SandboxAQ、大規模定量モデル（LQM）をGoogle Cloud Marketplaceで提供開始

学習データ

• LLM: インターネット上のテキストデータ（書籍、記事、会話など）を学習し、人間の言語を理解・生成する。
• LQM: 物理学、化学、数学の基本法則と、それに基づく数値データを学習 。SandboxAQはこれを「テキストではなく、数値構造化データに基づくモデル」と説明しています 。

目的

• LLM: 言語理解と生成の最適化。つまり、文脈に応じた次の単語を予測したり、文章を要約したりすることが目的。
• LQM: 特定の定量的な目的（材料物性の予測、化学反応の挙動予測、金融リスク指標の算出など）の最適化 。

出力

• LLM: テキスト、要約、会話の生成。
• LQM: 物理的現実に基づく予測、シミュレーション、エンジニアリング上の洞察 。SandboxAQのCEO、Jack Hidary氏は「LLMが化学反応を『説明』できるのに対し、LQMは化学反応を『シミュレート』できる」と違いを説明しています 。

重要なのは、LQMはLLMの代替ではなく、補完的な関係にあるという点です。LLMが人間とのインタラクションを担い、LQMが定量的な精度を必要とする領域を担当します 。Hidary CEOは、製薬、材料、エネルギー、金融といった分野では、LQMがLLMを凌駕する存在になると述べています 。

提供開始されるモデル：AQCatとAQPotency

SandboxAQは当初、以下の2つのLQM製品をGoogle Cloud Marketplaceで提供します 。

• AQCat（材料探索向け）— 最初に提供開始
• AQPotency（創薬向け）— AQCatに続いて提供

両モデルともマーケットプレイスを通じてアクセス可能です。さらにSandboxAQは、これらのLQMを主要なLLM経由でも利用できるようにしており、研究者は使い慣れた自然言語インターフェースを通じて高度な科学シミュレーションを実行できます 。

Gemini for Scienceとは何か？

Gemini for Scienceは単一のAIモデルではありません。 これはGoogleがI/O 2026（2026年5月19日～20日）で発表した、科学研究の各段階を加速するために設計された実験的AIツール群のスイートです 。日本語の調査報告では、これを「科学向けオーケストレーション層」と表現するのが最も正確だと指摘されています 。

Gemini for Scienceは3本の柱で構成されています。

1. 仮説生成（Hypothesis Generation）: Co-Scientist（複数のAIエージェントが研究仮説を生成・議論・評価するシステム）がベース。発表と同日に学術誌『Nature』で査読付き論文が公開され、その有効性が検証されています 。
2. 計算探索（Computational Discovery）: AlphaEvolveおよびEmpirical Research Assistance（ERA）がベース。ERAは発表時のベンチマークで、米国疾病予防管理センター（CDC）の感染症予測モデルを上回る性能を示しました 。
3. 文献分析（Literature Insights）: NotebookLMがベース。文献の自動要約と研究分析を提供します 。

加えて、Science Skillsと呼ばれる別レイヤーがGoogle Antigravity上に用意され、30以上のライフサイエンスデータベースに接続可能です 。これらの実験的ツールはGoogle Labs（labs.google/science）で段階的に公開されています 。

提携のビジネスロジック

Google Cloudにとって: SandboxAQのLQMは、新たな高付加価値ワークロードカテゴリ（科学的・定量的AI）であり、クラウド消費を促進します。汎用的なGeminiモデルと並んで差別化されたエンタープライズ製品を提供でき、「AIネイティブな科学的発見」のインフラプロバイダーとしてのポジションを強化できます 。

SandboxAQにとって: Google Cloud Marketplaceは、Googleの膨大なエンタープライズ顧客基盤への即時アクセスを提供します。信頼性の高い請求・調達チャネルと拡張可能なインフラ（NVIDIA DGX Cloud on Google Cloudとの統合を含む）を自前で構築する必要がなくなりました 。Alphabetからのスピンアウト企業であるSandboxAQにとって、これは自然な商用関係の深化とも言えます 。

科学的AIにとってのマイルストーン

今回のマーケットプレイス上場は、科学的AIの商業化における重要なマイルストーンです。大規模言語モデル（LLM）とは明確に区分された専門的な「大規模定量モデル（LQM）」が、エンタープライズ向けの調達・請求・セキュリティ機能を備えた主要クラウドのマーケットプレイスで購入可能になるのは、今回が初めての事例です 。

これは、科学的AIが研究開発の現場やカスタムデプロイメントから、標準化された、市販の製品カテゴリへと移行しつつあることを示しています。Hidary CEOが「LQMは製薬、材料、エネルギー、金融などの分野でLLMを凌駕する」と予測する中、マーケットプレイスでの提供は、そのシフトを現実のものとするための基盤となります 。

まとめ

• LQMはテキストではなく、物理学・化学・数学の法則を学習データとし、言語生成ではなく定量的な予測を最適化する。
• 材料探索向け「AQCat」と創薬向け「AQPotency」がGoogle Cloud Marketplaceで最初に提供される。
• 「Gemini for Science」は単一モデルではなく、Co-Scientist、AlphaEvolve、ERA、NotebookLMなどを統合したオーケストレーションスイート。
• 本提携により、Google Cloudは科学AIのインフラ基盤として、SandboxAQはエンタープライズ向け流通チャネルを獲得。
• LQMがエンタープライズクラウドの調達チャネルで購入可能になるのは初めてのケースであり、科学的AIの商業化における重要な節目となる。