ChatGPT for Academic Researchers による科学的発見の加速

2026年8月10日更新：現在、13,000件を超える第1次募集への応募（最大65,000人分の研究者枠に相当）を審査し、応募資格を満たす方の中から初回の参加者10,000人を抽選で選定しています。その間、新規応募者は順番待ちリストに登録されます。今回選ばれなかった方も、今秋後半に応募受付が再開された際には、次回以降も選考対象となります。こうすることで、プログラムを拡大しながら、まずは初回の参加者への支援に注力できます。

フロンティア AI の恩恵が、一部の企業や潤沢な資源を持つ研究所に集中するべきではないと、私たちは考えています。科学の進歩には、研究者が適切な問いを立て、新しいアイデアを検証し、他者の発見を土台に研究を発展させることが欠かせません。私たちの役割は、強力なツールを研究者に提供し、研究者自身が主導権を保ちながら研究を加速できるモデルを、研究者とともに設計することです。

今回、選定された学術機関の研究者10万人に、OpenAI のフロンティアモデルへの無料アクセスを提供するプログラム「ChatGPT for Academic Researchers」を開始します。このプログラムは、助成金申請書の作成から仮説の検証まで、科学、数学、工学の研究者が高度な課題に取り組み、発見を加速し、生産性を高められるよう支援します。

今夏は1万人の研究者を対象にプログラムを開始し、すでに Institute for Advanced Study（IAS）や École normale supérieure（ENS）などの機関で利用できます。2027年までに対象を10万人の研究者へ拡大する予定です。参加者は、提供開始時点では GPT‑5.6⁠ Sol Pro を含む OpenAI のフロンティアモデルを利用でき、所属機関から最大4人の共同研究者を招待できます。ワークスペースにはビジネス向けのプライバシーおよびセキュリティ保護機能が備わり、デフォルトではデータを OpenAI のモデルの学習に使用しません。研究者は、ゲノム解析やタンパク質モデリングから文献レビュー、助成金申請書の作成、出版まで、幅広い研究を支援するツールやスキルを利用できます。

このプログラムには、トレーニング、実践的なサポート、他の研究者から学ぶ機会、OpenAI にフィードバックを寄せる機会も含まれます。

ChatGPT Edu を導入している機関では、このプログラムによる無料アクセスは、各機関のワークスペースを通じて提供されます。ChatGPT Edu と OpenAI による高等教育支援については、こちらをご覧ください。

ChatGPT for Academic Researchers は、外部の科学研究と発見を支援するため、2027年までに2億5,000万ドル超を拠出する取り組みの一環です。これには、研究機関を支援する5,000万ドル規模の取り組み「NextGenAI」や、国立研究所と大学の研究者にフロンティア AI を届けるための、米国エネルギー省による Genesis Mission⁠ との連携が含まれます。これらの取り組みには、より多くの研究者が自らのアイデアを追究するためのツールを利用できるようになれば、科学の進歩が加速するという私たちの考えが反映されています。

AI は、多くの人の予想を上回る速さで、より高性能な研究ツールへと進化しています。毎週約130万人が ChatGPT を利用して高度な科学・数学の課題に取り組み、約840万件のメッセージを送信しています。

この変化は、数学分野で特に顕著です。この6か月で、AI は個別の問題に時折使われる存在から、数学研究で日常的に使われる存在へと変化しました。ChatGPT の貢献を明記する論文が増えており、研究者がこうしたツールを研究に急速に取り入れていることが分かります。

研究者は、科学研究のほぼすべての段階で ChatGPT と Codex を利用しています。ChatGPT は、アイデアの検討、知識の獲得、仮説の生成、研究成果の発信を支援します。Codex は、コードの作成や結果の分析など、研究の実行と形式的分析を支援します。

こうした傾向は、実際の研究にも表れています。物理学者の Rogerio Jorge 氏とそのチームは、産業界や国立研究所が核融合エネルギー装置の設計に使用するオープンソースの核融合研究ソフトウェアを、AI を活用して開発しています。理論計算機科学では、Barna Saha 氏、Yinzhan Xu 氏、Christopher Ye 氏が GPT‑5.5 Pro を用いて、コンピューターが高次元幾何学の問題をどれほど効率的に解けるかについて、新たな限界を示す証明を導き出し、その結果を自ら検証して改良しました。

