BitcoinWorldDeepMindの出身者によるスタートアップInherentは、自社の小型AIエージェントが、研究の再現においてAnthropicおよびOpenAIを上回ったと述べています。

Google DeepMindの出身者が設立したロンドン拠点のAIラボInherentは、新しく公開したAIエージェント「ファラデー」が、公開済みの科学論文の調査結果を独立に再現するという課題で、AnthropicおよびOpenAIのより大規模なモデルを上回ったと主張しています。この取り組みは、より広範な科学的発見に向けた進展を示す可能性があります。

ファラデーとは何で、どのような成績を収めましたか？

ファラデーは、Qwen 3.6と呼ばれる比較的小規模な270億パラメータのモデルを土台に構築され、AnthropicのClaude Opus 4.8およびOpenAIのGPT-5.5（いずれも、はるかに大規模なフロンティア級のシステム）に対してテストされました。Inherentによれば、ファラデーは事前に答えを与えられることなく研究結果を再現する点で、より高い成功を収めたとのことです。同社は、目的は単にこれらのモデルに勝つことではなく、「研究センス」――実験を設計し優先順位をつけるための直感――を示すことだと強調しました。これは、単純なパターン照合よりも高度な能力です。

これがAI研究にとって重要な理由

科学的発見を自力で再現する能力は、科学的発見に貢献しようとするあらゆるAIシステムにとって基本的なステップである。多くの博士課程の学生は、既存の研究を再現することから訓練を始める。そして、Inherentの共同創業者兼チーフサイエンティストであるエドワード・ヒューズは、この達成の重要性を強調するために、その点を同様のものとして示した。スタートアップのアプローチは、科学のルールを明示的に教えるのではなく、良い結果に報酬を与えるために強化学習を用いる。チームは、そのほうが長期目標である「複数分野にまたがって働けるAIサイエンティスト」を生み出す取り組みに、より良く一般化できると考えている。

Inherentを際立たせているものは？

Inherentの戦略が独自なのは、汎用のアシスタントを作ろうとするのではなく、狭いが価値の高いタスクに焦点を当てている点だ。同社は、自社のコーディングツールを開発することを意図的に避けており、ファラデーにはOpenAIのGPT-5.5 Codexを使わせている。これは、人間の科学者が既存のソフトウェアを使うのと同じような発想だ。この現実的なアプローチにより、チームは自分たちが「科学的探究への“テイスト”をAIに備えさせること」こそが中核課題だと考える部分に集中できる。

AI人材のハブとしてのロンドン

Inherentの本社はロンドンのキングス・クロスにある。キングス・クロスは、Google DeepMindの存在もあって、世界的なAIハブになっている。会社の従業員は10数名で、全員が対面で働いており、創業者たちはロンドンの人材密度に強気だ。とはいえ、共同創業者のエドワード・ヒューズは、英国のいわゆる「ガーデン・リーブ（Garden leave）」慣行に対しても発言しており、それが自分自身が会社を立ち上げるまでの時間を遅らせたと語っている。彼は、この制約が、過去の職務から人材を採用する際に英国のスタートアップを米国の競合に不利にしていると主張する。

Inherentの次は？

Inherentは、今年末までにチームを約20〜25人へ拡大する計画で、目標は論文の再現にとどまらず、世界モデルやより幅広いAI研究にも及ぶ。Demis HassabisがGoogle DeepMindで新たな役割を担うことで、既存の一部スタッフが落ち着かない状況になる中、Inherentは転職を検討するDeepMindの研究者にとって魅力的な行き先になり得る。同社の進捗はまだ初期段階だが、特定の科学タスクでは、小さく集中したチームでも、はるかに大きなプレイヤーに競争できることを示唆している。

結論

研究の再現において、同社の小さなAIエージェントが最前線モデルを上回ったというInherentの主張は、特定分野に焦点を当て、強化学習ベースのアプローチが効果的であることを裏付ける注目すべきポイントだ。AI駆動の科学的発見という究極の目標はまだ遠いものの、この初期の成功は、機敏で専門特化したチームが大企業の既存勢力に挑む可能性を示している。現時点では、ファラデーの「テイスト」が、本当に新しい発見につながるのかどうか、科学コミュニティが注目していくことになるだろう。

よくある質問

Q1：ファラデーとは何？ファラデーは、DeepMind出身者によって設立されたロンドン拠点のスタートアップInherentが開発したAIエージェントだ。公開された科学論文の成果を、自律的に再現することを目的としており、そのためには実験手順を理解し、実行できることが必要になる。

Q2：ファラデーは他のAIモデルと比べてどう？Inherentによれば、ファラデーは研究結果の再現において、AnthropicのClaude Opus 4.8とOpenAIのGPT-5.5を上回った。しかも、はるかに小さいモデル（パラメータ270億のQwen 3.6）をベースにしている。それは、強化学習を用いてエージェントに「研究のテイスト」を育てるための訓練を行っていることによる、と同社は説明している。

Q3：「ガーデン・リーブ」とは何で、なぜ物議を醸すのか？ガーデン・リーブは、英国で一般的に行われている慣行で、退職後の一定期間、転職先の会社への参加や競合会社の立ち上げが禁じられる。Inherentの共同創業者であるエドワード・ヒューズは、この制約によって英国のスタートアップが人材を素早く採用する能力が損なわれ、米国の競合が有利になると述べている。

DeepMind出身者のスタートアップInherentは、小さなAIエージェントが研究の再現においてAnthropicとOpenAIを上回った、という主張をした——この投稿はBitcoinWorldに初めて掲載された。