AI for Science(spread1000)採択結果・第2回はいつ｜SPReAD採択率2.9%・倍率約35倍

AI for Science とは、機械学習や生成AIを科学研究そのものの手段として使い、発見を加速する研究活動の総称です。文部科学省の SPReAD 1000（spread1000、カタカナでスプレッド1000とも表記）は、その裾野を広げるために2回の公募で計1,000件程度を採択する大規模事業で、第1回の採択結果が2026年6月22日に公表されました。第2回公募（2026年7月3日正午締切）の結果発表（交付決定）は2026年8月中旬から9月上旬の見込みです（最新状況はこちら）。

本記事では、SPReAD 第1回の採択結果（応募・採択件数、研究領域別の内訳、採択課題の例）、第2回の結果発表スケジュール、無作為抽出を含む審査の仕組みを、文部科学省の公表資料に基づいて整理します。あわせて ARiSE・ムーンショット・JST CREST・ACT-X・BOOST・NEDO GENIAC・AMED 医工連携AI など関連公募も解説します。数値は記事末尾の出典一覧に対応しています。

spread1000（SPReAD 1000）とは

spread1000 は、文部科学省の「AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）」の通称です。読みはスプレッドで、2回の公募で計1,000件程度を採択する規模から「1000」が付きます。制度の要点は次の通りです。

1. AI for Science とは何か

AI for Science とは、AI技術（機械学習・深層学習・大規模言語モデル・拡散モデル・シミュレーション）を科学研究そのものの手段として活用し、研究プロセスを高速化・高精度化・自動化する研究活動の総称です。AI自体の改良を目的とする「AI研究」とは異なり、生命科学・材料科学・物理学・化学・人文学・社会科学など既存分野にAIを取り入れることで新たな発見を生み出します。

代表的な事例:

• AlphaFold（2020、DeepMind）: タンパク質3D構造予測。実験で数年要していた構造解析を短時間で実現。2024年ノーベル化学賞
• GNoME（2023、Google DeepMind）: 深層学習で約220万種の新しい結晶構造を予測、うち約38万種が安定構造（出典15）
• Polymathic AI: 複数科学分野横断の科学基盤モデル構築プロジェクト
• FunSearch（2023）: LLMで数学・組合せ問題の新解法を発見
• 古文書OCR・自動翻刻: 歴史資料のデジタル化・構造化への実装が進む領域

1-1. 図1. AI for Science の領域マップ

図の見方: 左のAI技術を、右の科学分野の研究プロセスに適用するのが AI for Science。文科省 SPReAD では、左右どちらに重点を置く構想でも応募可能です。

2. SPReAD 1000 採択結果・結果発表【随時更新】

最終確認日: 2026年7月25日時点

2-1. 第1回公募の採択結果（2026年6月22日公表済み）

SPReAD 1000（spread1000）第1回公募（2026年5月18日正午締切）の採択結果は、2026年6月22日に公表されました。文部科学省公表の採択課題一覧によると、応募は15,868件、採択は456件（うち学生によるアイデア61件）で、採択割合は2.9%でした。同日の松本文部科学大臣の記者会見では、応募15,000件超・倍率約35倍と説明されています。

2-2. 研究領域別の採択内訳

採択課題一覧には研究領域別の応募・採択件数も掲載されています。生命科学・薬学と臨床科学で採択の約4割を占める一方、社会科学や芸術・人文科学でも採択割合は全体平均（2.9%）と同水準で、分野による極端な有利不利は見られません。

2-3. 応募者区分別の採択内訳（第1回）

採択課題一覧には、研究者等の属性別の応募・採択件数も掲載されています。中心は大学・研究機関等の教員や研究員等ですが、大学院博士課程在籍者43件、修士課程在籍者16件、学部学生2件と、学生の採択も実際に出ています。一方で高等専門学校の学生、民間企業の研究者、非営利団体等の研究者等は、第1回では採択がありませんでした。次の表は、資料に掲載された11区分をそのまま並べたものです。

2-4. 機関別の採択件数（第1回）

第1回公募には787機関から応募があり、採択が出たのは164機関でした。採択件数の上位機関は次の通りです。

2-5. 採択課題の例

採択課題名は全456件が公表されています。公式一覧からの例（課題名は原文のまま）:

• 「医学研究アウトリーチにおける生成AIコンテンツの品質評価と標準化：多次元評価ベンチマークの構築」（臨床科学・三重大学）
• 「AIによる相分離タンパク質標的protein binder設計原理の確立と遺伝子治療基盤の構築」（生命科学・薬学・早稲田大学）
• 「LLMエージェント・深層学習を用いたコミュニティ参加型郷土芸能デジタルアーカイブシステムの構築」（芸術・人文科学・一関工業高等専門学校）

