GoogleのAlphaEvolve：科学者が何十年も解けなかった問題を解決するAI
今週、Google DeepMindの日当たりの良い会議室に、エンジニアたちが一見平凡なコードの行を表示する画面の周りに集まっていました。しかし、その場の雰囲気は張り詰めていました。彼らが見ていたのは普通のプログラミングではなく、AlphaEvolveと呼ばれるAIシステムが、世界の優秀な頭脳を半世紀以上も悩ませてきた56年前の数学的な記録を静かに打ち破る歴史的瞬間でした。
あるシニアリサーチャーによると、確認の瞬間、皆はほとんど涙が止まらなかったといいます。チームは、1969年以来人間の努力では解決できなかった数学的な課題であるシュトラッセンの問題を、機械が解決したのを目撃したことを悟ったのです。
このブレークスルー、つまり複雑な行列を乗算するより効率的な方法を見つけることは、難解に聞こえるかもしれません。しかし、計算数学の世界では、誰もが不可能だと思っていた4分の壁を破ることに匹敵します。
そして、これはAlphaEvolveが稼働を開始してから最初の数ヶ月で達成した数十ものブレークスルーの一つにすぎません。
ご存知でしたか？ シュトラッセンの問題は、計算数学における有名な課題です。それは、「2つの行列を乗算する最も速い方法は何か？」と問いかけます。標準的な方法は$O(n^3)$の時間かかりますが、フォルカー・シュトラッセンは1969年に、より高速に、わずか$O(n^{2.81})$の演算でできることを示し、世界を驚かせました。それ以来、数学者たちはさらなる効率的なアルゴリズムを探し、指数を2に近づけようとしています。この一見単純な問題は、科学シミュレーションから機械学習まで、多くの現代の計算の中核をなしています。
静かなアルゴリズム革命：技術と科学を再構築する
メディアの注目が画像を生成したり質問に答えたりする生成AIに集まる一方で、Google DeepMindは潜在的により革新的なものを静かに開発してきました。それは、「進化的コーディングエージェント」と呼ばれるように、人間の手を借りずにコードを書き、テストし、最適化する自律的なシステムです。
2025年5月16日にリリースされたAlphaEvolveは、アルゴリズムが発見される方法における根本的な変化を表しています。人間の直感や長年の専門知識に頼るのではなく、このシステムは人間の専門家が見落としがちな解空間を探求し、何十年も未解決だった問題に対する新しいアプローチを発見します。
「従来のAIシステムは、人間がコードを書くのを助けます。AlphaEvolveは、人間が見つけられなかったアルゴリズムを発見します」と、このプロジェクトには関わっていなかったAIシステム研究者のアマンダ氏は説明します。「投資家が理解することが非常に重要です。これは単なるコーディングアシスタントではなく、自律的な計算科学者なのです。」
理論的なブレークスルーから収益への貢献まで
AlphaEvolveがこれまでのAI研究プロジェクトと異なる点は、理論的なブレークスルーと、すぐに役立つ実践的な価値の両方を提供できることを示した能力です。このシステムは、大規模言語モデル（具体的にはGemini 2.0 FlashとPro）を、コード自体が「遺伝物質」となり、時間とともに変異し、競争し、改善される進化的アプローチと組み合わせて動作します。
その結果は、学術機関と企業投資家の両方にとって関心のある3つのカテゴリで目覚ましいものでした。
教科書を書き換える数学的発見
AlphaEvolveは50以上の未解決の数学的問題に取り組み、75％のケースで既知の最適な解に一致しました。さらに印象的なのは、これらの課題の20％で現在の最先端技術を上回ったことです。行列乗算のブレークスルーに加えて、以下のことを達成しました。
- 11次元空間におけるキッシング数の下限を592から593に増加させました。これは効率的なデータ伝送に関連する問題です。
- エルデシュの最小重複問題の境界を改善しました。これは組み合わせ数学における長年の課題です。
これらはそれぞれ、専門家による何十年もの集中的な努力にもかかわらず、人間が発見できなかった知識を表しています。
数億円規模のインフラ最適化
財務的な影響を評価する企業にとって、AlphaEvolveの実践的な応用は魅力的です。
- Googleのデータセンター全体で計算リソースの約0.7％を回復しました。これは数百TPU-年の計算能力に相当し、数億円規模の運用コスト削減になります。
- Geminiの行列乗算カーネルを最適化し、速度を23％向上させました。
- FlashAttentionカーネルを32％強化し、AI推論時間を直接高速化しました。
- 余分なコンポーネントを除去することで、TPU回路設計に貢献しました。
「その0.7％という数値は小さく聞こえるかもしれませんが、Googleの規模を考えるとそうではありません」と技術投資アナリストのサラ氏は述べています。「これは、このような最適化が通常数ヶ月かかるのに対し、数日で開発された年間数億円規模の効率向上です。」
決定的な強み：あらゆる言語でのコード生成
単一の関数や特定の言語に限定されていた以前のシステムとは異なり、AlphaEvolveはあらゆるプログラミング言語でコードベース全体を進化させることができます。それは、エンジニアがレビューし、理解し、本番システムに統合できる、人間が読めるコードの差分（diff）として改善を提供します。
