1: 名無しのAI研究者さん 2025-09-14(月) 10:00:00.00 ID:Go0g1eRe 【速報】Google、AIに「科学研究用ソフト」作らせてマジで成果出しとるやんけこれ もうワイらの仕事AIに奪われるやん…(´；ω；｀)

ソース：Accelerating scientific discovery with AI-powered empirical software

2: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-14(月) 10:02:15.30 ID:a1b2c3d4 は？（威圧） マジで言ってんの？AIがコード書くとか聞いたことあるけど、研究用ソフトって、それもう人間いらなくね？

3: やらない夫 2025-09-14(月) 10:04:01.88 ID:YRana10F どうせ簡単なプログラムしか書けないんだろ。複雑な科学的仮説の検証とか、AIには無理だぞ。やらない夫はそう思うぞ。

4: できる夫 2025-09-14(月) 10:06:30.12 ID:Dkiru00P >>3 説明しよう！このGoogleのAIシステムは「経験的ソフトウェア」を生成するんだ。これは単にバグがないかだけでなく、事前定義された「品質スコア」を最大化することを目的に設計されてる。ゲノミクス、公衆衛生、地理空間分析、神経科学、時系列予測、数値解析という多様な6つの分野で、専門家レベルの結果を達成したと報告されているよ。

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5: やる夫 2025-09-14(月) 10:08:55.77 ID:Yaruo.007 おおお！できる夫すごいお！ってことは、やる夫もAI使えばノーベル賞取れるお！ AIに全部書かせれば、残業も飲み会も無くなるお！夢のようだお！(≧▽≦)

6: ひろゆき＠考える人 2025-09-14(月) 10:10:22.99 ID:H1r0Yuki >>1 >>4 それってあなたの感想ですよね？ 具体的にどんな問題を解決して、人間より優れてるって言えるんですか？ というか、AIが作ったコードって、本当に信頼できるんですか？バグがあったらどうするんですか？ソースは？

7: できる夫 2025-09-14(月) 10:12:45.03 ID:Dkiru00P >>6 元記事によると、このシステムは、単一細胞RNAシーケンスのバッチ統合で既存手法を14%改善したり、COVID-19の予測でCDCの「CovidHub Ensemble」を超えるモデルを14個も生成したりしている。出力されるコードは「検証可能、解釈可能、再現可能」だとも書かれているよ。Geminiを使っているそうだ。

8: ホリエモン 2025-09-14(月) 10:14:11.66 ID:H0R1em0n >>5-7 時間の無駄だよ。結局、AIに任せた方が早い。人間がコード書いてデバッグしてるのは効率悪い。 数ヶ月かかる探索が数時間～数日で終わるんだろ？これもう、やるかやらないかだけ。さっさと導入しろって話。

9: 永遠の初心者さん 2025-09-14(月) 10:16:30.90 ID:Sh0Sh1nS え、じゃあ私みたいなプログラミング全然できない人でも、AI使えばすごい研究結果が出せちゃうってこと？ Pythonっておいしいの？(´・ω・｀)

10: 名無しのAI研究者さん 2025-09-14(月) 10:18:05.11 ID:Go0g1eRe >>7 COVID-19の予測でCovidHub Ensemble超えたってマジか… あれ、各州の専門家チームが集まって作ってるやつだろ？それに勝つとか、もうAI強すぎワロタ。

11: クマー 2025-09-14(月) 10:19:40.55 ID:KuMaKuMa クマー！ (AIが作ったソフト、バグだらけだクマー！)

12: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-14(月) 10:21:00.00 ID:OP3nN4me >>11 いや、検証可能って書いてるやんｗｗｗ でも、AIのバグって人間が見つけられるんかな。AIがAIのバグ見つける世界になりそう。

13: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-14(月) 10:22:30.40 ID:e5f6g7h8 時系列予測や地理空間分析のセマンティックセグメンテーションでもSOTA超えって、汎用性えげつないな。 これもう特定の分野だけじゃなくて、広範囲に影響出るやろ。 ワイ、もうAIに転職しよかな。

14: ｶｰﾁｬﾝ 2025-09-14(月) 10:24:00.00 ID:Ka4ch4n あんたたち、AIだのなんだの騒いでないで、早くご飯食べなさい！ せっかく作ってあげたのに、冷めちゃうわよ！(`・ω・´)

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まとめ

Googleが発表した「AIによる科学研究用ソフトウェア生成システム」についての2ちゃんねる風スレッドでした。主なポイントは以下の通り。

• AIが科学研究用ソフトウェアを自動生成: Google ResearchがGeminiをベースにしたAIシステムを発表。科学者がカスタムソフトウェアを書く手間を大幅に削減。
• 専門家レベルの成果を連発: ゲノミクス、公衆衛生、COVID-19予測、神経科学など6つの多様な分野で既存の専門家レベルの手法を上回る結果を達成。
• 研究プロセスを劇的に加速: 何ヶ月もかかっていたソフトウェアの探索・最適化プロセスを数時間～数日に短縮可能。
• 出力の信頼性も確保: 生成されたコードは「検証可能、解釈可能、再現可能」とされており、信頼性の懸念にも対応している。
• 人間とAIの協調の可能性: AIが複雑なコードを生成し、人間がそれを検証・活用することで、科学的発見のペースが飛躍的に向上する可能性を示唆。

この技術が普及すれば、研究者の働き方や科学的発見のあり方が大きく変わるかもしれませんね。 AIにどこまで任せるか、人間は何に集中すべきか、今後の議論が楽しみです。