Googleは2026年5月19日(現地時間)、科学者向けの専門レベルのコーディングを支援するAIツール「Empirical Research Assistance (ERA)」を発表した。このツールはGoogleのAIモデルGeminiを活用し、科学的コードの記述と最適化を担う。本日付でNature誌にERAに関する論文が掲載され、Google Labsの信頼できるテスタープログラムを通じて提供が開始される新実験ツール「Computational Discovery」の構築にも貢献している。
ERAは、科学的問題と成功指標を与えられると、科学文献の検索、コードの記述、解決策の探求、技術の組み合わせ、結果の評価を自律的に行うことが可能だ。このツールはツリー検索アプローチを使用し、何千ものオプションを検討することで、与えられた目標に対して出力コードを最適化する。ERAの能力は、専門レベルの計算モデリングへのアクセスを民主化し、現在の専門家の能力を拡張する可能性を秘めている。
Nature誌に掲載された論文では、遺伝学、公衆衛生、衛星画像分析、神経科学予測、一般的な時系列予測、数学といった多岐にわたる分野のベンチマーク問題においてERAのテストが行われた。その結果、ERAはこれらのベンチマーク全てで専門家レベルの性能を達成している。
Google Researchの科学者らは、過去6か月にわたりERAを用いた研究を進めてきた。現在までに、ERAを特定の科学的問題に応用した8つの論文が作成されている。具体的には、米国の州レベルでのインフルエンザ、COVID-19、RSVの入院患者数を最大4週間先まで予測する疫学的予測モデルの構築にERAが使用され、Centers for Disease Control (CDC)のリーダーボードで上位にランクインしている。また、カリフォルニア州の融雪期流出予測、静止気象衛星データを用いた大気中二酸化炭素 (CO2) 濃度の高解像度マッピング、3D太陽エネルギー捕獲の最大化、小売予測などの分野での応用例も報告されている。
本日より、ERAを用いて構築されたComputational Discoveryへのアクセスが、科学向けにGeminiを応用したプラットフォームであるGemini for Scienceを通じて段階的に開放される。Gemini for Scienceでは、科学的手法の異なる段階をサポートする実験ツールも提供されている。
参考: Google Research Blog (アーカイブ) — 2026年5月20日 02:52 (JST)
原文ハイライト"AI system designed to help scientists write expert-level empirical software"