Google DeepMindは2026年5月19日(現地時間)、科学的探求の規模と精度を拡大するためのAI実験およびツール群「Gemini for Science」を発表した。これには、エージェントプラットフォーム「Google Antigravity」で利用可能な「Science Skills」と、Google Labsで提供される仮説生成、計算による発見、文献インサイトの三つの実験的プロトタイプが含まれる。これらのツールは、科学的手法の主要なステップを加速するように設計されている。
Gemini for Scienceは、研究者が科学的な進歩を推進する上で直面するボトルネックを解消することを目指す。Google Labsで提供される実験的ツールは、「Co-Scientist」を用いた仮説生成、「AlphaEvolve」とEmpirical Research Assistance (ERA)を用いた計算による発見、Google NotebookLMを用いた文献インサイトで構成される。
仮説生成ツールは、研究課題を定義し、マルチエージェントによる「アイデアトーナメント」を通じて仮説を生成、議論、評価する。計算による発見ツールは、何千ものコードバリエーションを並行して生成しスコアリングすることで、太陽予報や疫学などの複雑な分野における新しいモデリングアプローチのテストを可能にする。文献インサイトツールは、科学文献を検索し、結果を構造化して分析を支援し、レポートやスライドデッキなどの成果物作成をサポートする。
これらの実験へのアクセスは本日より段階的に開始され、利用希望者はlabs.google/scienceを通じて登録できる。また、Google Cloudを通じてエンタープライズ組織向けにもこれらの高度なAI機能を提供している。すでにBASFはサプライチェーンの最適化に、Klarnaは機械学習モデルの強化にAlphaEvolveを活用している。さらに、Daiichi Sankyo、Bayer Crop Science、U.S. National LabsはCo-Scientistを使用して研究を加速している。ERAとCo-Scientistに関する研究論文は本日、Nature誌で発表された。
Gemini for Scienceの一部として発表された「Science Skills」は、UniProt、AlphaFold Database、InterProを含む主要なライフサイエンスデータベースとツールからの洞察を統合する。Google Antigravityのようなエージェント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、構造生物情報学やゲノム解析のような複雑なワークフローを短時間で実行できる。初期テストでは、この機能によりAK2遺伝子変異によって引き起こされる稀な遺伝性疾患の潜在的メカニズムに関する新たな洞察が得られたという。
Googleは、スタンフォード大学、インペリアルカレッジロンドン、The Crick Instituteを含む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進めている。また、ICML、STOC、NeurIPSなどの主要な科学会議と協力して、エージェントベースのピアレビューや科学的検証のためのツールを開発している。これらの取り組みは、AlphaFoldなどのGoogleの既存のAI技術およびGoogle Scholar、Earth Engine、Colabといったツール群の上に構築されている。
参考: DeepMind Blog — 2026年5月19日 09:00 (JST)
原文ハイライト"Gemini for Science: AI experiments and tools for a new era of discovery"