このページは、文部科学省のSPReAD（AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業）に採択され、AI実装の進め方を考えている研究者の方に向けて書いています。

AI Coordinator株式会社は、研究者の隣で手を動かす伴走型のAI実装支援をしています。解析のコードを書く、結果をグラフにする、ブラウザで試せるWebアプリに仕上げる——そういう頼み方ができる相手を探している方に、読んでいただきたい内容です。

「誰に相談すればいいか、分からない」

第1回公募のあと、応募した研究者からこんな声が公開の場で報告されています。

計算資源ベンダーの説明会を聞いたが、内容がよく分からなかった。提示されたシステム構成で自分の実験ができるのか、判断できなかった。自分の研究のどこでAIを使えばよいのか、設計できなかった。ChatGPTに聞けば何かしら答えは返ってくるが、その答えが自分の研究にとって正しいかどうかを判断できなかった。

もし同じ場面に心当たりがあれば、詰まっているのはプログラミングそのものではなく、研究とシステムの間を一緒に埋めてくれる相手が見つからないことかもしれません。

「聞きたいときに、すぐ聞ける相手がほしい」

研究のAI実装は、小さな「どうしよう」の連続です。データを触ってみたら想定と違った。モデルが思ったように動かない。この結果は合っているのか。

計算資源ベンダーやクラウド事業者は、環境構築や料金の相談では頼りになります。文科省の伴走支援も、コミュニティや問い合わせ窓口として用意されています。それぞれの専門の中で力を貸してくれる存在です。そのうえで、「自分の研究に合わせて解析を設計し、コードを書き、結果を一緒に見てくれる相手」は、また別の役割です。ここを担う相手が見つからず、小さな「どうしよう」が積み重なっていく——そんな場面はありませんか。

AI Coordinator株式会社は、私一人の会社です。だから小回りが利きます。チャットで聞けば速く答えが返ります。画面を共有して、同じデータを見ながら次の一手をその場で決められます。「このコードを書いてほしい」「この結果をグラフにしてほしい」「ブラウザで試せる形にしてほしい」——そういう頼み方ができる相手として、研究者の隣にいます。

「これ、研究費で頼めるの？」

率直にお答えすると、「設計次第で、道はあります」。

公募要領では、人件費・研究代表者本人の謝金・施設に関する経費は補助の対象外と明記されています。一方で、対象となる直接経費には、計算資源費、データ取得・利用料、ソフトウェアやAPIの利用料、設備備品費などが含まれます。

外部への実装支援を依頼する場合、それを「雇用・人件費」としてではなく、成果物ベースの役務（外注）として設計できるかどうかが分かれ目になります。「動く解析Webアプリ＋ソースコード一式」のように成果物を定義した依頼は、この整理と相性が良いです。ただし、謝金・外注費が具体的にどの費目でどこまで認められるかは、公募要領本文と、何より所属機関の経理ルールによって変わります。

ここは断定しません。実際に依頼を検討される際は、公募要領の経費区分と、所属機関の事務担当者への確認を必ずセットで進めてください。AI Coordinator株式会社では、その確認を前提に、機関の経理で処理しやすい成果物ベースの見積・契約の形を一緒に設計します。

「半年で、どこまでできるの？」

半年で完成品は求められていません。研究期間は実質半年ですが、この期間で最も効くのは、完璧を目指さない設計だと私は考えています。「70点方式」と呼んでいます。

いきなり本番精度の完成品を狙うと、データ整備で時間を使い果たし、何も動かないまま報告期限を迎えます。そうではなく、まず粗くても動くものを短期間で作り、そこから研究の発展余地を残す。この順序が半年の制約に合っています。

これは私の経験則というだけではありません。SPReADの公募要領は、成果について次のように書いています。「PoC（概念実証）、試作、予備的検証等を通じ、AIの導入又は開発が研究課題の解決や新たな知見の創出につながる可能性を示すことも成果として認めます」。

つまり、半年で論文や社会実装の完成を求められているわけではない。「動く見込みを示すところまで」が正式に成果として認められています。だからこそ、まず動くものを作る設計が、事業の趣旨そのものと一致します。「中間3か月・最終6か月」の到達目標も、この段階設計で組み立てられます。

AI Coordinator株式会社が提供できること

やり方はシンプルです。生成AIを活用した高速開発（いわゆるバイブコーディング）で、解析のプロトタイプを短期間で組み、結果をブラウザで動くWebアプリまで仕上げます。大学の研究現場でも、この進め方でブラウザ上で動く操船シミュレータを開発しています。

