Googleが科学者向けのAIアシスタント「AI co-scientist」を発表

科学や学術研究の分野におけるAIの普及により、データや論文のねつ造などの懸念が出ている一方で、AIは優秀な科学者の生産性の向上や創薬プロセスの加速など、多くの恩恵ももたらしています。Googleが2025年2月19日に、Gemini 2.0をベースとした科学特化のAIアシスタント「AI co-scientist」を発表しました。

Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist
https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/

Google’s new AI generates hypotheses for researchers - Ars Technica
https://arstechnica.com/google/2025/02/googles-new-ai-generates-hypotheses-for-researchers/

Googleの「AI co-scientist」は、科学者とのコラボレーションツールとして機能することを目的としたマルチエージェントAIシステムで、文献の検索や要約といった従来の用途を超えて、既存のエビデンスを基に特定の研究分野に合わせた新しい知識を発見し、研究の糸口となる提案や仮説の提示を行うことを目指して作られています。

AI co-scientistには、入力データを処理したり、インターネット上のリソースにアクセスして出力を改良したりするモデルが複数搭載されており、ツール内ではさまざまエージェントが互いに競い合う「自己改善ループ」が起きています。これは、Gemini Flash ThinkingやOpenAI o3といった新しい推論モデルと同様の仕組みです。

生成AIであることに変わりはないので、ゼロから新しい発想を生み出すことはできませんが、既存のデータを用いた推論による提案で科学者を補佐することが可能で、科学者と会話できるチャットインターフェースも備えています。つまり、AI co-scientistは科学に特化したブレインストーミングツールと言えます。

マルチエージェントシステムとして、AI co-scientistはエージェントが正答率を競うイロレーティングを用いたイロ自己評価メトリック(Elo auto-evaluation metric)による自己改善を行っており、Googleはイロレーティングが高いほど困難な課題を解くベンチマークでの正答率が高くなることを確認しています。

以下はそのことを示すグラフで、博士レベルの科学問題を課すベンチマーク「GPQAダイヤモンド」の設問に対するAI co-scientis(青)とGemini 2.0(赤)の回答の精度(縦軸)が、イロレーティング(横軸)でまとめられています。

実際に、専門家に11件の研究におけるAIの使い勝手を新規制(Novelty)とインパクト(Impact)で評価してもらったところ、AI co-scientistは他の最先端モデルより両方の項目で優れていて、出力も好ましいと評価されました。

GoogleはAI co-scientistの今後について、「私たちは、AI co-scientistの初期の成果に胸を躍らせており、科学と生物医学におけるその強みと限界をより広く評価することが重要だと考えています」と述べて、世界各国の研究機関にテストプログラムへの参加を呼びかけました。