この動画は、Googleが静かに開発を進めているAlphaEvolveという革命的なAIシステムについて解説している。AlphaEvolveは単なるAIモデルではなく、人間のエンジニアよりも優れたアルゴリズムを作成し、Googleのデータセンターを最適化し、コンピューターチップを再設計し、何世紀にもわたって人類を困惑させてきた数学的問題を解決するAIである。最も驚くべきことは、AlphaEvolve自体を動かすAIモデルを自ら最適化していることであり、これは再帰的自己改善の初の実装例として、今後24か月間で科学研究からソフトウェア開発まで、あらゆる分野に変革をもたらすと予測される。
AlphaEvolveの革命的な正体
皆さんがChatGPTの今春の問題に気を取られている間に、Googleは静かに我々の技術的未来を根本的に再構築する何かを解き放ちました。しかし皆さんの中には注意深く見ていた方もいらっしゃったようで、コメントでこのことについて質問をいただきました。
それはAlphaEvolveと呼ばれるものです。これは単なる別のAIモデルではありません。人間のエンジニアよりも優れたアルゴリズムを作成し、Googleの自社データセンターを最適化し、コンピューターチップを再設計し、何世紀にもわたって人類を困惑させてきた数学的問題をすでに解決しているAIなのです。
しかし、本当に驚くべきことは、AlphaEvolveが今、AlphaEvolve自体を動かすAIモデルそのものを最適化しているということです。これはサイエンスフィクションではありません。これは今日実際に起こっていることであり、その含意は今後24か月以内にソフトウェア開発から科学研究まで、あらゆるものを変革するでしょう。
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DeepMindの技術的ブレークスルー
私はこの一週間、Googleの最新のブレークスルーを分析してきました。これはほとんど誰も話していませんが、誰もが知るべきことです。
では、AlphaEvolveとは一体何なのでしょうか。2025年5月14日に公開されたGoogle DeepMindの白書から直接引用すると、AlphaEvolveは進化的コーディングエージェントであり、オープンな科学的問題への取り組みや重要な計算インフラの最適化といった非常に困難なタスクにおいて、最先端のLLMの能力を大幅に向上させます。
これが革命的である理由をご説明しましょう。コードを生成するだけのChatGPTとは異なり、AlphaEvolveはコードに直接変更を加えることでアルゴリズムを改善することを任務とするLLMの自律的パイプラインを作成します。そして評価者からのフィードバックを継続的に受け取り、アルゴリズムを反復的に改善し、潜在的に新しい科学的・実用的発見につなげていきます。
このシステムは人間とAIの間で作業を見事に分担しています。Matthew Bermanが説明したように、人間は「何を」を定義し、評価基準を設定し、初期ソリューションを提供する一方で、AlphaEvolveは進化的アプローチを通じて「どのように」を解明します。
これはGeminiの最も強力な2つのモデル、アイデアの幅広さを担うFlashと深さを担うProを組み合わせ、以前は不可能と考えられていた問題に取り組むことができるアンサンブルを作成しています。そしてこれはまだGemini 2.0モデルでの話です。優れた推論能力を持つGemini 2.5にアップグレードされたときに何が起こるか想像してみてください。人類最後の試験で18.8%に対し、Claudeの8.9%という結果です。
実証された驚異的な成果
これは単なる理論的研究ではありません。AlphaEvolveはすでにGoogleの計算エコシステム全体にデプロイされ、驚くべき実証結果を記録しています。
Googleのデータセンターでは、Googleの世界規模の計算リソースの0.7%を継続的に回復するより効率的なスケジューリングアルゴリズムを開発しました。Matthew Bermanが指摘するように、これは小さく聞こえるかもしれませんが、Googleの規模で考えてみてください。これは何も建設することなく、いくつかの巨大なデータセンターを追加することに相当します。
ハードウェア設計においては、ハードウェアアクセラレータの回路設計において機能的に同等な簡素化を作成しました。地球上で最も最適化された計算デバイスの一つであるにもかかわらず、人間のエンジニアが見逃していたGoogle のテンサー処理ユニット（TPU）のVerilogコードの最適化を発見したのです。