全採択課題（課題名・研究代表者・所属機関）は文部科学省公表の採択課題一覧（PDF）で確認できます。

2-6. 第2回の採択結果はいつ？発表スケジュール（2026年7月25日時点で未公表）

第2回公募の採択結果は2026年7月25日時点で未公表です。第1回の実績から逆算すると2026年8月上旬から中旬の公表が有力と当サイトは見ています。

第2回公募（募集期間: 2026年6月2日から7月3日 金 正午まで）について、SPReAD特設サイトで公表されているスケジュールは次の通りです。

2-6-1. 第1回の実績からの逆算

第1回は、締切から採択課題一覧の公表まで35日でした。第2回に同じ日数差を当てはめると次のようになります。

公表日は公式に明記されていません。上記の8月上旬から中旬は、第1回の締切から公表までの日数を当てはめた当サイトの推計です。

別の手がかりとして、令和8年6月29日のAI for Science推進委員会（第5回）配付資料には、直近のスケジュールとして「7月下旬: 第1回公募採択者向けのキックオフ」「8月上旬: AI活用学び合い会（初心者相談会）」「8月下旬: 第2回公募採択者向けのキックオフ」が記載されています（資料の記載はここまで）。採択者向けの行事が8月下旬に予定されていることから、公表は8月中と見込まれる、というのが当サイトの読み取りです。資料に公表日そのものは書かれていません。

第2回の採択件数について公式の発表はありませんが、本事業は2回の公募で計1,000件程度を採択する設計で、第1回で456件が採択済みのため、単純計算では第2回の採択枠は残り540件程度と推計されます（当サイトの推計であり、実際の件数は応募状況等により変動します）。

なお、令和8年5月29日の松本文部科学大臣の記者会見では、応募が採択件数を大幅に上回り有望な提案でも採択に至らない状況を踏まえ、本事業の採択規模の拡充や、継続的かつ切れ目のない段階的な支援の実現も含めて、AI for Science の推進方策の検討を進めたいとの発言がありました。検討を進めるという趣旨の発言であり、第2回の採択件数の増加や第3回公募の実施が決まったものではありません（出典22）。

第2回の採択結果は、発表され次第このページに掲載します。

2-7. 結果の確認方法と採択後の流れ

• 応募者本人への通知: 審査結果はe-Rad経由で通知されます。交付決定の正確な日付はe-Rad通知で確定します
• 採択課題の公表: 採択課題一覧（課題名・研究代表者・所属機関）はSPReAD特設サイトの新着情報から公開されます
• 採択後の流れ: 交付申請を経て交付決定となり、研究期間は交付決定日から2027年2月5日（第2回採択分）まで、成果報告等は2027年2月上旬から3月上旬です（表3）。半年弱の短期決戦のため、採択候補者は物品調達・計算資源の手配・倫理審査等の初動準備を交付決定前から整理しておくことをおすすめします

第2回公募の制度概要は研究費サーチの公募ページ（id:1078）をご参照ください。

2-8. 公式情報の確認履歴

以後、確認するたびに1行追加します。

3. なぜ2026年に AI for Science が拡大しているのか

2024年から2026年にかけて、AI for Science は研究助成の最重点領域になりました。背景には4つの構造変化があります。

• 生成AIの普及で実装ハードルが急低下: 汎用LLMが研究者個人で利用可能になり、コード生成・論文要約・データ整理が日常化
• 計算資源の整備: 産業技術総合研究所の大規模AIクラウド計算システム ABCI 3.0 が2025年1月に一般提供を開始（出典14）
• 国際競争の激化: 海外でもAIを科学研究に活用する国家的な投資・戦略策定が相次いでいる
• 全分野での研究生産性向上の必要性: 研究者数が頭打ちの中、一人当たり生産性をAIで底上げする政策的要請

日本では文部科学省が2026年（令和8年）4月に「AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針」を公表し、令和7年度補正予算で SPReAD（裾野）と ARiSE（頂点）を同時に立ち上げました。SPReAD だけで1,000件採択という前例のない規模になっています。

4. SPReAD（1,000件採択）の制度詳細

正式名称: 令和8年度 AI for Scienceによる科学研究革新プログラム「AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）」。文部科学省直轄事業で、令和7年度補正予算により実施されます。