画像解析のプロトタイプ開発。物体検出・セグメンテーション・分類。研究データで実際に動かして、何が使えるかを確かめます。

データ解析のプロトタイプ開発。実験・観測データの解析、LLMを使った実験記録・文書の構造化。

解析結果の可視化Webアプリ。解析して終わりにせず、研究室の誰でもブラウザで触れる形に仕上げます。

前処理のコード化。手作業でやると終わらないデータ整理は、自動化するコードにして、研究室で回せる形にします。

モデル選定・検証の伴走。自分のデータで何が動くのか、一緒に確かめながら決めます。

納品物は、動くアプリとソースコード一式。成果物ベースの契約にしやすい形です。

なぜ「実装」に特化しているのか

私が提供するのは、統計理論や数学の講義ではありません。研究者ご自身が専門家である領域に、私が理論で口を出す必要はないからです。

私の役割は、研究の問いを、動くAIに変換する実装部分です。「このデータで、この問いに、AIで当たりをつける」——その工程を、研究者の隣で手を動かして進めます。理論は研究者、実装は私。この分担がSPReADの半年に最も効きます。

担当者について

ご参考までに、私の経歴を書いておきます。

私はAI実装を専門にしてきました。画像認識、LLM活用、エッジAI。AI関連の特許を3件保有しています。民間企業ではAI農業ロボットのスタートアップでCTOを務め、国のSBIR事業（11億円規模）で技術統括を担いました。事業としてAIを動かし、成果を出すところまで責任を持ってきた人間です。

その私が今、企業から大学へ軸足を移し、東京海洋大学の産学官連携研究員（非常勤）として、自動運航船（MASS：Maritime Autonomous Surface Ships）向けAIの研究開発に従事しています。安定した会社員の立場から、研究の現場でAIを動かす側へ。キャリアをそこに振り切っているということです。

論文を書くための研究者ではなく、事業と研究の両方でAIを動かしてきた実装者です。だから、SPReADの半年で「まず動かす」ことに、研究者の隣で寄り添えます。

「うちの研究にも、合う？」

第1回公募では、応募15,868件に対して採択456件（採択率2.9%）。AIを使いたい研究者の需要が、この数字に表れています。採択課題の分野も、臨床科学から工学、実験科学まで多岐にわたります。

具体的には、次のような研究と相性が良いです。

顕微鏡画像・医用画像・RAW画像などの画像解析。ドローン・移動体から得た映像・画像の解析。実験・観測データの解析と可視化。センシングデータからの異常検知や分類。実験記録・カルテ・観測記録といったテキストの、生成AIによる構造化。シミュレーション結果のブラウザ可視化。

「自分の研究は当てはまるだろうか」と迷う場合も、まず状況を聞かせてください。当てはまるかどうかの判断から一緒にできます。

「頼む」のではなく、一緒に走る

私が提供するのは、仕様を投げて成果物だけ受け取る請負の受託開発ではありません。研究者の隣で、同じ課題を見ながら手を動かす伴走です。

理由は単純です。研究のAI実装は、やってみないと分からないことばかりだからです。データを触ると想定と違う。モデルが思ったように動かない。その都度、研究者と実装者が同じ画面を見て、次の一手を決める必要があります。だから、仕様を固めて丸ごと預ける形より、一緒に走る形が研究には向いています。

進め方はこうです。まず研究の問いと、手元のデータを一緒に確認する。半年で到達できる現実的な着地点を引く。中間3か月・最終6か月の目標に沿って、動くものを段階的に作る。詰まったら一緒に方針を変える。研究者はいつでも「今どこにいて、次に何をするか」が見える状態でいられます。

AI初心者でも問題ありません。専門用語で説明を丸投げすることはしません。データがまだ整っていなくても構いません。何ができて、何が難しいかの整理から、一緒に始めます。

まずは30分、お話を聞かせてください

「何から手をつければいいか分からない」「データ整備をどこまで外に出せるか整理したい」「経費の建て付けを機関の事務と詰める前に、実装側の見積の形を知っておきたい」。どんな段階のご相談でも構いません。無料の30分オンライン相談を用意しています。

「そもそもAIで何ができるのか知りたい」——そんなご相談も歓迎です。

まとめ

• 第1回公募では「システム構成やAI活用を自分の研究に合わせて設計できない」という声が報告されている。研究に合わせて解析を設計し、コードを書く相手は、環境構築の相談先とは別に必要になる。
• 人件費・研究代表者本人の謝金は対象外。外部の実装支援は成果物ベースの役務として設計できるかが分かれ目。ただし可否は公募要領と所属機関の事務に必ず確認する。
• 公募要領はPoC・試作・予備的検証を成果として認めている。だから「まず動くもの」を作る70点方式が、半年の制約にも事業趣旨にも合う。
• 理論は研究者、実装は私。一人の会社だから小回りが利き、聞きたいときに聞ける。生成AIを活用した高速開発で、解析のプロトタイプから可視化Webアプリまで、研究者の隣で伴走する。

この記事の内容について、現場で整理したい方へ

AI×IoTの技術顧問として、月額契約で継続伴走しています。PoC設計・技術判断・組織設計・ベンダー管理・実装支援まで、現場で動くまで一緒に進めます。受託開発（請負）ではありません。

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