最も印象的なのは、Googleの論文で黄色でハイライトされた抜粋で強調されているように、AlphaEvolveは既存の専門家設計のヒューリスティックを上回り、全カーネルにわたって平均23%のカーネル速度向上をもたらすヒューリスティックを発見し、Geminiの全体的なトレーニング時間を1%短縮しました。
さらに驚くべきことに、AlphaEvolveはトランスフォーマーモデルのflash attentionカーネルを32.5%高速化し、この正確なコードの最適化に数か月を費やした専門エンジニアチームを上回りました。さらに良いことに、カーネル最適化時間を数か月の専用エンジニアリング努力から、わずか数日の自動実験に大幅に短縮しました。
数学的発見における歴史的ブレークスルー
しかし、AlphaEvolveは既存システムの最適化だけでなく、人間の知識を前進させる真の科学的発見を行っています。
Google DeepMindの論文で詳述されているように、AlphaEvolveは2つの4×4複素値行列を48回のスカラー乗算を使用して乗算する手順を見つける検索アルゴリズムを開発し、この設定におけるStrassen算法に対する56年ぶりの改善を提供しました。
この重要性は過小評価できません。これは50年以上にわたって集中的に研究されてきた分野における基本的な数学的ブレークスルーです。詳細なマトリックスは、異なる行列次元にわたる具体的な改善を示しています。例えば、3×4×7次元では、AlphaEvolveは必要な演算を66から63に削減しました。そして4×4×4行列では49から48に削減しました。
さらに印象的なのは、数学解析、幾何学、組み合わせ論にわたる50のオープンプロブレムでテストしたとき、AlphaEvolveは75%のケースで最先端のソリューションを再発見し、20%のケースでそれを上回り、文字通り数学知識の最前線を押し進めました。
一例として、接吻数問題があります。共通の単位球に触れることができる重複しない球の数についての300年前の幾何学的挑戦です。AlphaEvolveは11次元で593個の外側球の配置を発見し、新しい数学的下限を確立しました。
これらは段階的改善ではありません。人間の知識を拡張している前例のないブレークスルーです。
知能爆発への道筋
AlphaEvolveを真に革命的にするのは、それが作り出すフィードバックループです。AlphaEvolve自体の基盤となるLLMのトレーニングを文字通り加速している知能爆発シナリオがあります。
計算能力の指数的成長を見ると、状況は劇的になります。現在私たちはGPT-4に正規化した10の1乗程度ですが、予測では2030年までに10の15乗に達することが示されています。これは今日のモデルの1兆倍の強力さです。
サイクルの仕組みは次の通りです。1つ目、AlphaEvolveが行列乗算アルゴリズムを最適化します。2つ目、これらの最適化がAIトレーニングを高速化します。3つ目、より高速なトレーニングがより強力なAIモデルを生み出します。4つ目、これらの強化されたモデルがAlphaEvolveの次のバージョンを動かします。5つ目、サイクルが繰り返され、各反復で加速します。
コード実行と評価に基づいてソリューションを継続的に改善することで、進歩は複合的になり、主に計算能力によってのみ制限される新しいブレークスルーに到達する可能性があります。
これは、AI研究者が再帰的自己改善と呼ぶもの、つまり汎用人工知能への理論的経路の初の実際の実装です。私たちはまだAGIからは程遠いですが、AlphaEvolveはこのフィードバックサイクルの大規模での初の具体的な現れを表しています。
激化するAI軍拡競争
AlphaEvolveは孤立して起こっているわけではありません。これは技術大手と専門AI研究所の間で激化するAI軍拡競争の一部です。
OpenAIが今春のChatGPTの大きな問題の余波に対処している間、Googleはチャットボットをはるかに超える能力を静かに前進させていました。これはアプローチの根本的な違いを明らかにしています。OpenAIは即座に注目を集める消費者向けアプリケーションに焦点を当てている一方で、Googleは持続的な競争優位を生み出すより深いインフラ能力を構築してきました。
OpenAIとのパートナーシップを通じたMicrosoftは今、追いつこうとしています。彼らのGitHub Copilotは強力ですが、コードを自律的に進化させるのではなく、開発者を支援することに焦点を当てた根本的に異なるアプローチを表しています。