図2. SPReAD 制度パネル

出典: 文部科学省SPReAD特設サイト（2026年7月3日参照）。

4-1. 対象研究者

• 日本国内機関に所属する研究者等（有給・無給、常勤・非常勤を問わず、学生も含む）
• 当該機関の研究活動に実際に従事している者
• 年齢制限・職位制限なし
• 研究代表者個人による研究（チーム編成不要）

4-2. 3本柱

• 機動的・迅速な交付: AIの変化が速いことを踏まえ、短期間（半年強）で研究を回す設計
• AI実装に必要な伴走支援（コーチング）: AI活用初心者でも応募可能な支援体制
• 独自の研究シーズ創出支援: 萌芽的・挑戦的な研究アイデアを広く採択

4-3. 審査方式（抽選・無作為抽出はある？）

「SPReAD は抽選なの？」という疑問が多く聞かれますが、文部科学省は、1,000件規模の採択を実現するため従来の書面審査に加え「無作為抽出やAIを活用したインタビュー等、機動的かつ挑戦的な審査手法」を導入すると告知しています。第1回公募要領によると、審査は二段階・非公開で行われ、第二段階ではピアレビュー（原則2から3名）と無作為抽出を組み合わせ、採択水準に達しない課題はピアレビューで不採択となります。つまり完全な実力審査でも完全なくじ引きでもなく、一部に無作為抽出（抽選的な要素）を組み合わせた選考です。

第一段階は、応募書類の内容を踏まえて研究領域や想定されるユースケース等に応じた審査区分を決定する段階です。公募要領では、AIを活用したインタビュー（AIインタビュー）の内容を審査区分を決定する際の参考情報として活用するが、AIインタビューの内容により採択または不採択を決定するものではないと明記されています。

無作為抽出の定義は、公募要領の脚注に「対象となる研究課題について、機械的な方法により乱数を生成又は付番し、その値の昇順に従って、あらかじめ定めた件数に達するまで採択候補を選定する方法」と記載されています。これが第二段階でピアレビューと組み合わせて用いられ、採択水準に達しない研究課題はピアレビューにより不採択となります。第1回の456件のうち、無作為抽出で採択候補となった件数の内訳は公表されていません（出典5および出典21の公募要領を参照）。

4-4. 倍率・採択率の実績

第1回公募の実績が公表されています。文部科学省公表の採択課題一覧によると、応募15,868件に対し採択456件で、採択割合は2.9%でした（2026年6月22日の松本文部科学大臣会見では倍率約35倍と説明）。職位・年齢・分野を問わず学生も応募できる門戸の広い設計のため、応募が採択枠を大きく上回った形です。第2回の倍率・採択結果は未公表です（公表され次第「採択結果・結果発表」セクションを更新します）。

4-5. 採択結果の発表時期（結果はいつ？）

最新の結果情報は「2. SPReAD 1000 採択結果・結果発表【随時更新】」にまとめています。第1回の採択結果は2026年6月22日に公表済みで、第2回（2026年7月3日正午締切）の採択結果は2026年7月25日時点で未公表です。特設サイトの日程では、第2回は審査が2026年7月上旬から8月上旬、交付申請・交付決定が2026年8月中旬から9月上旬とされています（表3参照）。採択課題一覧の公表日は公式に明記されておらず、当サイトは第1回からの逆算で8月上旬から中旬と見ています（表3b参照）。応募者本人への結果通知と交付決定の正確な日付はe-Rad通知で確定します。研究期間は第1回が2027年（令和9年）1月6日まで、第2回が2027年（令和9年）2月5日まで。短期決戦の事業のため、結果通知後すぐに研究を開始できるよう準備しておくと有利です。

4-6. 重複応募制限

SPReAD は ARiSE を除き、他の競争的研究資金との重複応募制限は原則ありません（文科省告知）。科研費・JST CREST・さきがけ・ACT-X・AMED・NEDO 公募との並行応募は可能ですが、エフォート（研究時間配分）の合理性は審査で確認されます。なお ARiSE 側の公募要領でも、SPReAD の研究代表者が同時に ARiSE の共同代表者を務めることはできないと定められています（出典8）。

4-7. 計算資源

第1回公募時には、応募を検討する研究者・学生向けに計算資源提供者による説明会（2026年4月27日・28日・30日）が実施され（出典17）、ABCI 3.0 等の大規模計算基盤や大学計算機センターと SPReAD 採択者を接続する仕組みが想定されています。研究計画書では、必要な計算資源規模と利用方法を明記しておくと有利です。

5. SPReAD 申請の準備チェックリスト

第2回公募は2026年7月3日（金）正午をもって受付終了です。次回公募の公式予告は現時点で確認できません。以下のチェックリストは、今後公募が行われた場合の準備の参考として残しています。

