Hugging Face、公的研究のAI活用「ProtoStar」発表

オープンソースAIプラットフォームを運営するHugging Faceは2026年10月29日、米主要大学や研究支援団体と連携し、公的資金による科学研究データ・モデル・コードをAI対応（AI-ready）形式で標準化・公開する新構想「Project ProtoStar（公的資金による科学研究データをAI対応形式で共有・再利用可能にする産学連携イニシアチブ）」を発表した。単に研究成果を公開するだけでなく、AIシステムによる機械処理や分野横断的な再利用を可能にするインフラ整備を進め、第1弾としてカーネギーメロン大学（CMU）主催の気候予測AIコンペティションを2026年11月2日より開始する。

公的研究データのAI対応化（AI-Ready）とパートナーシップの枠組み

米連邦政府は研究開発（R&D）に年間約1,900億ドルを投じており、米国立衛生研究所（NIH）や米国立科学財団（NSF）などの連邦機関は研究論文や基礎データの一般公開を義務付けている。しかし、公開されたデータは互換性のないシステムに分散していたり、静的なレガシー形式で保存されていたり、メタデータや再現手順が不足しているケースが多く、「公開されていてもAIで再利用できない」という大きな障壁が存在していた。

Project ProtoStarはこの課題を解消するため、標準化されたAI対応フォーマットでの成果物公開を推進する覚書（MOU）を各機関と締結している。創設パートナーには以下の大学・研究団体が名を連ねる。

• ​大学連合パートナー​: Open Forum for AI（OFAI）を通じて参画するカーネギーメロン大学（CMU）、パデュー大学、ジョージア工科大学、アリゾナ州立大学、ジョージ・ワシントン大学
• ​インフラパートナー​: Hugging Face（科学データ・モデル・コードのホスティング基盤を提供）
• ​助成・研究機関​: Astera Institute
• ​コミュニティパートナー​: Open Research Community Accelerator（ORCA）のFostering Innovation Network

オープンサイエンスの需要拡大とHugging Faceの実績

Hugging Face公式ブログによると、科学ドメインにおけるオープンデータ共有は急速に拡大している。

• ​科学データセットの規模​: ゲノミクス、タンパク質設計、化学、気象・気候、地球観測、天文学などの主要科学分野で1万7,000件以上の公開データセットをホストしており、医療や数学を含めると約2万9,000件に達する。
• ​共有ペースの加速​: 2026年1月〜9月に共有された新規科学データセット数は、2025年同期の3倍以上に急増した。
• ​再利用実績​: NIHの国立生物工学情報センター（NCBI）が維持する18リポジトリは累計1,100万回以上ダウンロードされ、NASA IMPACTの27リポジトリも約77万回ダウンロードされている。
• ​ドキュメントの重要性​: 同プラットフォームにおけるデータセットダウンロードの90%は、十全な文書化（ドキュメンテーション）が施されたリポジトリに集中している。

CMUのオープンソース・プログラム・オフィス（OSPO）は、学内の研究者に対して適切なデータセットやAIモデルをHugging Face上で共有することを推奨する方針を打ち出している。

第1弾「都市気候リスク・インテリジェンス」チャレンジの概要

ProtoStarでは、研究成果のAI対応化が実際の科学的発見や公共の利益に寄与することを実証するため、参加機関が順次オープンチャレンジを開催する。

第1弾となる「CMU Climate Risk Intelligence Challenge」（2026年11月2日〜13日開催）では、米国内210都市の過去の気象観測データを用い、AIによって都市気候の予測精度を向上させられるかを検証する。

項目	詳細仕様
​対象期間​	2018年までの気候記録を学習に用い、2019年〜2026年の実測値を予測
​予測指標 (4項目)	年間平均気温、年間総降水量、年間最高気温、冷房度日（CDD：空調需要指標）
​評価方法​	単純な統計ベースライン（過去平均や線形トレンド）との予測誤差比較
​政策提言の提出​	データ分析から得られた知見に基づく都市適応政策アイデアの提示
​最終結果の公表​	2026年全体の観測記録が確定する2027年初頭に最終リーダーボードを公表

オープンサイエンスがもたらすAI主導の研究加速

公的資金による研究データを機械可読かつ高品質なフォーマットで整備することは、バイオインフォマティクスや気候科学、材料工学などの最先端分野で次世代基底モデル（Foundation Model）を構築する上で不可欠な前提となる。

Hugging Faceが大学や公的機関と連携してこの共通基盤を主導することは、学術研究の成果を世界中の開発者やAIエージェントが迅速に探索・検証・応用できるエコシステムの確立につながる。Project ProtoStarは、オープンサイエンスの理念を「AI時代の機械処理可能な研究インフラ」へと具現化する重要なマイルストーンとなる。

引用元：Hugging Face