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AI・情報科学分野の研究助成金まとめ2026｜国プロから民間財団まで完全ガイド

AI・情報科学分野の研究費 -- 重要ポイント

  • 2026年度は生成AI関連の公募が大幅増加。GENIAC第4期は数億円規模の計算資源提供
  • JST CREST「信頼されるAI」「共生AI学際システム」領域、さきがけ「共生AI基盤」が主要公募
  • 科研費では「知能情報学」「ソフトコンピューティング」「情報セキュリティ」が採択増加傾向
  • NEDO GENIAC + JST CREST/さきがけ + 科研費の3段構えが効果的

生成AI、ロボティクス、量子コンピューティング――AI・情報科学分野は今、研究資金が最も集中する領域の一つです。2026年度の経済産業省予算ではAI・半導体関連に1兆2,390億円が計上され、過去のAI関連予算（約1,100億円規模）から桁違いの投資規模に転換しました（経済産業省 令和8年度予算案）。国の大型プロジェクトから民間財団の助成金まで、主要プログラムを体系的にまとめました。

目次

  1. AI研究費の全体像――どこから資金を得るか
  2. 国の大型プロジェクト
  3. JSTプログラム（CREST・さきがけ・ACT-X）
  4. 科研費でAI研究
  5. AMED――医療AI・ヘルスケア分野
  6. 民間財団の助成金
  7. 国際AI研究ファンディング
  8. キャリアステージ別おすすめ
  9. FAQ――よくある質問
  10. 関連リンク

1. AI研究費の全体像――どこから資金を得るか

AI・情報科学分野の研究者が利用できる研究資金は、大きく4つのカテゴリに分類できます。

カテゴリ規模特徴代表例
国の大型プロジェクト数億〜数千億円政策主導、産学連携、社会実装重視GENIAC、フィジカルAI、SIP
JSTプログラム数千万〜数億円基礎研究、研究領域の開拓CREST、さきがけ、ACT-X
科研費〜数千万円ボトムアップ型、自由なテーマ設定基盤(B/C)、若手研究
民間財団50万〜数百万円申請が比較的簡便、分野特化型も船井財団、大川基金、中谷財団

研究の段階と規模に応じて、これらを組み合わせて活用するのが効果的です。以下、各カテゴリの詳細を解説します。

2. 国の大型プロジェクト

政府のAI戦略・デジタル戦略に基づく大型研究開発プロジェクトです。予算規模が大きく、社会実装を前提とした研究が求められます。

GENIAC（生成AI基盤モデル開発支援）

  • 運営: NEDO（経済産業省）（NEDO GENIACプロジェクトページ）
  • 規模: 計算資源提供支援（数億円規模相当のGPUクラスタ利用権）
  • 内容: 国際競争力のある生成AI基盤モデルの開発。GPUクラスタ等の計算資源を提供。第1〜3期では国内企業・研究機関によるLLM開発を支援し、複数の日本語大規模言語モデルが誕生
  • 対象: AI基盤モデルの開発能力を有する企業・研究機関（産学連携チームが推奨）
  • 2026年度: 第4期公募中（2月下旬締切予定）。マルチモーダルモデル、ドメイン特化型モデルにも対象が拡大

GENIACの詳細は「NEDO公募プログラム完全ガイド2026」でも解説しています。

フィジカルAI開発プロジェクト（経産省）

  • 規模: 5年間で約1兆円（2026年度予算案に約3,000億円）
  • 内容: AIとロボティクスを融合し、製造・物流・医療等の現場でAIを実装する「フィジカルAI」の開発。1兆パラメーター級の大規模AIモデル開発を目指す
  • 体制: ソフトバンク、プリファードネットワークス等10社以上が参画。AIロボット協会（AIRoA）がデータプラットフォーム構築を担当（205億円）
  • 対象分野: 小売・製造・物流・建設での社会実装を想定

