研究用AIは単体の回答精度だけでなく、仮説、実験設計、結果解釈を複数エージェントで分担する方向へ進んでいます。
何が起きたのか
Natureの7月号では、研究サイクルを支援する複数エージェント型システムが紹介されました。
主要な論点
価値は『答えを出すAI』ではなく、異なる役割のAIを人間の研究者が管理しながら、検証可能な作業へつなげる点です。
影響
研究開発部門では、既存の実験管理やデータ基盤と接続できるかが実用化の分かれ目になります。
注意点
各エージェントの根拠や操作履歴を残さない自動化は、再現性を下げるおそれがあります。