Google Cloud、科学特化型 AI モデルの販売を開始

*Google は、SandboxAQ の「大規模定量的モデル」をクラウドマーケットプレイスに追加し、Gemini と科学方程式や実験室データで訓練された AI を組み合わせます。* AI 業界の大半を支える大規模言語モデルは言葉には非常に優れていますが、数字については驚くほど信頼性が低いものです。Google の最新の動きは、科学分野では異なる種類のモデルが必要であるという認めにほかなりません。 同社は、SandboxAQ から専門的な AI モデルを Google Cloud を通じて提供開始すると発表しました。これにより、SandboxAQ が「大規模定量的モデル」と呼ぶものをクラウドマーケットプレイスに追加するものです。この発表によると、目的は創薬、材料科学、半導体製造向けに構築された AI への企業および研究機関のアクセスを拡大することです。 この区別こそが本質的なポイントです。大規模言語モデルはテキストで訓練されており、その生成において卓越しています。一方、SandboxAQ の説明によれば、大規模定量的モデル（Large Quantitative Models）は散文ではなく数値データや科学方程式で訓練されるため、化学、生物学、物理学といった分野の問題により適していると考えられています。これらの分野では、正解は流暢な段落ではなく、数値または構造体です。 ![image](https://media.thenextweb.com/hardfork-2018/uploads/visuals/tnw-newsletter.png) EU テックの💜 EU テック界からの最新のうわさ、創設者ボリスによる物語、そしていくつかの疑問符付きの AI 芸術作品。毎週無料でお届けします。今すぐ登録してください！ Google Cloud では、研究者はこれらのモデルを Gemini と組み合わせることができ、言語モデルを用いて推論やインターフェースを担当させ、定量的モデルには基礎科学の役割を担わせます。 Google はこのマーケットプレイスへの取り組みと並行して、「Gemini for Science」を発表しました。これは研究ワークフローそのものに向けたツールと実験のバンドルです。同社がこれまで構築してきたプロジェクト、例えば AI 共同研究者、AlphaEvolve コーディングエージェント、実証的研究アシスタント、そして NotebookLM を活用しており、科学者を代替するのではなく、科学的手法における日常的で手間のかかるステップを加速させる手段として位置づけられています。 この枠組みは、Google が科学的分野に注力している方向性と一致しています。DeepMind のタンパク質構造に関する研究はすでに [創薬開発の一部を変革](https://thenextweb.com/news/how-deepminds-protein-folding-breakthrough-could-transform-drug-development) しており、別の取り組みでは、AI が 1 年間で発見した新物質の数が、科学史全体でカタログ化された数を上回る結果を生み出しました。共通する点は、科学分野における最も価値の高い AI は、一般向けではなく特定の領域に特化し、インターネット上のデータではなく実際の測定値に基づいて訓練されている傾向があることです。 商業的な論理は明白です。Google は他のハイパースケール企業と競合し、企業が AI を実行するデフォルトの場所となることを目指しています。科学および産業の研究開発（R&D）は、一般的なチャットボットでは十分にサービスを提供できない高価値なセグメントです。 市場を通じて専門モデルを販売することは、すでに多数のサードパーティ製システムを提供している同じチャネルを活用し、ドメインごとのモデルをすべて自社で構築することなく需要を取り込むことを可能にします。 また、これは AI を実際の研究結果へと転換するためのより広範な競争にも合致しています。DeepMind 傘下の創薬スピンオフ企業である Isomorphic Labs は [臨床試験に向けて進んでいます](https://thenextweb.com/news/europe-ai-drug-discovery-deepmind-spinoff-isomorphic-trials)、業界全体のリバルたちもまた、ベンチマーク外で機能する治療法や材料へとアルゴリズムの可能性を転換すべく競い合っています。定量モデルを企業の研究者の前に置くことは、Google がその競争の基盤となるインフラストラクチャとして位置づけようとする試みです。 Google は、これらの機能はすでにパートナー企業によってプライベートプレビュー段階で実世界の研究開発に活用されていると述べていますが、どの組織がどのような結果を出しているかについては詳細を控えめにしています。 市場への掲載が本質的な変更点です。これまで主に専門ラボに限定されていた AI のカテゴリが、研究チームがレンタルできるものへと変容します。それが新たな発見をもたらすのか、それとも単に計算速度の向上をもたらすのかは、プライベートプレビューによって解明されるべき問いです。

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