AI for Science推進事業（文科省・新規）

  • 規模: 概算要求約355億円（文部科学省 令和8年度概算要求）
  • 内容: 実験データで学習するAI基盤モデルの開発、大規模自動自律実験拠点（オートメーションクラウドラボ）の整備
  • 計算資源: 理化学研究所がAI性能8エクサフロップス以上のスパコンを整備予定
  • 特徴: 2026年度の文部科学省における目玉事業。実験科学とAIの融合を推進

SIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築」

  • 運営: 内閣府
  • 規模: 数千万〜数億円/年
  • 内容: AI・データ駆動型のヘルスケアシステム構築

ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業

  • 運営: NEDO
  • 内容: 先端半導体製造技術、AI向け半導体、次世代通信基盤の研究開発
  • 関連公募: 製造業データ等のAI-Ready化（2026年2月26日締切）

※大型プロジェクトは公募条件が複雑です。詳細は各プロジェクトの公式ページでご確認ください。

3. JSTプログラム（CREST・さきがけ・ACT-X）

大学の研究者がAI研究のために応募する最も一般的な資金源の一つがJST（科学技術振興機構）のプログラムです。特にCREST・さきがけ・ACT-Xは、AI・情報科学に関連する研究領域が毎年設定されています。JSTプログラムの詳細な応募方法については「JSTさきがけ・CREST応募の書き方ガイド」もご覧ください。

3つのプログラムの比較

CRESTさきがけACT-X
研究形態チーム型（3〜5グループ）個人型個人型（若手限定）
研究期間5年（最長5.5年）3.5年最大3年
研究費総額1.5億〜5億円3,000万〜4,000万円450万〜600万円
対象経験のある研究者独立した研究者博士課程学生〜若手研究者
公募時期例年4月頃例年4月頃例年4月頃

AI関連の研究領域（2025年度実績）

2025年度に設定されたAI関連の研究領域は以下の通りです。2026年度は4月頃に正式発表されますが、継続領域も多いため参考になります。

プログラム領域名内容
CREST共生AI学際システム人とAIの共生・協働社会を実現する学際的システム基盤の創出
さきがけ共生AI基盤人とAIの共生・協働社会を構成する要素研究と基盤技術の創出
さきがけ実世界知能システムセンシング技術とAI・機械学習、数理モデリングの融合
ACT-X次世代AIを築く数理・情報科学の革新AIの基盤を支える数理・情報科学の革新
ACT-XサイバーインフラAI共生社会を拓くサイバーインフラストラクチャ

※2026年度の研究領域は未発表です。最新情報はJST戦略的創造研究推進事業の公募ページでご確認ください。

主要AI研究領域の詳細

CREST・さきがけのAI関連領域は、単なる技術開発ではなく「社会とAIの関係性」や「科学発見の加速」に焦点が当てられています。以下に主要領域の詳細を解説します。

CREST「信頼されるAI」領域（2020年度開始・継続中）

  • 研究費: 1チームあたり総額1.5億〜5億円（5年間）
  • 研究総括: AI・機械学習分野のトップ研究者が統括
  • 求められるテーマ: 説明可能AI（XAI）、公平性・バイアス除去、プライバシー保護機械学習、堅牢性の保証
  • 特徴: 理論的な保証を伴うAIシステムの構築が重視される。純粋な精度向上よりも「なぜ信頼できるか」の数理的根拠が問われる

さきがけ「共生AI基盤」領域（2025年度開始・継続中）

  • 研究費: 総額3,000万〜4,000万円（3.5年間）
  • 対象: AIを科学研究の方法論として活用する独創的研究
  • 求められるテーマ: マテリアルズ・インフォマティクス、AIによる実験自動化、科学的仮説の自動生成、シミュレーションとAIの融合
  • 特徴: AI技術そのものの開発ではなく、AIを「科学の道具」として使いこなす研究が評価される。異分野融合が特に歓迎される

