Gemini for Science：Googleが発表した科学研究向けAIスイートの全貌

主要ツール① Co‑Scientist

Co‑Scientist は、研究者と協働するAI研究パートナーとして設計されたマルチエージェントシステムだ。

研究者が「特定の病気の仕組みを理解したい」といった研究目標を入力すると、AIは以下を提示する。

• 検証可能な研究仮説
• 関連する論文の要約
• 実験アプローチの提案

膨大な学術論文を横断的に分析し、新しい研究の方向性を提示する役割を担う。

主要ツール② AlphaEvolve

AlphaEvolve は、Geminiを利用した進化的アルゴリズム探索エージェントだ。複雑な科学・工学問題に対して、より優れたアルゴリズムを自動的に探索・改良していく。

Googleによると、すでに次のような研究分野で応用されている。

• DNAシーケンスのエラー補正の改善
• 災害予測モデルの精度向上
• 電力グリッドの安定化シミュレーション

このように、アルゴリズム探索型のAIが研究や社会インフラの問題解決に使われ始めている。

主要ツール③ ERA（Empirical Research Assistance）

ERA（Empirical Research Assistance） は、科学研究で特に時間のかかる「計算実験コードの作成と改良」を自動化するAIツールだ。

Geminiを利用して科学的シミュレーションのコードを生成・最適化し、研究者が実験を高速に反復できるようにする。

ERAはすでに研究成果が報告されており、

• 科学コード生成ツールとして Nature誌の論文で紹介
• Computational Discovery という研究プラットフォームのプロトタイプ開発に利用
• Google Labsの trusted testerプログラム でテスト中

といった実績がある。

NotebookLMを使った文献分析

Gemini for Scienceには NotebookLMベースの研究ワークフロー も組み込まれている。

これにより研究者は、数千本規模の論文をまとめて解析し、次のような作業をAIに任せられる。

• 文献の要点整理
• 研究トレンドの抽出
• 根拠付きの研究メモや資料の作成

膨大な文献レビューを効率化することが狙いだ。

Google LabsとAntigravityの役割

Gemini for Scienceは、GoogleのAI実験エコシステムの中で提供される。

• Google Labs：研究者が新しいAI研究ツールを試せる実験プラットフォーム
• Google Antigravity：AIエージェント開発のためのプラットフォーム

Antigravity上の Science Skills を使うことで、AIエージェントはデータ取得、分析、実験実行といった研究タスクを自動化されたワークフローとして実行できる。

30以上の生命科学データベースと接続

Googleによると、Science Skillsは 30以上の主要な生命科学データベースや研究ツール と接続できる設計になっている。

具体的なデータベース名は公開されていないが、この仕組みによってAIは次のような操作が可能になると想定されている。

• 科学データセットの取得
• 研究データの分析
• 実験計算の実行

つまり、単なるAIチャットではなく、実際の研究データ環境と連携する「研究エージェント」として動作することを目指している。

Googleの「エージェント型AI戦略」の一部

Gemini for Scienceは、GoogleがI/O 2026で強調した 「agentic AI（エージェント型AI）」戦略 の一例でもある。

同イベントでは、AIを

• 単なるチャット応答
• → 外部ツールと連携し実際に作業を行うエージェント

へ進化させる方針が示された。

Gemini for Scienceは

• 仮説生成エージェント
• アルゴリズム探索エージェント
• 実験コード生成エージェント

といった複数のAIを組み合わせ、研究者と協働する環境を構築する試みと言える。

もしこのアプローチが広く採用されれば、生物学、医療、複雑系科学などの分野で 計算研究の進め方そのものが変わる可能性 がある。