科学のためのジェミニ：新時代の発見に向けた AI 実験とツール

何世紀にわたり、科学的手法は人類の進歩における最大の原動力となってきました。Google では、その加速のためにツールを構築するという使命が深く根付いています。私たちは、新たな発見の時代が、狭く専門的なモデルからではなく、あらゆる科学分野の研究者を支える汎用的なエージェントによって訪れると信じています。 そのため、科学探求の規模と精度を拡大するために設計された科学用ツールおよび実験のコレクションである [Gemini for Science](https://ai.google/gemini-for-science/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog) を発表いたします。 ## 人間の創意工夫に対する増幅器 今日、科学はパラドックスに直面しています。私たちの集合的な知識があまりにも急速に成長しているため、個々の科学者が全体像を把握することが難しくなりつつあります。科学的なブレークスルーは往々にしてデータ間の創造的なつながりを作ることに依存していますが、これを手動で行うには数週間、あるいは数ヶ月もの時間が必要になることがあります。AI はこのボトルネックを解消し、複雑なタスクを処理することで科学作業に対する増幅器（force multiplier）として機能できます。これにより、研究者は進歩を牽引する最も影響力のある科学的課題や方向性を特定し、取り組むことに集中できるようになります。 Google Labs における Gemini for Science の実験用ツールには、このようなタスクを処理するために設計された3 つの主要なプロトタイプが含まれています。 - コ・サイエンティスト（Co-Scientist）を基盤とした仮説生成：イデオレーションは科学の心臓部ですが、人類が毎年出版される数百万編の論文をすべて統合することは不可能です。仮説生成はこのギャップを埋めるために科学的手法をシミュレートし、研究者と協力して研究課題を定義した上で、マルチエージェントによる「アイデア・トーナメント」を用いて仮説の生成、議論、評価を行います。絶対的な厳密性を確保するため、主張は深く検証され、クリック可能な引用によって裏付けられます。 - アルファエボルブ（AlphaEvolve）および ERA（実証研究支援：Empirical Research Assistance）を基盤とした計算発見：科学の進展は、計算実験を用いて現実的にテストできる仮説の数によってしばしば制限されます。計算発見はアジェンティック・リサーチエンジン（代理型研究エンジン）であり、この課題を解決するプロトタイプです。これは数千ものコード変異を並列に生成・評価することで機能し、太陽予測や疫学のような複雑な分野において、手動で探索するには数ヶ月かかるような新しいモデリング手法のテストを可能にします。 - Google NotebookLM を基盤とした文献インサイト：科学文献の理解は、あらゆる研究の旅路の中核的な部分です。文献インサイトは科学文献を検索し、結果をカスタムで検索可能な属性を持つテーブルに構造化して並列分析を可能にします。研究者はチャット機能を用いて、キュレーションされたコーパスに基づいた微妙なニュアンスを発見でき、レポート、スライドデッキ、インフォグラフィック、音声および動画の概要といった高忠実度の成果物を作成できます。NotebookLM の力により、文献インサイトは論文間の知見を統合し、研究の空白領域を特定し、機会となる分野を明らかにします。 本日より、これらの実験へのアクセスを順次開放していきます。関心のある方は [labs.google/science](http://labs.google/science/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog) を訪問して登録してください。 個々の実験を超えて、これらの高度な AI 機能を [Google Cloud](https://docs.cloud.google.com/gemini/enterprise/docs/co-scientist-and-alphaevolve/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog) を通じて企業組織にも提供しています。科学および産業研究開発向けのエンタープライズグレードのソリューションは、すでにプライベートプレビュー段階でさまざまなパートナーによって利用されており、実世界でのインパクトを創出しています。[BASF](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/how-basf-manages-thousands-of-supply-chain-decisions-with-alphaevolve?e=48754805?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog) などの企業は、[AlphaEvolve](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/alphaevolve-on-google-cloud/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog) を活用してサプライチェーンの最適化を図っており、[Klarna](https://engineering.klarna.com/beyond-prompting-how-algorithmic-evolution-doubled-our-training-speed-8f874af3080d) は機械学習モデル（machine learning models）の強化に利用しています。並行して、第一三共、バイエル・クロップサイエンス、および米国国立研究所（米国エネルギー省のジェネシスミッションの一環として [Department of Energy's Genesis Mission](https://deepmind.google/blog/google-deepmind-supports-us-department-of-energy-on-genesis/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog)）などの組織は、Co-Scientist を活用して研究の加速と根本的な科学課題への取り組みを推進しています。これらのエンタープライズグレードのツールは、現在のプレビュー段階において顕著な価値を示しており、パートナーたちが実現する画期的な成果に興奮するとともに、今後数ヶ月以内にアクセス対象組織を拡大していくことを楽しみにしています。 これらのツールおよび他のツールに基づいた検証論文はすでに複数発表されています。[ERA](https://www.nature.com/articles/s41586-026-10658-6) および [Co-Scientist](https://www.nature.com/articles/s41586-026-10644-y) の研究論文は本日、Nature に掲載されました。 ## デスクトップ上の科学用ワークベンチ Gemini for Science の一部として、Science Skills（科学スキル）という専門的なバンドルも同時にリリースします。このバンドルには、[UniProt](https://www.uniprot.org/)、[AlphaFold Database](https://alphafold.ebi.ac.uk/)、[AlphaGenome API](https://deepmind.google.com/science/alphagenome/)、[InterPro](https://www.ebi.ac.uk/interpro/) などを含む 30 以上の主要な生命科学データベースおよびツールの知見が統合されています。Google Antigravity などのエージェントプラットフォームでこれらのスキルを使用することで、研究者は構造化バイオインフォマティクスやゲノム解析といった複雑で従来は手作業を要するワークフローを、数時間ではなく数分で実行できるようになります。 Science Skills を活用している当社の研究チームも、すでにその速度向上を実証しています。初期テストにおいて、当社は通常数時間を要する複雑な分析を Science Skills を用いて数分で完了させました。これにより、AK2 遺伝子の変異によって引き起こされる希少疾患の潜在的なメカニズムに関する新たな知見が得られました。 Google Antigravity における Science Skills の使用方法については、[antigravity.google/use-cases/science](http://antigravity.google/use-cases/science) をご覧ください。 ## 科学コミュニティとの協働 科学のための責任あるツール開発と導入への私たちのコミットメントは、まず科学エコシステムから始まります。私たちは肝臓線維化に関するスタンフォード大学、抗菌薬耐性に関するインペリアル・カレッジ・ロンドン、そして機械学習を生物学に応用するためにディープマインドと力を合わせた長期的な取り組みを行うクリック研究所など、100 以上の機関と協力し、新しいシステムやツールの検証を行っています。AI によって生成された洞察の完全性を確保するため、博士課程の学生から業界研究者、ノーベル賞受賞者までを含む信頼できるテスターコミュニティを構築し、複雑な現実世界の課題に対してシステムの耐性テストを実施しています。 さらに、エージェント型ピアレビューや科学的検証のための先駆的なツール開発のため、ICML、STOC、NeurIPS といった主要な科学会議と専用パイロットプログラムを構築しました。これには、実験的な [Paper Assistant Tool (PAT)](https://research.google/blog/gemini-provides-automated-feedback-for-theoretical-computer-scientists-at-stoc-2026/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog) や [ScholarPeer](https://research.google/blog/improving-the-academic-workflow-introducing-two-ai-agents-for-better-figures-and-peer-review/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog) が含まれています。 これらの取り組みは、AI の進歩の長い歴史の上に成り立っています。私たちの専門的な AI モデルはすでに進展を加速しており、[AlphaFold](https://deepmind.google/science/alphafold/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog) は 300 万人以上の研究者がマラリアワクチンやプラスチック分解酵素に取り組むのを支援し、[AlphaGenome](https://deepmind.google/blog/alphagenome-ai-for-better-understanding-the-genome/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog) は科学者が疾患の駆動要因を特定するのを支援しています。これらは、研究者が日常的に依存しているツールたちと並んで存在します。[Google Scholar](https://scholar.google.co.uk/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog) や [Earth Engine](https://earthengine.google.com/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog)、[Colab](https://colab.research.google.com/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog) から、[MedGemma](https://research.google/blog/next-generation-medical-image-interpretation-with-medgemma-15-and-medical-speech-to-text-with-medasr/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog)、[Earth AI](https://ai.google/earth-ai/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog)、そして [Gemini Deep Research](https://gemini.google/overview/deep-research/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog) までです。最新の [Gemini Deep Think](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-deep-think/?utm_source=keyword&utm_medium=referral&utm_campaign=geminiforscience&utm_content=scienceblog) のリリースにより、私たちは複雑な科学タスクにおけるコアモデルの能力をさらに向上させ続けています。これらすべてのツールはすでに科学的エコシステムの不可欠な一部となっており、研究者が情報を整理し、大規模で複雑なデータ分析を行うのを支援しています。 エージェント型研究の未来を共に探求する中で、私たちは引き続き、AI が科学の進展を加速し、私たちが直面している最も緊急性の高い社会的課題の解決に貢献する未来の実現に向けて取り組んでいます。 ## 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