これらのツールを最も積極的に利用する研究者は、より難度の高い研究にも取り組んでいます。各分野で AI 利用度が上位20%の研究者が、所要時間4時間以上と推定されるタスクを AI に依頼する割合は、同じ分野の他の研究者の約2倍です。他の研究者では3.5%であるのに対し、上位層では約7%に上ります。

OpenAI の戦略は、どの科学的課題に注目すべきかを決めたり、すべてを自ら解決しようとしたりすることではありません。高性能なツールを研究コミュニティに提供し、研究者が最もよく理解している問いを自由に追究できるようにすることです。

参加者は、提供開始時の GPT‑5.6⁠ モデルファミリーを含め、ChatGPT、ChatGPT Work、Codex で OpenAI のフロンティアモデルを無料で利用できます。さらに、deep research の利用枠拡大、使用上限の引き上げ、より大きなコンテキストウィンドウも提供されます。これらの機能を組み合わせることで、さまざまな分野の科学的推論、エージェントによるタスク実行、研究ワークフローを支援します。

GPT‑5.6 Terra は日常的な研究で性能と効率のバランスを取り、GPT‑5.6 Luna は比較的軽いタスクに素早く応答し、GPT‑5.6 Sol は最難関の科学・数学問題に取り組みます。研究水準の数学的推論を測定する FrontierMath Tier 4 では、GPT‑5.6 Sol が83%を記録し、GPT‑5.5 の72.5%を上回っています。複雑な生物学的データ分析と科学的推論を評価する GeneBench Pro では、GPT‑5.6 Sol Pro がタスクの31.5%を解決しています。

研究者は、遺伝学、ゲノミクス、シーケンシング、単一細胞解析、タンパク質モデリング、創薬にわたる75種類以上のライフサイエンス向けスキル⁠（新しいウィンドウで開く）を利用できます。コネクターは、科学文献、公開ゲノム・臨床データベース、衛星画像、計算ノートブック、データプラットフォーム、文献管理ツールへのアクセスを提供し、幅広い分野の研究を支援します。

Codex は、コードの作成とデバッグ、データセットの分析、再現可能なワークフローの構築を支援します。ChatGPT Work は、研究資金の獲得機会の探索、助成金申請書の作成、文献レビュー、論文原稿の執筆、研究成果を伝えるための資料の作成といった長期的なプロジェクトを支援します。

研究者によって、AI の利用経験は異なります。こうしたツールを初めて使う人もいれば、自分の分野で高度な応用手法を開発している人もいます。

このプログラムでは、利用の開始方法やワークフローの改善から高度な研究への応用まで、経験レベルに応じたトレーニングを提供します。参加者は、研究ワークフローに精通した専門家から、こうしたツールを研究に組み込む方法などについて支援を受けられます。

研究者による発見を踏まえ、実践的な手法を共有し、互いに学び合い、さまざまな分野での活用事例を紹介できる機会をさらに設ける予定です。参加者からのフィードバックは、OpenAI のモデルが役立つ領域や不十分な領域を把握し、研究コミュニティにとってさらに価値あるものへ改善するうえで役立ちます。

初期プログラムの対象は、選定された学術機関に所属し、要件を満たす研究者です。対象機関⁠（新しいウィンドウで開く）は、認定を受けて学位授与権を持ち、研究活動が盛んなカレッジまたは大学である必要があります。

応募者は、所属機関を証明し、現在進めている研究と、科学研究での利用目的に関する情報を提供する必要があります。承認された研究者は、所属機関から最大4人の共同研究者を招待できます。各共同研究者も所属を証明する必要があり、プログラムの総アカウント数に含まれます。

本日より応募を受け付けています。参加資格の確認と応募は、こちら⁠（新しいウィンドウで開く）から行えます。