科学のプロセスを支援する「Agentic AI」の登場
2026年5月、科学誌『Nature』に、AIが科学研究のプロセスを支援する新しいシステムに関する論文が相次いで公開されました。中心となるのは、Google DeepMindが開発した「Co-Scientist」、研究組織FutureHouseによる「Robin」、そしてGoogle DeepMindとGoogle Researchなどが共同で報告した「ERA（Empirical Research Assistance）」という3つのシステムです。
これらのシステムは、単に与えられた医学論文を要約したり、質問に答えたりするだけのツールではありません。仮説を立てる、実験や解析の方針を考える、実際にコードを書く、結果を解釈する、といった研究の一部を、複数のAIエージェントが分担して進める仕組みを持っています。このように自律的に目標へ向かって動くシステムは「Agentic AI（エージェンティックAI）」と呼ばれています。
ただし、これらのAIは人間の研究者を完全に置き換えるものではありません。ネイチャー・アジアのプレスリリースでも触れられているように、人間の研究者が関与する前提で科学的発見を支援し、これまで数か月から数年かかっていた検証サイクルの「一部を効率化するシステム」として位置づけられています。
アイデアを出し合い、磨き上げる「Co-Scientist」
Google DeepMindが報告した「Co-Scientist」は、最新モデルであるGemini 2.0を基盤とした汎用のマルチエージェントシステムです。このシステムの面白いところは、膨大な生物医学的文献とデータを読み込んで仮説をポンと出すだけでなく、システム内部で複数のエージェントが「議論」を行う点にあります。
あるエージェントが仮説を提案すると、別のエージェントがその新規性や妥当性を厳しく批評し、さらに別のエージェントがそれを洗練させていきます。いわば、AIの内部で白熱した研究室のミーティングが自動で行われているような状態です。推論にかける計算量を動的に増やす（Test-time compute scaling）技術を用いることで、より広大で複雑な科学的探索空間を素早く見渡す仕組みが組み込まれています。
実際の応用例として、このシステムは急性骨髄性白血病（AML）に対する薬剤再利用の候補や、既存薬の新しい併用療法の候補を提案しました。同誌の論文によれば、提案された候補の一部は実際の細胞実験（in vitro）で有望性が確認されたと報告されています。また、抗菌薬耐性のメカニズムに関する仮説生成にも用いられ、深い洞察を導き出しました。
しかし、ここで注意が必要なのは、細胞実験で有望な結果が出たからといって「AIが新しい白血病の治療法を発見した」とすぐに言えるわけではない点です。生体内での複雑な反応や安全性、人間への効果を確認するためには、引き続き人間の専門家が主導する前臨床試験や臨床試験による厳しい検証が欠かせません。
ドライとウェットの壁を越える「Robin」
一方で、FutureHouseが開発した「Robin」は、実験生物学の実務プロセスを支援することに特化しています。このシステムは、OpenAIの「o4-mini」やAnthropicの「Claude 3.7」など、複数の言語モデルを組み合わせて構築されています。
Robinは、文献情報をもとに仮説を立てるだけでなく、その仮説を検証するための実験案を具体的に提案し、得られた結果を解釈して次の仮説につなげることを目指しています。身近な例に置き換えるなら、新しい料理のレシピを机上で考える（ドライな環境）だけでなく、実際に調理し、味見をして調味料を微調整する過程（ウェットな環境）を、専門のエージェント間で相談しながら実行するような仕組みです。
論文では、乾性加齢黄斑変性（dAMD）という眼の疾患に関連するワークフローにRobinが適用され、治療応用の可能性がある化合物の候補（リパスジルやKL001など）が探索されました。乾性の加齢黄斑変性は有効な治療法が限られている難治性の疾患ですが、ここでも示された有望性はあくまで細胞レベルの初期段階のものです。実際の治療に応用できるかどうかは全く別の問題であり、今後の研究の進展を待つ必要があります。
解析コードを自ら書き直す「ERA」
3つ目の論文では、「ERA（Empirical Research Assistance）」というシステムが紹介されています。現代の医療データサイエンスやバイオインフォマティクスにおいて、研究者の大きな負担となっているのが「計算実験用のソフトウェアや解析コードを書く作業」です。データの形式を整え、目的に最適化された解析コードを書き、エラーが出れば修正するという作業に、研究者は膨大な時間を奪われています。
ERAは、このソフトウェア作成のプロセスを支援します。大規模言語モデルと「ツリー探索（Tree Search）」という技術を組み合わせているのが特徴です。ツリー探索とは、将棋やチェスのAIが「次の一手」を何通りも先読みするように、コードの書き換えパターンを枝葉のように展開していく技術です。
ERAはコードを書いてテストし、エラーが出れば複数の修正案を考え、もっとも品質指標が高くなる解を繰り返し探索します。論文の報告によれば、この手法を複雑なシングルセル（1細胞）データの解析に適用したところ、40もの新規解析手法を自律的に見つけ出し、公開されている精度の比較テスト（リーダーボード）で既存のトップレベル手法を上回る成績を収めました。データ解析の試行錯誤をシステムが肩代わりしてくれることで、研究者はより本質的なデータの解釈に集中できるようになります。
AIは研究の「共同作業者」になる
これら3つのシステムが示すのは、AIが論文を検索する「優秀な図書館員」から、仮説を共に考え、コードを書き、検証サイクルを回す「研究の共同作業者」へと進化しつつあるという事実です。
特に、文献探索、仮説の整理、解析コードの作成といった作業においては、研究の進み方を大きく変える力を持っています。マルチエージェントシステムがこのサイクルの一部を効率化することで、研究者はより多くの仮説を短期間で検討できる環境を手にするでしょう。
一方で、現時点では明確な限界も存在します。完全に未知の現象をどこまで予測できるのか、AI特有の事実誤認（ハルシネーション）をどう防ぐのかは重要な課題です。また、整然としたデータ上での推論とは異なり、現実の実験室（ウェットラボ）につきまとう不確実なノイズに対して、システムがどう適応していくのかも今後の検証が待たれます。
AIが研究の作業を支援できる範囲は急速に広がっています。しかし、どの問いを立てるべきか、どの結果を信じるべきか、そしてそれを医療や社会にどう役立てるべきかを判断するのは、引き続き私たち人間の役割です。強力なツールが登場した時代だからこそ、人間にしかできない「問いの立て方」と「責任ある判断」が、これまで以上に大切になっていきます。
参考文献
- Aygün, E., Belyaeva, A., Comanici, G. et al. (2026) ‘An AI system to help scientists write expert-level empirical software’, Nature.
- Ghareeb, A.E., Chang, B., Mitchener, L. et al. (2026) ‘A multi-agent system for automating scientific discovery’, Nature.
- Gottweis, J., Weng, W.H., Daryin, A. et al. (2026) ‘Accelerating scientific discovery with Co-Scientist’, Nature.
- Nature Portfolio (2026) ‘Artificial intelligence: AI research assistants that may accelerate scientific discovery’, Nature Asia Press Releases.
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