人工知能（AI）は、科学的発見のあり方を根本から変革しつつある。AIは、専門的な計算ツールから自律的な研究パートナーへと進化している。本研究では、「エージェンティック・サイエンス（Agentic Science）」を、AI for Science（人工知能を用いた科学）という広範なパラダイムにおける重要な段階として位置づける。ここでは、AIシステムが部分的な支援から完全な科学的主体性（scientific agency）へと進展する過程を捉える。大規模言語モデル（LLM）、マルチモーダルシステム、統合型研究プラットフォームの発展により、エージェンティックAIは仮説の創出、実験設計、実行、解析、反復的改善といった、かつては人間にのみ認められていた行動を実現しうる能力を示している。本調査では、生命科学、化学、材料科学、物理学の分野における自律的科学発見について、ドメイン指向の包括的レビューを提供する。これまで分散していた「プロセス指向」「自律性指向」「メカニズム指向」という3つの視点を、基盤的機能、核心プロセス、ドメイン特有の実現形態を結びつける包括的枠組みによって統合する。この枠組みを基盤として、本研究は（i）AI for Scienceの進化過程を明らかにし、（ii）科学的主体性を支える5つの核心的機能を特定し、（iii）発見を動的四段階ワークフローとしてモデル化し、（iv）上記各分野における応用事例をレビューし、（v）主要な課題と今後の可能性を総括する。本研究は、自律的科学発見のドメイン指向の統合的理解を確立し、エージェンティック・サイエンスをAI駆動型研究を進展させるための構造化されたパラダイムとして位置づけるものである。