Google：ERA——科学コードの記述を自動化するAIシステム
Googleは『Nature』誌にERA（Empirical Research Assistance：実証研究支援）を発表しました——Geminiを活用したシステムで、ツリーサーチにより数千の計算アプローチを評価し、専門的な科学ソフトウェアの記述を自動化します。Computational DiscoveryプラットフォームはGoogle Labs経由で研究者向けに公開されています。
この記事はAIにより一次情報源から生成されました。
2026年5月19日、GoogleはNature誌にERA（Empirical Research Assistance：実証研究支援）に関する論文を発表しました——Geminiモデルに基づき、科学コードの反復的な記述と最適化プロセスを自動化するAIツールです。
ERAとは何か、ツリーサーチはどのように機能するのか？
ERAは研究作業における根本的なボトルネックの一つを解決します。最良のアプローチを探して計算実験を無限に繰り返すことです。システムは科学的問題の説明と成功基準を受け取り、文献を自律的に検索し、コードを記述し、技術を組み合わせて結果を評価します。
核心的なイノベーションはツリーサーチ最適化です——何千もの可能な解決策を同時に評価する体系的な探索技術です。ERAは線形テストを行うのではなく、可能なアプローチのツリーを構築し、最も有望なブランチを識別し、そこに計算リソースを向けます。結果は、研究者が通常経験する反復なしに専門家レベルのコードを達成することです。
ERAはどの分野で既存モデルを上回るのか？
デモンストレーションは六つのドメインをカバーしています。ERAが生成するインフルエンザ、COVID、RSV感染の予測は、CDCの公開ランキングで従来のアンサンブルモデルを上回って上位に位置します。水資源管理では、システムはカリフォルニア州の公式Bulletin 120報告書よりも大幅に正確な春期流出量の早期推定値を生成しました。ERAはまた、これまでにない時空間解像度を持つCO₂の大気モデルを開発し、経済分野では小売予測が商業的なコンセンサス推定値と同等の精度を達成しました。
Computational Discovery——ERAとAlphaEvolve技術への公開アクセス
Natureへの発表と並行して、GoogleはGoogle Labsを通じてComputational Discoveryを立ち上げました——ERAとAlphaEvolve技術を組み合わせた実験的プラットフォームです。このプラットフォームはGemini for Scienceという広い取り組みの一部であり、信頼できるテスターのプログラムを通じて研究者に公開されています。
すべてのデモンストレーションには、実際のシナリオでのERAの応用をカバーする8つの草稿の形でGitHubに公開されたコードと実験が伴っています。GoogleはERAをコンピュテーショナルディスカバリーを加速するためのインフラとして位置付けています——計算モデルが検証可能な科学的仮説と解決策を生成するプロセスです。
よくある質問
- ERAとは何ですか、ツリーサーチ最適化はどのように機能しますか？
- ERA（実証研究支援）は問題の説明と成功基準を受け取り、文献を検索し、コードを記述して結果を評価します。ツリーサーチ技術は可能なアプローチのツリーを構築することで数千の可能な解決策を同時に評価し、最も有望なブランチに計算リソースを向けます。
- ERAはどの分野で既存モデルを上回りますか？
- ERAはインフルエンザ、COVID、RSV感染予測（CDCの公開ランキングで上位に安定）、水資源管理、CO₂大気モデル、小売予測において従来のモデルを上回る成果を達成しています。
- 研究者はERA技術にどのようにアクセスできますか？
- GoogleはGoogle LabsからComputational Discoveryプラットフォームを立ち上げました。ERAとAlphaEvolve技術を組み合わせたこのプラットフォームは「Gemini for Science」の一部であり、信頼できるテスターのプログラムを通じて研究者に公開されています。