10月2日、Euronewsが「Swedish researchers create an AI scientist that designs and runs its own experiments」と題した記事を公開した。スウェーデンの研究チームが、仮説立案から実験設計・実行・結果解釈までを自律的にループし続ける「AIサイエンティスト」を構築した。単なる意思決定支援ツールではなく、新たな科学的知識を能動的に生成するシステムとして注目を集めている。
「閉ループ」こそがこのシステムの革新性
これまでの研究向けAIは、人間の判断を補助する「支援ツール」の域を出なかった。今回のシステムが根本的に異なるのは、科学的発見のサイクル全体——仮説生成・実験設計・実験実行・結果解釈・仮説更新——を人間の介在なしに繰り返すクローズドループ（閉ループ）型である点だ。閉ループとは、出力結果を次の入力にフィードバックして自律的に反復改善し続けるアーキテクチャを指す。
チャルマース工科大学とヨーテボリ大学の研究チームは、複数のLLM（大規模言語モデル：大量のテキストデータで学習し、自然言語の生成・推論を行うAIモデル）、大規模データベース、そして物理的なラボロボティクスを組み合わせてこのシステムを構築した。
酵母データ6万件から2,000の仮説を自動生成
システムは、酵母の一種であるサッカロミセス・セレビシエ（S. cerevisiae）——パン酵母やビール酵母として知られ、生物学研究における代表的なモデル生物——に関する、約6万件の表現型・生理的・代謝的関係データを収録したデータベースを解析。そこから約2,000件のテスト可能な予測（仮説）を自動生成した。
その後、システムは以下のステップを自動で実行する：
- 仮説を評価し、比較対照を選択
- 実験手順を機械可読な命令に変換してラボ機器に渡す
- 実験完了後、データを解析して予測の正否を判定
- 棄却された仮説を次のサイクルに向けて自動更新・精緻化
「人間が分析するには情報量が多すぎるが、我々のAIサイエンティストは有望な生物学的問いを特定し、それを検証する実験を推薦し、結果を評価して、新たなエビデンスに基づき理解を反復的に深めることができた」と、チャルマース工科大学の研究者でこの研究の著者の一人であるIevgeniia Tiukovaは述べている。
この研究の詳細はRoyal Society Interface誌に掲載されている。
「意思決定支援ツール」ではなく「知識生成者」
従来、研究におけるAI活用は「人間の判断を補助するツール」という位置付けが主流だった。今回のシステムはその枠を超える。
「AIサイエンティストは意思決定を支援するだけでなく、新たな科学的知識を能動的に生成する」とTiukovaは言う。
ヨーテボリ大学のRoss King上級著者は、AIシステムが複雑な科学的問いを探索するのに必要な時間を短縮し、ラボリソースの利用を最適化する可能性があると述べた。また「AIサイエンティストは人間の科学者と協働して、生物学・医学・バイオテクノロジー全域での発見を加速させるだろう」とも語っている。
人間の役割はなくならない
研究チームは、このシステムが人間のバイアスを最小化し、研究サイクルを加速し、実験プロトコルの記録不備や環境条件などによる再現性の問題を軽減する可能性があると指摘している。
一方で、人間が科学研究において引き続き不可欠であることも強調した。
「優先順位の設定、より広いコンテキストの解釈、研究プログラムの立案、倫理規範への準拠確保においては、人間が引き続き主体となる」とKingは述べている。
ガバナンス面の動向
AIの研究利用が進む中、国際機関もルール整備を急いでいる。世界保健機関（WHO）は最近、研究者・倫理委員会・規制当局・資金提供者・政策立案者向けに、AIを活用した健康研究が責任ある形で実施されるための勧告レポートを公表した。
WHOのMeg Doherty科学局長は「AIは健康研究を加速させる前例のない機会をもたらしている。同時に、技術革新は人間の尊厳・権利・公平性を守る強固な倫理的枠組みに導かれなければならない」とコメントしている。
詳細はSwedish researchers create an AI scientist that designs and runs its own experimentsを参照していただきたい。
