3月投稿の振り返り_23 悪役科学者ちゃん。最終的には自分の拳で殴りかかってくるフィジカルつよつよタイプです。 服装部分のプロンプト mad scientist, mechanical arm, tech-wear lab coat, formal suit, tie, pumps, monocle, ID card worn around the neck #AIイラスト#

Sakana Marlinは自律的に数時間考え続け、リサーチを行います。 それを可能にしたのは、NeurIPS 2025にspotlight採択されたAB-MCTS。 Natureに掲載されたAI Scientist。 Sakana AIの研究成果が、Sakana Marlinの自律推論を支えています。 🐟

🔬 「50人のチームが手元にいて、1日で全部やってくれる感覚」。Geminiベースのマルチエージェントが科学仮説を生成・討論・進化させ、肝線維症の瘢痕応答を91%ブロックする薬剤候補まで導きました。 タイトル: Co-Scientist: A multi-agent AI partner to accelerate research URL: 📝 概要 Co-Scientistは、Geminiを基盤とする協調型のマルチエージェントAIで、新規の科学仮説を生成・批評・洗練します。仮説の生成と評価のサイクルを自動化することで、ブレイクスルーの発見を加速する「AI研究パートナー」として機能します。 ❓ 解決する課題 研究者は、情報過多とますます複雑化する課題の中で、ブレイクスルーとなる仮説を立てるのに苦労します。膨大な文献にまたがる断片的な事実を結びつけ、有望な研究方向を特定するのが難しいのです。 💡 方法論と提案手法 3つのフェーズに専門エージェントを配置します。 ・生成フェーズ：Generationエージェントが文献とデータに基づき新規仮説を提案し、Proximityエージェントが仮説をクラスタ化して多様な探索を確保します ・討論フェーズ：Reflectionエージェントが「仮想ピアレビュア」として批判的に評価し、Rankingエージェントがペアワイズ比較とEloベースのトーナメントで優先順位付けします ・進化フェーズ：Evolutionエージェントが上位仮説を継続的に洗練・結合し、Meta-reviewエージェントが最終的な研究提案を統合します ・計算資源の大半を「検証」に充て、主張をChEMBLやUniProt、Web検索、AlphaFoldなどの専門ツールと突き合わせます 🎯 ユースケース 抗菌薬耐性、植物免疫、肝線維症の治療発見、ALSの機序探索、細胞老化の逆転、感染症タンパク質の特定、代謝疾患、老化生物学など、幅広い生命科学領域に応用されています。 📊 実験結果 ・肝線維症で、瘢痕に関連する応答の91%をブロックする薬剤候補を特定しました ・細胞老化では、実験室で細胞を若返らせる遺伝的リードを生成し、スクリーニング解析を数ヶ月から数日に短縮しました ・100以上の研究機関がテストし、Stanford、MIT、Cambridge、Calicoなどが協力しています ・第一三共やBayer Crop Science、米国の国立研究所にエンタープライズ版が展開されています #AIforScience# #AIエージェント#

AIが自律的に論文を書く時代、「幻引用・メソッドとコードの不整合・再現不可能なスコア」という信頼性の危機が深刻化しています。 タイトル: Science One Framework: A verifiable autonomous research framework via Chain-of-Evidence Google CloudのScience One Frameworkは「検証可能性を後付けではなく設計の第一制約とする」というChain-of-Evidence原則で、AI自律研究の信頼性問題を根本から解決します。 🔍 注目ポイント1 — Chain-of-Evidence（CoE）の2原則 「すべての主張が記録された証拠チェーンを持つ（完全性）」「各チェーンがその主張を真に支持する（正確性）」という2原則を定義します。ベースラインシステムで最大21%あったPhantom Referenceを0%に削減し、論文に記述されたメソッドとコードの整合性も全評価システム中で最高水準を達成しています。後付けで検証するのではなく、主張を生成する段階で証拠チェーンを同時に構築する点が従来手法との根本的な違いです。 🏗 注目ポイント2 — 3モジュールアーキテクチャ Problem Investigator（Semantic Scholar APIで最大100本のPDFから引用グラフを構築し、モデル記憶ではなく取得データに根拠付け）、Discovery Engine（並列ブランチで複数解を探索し全評価器出力を不変記録として保持）、Paper Writer & Claim Verifier（専用エージェントが主張を特定のワークスペース成果物に結びつけ、不整合を削除ではなく保守的に修正）という3つのモジュールが科学的誠実性を構造的に担保します。 🏆 注目ポイント3 — MLE-BenchとParameter-Golfでの実績 医療画像・細粒度認識・3D知覚を含むKaggleコンペ5種で金メダル2個・銀メダル2個を獲得。全ベースラインシステムが失敗した3Dオブジェクト検出タスクで優勝しました。厳格なハードウェア・ファイルサイズ制約下でのParameter-Golf LLMコンペでも2026年4月27日時点のSoTAを達成し、ベースラインはいずれも有効な提出物を生成できませんでした。 厳密性と競争力は両立できます。AI Scientist v2・AutoResearchClaw・DeepScientistなど最先端5システムを上回り、検証可能な自律研究の新しい基準を打ち立てています。 #AIResearch# #科学AI#

