科学向けAIに求められるのは推論能力、データだけではない

AlphaFoldが2024年のノーベル化学賞を受けたことで、AI万能論の機運が高まっている。しかし記事が指摘する通り、このAlphaFoldの成功は極めて特殊な環境の産物である。タンパク質データバンクという54年間の国際協力で築かれた17万件の実験済み構造データ、そしてそれを支える210億ドル相当の実験投資があって初めて実現した。こうした規模の共同投資は極めて稀であり、ほとんどの科学分野ではこの条件を満たしていない。むしろ多くの実験科学の現実は、データが不完全で揃わないというものだ。細胞株は漂流し、化学試薬には微量の不純物が混ざり、実験室の湿度は変わる。こうした中で、機械学習用に充分な一貫性と精度を持つデータセットを構築することは、多くの分野では実質的に不可能に近い。つまり、AlphaFoldのアプローチ（大規模データ学習）は、データが豊富で再現性が高い限定的な分野にしか使えない。データが不完全な現実世界では、別のアプローチが必要になるということだ。その答えが、推論能力を持つAIエージェントである。推論とは、限られた不完全な情報から、論理的に答えを導く能力のことを意味する。中小企業の見積システムや品質管理の現場も、完全なデータなど存在せず、不確実性の中で判断を下している。その意味で、科学の世界が学ぶべきは、AIが「考える力」を持つことの重要性なのだ。完全な正解データがない世界では、AIが推論し、時に試行錯誤できるシステムに価値が生まれる。これこそが、これからのAI活用の本質である。