【採択者が語る助成金申請書書き方のコツ】AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）：農学・環境学・ 生態学分野 - vol.19

大学の常勤教員である筆者が、「AI支援型バイオ炭創製・評価ワークフローの構築とストロンチウム吸着能制御への実践的検証」をテーマとしたAI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）の獲得経験を解説します。

本記事では、審査員に伝わる「明確なゴールポスト」をどう定め、生成AIとの壁打ちを経て実験とAIを融合させた計画を形にしたのか。採択を引き寄せた具体的な工夫と実践のプロセスを公開します。

自身の研究にAIをどう導入すべきか悩む方や、約半年という短期の研究期間、厳しい文字数制限の中で採択される申請書をいかに構築すべきか苦心している研究者に向けて、具体的な経験を共有します。

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この記事のまとめ

この記事を読むと分かること

• 短期研究（約半年）で審査員を納得させる目標設定

• 厳しい文字数制限を突破する申請書作成法

• AI初心者でも採択を引き寄せる融合計画

この記事は誰に向けて書いているか

• 自身の研究分野へのAI導入に悩む研究者

• 短期の研究助成（SPReADなど）への応募を検討している研究者

• 文字数制限の厳しい申請書の推敲に困っている研究者

獲得ノウハウシリーズ

【研究助成金】

• vol.3：古川医療福祉設備振興財団研究助成 - 医療・福祉、リハビリ分野

• vol.4：科研費　若手研究 - 高齢者看護学および地域看護学関連

• vol.9：科研費 基盤（C） - 社会医学、看護学およびその関連分野

• vol.11：科研費 若手研究 - 内科学一般およびその関連分野

• vol.12：フランスベッド・メディカルホームケア研究・助成財団 - リハビリテーション活動や機器に関する研究

• vol.14：科研費 スタート支援 - 社会医学分野

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申請者情報

氏名：植松 勇伍
所属・職位：近畿大学薬学部・常勤教員
専門分野・領域：薬学

助成金情報

助成金名

AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）

助成団体の種類

公的機関（省庁・自治体など）

助成団体名

文部科学省

助成制度・助成団体の理念

本事業は、「AI for Scienceによる科学研究革新プログラム」のうち、文部科学省が実施するAI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）として実施するものです。

AI for Scienceを我が国の研究現場に波及・振興させていくためには、単に研究資金を措置するだけでなく、AI導入に伴う多様な障壁を取り除き、研究者等が新たな発想に基づく挑戦的な研究に機動的に取り組める環境を整備することが重要です。

このため、本事業では、①迅速な支援、②AI導入に必要な伴走支援、③独創的研究の芽出し支援の三つを柱として、これらを一体的に実施することにより、研究者等によるAI for Scienceに関する新たなアイデアへの挑戦を促し、その裾野の拡大と科学研究力の強化を図ります。

URL

https://www.mext.go.jp/aifors_spread/

応募対象の条件

• 所属属性に条件あり、研究分野に条件あり、日本の大学・公的研究機関・民間企業等に所属し、日本国内で研究活動を行う研究者・研究グループ

• AIを活用した科学研究の高度化・加速化（AI for Science）に資する萌芽的・挑戦的な研究分野

最大助成金額・期間

上限500万円×単年度（約半年間）

実際に支給された助成金額・期間

260万円×単年度（約半年間）

募集頻度・時期

不定期に公募
2026年度での新しい公募
年２回（第１回：４月中旬〜５月中旬、第２回：６月初旬〜７月初旬）

研究内容

申請時の研究タイトル

AI支援型バイオ炭創製・評価ワークフローの構築とストロンチウム吸着能制御への実践的検証

研究概要

近年、植物性廃棄物（植物バイオマス）を用いて作製される「バイオ炭（biochar）」が、水環境中からの有害物質除去や有価資源の回収に有用である可能性が指摘されています。しかしながら、作製したバイオ炭の物性や吸着性能は、原料や処理方法によって大きく異なります。