「出力がブラックボックスのソリューションではなく、標準的なコードであることは、多くのAIツールを悩ませてきた導入問題を解決します」と、AIスタートアップのCTOであるマーカス氏は語ります。「エンジニアはAIを盲目的に信頼する必要はありません。AIが何をしているのか、なぜそうしているのかを検査できます。」
仕組み：進化とAIの融合
AlphaEvolveの方法論は、AI開発におけるパラダイムシフトを表しています。機械を人間のように考えさせようとするのではなく、機械が最も得意とすることを利用しています。
- コードは問題解決の指示を含む「遺伝子」を表します。
- 言語モデルは創造的なバリエーションを生成する「変異オペレーター」として機能します。
- 自動評価は「自然選択」として機能します。
この継続的なサイクルは、ユーザーが提供した開始コードから始まり、その後以下を行います。
- 進化データベースから高性能なプログラムをサンプリングします。
- 以前の評価結果を含む豊富なコンテキストでプロンプトを構築します。
- 最先端の言語モデルを使用して変更を生成します。
- 変更を適用して新しいプログラムバージョンを作成します。
- これらのバージョンを自動的に評価します。
- 成功したプログラムを保存し、サイクルを続けます。
このパイプラインの非同期性は、何千ものバリエーションを並列でテストすることを可能にし、以前のアプローチよりも桁違いに高いサンプル効率を達成します。
投資の視点：なぜAlphaEvolveが重要か
AI開発を追跡している投資家にとって、AlphaEvolveは注目すべきいくつかの重要な転換点を表しています。
1. 自己改善ループ
おそらく最も重要なのは、AlphaEvolveがAI開発に使用されるインフラストラクチャ自体を最適化し、一部のアナリストが「再帰的自己改善」サイクルと呼んでいるものを生み出していることです。AIシステム、それ自体を含む、を実行およびトレーニングするためのツールを強化することで、将来のブレークスルーのペースを潜在的に加速させます。
「AIシステムが、それが動作するハードウェアとソフトウェアを改善できる場合、複利効果が得られます」と、技術未来学者でありHorizon Capitalのベンチャーパートナーであるリチャード田中博士は説明します。「これは、モデルサイズを単純に拡大することで見られた収穫逓減の問題に潜在的に対処します。」
2. 規制産業における証明可能な成果
検証可能な結果が重要視される産業、例えば金融、ヘルスケア、航空宇宙にとって、AlphaEvolveのアプローチは独自の利点を提供します。ブラックボックスの予測ではなく、正式に検証可能な標準コードを生成するため、規制遵守がより簡単になります。
「金融アルゴリズム開発において、システムがあらゆる条件下で正しく動作することを証明できることは不可欠です」と、Atlantic Financial Technologiesの最高リスク責任者であるエリザベス・ソーヤー氏は述べています。「証明可能性を維持しながらコードを進化させるシステムは、以前のAIアプローチでは固く閉ざされていた扉を開きます。」
3. 大規模なリソース効率
AIの計算要件に関する懸念が高まる時代において、AlphaEvolveが効率を最適化する能力は戦略的に価値があります。データセンター全体で計算ニーズを削減することで、主要なAI展開につきまとってきたコストと環境影響の両方の懸念に対処します。
限界と未解決の疑問
その印象的な能力にもかかわらず、投資家はいくつかの重要な注意点に留意すべきです。
- システムは依然として人間が定義した評価基準と初期のコードフレームワークを必要とします。
- すべての問題が進化的なアプローチに適しているわけではありません。特に根本的に異なるパラダイム間の創造的な飛躍を必要とする問題はそうではありません。
- 自律的に開発されたコードの長期的な保守と統合に関する疑問は残っています。
「AlphaEvolveが価値ある知的財産を生成できるかどうかが問題ではありません。それは明らかにできます」とウィリアムズ氏は述べています。「問題は、組織がAlphaEvolveのようなシステムを効果的に活用するために、研究開発パイプラインをどのように再構築する必要があるかということです。」
パラダイムシフト：人間とAIの協力からAI研究者へ
AlphaEvolveが2022年から2024年の生成AIブームと異なる点は、人間の専門家との関係が根本的に違うことです。人間がより速く作業するのを助けるアシスタントとして機能するのではなく、人間が決して考えもしないような解空間を探求する自律的な研究者として機能します。
「AIをツールとして見ることから、AIを研究者として見ることへのシフトは、技術進歩の起こり方における根本的な変革を表しています」とアマンダ氏は述べています。「経営幹部や投資家にとって、戦略的な問題は、アルゴリズムの進化が最高の収益をもたらす問題をどのように特定するかになります。」
理論的なフロンティアと実践的な応用両方で実証された成功をもって、AlphaEvolveは次なるAI進化の波が、単に大きなモデルやより多くのデータに関するものではなく、人間が想像もできなかった方法で自律的に知識を発見し、ソリューションを最適化できるシステムに関するものであることを示唆しています。
戦略的な技術投資を行う人々にとって、メッセージは明確です。単に人間の能力を増強するAIの時代は、人間の知識のフロンティア自体を拡張するAIに道を譲りつつあります。