日本文部科学省于2026年6月9日公布了共同利用・共同研究系统形成事业——「大规模集成研究系统形成先导计划」的入选机构。最终入选的是以自然科学研究机构·分子科学研究所为核心单位的项目——「基于大规模智能云端实验室的化学·材料·生命科学变革」。该项目将建设配备实验机器人与AI自律实验系统的研究基础设施，目标是在全国范围内大规模产出可用于 AI for Science 的高质量科研数据。

文部科学省入选项目「大规模智能云端实验室」构想概览： 通过建设自动合成与测量机器人集群以及AI自律实验系统，打造一个不受地点与时间限制的实验环境，使全国研究人员都能远程获取并利用高质量研究数据。

面向全国研究者开放的「智能云端实验室」

该先导计划的核心目标，是通过研究设备的自动化、自律化与远程化，构建自动化实验室／云端实验室（Cloud Lab），并在此基础上搭建可支撑 AI for Science 的研究数据基础设施。本次公开招募共收到5项申请，经过外部专家评审，最终仅有1项获选。

入选项目将建设一个全国研究者都可远程访问的实验环境——「集成智能云端实验室（iLIS：Integrated Smart Cloud Lab）」。项目将把配备自动合成与测量机器人集群的智能实验设施，与高性能核心研究装置通过高速网络整合起来，并配备远程自动测量／分析系统以及AI自律实验系统。

参与协作的机构包括：生理学研究所、基础生物学研究所、生命创成探究中心、国立信息学研究所、国立遗传学研究所、统计数理研究所、物质结构科学研究所、东京科学大学、综合研究大学院大学，以及日本电气株式会社（NEC）。

大规模生产可供AI利用的科研数据

这一构想的重点不仅是实现实验的远程化与机器人化，更在于系统性地「大规模产出可被AI直接利用的数据」。在项目概要中，这一点被明确列为具体实施内容。

目标研究领域横跨化学（Chem）、材料科学（Materials）与生命科学（Life Science）。通过实验流程的自动化与远程化、高性能测量技术、机器人系统的引入，以及包含失败实验在内的「负面数据（Negative Data）」的系统采集，持续生成结构化、质量可控、适合AI处理的真实世界数据。

同时，项目还将以AI易于解析的形式积累不同类型数据之间的关联关系，推进元数据（Metadata）的标准化和测量数据的规范化，使跨实验、跨机构、跨领域的数据能够被统一管理与复用。

理论研究者也能在云端直接“做实验”

iLIS被定位为一种全新的全国共同利用平台。构想中提出，即便是不直接操作实验设备的理论研究者，也可以通过云端界面远程下达实验指令，执行实际实验。

项目还计划提供基于对话式AI的操作界面，让研究者可以通过自然语言与系统交互，完成实验条件设定、任务下达与结果查询等操作。研究者可在远程24小时调用iLIS中的各类设备，实验结果将以接近实时的方式反馈。

通过这种方式，有望缩小因专业背景、所属机构条件、地域差异等带来的研究环境不平等，让不同领域、不同地区的研究者都能在同一基础设施上生成并共享数据。

面向新药研发与功能材料开发的应用前景

iLIS将处理的数据类型覆盖从电子状态到个体与群体层面的多尺度信息。项目资料中举例的数据包括：光学与光物性数据、活性与表型信息、MRI影像、遗传信息、化学结构、蛋白质相关数据、脑活动数据、物质物性参数、基因数据等。

这些异构数据将以样本ID为核心进行统一管理，实现全流程可追溯（完全的可追踪性），并以便于跨学科重复利用的形式进行存储与共享。通过打通不同学科间的数据壁垒，项目旨在为新药创制、功能性材料开发、脑科学与BrainTech等前沿领域提供坚实的数据与实验基础。

文部科学省预计，该项目将带来多方面效应，包括：显著提升研究生产力、加速AI驱动型研究、推动包容性科学（Inclusive Science）、培养兼具实验与数据／AI能力的下一代复合型人才，并将成果外溢至产业界，增强日本在相关领域的国际竞争力。