AIは科学プロセスのさまざまな側面をスピードアップできるだろうか？Microsoftはそう考えているようだ。
マイクロソフトは月曜日に開催されたBuild 2025カンファレンスで、エージェント型AIを活用して「（科学的）発見プロセスを変革する」プラットフォーム「Microsoft Discovery」を発表した。TechCrunchに提供されたプレスリリースによると、Microsoft Discoveryは「拡張可能」であり、特定の科学関連ワークロードを「エンドツーエンド」で処理できるという。
Microsoftはリリースの中で、「Microsoft Discoveryは、科学的知識の推論から仮説の策定、候補の生成、シミュレーションと分析に至るまで、エージェントAIによって発見プロセス全体を変革することで、研究と発見の加速を支援するエンタープライズ・エージェント・プラットフォームです」と説明しています。「このプラットフォームにより、科学者や研究者は専門のAIエージェントチームと連携し、AIとスーパーコンピューティングの最新イノベーションを活用して、スピード、スケール、そして正確性をもって科学的成果を推進することができます。」
マイクロソフトは、科学におけるAI活用に強い関心を持つ多くのAIラボの一つです。今年初め、Googleは「AIコサイエンティスト」を発表しました。このテクノロジー大手は、科学者の仮説立案や研究計画の立案を支援すると述べています。Anthropicとその最大のライバルであるOpenAI、そしてFutureHouseやLila Sciencesといった企業は、AIツールが科学的発見、特に医学分野における発見を飛躍的に加速させると主張しています。
しかし、多くの研究者は、主にその信頼性の低さから、AI が科学的プロセスを導く上で特に有用であるとは今日考えていません。
「AI科学者」を育成する上での課題の一つは、数え切れないほどの交絡因子を予測することです。AIは、膨大な可能性を絞り込むなど、広範な探索が必要な分野では役立つかもしれませんが、真のブレークスルーにつながるような、型破りな問題解決ができるかどうかは、まだ不透明です。
科学向けに設計された AI システムの結果は、今のところほとんど期待外れだ。
2023年、Googleは自社のAI「GNoME」の助けを借りて約40種類の新素材を合成したと発表した。しかし、外部の分析によると、これらの素材は実際には一つも新素材ではなかったことが判明した。一方、ExscientiaやBenevolentAIなど、AIを創薬に活用している複数の企業は、臨床試験で大きな失敗を経験している。
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サンフランシスコ | 2025年10月27日～29日
マイクロソフトは、今回の取り組みがこれまでのものよりも成功することを期待していることは間違いない。
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カイル・ウィガーズは2025年6月までTechCrunchのAIエディターを務めていました。VentureBeatやDigital Trendsに加え、Android Police、Android Authority、Droid-Life、XDA-Developersといった様々なガジェットブログにも記事を寄稿しています。音楽療法士のパートナーとマンハッタンに在住。
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