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2026 年 3 月、Sakana AIは**『The AI Scientist: Towards Fully Automated AI Research』がNature 誌**に掲載されたことを発表した。
The AI Scientist: Towards Fully Automated AI Research, Now Published in Nature
東京に拠点を置く AI 研究開発企業の Sakana AI は、ブリティッシュコロンビア大学（UBC）、Vector Institute、オックスフォード大学の研究者との協力により、この画期的な研究を達成した。
本稿はこの発表の概要、AI Scientist の仕組み、そして科学への影響を解説する。
AI Scientist とは
AI Scientistは、基盤モデルで動作するエージェントが機械学習研究の全ライフサイクルを実行するシステムだ。
- アイデアの発明
- コードの作成
- 実験の実行
- 原稿の作成
これらを実行し、科学プロセスのエンドツーエンドの自動化が可能であることを実証した。
歴史的な更新
その後、改善されたAI Scientist-v2が、完全に AI 生成された論文として初めて、厳格な人間による査読プロセスに合格した歴史的な更新を共有した。
Nature 誌での発表
本日、このすべての作業と新しい知見を詳述する論文**『The AI Scientist: Towards Fully Automated AI Research』が@Nature**に掲載されたことを嬉しく発表する。
論文の内容
この Nature 誌の発表は、これらのマイルストーンを統合し、基盤モデルのオーケストレーションを詳述している。
また、Automated Reviewerも紹介している。これは人間の査読判断と一致し、実際には標準的な人間同士の一致率を超える性能を示している。
科学のスケーリング則
重要なことに、この Reviewer を使用して異なる基盤モデルによって生成された論文を評価したところ、明確な科学のスケーリング則を発見した。
基盤モデルが改善されるにつれて、生成される科学論文の品質がそれに応じて向上する。
これは、計算コストが低下し、モデルの能力が指数関数的に向上し続けるにつれて、将来の AI Scientist のバージョンは実質的により有能になることを意味する。
オープンソースの継承
以前のオープンソースリリース（https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist）に基づき、このオープンアクセスの Nature 誌の発表は、システムのアーキテクチャを包括的に詳述し、いくつかの新しいスケーリング結果を概説し、AI 生成科学の約束と課題について論じている。
共同研究
この実質的なマイルストーンは、Sakana AI、ブリティッシュコロンビア大学（UBC）、Vector Institute、オックスフォード大学の研究者間の緊密で実り多い協力によるものだ。
研究チーム
研究に参加した主な研究者：
- Chris Lu (@chris_lu)
- Cong Lu (@cong_ml)
- Robert Lange (@RobertTLange)
- Yutaro Yamada (@_yutaroyamada)
- Shengran Hu (@shengranhu)
- Jakob Foerster (@j_foerst)
- hardmaru (@hardmaru)
- Jeff Clune (@jeffclune)
Automated Reviewer の性能
Automated Reviewer は、以下の性能を示している。
人間の査読判断との一致
Automated Reviewer は人間の査読判断と一致する。
人間同士の一致率を超える
実際には、標準的な人間同士の一致率を超える性能を示している。
これは、AI が科学論文の品質を評価する能力が、人間レベルに達していることを示唆している。
科学のスケーリング則の発見
研究者らは、異なる基盤モデルによって生成された論文を Automated Reviewer で評価した。
その結果、明確なスケーリング則を発見した。
基盤モデルが改善されるにつれて、生成される科学論文の品質がそれに応じて向上する。
この発見は、以下のことを意味する。
- 計算コストの低下 - より安価に高品質な研究が可能
- モデル能力の向上 - 指数関数的な能力向上が研究品質に直結
- 将来の展望 - 将来の AI Scientist は実質的により有能
オープンアクセスの重要性
この研究はオープンアクセスで公開されている。
これにより、世界中の研究者が AI 生成科学の可能性と課題について理解を深めることができる。
結論：AI 生成科学の新時代
Sakana AI の AI Scientist の Nature 誌掲載は、AI 生成科学の新時代を告げる。
- 完全自動研究 - アイデアから論文まで自動化
- 査読合格 - 人間の査読プロセスに合格
- Automated Reviewer - 人間レベルの査読性能
- スケーリング則 - モデル改善が研究品質向上に直結
計算コストが低下し、モデル能力が向上し続けるにつれて、AI による科学研究はさらに加速するだろう。
参考：
引用元・参考リンク
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