Sakana AI CEOの David Ha（@hardmaru）が、Tim Romero 氏のポッドキャスト Disrupting Japan Podcast に出演しました。 日本におけるAIの未来は、米国や中国とは少し違った形を取り得るのか。Sakana AIの内側から何が見えているのか。そうしたテーマで、長めの対談を行っています。 Davidは、Sakana AI の事業展開戦略、メガバンクとの取り組みがPoCから本番運用へと進みつつある現状、巨大なフロンティアモデル一つに依存するよりも複数のモデルを束ねるオーケストレーションのほうが長期的には合理的であるという見方、そして実務における「AI主権」とはスタック全体を自前で所有することではなく、グローバルなサプライチェーンの中で、AIを国内で開発・適応・運用していく能力を確保することだと、Davidは語りました。 対話のなかでは、当社の研究成果やプロダクトにも多く触れました。Sakana Fuguは、強化学習で訓練したオーケストレーションモデルで、複数ステップのタスクを多様なLLMに振り分けます。Namazuは、日本の知識や価値観を反映するようにポストトレーニングを施した、オープンウェイトモデルのシリーズです。東京のRSI Labは、The AI Scientistから続く取り組みとして、再帰的自己改善とAIによる科学的発見を専門に扱う研究組織です。共同創業者のLlion Jonesは、Transformerそのものを超えるアーキテクチャの探求という、より長期的な目標を追い続けています。 最後に「日本について一つだけ変えられるとしたら」と問われたDavidの答えは、「希望（hope）」でした。 「皆が集団として希望を感じていることが必要だと思います。その希望こそが、物事を動かしていく。日本に希望をもたらすのは何でしょうか。お金でしょうか。減税でしょうか。社会保障の充実でしょうか。おそらく、そのどれでもないはずです。もし魔法の杖を一本持てるとしたら、日本の人々が未来をもっと楽観的に捉えられるようにしたい。希望によって変化が起こり、その変化がさらなる希望をもたらすのではないでしょうか。」 ⸻⸻⸻⸻⸻⸻ Our CEO David Ha joined Tim Romero on Disrupting Japan Podcast for a long conversation on how the future of AI may take a different shape in Japan than in the U.S. or China, and on what that looks like from inside Sakana AI. David walks through Sakana AI’s go-to-market strategy, how Japanese megabanks have moved real AI workflows from proof-of-concept into production, why orchestration across many models is likely to win out over a single massive frontier model, and what sovereign AI actually means in practice: not owning the entire stack, but having the capability to develop, adapt, and run AI domestically as part of a global supply chain. The conversation also covers the research directions behind the company. Sakana Fugu is our orchestration model, trained with reinforcement learning to route multi-step tasks across a variety of underlying LLMs. Namazu is our line of post-trained open-weight models tuned to reflect Japanese knowledge and values. The RSI Lab in Tokyo is dedicated to recursive self-improvement and AI-driven scientific discovery, continuing the work that began with The AI Scientist. And our co-founder Llion Jones keeps pushing on a longer-horizon goal of moving beyond the Transformer architecture itself. Asked at the end what one thing he would change about Japan, David’s answer was “hope.” “To really move the needle in terms of innovation, like the era in Japan when you have companies like Sony or Panasonic come out, there are a few factors. One is that the nation needs to have a collective sense of hope. A nation needs to feel hopeful. It could be poor. Everyone can be dirt poor, but they have hope. And that hope leads to things being done. So, what creates hope in Japan? Is it more money? Is it less taxes? Or is it more benefits? Probably not. I think it’s stories and narratives. If I have a magic wand, if the population in Japan is more optimistic about the future of this country, suddenly they’re persuaded, to be more optimistic. People should be optimistic. With optimism comes change. And change leads to more optimism.” Listen to the full episode: 🎏