CREST「共生AI学際システム」領域（2025年度開始・継続中）

  • 研究費: 1チームあたり総額1.5億〜5億円（5年間）
  • 対象: 大規模基盤モデルの基礎理論・応用研究
  • 求められるテーマ: マルチモーダル基盤モデル、効率的な学習手法、ドメイン特化型基盤モデル（科学・医療等）、基盤モデルの理論的理解
  • 特徴: GENIACが「開発・実装」を支援するのに対し、本領域は「なぜ基盤モデルが機能するのか」の科学的理解を重視

応募のポイント

4. 科研費でAI研究

科研費はテーマの自由度が最も高い助成金です（JSPS科研費公式サイト）。AI・情報科学の研究者は主に以下の審査区分で応募します。申請書の書き方の詳細は「科研費の書き方完全ガイド」を参照してください。

AI関連の主な審査区分

小区分キーワード例
60030 統計科学機械学習理論、ベイズ統計、データサイエンス
60040 計算機科学アルゴリズム、計算複雑性、量子計算
60050 ソフトウェアプログラミング言語、ソフトウェア工学
60070 知能情報学自然言語処理、画像認識、知識処理、深層学習
60080 知覚情報処理コンピュータビジョン、音声処理、パターン認識
60090 知能ロボティクス自律ロボット、ヒューマンロボットインタラクション
62010 生命・健康・医療情報学バイオインフォマティクス、医療AI

科研費のメリット:

AI研究に適した科研費の種目選び

キャリアステージと研究規模に応じた種目選びが重要です。若手研究者の資金獲得戦略は「若手研究者向け助成金ガイド」も参考にしてください。

種目金額期間向いている研究者
若手研究最大500万円2〜4年39歳以下。採択率約40%と高く、最初の獲得目標に最適
基盤研究(C)最大500万円3〜5年個人〜少人数。安定的な研究基盤の確保
基盤研究(B)最大2,000万円3〜5年中堅以上。計算資源やデータ取得に費用がかかるAI研究に適切
基盤研究(A)最大5,000万円3〜5年大規模研究グループ。国際共同研究にも対応
学術変革領域研究領域全体で数億円5年AI×他分野の学際チームに最適。新領域の開拓

科研費の申請書の書き方については「科研費の書き方完全ガイド」で詳しく解説しています。年間の申請スケジュールは「研究費・助成金の年間申請スケジュール2026」をご確認ください。

5. AMED――医療AI・ヘルスケア分野

医療・ヘルスケア分野でAIを活用する研究者にとって、AMEDは重要な資金源です。AMEDの全プログラムの詳細は「AMED公募プログラム完全ガイド2026」をご覧ください。

AI関連のAMEDプログラム

プログラム内容規模
スマートバイオ創薬等研究支援事業AI創薬、計算科学を活用した医薬品開発課題による
健康・医療研究開発データ統合利活用プラットフォーム事業医療データの統合・AI解析基盤課題による
デジタルヘルスケア開発・導入加速化事業AIを活用したヘルスケアソリューション課題による
ムーンショット目標7（医療・ヘルスケア）2040年の超高齢社会に向けた革新的医療AI数千万〜数億円/年

AMED応募のポイント:

6. 民間財団の助成金

民間財団の助成金は申請手続きが比較的簡便で、若手研究者にも門戸が開かれています。AI・情報科学分野に関連する主要な民間財団を紹介します（民間助成金の全体像は「民間財団の研究助成金ガイド」を参照）。

情報科学特化型

財団プログラム金額特徴
船井情報科学振興財団船井学術賞・研究奨励賞50万〜300万円情報科学に特化。若手向け
大川情報通信基金研究助成100万円/件情報通信分野全般
セコム科学技術振興財団特定領域研究助成最大1,500万円/年（3年）情報セキュリティ分野に強み
カシオ科学振興財団研究助成100万〜300万円情報工学含む幅広い分野