学内締切は所属機関のe-Rad運用ルールにより、公募締切の1〜2週間前に設定されている場合があります。研究推進部・URAに早期に確認してください。e-Rad手続きの詳細はe-Rad電子申請システムの使い方ガイドをご参照ください。

6. 主要プログラム比較（SPReAD・ARiSE・JST 等）

SPReAD は1課題額が小さい代わりに採択件数が桁違いに多く、ARiSE はその逆という相補的設計です。

7. SPReAD と ARiSE の役割分担

SPReAD と ARiSE（AI for Science革新的研究推進事業、AI to Redesign Scientific Exploration）は文部科学省 AI for Science 戦略の両輪として設計されています。ARiSE 公募要領では、SPReAD の研究代表者が同時に ARiSE の共同代表者を務めることはできないと定められているため、自身の研究構想がどちら向きかを見極めて応募先を決める必要があります。

SPReAD で実証した萌芽的アイデアを ARiSE や JST CREST 等の大型プログラムに発展させる道筋も想定されています。SPReAD は「AIを使って何ができるか」の試行回数を増やす制度として位置づけ、有望なシーズを次の大型ステージに送り出す育成路線として活用するのが王道です。

8. 関連プログラム個別解説

8-1. ムーンショット型研究開発制度 目標2・目標3

ムーンショット型研究開発制度は内閣府所管の長期・大型国家プロジェクトです。目標2「2050年までに、超早期に疾患の予測・予防をすることができる社会を実現」と目標3「2050年までに、AIとロボットの共進化により、自ら学習・行動し人と共生するロボットを実現」が AI for Science と直結します。目標2は分野に応じてJSTと（健康・医療分野は）AMED、目標3はJSTが研究推進法人です（出典12）。医療・介護分野の目標7もAMEDが実施しており、当サイトには目標7の公募ページ（id:601）を掲載しています。

8-2. JST AIP・CREST

JST AIP（人工知能・ビッグデータ・IoT・サイバーセキュリティ統合プロジェクト）は、AIの基盤研究と社会実装を一体的に推進する継続事業です。戦略的創造研究推進事業 CREST は総額1.5億〜5億円程度・5年6ヶ月以内の大型チーム型グラントで（出典9）、AI関連の研究領域が継続的に設定されています。最新の公募領域は JST の公募ページで確認でき、研究費サーチでも横断検索可能です。

8-3. JST BOOST 次世代AI人材育成プログラム

若手研究者を研究期間5年・原則上限5,000万円（直接経費・通期）で支援する若手向け大型プログラムです（出典11、id:830）。AI研究およびAI分野における新興・融合領域研究が対象で、AI for Science を含む情報科学・AI領域の若手PIを直接支援します。SPReAD に若手で応募する方は、BOOST との接続可能性も検討する価値があります。

8-4. NEDO GENIAC・フィジカルAI

NEDO GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge、id:108）は、生成AI基盤モデル開発を企業主体で支援する経産省・NEDO の大型事業です。AI for Science の基盤となる日本発生成AIモデルの構築を担います。NEDO ポスト5G フィジカルAI（id:823）は、センサーとロボット制御を統合した実世界AI の基盤研究を支援します。詳細はポスト5G・先端半導体・量子コンピュータ NEDO公募ガイドをご参照ください。

8-5. AMED 医工連携・人工知能実装研究事業

AMED 医工連携・人工知能実装研究事業（id:799）は、医療AI・診断支援AI・創薬AI 等の社会実装を目指す医工連携プログラムです。臨床研究法・倫理指針への準拠が前提で、IRB承認手続きを織り込んだ計画が必要です。SPReAD で医療AI の萌芽研究を行い、AMED で社会実装に発展させる流れも有効です。

9. 分野別 採択向き研究アイデア例

SPReAD の文科省告知では、分野別の研究例が示されています。以下、主要分野別の SPReAD 向き構想例です（実際の応募には独自性が必要です）。

10. 2026年度 AI for Science 年間スケジュール

AI for Science 関連公募の例年の公募時期の目安です。SPReAD と ARiSE は2026年度公募の受付を終了しており、他制度は例年の傾向を示します。正確な日程は必ず各機関の公式公募要領でご確認ください。