本研究では、原料の種類や処理条件によって、どのような物性のバイオ炭が生成され、どの程度の吸着性能が得られるのか、その一連の流れをAI支援下で明らかにし、狙った物性値および吸着性能を獲得するためのバイオ炭創製ワークフローを構築することを目的としています。

申請までの経緯

助成金を知ったきっかけ

所属機関の公募情報、SNS

この助成金を選んだ理由

この助成金は研究期間が約半年と非常に短期的であり、その中でAIを活用して自身の研究を推進するという極めて新しいものです。また、申請から採択・交付までの期間が短いことも特徴であり、自分の構想を新鮮なまま行動に移すことができる部分も魅力でした。

さらに、AIの利活用を前提とした研究助成であり、これまで研究の中にAIをうまく取り込めていなかった自身の分野において、AIを活用した研究基盤が構築できるのではと期待し、本助成を選択しました。

応募に至るまでのストーリー

元々、植物性廃棄物（植物バイオマス）を原料とするバイオ炭の創製を行い、金属イオンや有機化合物などの吸着実験研究を実施していました。

研究を進める中で、使用する原料や創製条件によって、物性値が大きく異なったり、ターゲットに対する吸着性能が大きく変化するという現象を目の当たりにしてきました。

初めは「天然物を使っているんだし個体差があって当然」と考えており、そこまで気にも留めていませんでした。ある時ふと、「創製条件や原料は物性値や吸着性能にどのような影響を及ぼすのだろうか？」と考えるようになり、調査をスタートしました。

しかし、過去の文献は膨大に存在しており、一つ一つの情報を集約するのは決して簡単ではなく、かなり時間がかかりそうだと考えていました。

そんな時、SPReADの案内を目にし、「もしかしたらAIを活用できればこの研究は一気に進むのではないか？」と考え、応募を決意しました。

申請内容に関する考察と、具体的な作業内容

募集要項で特に注目した点

助成対象となる研究領域、書式・文量について

申請準備で実施したこと

申請書への挿入用図表の作成

申請書に記載が求められる項目

研究目的・背景、研究方法、スケジュール、予算の使用用途、AI利活用の妥当性・実現可能性、AI利活用のノウハウ抽出・共有の実現計画

各項目の記入分量

研究目的は80～400文字、研究方法は160～800文字、AI利活用の妥当性は160～800文字、達成目標は100～500文字、AI利活用のノウハウ抽出・共有は60～300文字、成果の公開方針は150文字以内と、全体的に通常の助成金申請書よりも短い文章量で伝える必要があります。

また、研究業績は代表的なものを最大5件まで、図表は最大1枚と、かなり限られています。

構成・ストーリーについて意識したポイント

最も意識したポイントとして、６ヶ月という短い研究期間で確実に達成できる「明確なゴールポスト」を設定したことが挙げられます。

本研究は「AIを活用したモデルワークフローの構築」と「基礎的な実験研究」を組み合わせたものであり、６ヶ月で実施できる範囲には限りがあります。そのため、「モデル構築から実証、修正モデルの作成」までを目標に定め、審査員にも「これなら６ヶ月で達成できそうだ」と感じてもらうことを考えました。

また、ストーリーの一貫性については、生成AIにも評価してもらい、限られた文字数の中で無駄のない表現を心がけました。

独自性や社会的意義でアピールしたポイント

これまで、天然物由来のバイオ炭が有する物性値や吸着性能は「ばらつきがあって仕方ない」と考えられることがほとんどでした。

しかしながら、もしこの研究や他の研究をきっかけに、「ばらつきの多い天然物から、狙った性能を有するバイオ炭を創製する」ことができれば、従来の活性炭に替わる、新たな水質浄化剤の世界的な普及に寄与できる可能性があります。

世界中の水をきれいにするための取り組みが促進されることが期待されます。

本研究では、2011年の東日本大震災および福島第一原発事故でも話題になった「ストロンチウム」を吸着ターゲットに設定しました。創製条件と物性値だけでなく、ストロンチウム吸着性能までを関連づけたワークフロー構築を目指すことをアピールしました。

