Google Research、AI実証ソフトで科学的発見を加速・研究手法が革命

2025年09月10日

GoogleのAIシステムが専門レベルの科学ソフトウェアを自動生成し研究期間を大幅短縮
6つの科学分野で専門家レベルの成果を達成、新手法40種類を発見
AI科学研究ツールの競争が激化、OpenAIも新イニシアチブを発表

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Geminiベースの革新的研究支援システムが登場

Google Researchは、Geminiを基盤とした画期的なAIシステムを発表しました[1]。このシステムは科学者が計算実験用の専門レベルの実証ソフトウェアを作成する際の支援を行い、新しい手法概念の提案から実行可能なコードの実装、さらに木探索最適化による性能検証まで一貫して実行します。従来数か月を要していた研究探索作業を数時間から数日に短縮することが可能になりました。

システムは体系的なコード最適化研究エンジンとして機能し、数千のコード変種を通じて最適な性能を追求します[7]。ゲノミクス、公衆衛生、地理空間解析、神経科学、時系列予測、数値解析の6つのベンチマークでテストを実施し、すべての分野で専門家レベルの性能を達成しました。

このシステムの革新性は、単なるコード生成ツールを超えて「研究手法そのものの自動化」を実現している点にあります。従来の科学研究では、仮説設定から実験設計、実装、検証まで研究者が手作業で行っていましたが、このAIシステムは研究プロセス全体を体系化し、最適化アルゴリズムによって人間の専門知識に匹敵する成果を生み出しています。これは科学研究における「工業化革命」とも言える変化で、研究者はより創造的な課題に集中できるようになるでしょう。

生物医学分野で40の新手法を発見、CDC予測も上回る成果

arXivに発表された詳細な研究論文によると、このAIシステムは単細胞データ解析において人間の専門家が開発した最高手法を上回る40の新手法を発見しました[7]。さらに疫学分野では、CDC（米国疾病予防管理センター）のアンサンブル予測を超える14のモデルを生成し、地理空間解析、神経活動予測、時系列予測、数値数学の各分野で最先端の性能を達成しています。

研究チームは、機械採点可能な科学分野における進歩が革命的な加速の瀬戸際にあると結論づけています。このシステムは大規模言語モデルと木探索を組み合わせて品質指標を最大化する手法を採用し、従来の人間主導の研究開発サイクルを根本的に変革する可能性を示しています。

CDCの予測を上回る成果は特に注目すべきです。CDCは世界最高水準の疫学専門家集団を擁し、複数の予測モデルを組み合わせたアンサンブル手法で高精度な予測を実現してきました。AIシステムがこれを上回ったということは、従来の「人間の専門知識＋統計手法」という枠組みを超えた新しいパラダイムの到来を意味します。まるで熟練の職人が長年培った技術を、AIが短期間で習得し、さらに改良してしまったような状況です。

競合他社も科学AI分野に本格参入、業界全体で革新競争

Googleの発表とほぼ同時期に、OpenAIも「OpenAI for Science」イニシアチブを発表しました[6]。新設されたAI科学担当副社長Kevin Weil氏の指揮の下、ChatGPT-5を基盤として物理学、化学、生物学分野での科学的発見を加速する取り組みを開始しています。世界トップクラスの学者をリクルートし、OpenAIの研究者との協働による標的化された突破口の創出を目指しています。

一方、ハーバード大学の研究チームは、病気の細胞を健康な状態に戻す治療標的を予測するPDGrapherというAIツールを開発しました[3]。このシステムは因果関係のある生物学的ドライバーを特定することで、がんのような複雑な疾患において腫瘍が単一標的薬を回避する問題に対処し、複数の疾患経路を特定することが可能です。

科学AI分野での競争激化は、研究者にとって朗報です。GoogleとOpenAIという技術大手が本格参入することで、研究ツールの性能向上と多様化が急速に進むでしょう。これは1990年代のインターネット普及期に似た状況で、複数の企業が競争することで技術革新が加速し、最終的に研究者全体の生産性向上につながります。特にハーバードのPDGrapherのような特化型ツールと、Googleの汎用型システムが共存することで、研究者は用途に応じて最適なAIツールを選択できる環境が整いつつあります。

まとめ

Google ResearchのAI実証ソフトウェアシステムは、科学研究の手法そのものを革命的に変革する可能性を秘めています。数か月を要していた研究探索を数日に短縮し、専門家レベルの成果を自動生成する能力は、科学研究の生産性を飛躍的に向上させるでしょう。OpenAIやハーバード大学など他の研究機関も類似の取り組みを進めており、AI支援による科学研究の新時代が本格的に始まろうとしています。