Google は科学界の新たな発見の時代を目指し、汎用型 AI エージェント「Gemini for Science」を発表しました。この取り組みは、専門特化型のモデルに依存する従来の手法を脱し、研究者の創造性を支援する汎用エージェントによる研究の加速を目指しています。現在、Google Labs では、科学的方法論をシミュレートして仮説を生成する「仮説生成」、並列実行によるコードの多様なバリエーションを評価する「計算論的発見」、そして文献を検索・構造化して分析を支援する「文献洞察」という 3 つの主要な実験ツールを公開し始めました。これらのツールは、膨大な数の論文を処理したり、数週間かかっていた計算実験を短縮したりすることで、研究者が最も重要な課題に集中できるよう支援します。 さらに、企業向けには Google Cloud を通じたエンタープライズ版ソリューションも提供されています。BASF や Klarna といった企業はサプライチェーンの最適化や機械学習モデルの強化に、Daiichi Sankyo や Bayer Crop Science、米国エネルギー省関連の国立研究所らは創薬や基礎科学の挑戦にこれらの AI 機能を既に活用しています。これらの企業向けツールと研究用モデルに関する検証論文は、本日付で学術誌『Nature』に掲載されています。 デスクトップ上の研究環境として、30 以上の主要な生命科学データベースを統合した「Science Skills」も登場しました。これにより、構造生物情報学やゲノム解析といった複雑な作業が数時間から数分へ短縮され、希少遺伝性疾患のメカニズム解明など新しい知見が得られています。Google は、スタンフォード大学やインペリアル・カレッジ・ロンドンなど 100 以上の教育・研究機関と協力し、AI 生成情報の信頼性を確認するための信頼できるテスターコミュニティを構築しています。また、トップカンファレンスとの連携により、ピアレビューを支援する実験的なツールも開発中です。 これらの基盤には、マラリアワクチン開発や酵素研究を支援する AlphaFold などの過去の成果が継承されています。Google は、Gemini Deep Think などの最新技術を活用し、AI が科学の進歩を加速し、人類が直面する重大な課題解決に貢献できる未来の実現に向け、継続的な取り組みを推進する方針です。