学際・汎用型（AI研究も対象）

財団金額特徴
中谷医工計測技術振興財団最大6,000万円/年（長期大型）医工学・計測技術。AI応用も対象
立石科学技術振興財団50万〜500万円「人間と機械の融和」がテーマ
島津科学技術振興財団100万円/件計測・分析技術とAIの融合
稲盛財団100万〜最大1,000万円自然科学・工学の幅広い分野

民間財団応募のコツ:

7. 国際AI研究ファンディング

AI研究のグローバル化に伴い、国際的な共同研究や海外の資金源を活用する機会が増えています。日本の研究者が応募・参画可能な主要な国際プログラムを紹介します。

日本学術振興会（JSPS）の国際プログラム

  • 二国間交流事業（共同研究）: 欧米・アジア各国の研究資金配分機関と連携。AI分野では米国NSF、ドイツDFG、フランスANR等との共同研究が可能。渡航費・滞在費を支援（年間数百万円規模）
  • 国際共同研究加速基金（国際先導研究）: 科研費の枠組みで最大2億円規模の国際共同研究を支援。AI分野のトップグループとの連携に最適
  • 頭脳循環を加速する戦略的国際研究ネットワーク推進プログラム: 若手研究者の国際的な研究ネットワーク構築を支援

NSF-JST 共同ファンディング

米国国立科学財団（NSF）とJSTは、AI・情報科学分野で複数の共同ファンディングプログラムを展開しています。

EU Horizon Europe

EU の研究・イノベーション枠組みプログラム「Horizon Europe」は、第三国の研究者の参加も受け付けています。

OECD・G7 AI関連イニシアティブ

※国際プログラムの多くは英語での応募が必要です。また、二国間の審査プロセスが必要なため、準備に通常より時間がかかります。e-Radの使い方も事前に確認しておきましょう。

8. キャリアステージ別おすすめ

博士課程学生・ポスドク

  • ACT-X（JST）: 総額450万〜600万円（2.5年間）。博士学位取得後8年未満が対象
  • 船井情報科学振興財団 研究奨励賞: 50万円。情報科学の若手に特化
  • 学振特別研究員（DC/PD）: AI研究テーマでの申請も多い

助教・講師（着任〜5年目）

  • 科研費 若手研究: 最大500万円、採択率約40%。まず確保すべき基盤的資金
  • さきがけ（JST）: 3,000万〜4,000万円。独創的なテーマで研究を加速
  • 民間財団助成金: 複数に並行応募して研究資金を補完
  • NEDO 官民若手研究者発掘支援: 産学連携に興味がある若手に

准教授・教授（研究室主宰者）

  • CREST（JST）: 1.5億〜5億円。チーム型の大型研究
  • 科研費 基盤研究(A/B): 安定的な研究基盤の確保
  • GENIAC / フィジカルAI等の国プロ: 企業と連携した社会実装型研究
  • NEDO先導研究プログラム: 技術シーズの実用化を見据えた研究

9. FAQ――よくある質問

Q1. AI研究で使える助成金にはどのようなものがありますか？

A. 大きく分けて、(1)国の大型プロジェクト（GENIAC、フィジカルAI等）、(2)JSTプログラム（CREST、さきがけ、ACT-X）、(3)科研費、(4)民間財団助成金があります。研究の段階と規模に応じて選択するのがポイントです。国プロは社会実装が前提、JSTは基礎研究寄り、科研費は最もテーマの自由度が高い、民間財団は申請が簡便、という特徴があります。

Q2. AI分野で若手研究者が応募しやすい助成金はどれですか？

A. 最も応募しやすいのは科研費の若手研究（採択率約40%、博士学位取得後8年未満）です。次にJSTのACT-X（博士課程学生も応募可、総額450万〜600万円）が挙げられます。まずこの2つを軸に据え、並行して民間財団にも応募してポートフォリオを構築するのが定石です。

