Cover Story：発見を導く経路：マルチエージェントAIアシスタントが、実験室研究サイクルを加速するさまざまなインプットをもたらす

科学的発見は、仮説を生成し、その仮説を検証する実験を設計し、収集されたデータを解析するというサイクルに従う、本質的に反復的な過程である。この過程における重要な制限要因は、特にますます学際化が進む現在の研究環境では、研究者が特定の問題に対して動員できる知識の深さと広さである。人間が読める速さと吸収できる量には限界があるからだ。今週号では2報の論文が、研究者が実験室での研究サイクルを加速するのを支援することを目的とした、独自のマルチエージェント人工知能（AI）システムを提示している。どちらのシステムも、仮説を生成し、そのアイデアを検証する実験を提案し、実験結果を解釈し、得られたデータに基づいて仮説を改良することができる。Googleディープマインド社は、同社の大規模言語モデルGemini 2.0を用いてCo-Scientistと呼ばれる実験室アシスタントを構築し、これを、急性骨髄性白血病の治療薬候補を探索するために用いた。一方、FutureHouseは、OpenAI社のo4-miniとAnthropic社のClaude 3.7を用いて、Robinというアシスタントを作り出した。Robinも創薬を支援するよう設計されており、今回の研究では、萎縮型加齢黄斑変性に対する治療法候補を対象として探索を行った。両研究チームは、これらのシステムが研究者と協働するために設計されたものであり、人間の科学者が引き続き主導権を握ることを強調している。

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