Google DeepMind、AIが自らアルゴリズムを創出する「AlphaEvolve」発表　計算理論と実務応用の両面で成果

2025年5月14日（現地時間）、米Google傘下のGoogle DeepMindは、AIが自らアルゴリズムを発見・改良する新たなAIエージェント「AlphaEvolve」を発表した。
計算理論と実務応用の両面で成果を上げており、今後の学術研究や産業界への波及が期待される。

AIが計算アルゴリズムを進化　Google DeepMindが新技術発表

AlphaEvolveは、人間の手を介さずにコンピュータサイエンスの根幹であるアルゴリズムや数学的問題の解法を自動的に発見・改良することを目的として開発された。

このプロセスでは、まず「Gemini Flash」が膨大なアイデア候補を高速で生成し、それを「Gemini Pro」が深く分析・提案することでアルゴリズムとして結実させる。作成されたアルゴリズムは、AlphaEvolve内の評価ツールで検証・スコアリングされることで、さらに進化していく。

Google内部での運用ではすでに成果を挙げている。
データセンターの運用最適化では、全世界で平均0.7％のリソース節約を実現した。
さらにGoogleのAI専用プロセッサ「TPU」の設計プロセスにも貢献し、設計改善による開発効率の向上をもたらした。

また、理論分野では、300年以上前に考案された「Strassenのアルゴリズム」を超える行列乗算アルゴリズムの発見にも成功した。

AlphaEvolveは、学術的未解決問題への挑戦にも成果を出している。50以上の数学的難問に適用した結果、約75％で既存の最良解法を再発見し、約20％では既存解をさらに改善したとされる。

特に注目すべきは「キスティング数問題」への貢献だ。
これは球を最も密に配置する方法に関する300年の難問で、AlphaEvolveは11次元空間において新たな下限（593個の球配置）を確立した。

AlphaEvolveの可能性と今後の展望

AlphaEvolveの登場は、AIの研究開発手法における画期的な転換点になると考えられる。

従来、人間の知見と経験に依存してきたアルゴリズム設計のプロセスが、自律的AIによって進化し始めたことは画期的である。
すでにデータセンター最適化やプロセッサ設計で実績を上げており、今後はソフトウェア開発や通信ネットワーク、さらには創薬や材料開発などの分野への応用が加速する可能性が高い。
Google DeepMindは学術機関向けの早期アクセス提供を計画しているが、同時に倫理面の課題も顕在化しつつある。

AIが発見する未知のアルゴリズムが人類社会にどのような影響を与えるのかは未知数だ。
したがって、安全性と透明性を担保するためのガバナンス体制の構築が急務になると考えられる。

今後、AlphaEvolveの成果が商業分野に広がれば、産業構造や研究開発の在り方が根本から変わる可能性もあるだろう。