Google DeepMindは2026年5月6日、アルゴリズム自動設計AIの「AlphaEvolve」が各分野でもたらした実用的な成果を詳しく公開した。ヘルスケア、インフラ最適化、数学、研究開発にわたる幅広い領域での成果が報告されている。
ヘルスケア分野ではDNA配列解析モデルの誤検出を30%削減し、電力網の最適化では実行可能な解の発見率を14%から88%に引き上げた。災害リスクの予測精度は5%改善された。量子コンピューティングではエラーを10倍削減する手法を発見し、未解決だったErdős問題などの数学的課題の解決にも貢献している。
企業向けの具体的な成果も示されている。Klarnaではトランスフォーマーモデルの訓練速度が2倍に、FM Logisticでは配送ルートの効率が10.4%向上し、製薬・材料科学系のSchrödinger社では機械学習力場の計算が約4倍高速化された。Google社内でもGoogle Spannerの書き込み増幅を20%削減、TPU設計の改善、コンパイラ最適化で記憶領域を約9%削減している。
AlphaEvolveは現在Google Cloudを通じて外部企業へも提供が始まっている。自動化が難しいとされてきたアルゴリズム設計そのものをAIが担う領域に踏み込んでおり、「AIが次のアルゴリズムを設計する」時代の具体的な事例として、業界全体に与える影響は大きい。
