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This content is generated by Google AI. Generative AI is experimental

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何世紀にもわたり、科学的手法は人類の進歩を支える最大の原動力でした。Googleでは、この手法を加速させるツールの構築に深く取り組んでいます。私たちは、狭い専門分野に特化したモデルではなく、すべての科学分野の研究者を支援する汎用エージェントこそが、新たな発見の時代を切り開くと信じています。

そこでGoogleは、科学的探求の規模と精度を拡大するための科学ツールと実験のコレクションであるGemini for Scienceを発表します。

人間の創造性を増幅する力

今日の科学はパラドックスに直面しています。集団としての知識が急速に増大する一方で、個々の科学者が全体像を把握することがますます難しくなっているのです。科学的ブレークスルーは、データ間の創造的なつながりを生み出すことに依存することが多いですが、これを手作業で行うには数週間から数ヶ月かかることもあります。AIは複雑なタスクを処理することでこのボトルネックを解消し、科学作業の力の増幅器として機能します。これにより、研究者は最も影響力のある科学の問題や、進歩を促す方向性の特定と取り組みに集中できるようになります。

Google LabsのGemini for Scienceの実験ツールには、このようなタスクを処理するために設計された3つの主要なプロトタイプが含まれています。

  1. Hypothesis Generation（仮説生成、 Co-Scientistを利用）：アイデア創出は科学の鼓動ですが、人間が毎年発表される何百万もの論文を統合することはできません。Hypothesis Generationはこのギャップを埋めるもので、科学的手法をシミュレーションします。研究者と協力して研究課題を定義し、マルチエージェントの「アイデアトーナメント」を用いて仮説の生成、議論、評価を行います。絶対的な厳密性を確保するため、主張は深く検証され、クリック可能な引用文献で裏付けられます。
  2. Computational Discovery（計算的発見、 AlphaEvolveおよび ERA (Empirical Research Assistance)を利用）：科学的進歩は、計算実験で現実的に検証できる仮説の数によって制限されることがよくあります。Computational Discoveryは、エージェント型の研究エンジンであり、この課題を解決するプロトタイプです。数千のコードバリエーションを並列で生成・評価します。これにより、研究者は太陽光発電予測や疫学などの複雑な分野で、手作業では数ヶ月かかるような新しいモデリング手法を検証できます。
  3. Literature Insights（文献インサイト、 Google NotebookLMを利用）：科学文献の理解は、あらゆる研究の旅の核心部分です。Literature Insightsは科学文献を検索し、カスタムの検索可能な属性を持つ表に結果を構造化して、並べて分析できるようにします。研究者はチャットを使って、キュレーションされたコーパスに基づくニュアンスを発見したり、レポート、スライドデッキ、インフォグラフィック、音声・動画の概要などの高忠実度の成果物を作成したりできます。NotebookLMの力を活用したLiterature Insightsは、論文間の知見を統合し、研究のギャップを特定し、機会の領域を発見するのに役立ちます。

本日より、これらの実験へのアクセスを段階的に開始します。labs.google/scienceにアクセスして、関心の登録を行ってください。

個別の実験を超えて、Google Cloudを通じて、これらの先進的なAI機能を企業組織にも提供します。科学的・産業的なR&D向けのエンタープライズグレードのソリューションは、すでにプライベートプレビューでさまざまなパートナーによって利用されており、現実世界での影響を生み出しています。BASFはAlphaEvolveを活用してサプライチェーンを最適化し、Klarnaは機械学習モデルの強化に活用しています。並行して、第一三共、バイエル クロップサイエンス、米国国立研究所（米国エネルギー省のGenesis Missionの一環として）などの組織がCo-Scientistを活用し、研究を加速させ、根本的な科学的課題に取り組んでいます。これらのエンタープライズグレードのツールは、現在のプレビューフェーズで大きな価値を実証しています。パートナーが実現しているブレークスルーに期待するとともに、今後数ヶ月でより多くの組織へのアクセス拡大を予定しています。

これらのツールおよびその他のツールに基づく検証論文がすでに複数発表されています。ERAとCo-Scientistの研究論文が本日Nature誌に掲載されました。

デスクトップ上の科学ワークベンチ

Gemini for Scienceの一環として、Science Skillsも発表します。これは、UniProt、AlphaFold Database、AlphaGenome API、InterProを含む30以上の主要なライフサイエンスデータベースおよびツールのインサイトを統合した専門バンドルです。Google Antigravityのようなエージェント型プラットフォーム上でこれらのスキルを使用することで、研究者は構造バイオインフォマティクスやゲノム解析などの複雑で手作業の多いワークフローを、数時間ではなく数分で実行できます。

Science Skillsを使用する研究チームは、すでにこの高速化を実際に体験しています。初期テストでは、通常数時間かかる複雑な解析を、数分で完了しました。これにより、AK2遺伝子の変異によって引き起こされる稀少遺伝性疾患の潜在的なメカニズムに関する新たな知見が得られました。

Google AntigravityでのScience Skillsの使用方法の詳細については、antigravity.google/use-cases/scienceをご覧ください。

科学コミュニティとの協力

科学のためのツールを責任を持って開発・展開するという私たちのコミットメントは、科学エコシステムとの連携から始まります。肝線維症に関するスタンフォード大学、抗菌薬耐性に関するインペリアル・カレッジ・ロンドン、およびフランシス・クリック研究所との複数年にわたる取り組みなど、100以上の機関と協力し、新しいシステムとツールの検証を行っています。AI生成のインサイトの完全性を確保するため、PhD学生から産業界の研究者、ノーベル賞受賞者まで幅広い信頼できるテスターコミュニティを構築し、複雑な実世界の課題に対するシステムのストレステストを行っています。

さらに、ICML、STOC、NeurIPSなどの主要な科学会議との専用パイロットも実施し、エージェント型ピアレビューおよび科学的検証のための先駆的なツールを開発しています。その一例が、実験的なPaper Assistant Tool (PAT)およびScholarPeerです。

これらの取り組みは、AIの進歩の長い歴史の上に構築されています。専門AIモデルはすでに進歩を加速させています。AlphaFoldは300万人以上の研究者がマラリアワクチンやプラスチック分解酵素の研究に取り組むのを支援し、AlphaGenomeは科学者が疾患の原因を特定するのを支援しています。これらは、Google Scholar、Earth Engine、Colab、MedGemma、Earth AI、Gemini Deep Researchなど、研究者が日常的に頼りにしているツールと並んでいます。最新のGemini Deep Thinkリリースにより、複雑な科学タスクにおけるコアモデルの能力を継続的に向上させています。これらのツールはすでに科学エコシステムの不可欠な一部となっており、研究者が情報を整理し、大規模な複雑なデータ解析を行うのを支援しています。

エージェント型研究の未来をともに探求する中で、AIが科学的進歩を加速させ、私たちの最も差し迫った社会的課題の解決に貢献する未来に向け、引き続き取り組んでいきます。

The image shows a colorful abstract design with the Google I/O 2026 logo.

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