modeling for Biological Sequencesの基礎から応用まで。タンパク質配列をAIで解析する最新技術とその可能性について解説します。