11. よくある質問（FAQ）

12. 関連公募・他のガイド記事

関連公募（研究費サーチ掲載）

• id:1078 文部科学省 AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）第2回（受付終了・結果待ち）
• id:963 文部科学省 AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）第1回（採択結果公表済み）
• id:949 AI for Science 革新的研究推進事業（ARiSE）2026年度公募（受付終了）
• id:830 JST BOOST 次世代AI人材育成プログラム
• id:205 JST ACT-X（2026年度）
• id:108 NEDO GENIAC 競争力ある生成AI基盤モデルの開発
• id:823 NEDO ポスト5G／触覚-動作統合フィジカルAI研究開発
• id:799 AMED 医工連携・人工知能実装研究事業
• id:601 ムーンショット型研究開発制度 目標7
• id:636 JST ASPIRE（先端国際共同研究推進事業）
• id:787 JST CRONOS（情報通信科学・イノベーション基盤創出）

出典・参考文献

1. 文部科学省「SPReAD 1000（AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業）特設サイト」 https://www.mext.go.jp/aifors_spread/（2026年7月3日参照）
2. 文部科学省「令和8年度 AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）第1回公募採択課題一覧」（Box） https://mext.box.com/s/l5ppajodlcyc0q18vegqt2g6wnazdzc1（2026年7月3日参照）
3. 文部科学省「令和8年度 AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）の公募について」 https://www.mext.go.jp/b_menu/boshu/detail/mext_00521.html（2026年7月3日参照）
4. 文部科学省「松本文部科学大臣記者会見録（令和8年6月22日）」 https://www.mext.go.jp/b_menu/daijin/detail/mext_00706.html（2026年7月3日参照）
5. 文部科学省「SPReAD 公募要領・申請書様式」（Box） https://mext.ent.box.com/s/qf8vbuj3pso1hj9mwp1vs6rx2hashpuc（2026年7月3日参照）
6. 府省共通研究開発管理システム（e-Rad） https://www.e-rad.go.jp/（2026年7月3日参照）
7. 文部科学省 AI for Science推進委員会「AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針」 https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shinkou/077/index.html（2026年7月3日参照）
8. 科学技術振興機構（JST）「AI for Science 革新的研究推進事業（ARiSE）令和8年度公募要領」 https://www.jst.go.jp/program/arise/pdf/arise_youryo_5.20.pdf（2026年7月3日参照）
9. 科学技術振興機構（JST）「戦略的創造研究推進事業 CREST 事業の概要」 https://www.jst.go.jp/kisoken/crest/about/index.html（2026年7月3日参照）
10. 科学技術振興機構（JST）「ACT-X 事業の概要」 https://www.jst.go.jp/kisoken/act-x/about/index.html（2026年7月3日参照）
11. 科学技術振興機構（JST）「BOOST 次世代AI人材育成プログラム（若手研究者支援）公募情報」 https://www.jst.go.jp/program/boost/yr/call/index.html（2026年7月3日参照）
12. 内閣府「ムーンショット型研究開発制度」（目標2は分野に応じてJSTと健康・医療分野のAMED、目標3はJSTが研究推進法人） https://www8.cao.go.jp/cstp/moonshot/（2026年7月3日参照）
13. 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO） https://www.nedo.go.jp/（2026年7月3日参照）
14. 産業技術総合研究所「大規模AIクラウド計算システム ABCI 3.0 の一般提供開始」（2025年1月20日） https://www.aist.go.jp/aist_j/news/au20250120.html（2026年7月3日参照）
15. Google DeepMind「Millions of new materials discovered with deep learning」（GNoME、2023年） https://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/（2026年7月3日参照）
16. 日本医療研究開発機構（AMED） https://www.amed.go.jp/（2026年7月3日参照）
17. 文部科学省「AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）の公募開始について（事前予告・計算資源提供者説明会情報）」 https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shinkou/077/aifors_spread_flyer.html（2026年7月3日参照）
18. 科学技術振興機構（JST）「AI for Science 革新的研究推進事業（ARiSE）」 https://www.jst.go.jp/program/arise/index.html（2026年7月3日参照）
19. 文部科学省 AI for Science推進委員会（第5回）配付資料（令和8年6月29日） https://www.mext.go.jp/content/20260629-mxt_jyohoka01-000050750_1.pdf（2026年7月25日参照）
20. 文部科学省「令和8年度 AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）第1回公募 採択課題一覧」（PDF） https://www.mext.go.jp/content/20260629-mxt_jyohoka01-000050750_5.pdf（2026年7月25日参照）
21. 文部科学省「令和8年度 AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）公募要領」（PDF） https://www.mext.go.jp/content/20260423-mxt_jyohoka01-000049436_7.pdf（2026年7月25日参照）
22. 文部科学省「松本文部科学大臣記者会見録（令和8年5月29日）」 https://www.mext.go.jp/b_menu/daijin/detail/mext_00694.html（2026年7月25日参照）