カーブジェン、「AI for Science」事業支援：ライフサイエンス・医療特化のAI導入伴走支援サービスを提供開始
カーブジェン株式会社は、文部科学省の「AI for Science」推進方針に呼応し、ライフサイエンス・医療領域の研究者向けにAI導入伴走支援サービスの提供を開始した。自社のクラウドAIプラットフォーム「CarbConnect®」や医療機器ソフトウェア開発の知見を活かし、PoCから社会実装までを支援する。
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- 📰 発表: 2026年5月19日 18:52
- 🔍 収集: 2026年5月19日 10:31
- 🤖 AI分析完了: 2026年5月19日 11:06（収集から34分後）
カーブジェン株式会社(本社：東京都渋谷区、代表取締役：中島正和、以下「当社」)は、ライフサイエンス・医療領域の研究者の皆様を対象としたAI導入サービス「AI for Science 伴走支援」の提供を本日より開始しましたのでお知らせいたします。本サービスは、2026年3月31日に文部科学省が策定した「AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針」、ならびに同方針に基づく「AI for Scienceによる科学研究革新プログラム」(AI for Science革新的研究推進事業(ARiSE)、AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業(SPReAD)等)の推進に呼応し、研究者の皆様がAI for Scienceに挑戦される際の伴走パートナーとしてご活用いただくことを想定しています。当社が保有するクラウドAIモデル開発プラットフォーム「CarbConnect®(カーブコネクト)」と、医療機器ソフトウェア(SaMD)開発を通じて培った薬事・QMS対応の知見を融合し、ライフサイエンス研究現場のAI実装を加速いたします。
AI for Science
サービス紹介ページ：https://carbgem.com/carbgem_ai_for_science_lp/
◆ 開発の背景
近年、AIを科学研究の高度化・加速化に活用する「AI for Science」の潮流が世界的に拡大しています。日本においても文部科学省が2026年3月に「AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針」を策定し、同方針に基づく「AI for Scienceによる科学研究革新プログラム」として、フラッグシップ事業「AI for Science革新的研究推進事業(ARiSE)」と裾野拡大型の「AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業(SPReAD)」を立ち上げ、研究者によるAI活用の加速を支援しています。
特にSPReAD事業は、「①迅速な支援、②AI導入に必要な伴走支援、③独創的研究の芽出し支援」を3本柱とし、これまでAIと接点が薄かった研究者にも門戸を開く方針が示されています。一方、研究現場では以下のような課題が依然として存在します。
- AIモデルがPoC(概念実証)止まりで社会実装に至らない
- 計算資源の確保や薬事・品質管理対応のハードルが高い
- ライフサイエンス・医療特有のデータ構造と研究プロセスを理解した開発パートナーが少ない
当社は、国立健康危機管理研究機構（JIHS）や神戸大学と共に『医療機器ソフトウェア(SaMD)「BiTTE®-Urine」』*の開発や、東京大学大学院農学生命科学研究科との共同研究をはじめとする産官学連携の実績を豊富に有しております。これらの知見をパッケージ化することで、研究者の皆様がAI for Scienceに挑戦される際の伴走パートナーとして、PoCから社会実装までを一気通貫で支援する伴走型サービスを構築いたしました。
*医療機器ソフトウェア(SaMD)「BiTTE®-Urine」：(承認番号：30600BZX00247000、製造業者・販売業者：カーブジェン株式会社東京データラボ、製造販売業者：ネクスジェン株式会社東京データラボ、)
◆ サービスの主な特長
■ 1. ライフサイエンス・医療特化の専門性
医療画像解析、ゲノム解析、創薬ターゲット探索、シミュレーション等、ライフサイエンス・医療領域特有のデータ構造と研究プロセスを理解した上で、課題に応じた最適なAIモデル設計をご提案いたします。
■ 2. SaMD・薬事対応の経験を活かした社会実装支援
医療機器ソフトウェアの開発・QMS構築・薬事レビューの実績を持つチームが、研究成果の社会実装フェーズまでを見据えた伴走支援を提供いたします。
■ 3. クラウドAIモデル開発プラットフォーム「CarbConnect®」の活用
セキュアな環境下でAIモデルの開発・検証・運用を一元的に行えるクラウドプラットフォーム「CarbConnect®」を活用し、計算資源の確保、データ整備、モデル開発、コミュニケーションをワンストップで実現いたします。