Q3. CRESTとさきがけの違いは何ですか？

A. CRESTはチーム型研究（総額1.5〜5億円、3〜5年）で、複数の研究グループによる大型研究向けです。さきがけは個人型研究（総額3,000〜4,000万円、3.5年）で、個人の独創的な研究テーマを支援します。一般に、さきがけは若手〜中堅の独立した研究者が応募し、CRESTは研究室を主宰する准教授・教授レベルの研究者がチームを組んで応募します。

Q4. 複数の助成金を同時に受けられますか？

A. 制度によります。科研費は種目間の重複制限がありますが、科研費＋JSTプログラム、科研費＋民間財団などの組み合わせは多くの場合可能です。ただし、同一の研究内容で複数の資金を重複して使用することは禁止されています。研究テーマを差別化し、それぞれ異なる側面を支援する形で組み合わせましょう。

Q5. 生成AIの研究にはどの助成金が適していますか？

A. 基盤モデルの開発自体であればGENIACが最適です。生成AIの応用研究（自然言語処理、画像生成等）であれば科研費やさきがけが自由度が高く適しています。生成AIの社会実装（企業でのビジネス活用等）であればNEDOのプログラムが向いています。安全性・倫理面の研究はJSTのRISTEXや科研費で取り上げられています。

Q6. GENIACとは何ですか？AI研究者も応募できますか？

A. GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）は、NEDO（国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構）が運営する生成AI基盤モデル開発支援プログラムです。国際競争力のある大規模言語モデル（LLM）等の開発を目的とし、数億円規模のGPUクラスタ等の計算資源を提供します。大学のAI研究者も応募可能ですが、大規模モデルの開発実績や具体的な計算資源活用計画が求められます。第4期（2026年度）では産学連携チームでの応募が推奨されており、企業との共同提案が採択に有利です。NEDO全般の公募情報は「NEDO公募プログラム完全ガイド2026」をご覧ください。

Q7. AI研究で科研費に応募する場合、どの種目が適していますか？

A. 研究者のキャリアステージにより最適な種目が異なります。

  • 実績のある研究者には基盤研究(B)（最大2,000万円）や基盤研究(C)（最大500万円）が適しています
  • 39歳以下の若手には若手研究（最大500万円、採択率約40%）が最も応募しやすい種目です
  • AIを軸とした大規模な学際チームであれば学術変革領域研究（A/B）も有力な選択肢です

審査区分は「60070 知能情報学」「60080 知覚情報処理」「60040 計算機科学」などがAI研究の主要区分です。申請書の書き方は「科研費の書き方完全ガイド」で詳しく解説しています。

10. 関連リンク

公式サイト

研究費サーチの関連ページ

まとめ

AI・情報科学分野の研究資金獲得に向けた重要ポイントを振り返ります。

  1. 研究の段階に合った資金を選ぶ: 基礎研究→JST/科研費、実用化→NEDO、医療応用→AMED
  2. キャリアステージに合わせる: 若手はACT-X・若手研究から、中堅以降はさきがけ・CRESTへ
  3. 複数の資金源を組み合わせる: 科研費＋JST＋民間財団のポートフォリオが安定的
  4. 民間財団も見逃さない: 申請が簡便で、特に若手の実績作りに有効
  5. 社会実装の視点を持つ: AI分野は「使われてこそ価値がある」。出口を意識した提案が評価される
  6. 国際連携も視野に入れる: NSF-JST共同研究やHorizon Europeなど、海外との共同研究資金も活用可能
  7. 公募スケジュールを把握する: JSTは4月、科研費は9月、民間財団は秋〜冬がピーク。「年間スケジュール」で計画的に準備する

本記事はAI（Claude）が作成したコンテンツです。各プログラムの詳細・最新の公募要件については、必ず各機関の公式サイトでご確認ください。

最終更新: 2026年2月28日

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