東京科学大、AIだけの研究チームがダイヤモンド量子スピンの予測法則を発見し実証

AIエージェントが研究を自律進行し、信号の異常検知で自らの結果を棄却する判断も

　東京科学大学工学院の研究チームは、大規模言語モデルを基盤とする複数のAIエージェントを連携させ、科学研究のプロセスを自律的に進行させるシステムを構築した。この研究成果をまとめた論文は2026年10月29日に公開されている。人間が担当したのは、ダイヤモンド結晶中の窒素・空孔中心を用いた測定装置の組み立てと、安全な動作範囲の設定のみである。それ以外のプロセスは人間の介在なしにAIが完遂した。

　システム内では、AIエージェントに研究課題の提案や審査、計算、実験、進行管理などの役割が割り当てられている。研究代表者役を担うエージェントは極めて厳格な審査を行い、提案された75件の研究課題を約30時間かけて連続で却下した。過去の却下事例を踏まえて進行管理役が調整を行い、最終的に採用されたのが、未測定のマイクロ波パルス列に対するスピン集団の応答を予測する最小の校正条件数を導き出すという課題であった。

　実機を用いた検証プロセスにおいて、AIは単に手順を実行する以上の能力を示した。初回の測定ではAIが導出した理論予測と合致するデータが得られたものの、エージェントは測定中に生じた微小な信号の変動を見逃さなかった。結果としてデータは不十分であると自ら結論を保留し、実験手順を見直した上で再測定を実行している。この再測定によって、AIは自らの理論を正確に支持する結果を得ることに成功した。

　AIが提示した仮説の正しさは、比較対象の標準的なモデルが誤った予測を出力したことからも裏付けられている。自らの実験結果を批判的に検証し、手順を自律的に修正した事実は、AIが単なる自動化ツールを超えた分析力を備えつつあることを示している。この自律型研究システムが量子技術の開発や今後の科学研究そのものにどのような変革をもたらすのか、その波及効果を探る。