◆ 一般的なAI開発支援との違い
- 領域知見: (一般的なAI開発ベンダー)業種横断・汎用 / (当社)ライフサイエンス・医療特化
- 薬事・QMS対応: (一般的なAI開発ベンダー)限定的 / (当社)SaMD承認実績に基づく支援
- 開発基盤: (一般的なAI開発ベンダー)個別環境 / (当社)CarbConnect®による統合環境
- 出口設計: (一般的なAI開発ベンダー)PoC・実装まで / (当社)論文化・社会実装まで一気通貫
- 導入ハードル: (一般的なAI開発ベンダー)高額・長期契約 / (当社)計算資源バウチャー¥100,000〜から
AI for Science
サービス紹介ページ：https://carbgem.com/carbgem_ai_for_science_lp/
◆ 開発の背景
近年、AIを科学研究の高度化・加速化に活用する「AI for Science」の潮流が世界的に拡大しています。日本においても文部科学省が2026年3月に「AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針」を策定し、同方針に基づく「AI for Scienceによる科学研究革新プログラム」として、フラッグシップ事業「AI for Science革新的研究推進事業(ARiSE)」と裾野拡大型の「AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業(SPReAD)」を立ち上げ、研究者によるAI活用の加速を支援しています。
特にSPReAD事業は、「①迅速な支援、②AI導入に必要な伴走支援、③独創的研究の芽出し支援」を3本柱とし、これまでAIと接点が薄かった研究者にも門戸を開く方針が示されています。一方、研究現場では以下のような課題が依然として存在します。
- AIモデルがPoC(概念実証)止まりで社会実装に至らない
- 計算資源の確保や薬事・品質管理対応のハードルが高い
- ライフサイエンス・医療特有のデータ構造と研究プロセスを理解した開発パートナーが少ない
当社は、国立健康危機管理研究機構（JIHS）や神戸大学と共に『医療機器ソフトウェア(SaMD)「BiTTE®-Urine」』*の開発や、東京大学大学院農学生命科学研究科との共同研究をはじめとする産官学連携の実績を豊富に有しております。これらの知見をパッケージ化することで、研究者の皆様がAI for Scienceに挑戦される際の伴走パートナーとして、PoCから社会実装までを一気通貫で支援する伴走型サービスを構築いたしました。
*医療機器ソフトウェア(SaMD)「BiTTE®-Urine」：(承認番号：30600BZX00247000、製造業者・販売業者：カーブジェン株式会社東京データラボ、製造販売業者：ネクスジェン株式会社東京データラボ、)
◆ サービスの主な特長
■ 1. ライフサイエンス・医療特化の専門性
医療画像解析、ゲノム解析、創薬ターゲット探索、シミュレーション等、ライフサイエンス・医療領域特有のデータ構造と研究プロセスを理解した上で、課題に応じた最適なAIモデル設計をご提案いたします。
■ 2. SaMD・薬事対応の経験を活かした社会実装支援
医療機器ソフトウェアの開発・QMS構築・薬事レビューの実績を持つチームが、研究成果の社会実装フェーズまでを見据えた伴走支援を提供いたします。
■ 3. クラウドAIモデル開発プラットフォーム「CarbConnect®」の活用
セキュアな環境下でAIモデルの開発・検証・運用を一元的に行えるクラウドプラットフォーム「CarbConnect®」を活用し、計算資源の確保、データ整備、モデル開発、コミュニケーションをワンストップで実現いたします。
◆ 一般的なAI開発支援との違い
- 領域知見: (一般的なAI開発ベンダー)業種横断・汎用 / (当社)ライフサイエンス・医療特化
- 薬事・QMS対応: (一般的なAI開発ベンダー)限定的 / (当社)SaMD承認実績に基づく支援
- 開発基盤: (一般的なAI開発ベンダー)個別環境 / (当社)CarbConnect®による統合環境
- 出口設計: (一般的なAI開発ベンダー)PoC・実装まで / (当社)論文化・社会実装まで一気通貫
- 導入ハードル: (一般的なAI開発ベンダー)高額・長期契約 / (当社)計算資源バウチャー¥100,000〜から
よくある質問
カーブジェンの「AI for Science 伴走支援」とは？
医療・ライフサイエンス領域の研究者向けに、AIモデルの設計から薬事対応・社会実装までを一貫して支援するサービスです。
どのような強みがありますか？
汎用AI開発とは異なり、SaMD（医療機器ソフトウェア）開発の知見や専用プラットフォーム「CarbConnect®」を有している点です。
なぜ今提供を開始したのですか？
2026年3月に文科省が策定した「AI for Science」推進方針と関連支援プログラムの本格化に対応するためです。