この研究が進めば、今後は他の金属イオンや有機化合物など、様々な水環境汚染物質に応用することが可能であると考え、その旨を申請書に記載しました。

文章表現の工夫

本研究助成は、他と比較してもかなり文字数制限が厳しいと思いました。自身の思いを伝えようとすると、あっという間に文字数をオーバーしてしまったため、ChatGPTなどの生成AIを活用し、文章を可能な限りスリムにすることを心がけました。

ただし、生成AIが出力した文章をそのまま載せてしまっては、自身の熱が全く伝わらないと感じました。そのため、細かな表現は自分で作成しつつ何度も何度も壁打ちを行い、審査員に最大限熱を届けられるような文章を目指しました。

さらに、達成目標では具体的な評価項目や数値（条件値や目標値）を記載し、限られた文字数の中で審査員が私と同じ情景を可能な限りイメージできるような文章表現になるよう、工夫しました。

記入が難しかった項目とその理由

全体的に、文字数制限が厳しかったので、記入に難渋しました。

特に、私はAI利活用の初心者でした。そのため、具体的にAIをどうやって研究に取り入れるのか（AI利活用の妥当性・実現可能性、およびAI利活用のノウハウ抽出・共有の実現計画）については色々と調べながら書いた記憶があります。

ホームページには「AI利活用初心者歓迎」と書かれていましたが、この時点でようやく、「初心者＝何も知らない全くのAI素人」ではないのだということを感じました。

本研究では、文献検索や文章整理、データ変換やモデル作成、実験データの当てはめなどにAIを活用することを考えています。限られた申請期間の中で多角的に調査を重ね、なんとか文章を書き上げました。

また、関連してAI関連経費の算定も難しく感じました。実際、どういったところにどのぐらいの費用が必要なのかを詳しく知っているわけではなかったので、予算の記載には時間がかかりました。

採択につながったと考えるポイント

本研究助成は「無作為抽出による不採択」も多く、運の要素も大きいことは否めません。あえて採択につながったポイントを挙げるとすれば、「申請書の内容が明快であったこと」と「AIに頼るだけでなく、自分で手を動かして検証すること」の２点ではないかと考えています。

６か月という研究期間は短いですが、むしろゴールを設定しやすいとも考えられます。他の申請書よりも、実施する研究範囲が多くない分、より粒度の高い研究計画を記載できたのではないかと思います。この明快さにより、審査員が、ある程度私と同じ情景を思い浮かべることができたと考えています。

また、本研究はすべてAIを用いるのではなく、私が行う基礎実験との融合研究となっています。これが、本研究助成の掲げる「AI利活用の推進」とうまく合致したと考えています。

さらに、自身が関連する研究論文や学会発表を積極的に行っていた点も評価いただけたと捉えています。ある程度の実験ノウハウを有しており、「この人なら研究を遂行できる」と判断していただけたのではないかと考えています。

採択後の成果

助成金の使用用途

人件費、旅費・学会出張費、データ収集・分析、材料購入費用

これから応募する人へのエール

SPReADはかなり運の要素も強い研究助成ではありますが、「申請すれば採択される可能性がある」ことが最もはっきりしている研究助成でもあると感じます。本研究助成に限らず、さまざまな機会に積極的に挑戦してみてください。

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採択者が語る研究助成金・奨学金申請書書き方のコツ
【研究助成金】

• vol.3：古川医療福祉設備振興財団研究助成 - 医療・福祉、リハビリ分野

• vol.4：科研費　若手研究 - 高齢者看護学および地域看護学関連

• vol.9：科研費 基盤（C） - 社会医学、看護学およびその関連分野

• vol.11：科研費 若手研究 - 内科学一般およびその関連分野

• vol.12：フランスベッド・メディカルホームケア研究・助成財団 - リハビリテーション活動や機器に関する研究

• vol.14：科研費 スタート支援 - 社会医学分野