そしてAnthropicのClaudeはどうでしょうか。推論と会話において非常に印象的ですが、アルゴリズム発見においてAlphaEvolveを非常に強力にしている進化的フレームワークと自動評価者を欠いています。
現実は、Googleが重要な分野、つまり我々の計算インフラを改善できるAIシステムにおいて大幅なリードを開いたということです。そして彼らはそれを主にスポットライトの外で成し遂げました。
今後24か月の予測
では、これは今後24か月にとって何を意味するのでしょうか。Google DeepMindの論文といくつかのトップ分析に基づいて、私たちが期待すべき3つの主要な発展を特定しました。
第一に、アルゴリズム最適化が産業全体で爆発的に増加するでしょう。DeepMindの論文では、AlphaEvolveは現在数学と計算に適用されているが、その一般的性質により、アルゴリズムとして記述でき自動的に検証できるあらゆる問題に適用できると述べています。Googleはすでに学術ユーザー向けの早期アクセスプログラムを計画し、より広範な利用可能性を探索しています。
第二に、AI進歩のペースが劇的に加速するでしょう。知能爆発チャートを再度見てください。私たちはその急勾配カーブの始まりにいます。AIシステムが自身のインフラを最適化できるとき、進歩は非線形になります。私たちはAIトレーニングコストが桁違いに下がり、GeminiやGPTのようなシステムがはるかに小さな計算予算で利用可能になることを目にするでしょう。
第三に、ソフトウェア開発の性質が根本的に変わるでしょう。アーキテクチャ図で示された人間とAIの分担がこれを明確にしています。人間は問題の定義と評価基準、つまり「何を」に焦点を当て、AlphaEvolveのような進化的AIエージェントが実装、つまり「どのように」を処理するようになります。
DeepMindの論文が述べているように、このアプローチはカーネル最適化に必要なエンジニアリング時間を専門家の数週間の努力から数日の自動実験に大幅に短縮します。
2027年までに、新しいアルゴリズム開発の50%以上がAI補強されると予測しており、人間のエンジニアは実装の詳細ではなく問題定義に焦点を当てるようになるでしょう。
個人・職業への影響
これは個人的・職業的にあなたにとって何を意味するのでしょうか。
開発者やエンジニアの方にとって、これは機会でもあり挑戦でもあります。実装スキルの価値は減少し、問題のフレーミングと評価の価値が急上昇するでしょう。成功するエンジニアは、単にコードを書ける人ではなく、成功とは何かを明確に定義できる人になるでしょう。
企業にとって、AlphaEvolveスタイルの技術は、サプライチェーンからマーケティング分析、製品設計まで、前例のない最適化機会を生み出すでしょう。進化的AIは、人間には見えない効率性を発見するでしょう。
投資家にとって、これはAI革命の新しい段階を示しています。基本的なアルゴリズム発見を制御する企業は、事実上あらゆる産業にわたって構造的優位性を持つでしょう。
そして他の皆さんにとって、使用する製品やサービスは劇的により効率的で強力で有能になり、しばしば直ちには見えない方法でありながら、時間の経過とともに複合的な利益を生み出すでしょう。
新時代の始まり
私たちはコンピューティングの新時代の始まりに立っています。AIが人間を支援するだけでなく、私たちが単独で達成できることを超えて、私たちの技術的能力を積極的に前進させる時代です。この変化を早期に認識する企業や個人は、今後数年間で巨大な優位性を持つでしょう。
私からの推奨事項をお話しします。1つ目、技術分野にいる方は、AlphaEvolveにアクセスできなくても、今すぐ問題解決への進化的アプローチの実験を始めてください。具体的には、私のAI Labsのようなコミュニティに参加し、学習の旅路で孤独にならないようにしてください。
2つ目、問題定義と評価のスキル開発に焦点を当ててください。実装がますます自動化されても、これらは価値を持ち続けるでしょう。
3つ目、GoogleのAIインフラ開発について情報を得続けてください。消費者向けAIニュースよりも華やかさは劣ることが多いですが、最終的にはより影響力があります。
実用的な支援が必要でしたら、私のオンラインスクール、AI R&D Labsに参加してください。内部では理論を教えるだけでなく、私のチームが今現在実装している正確なシステムを共有しており、First Moversでの私たち自身を含む実際のビジネスに大きな成果をもたらしています。このレベルのコーチングとライブトレーニングが本来の価格のほんの一部で、全てを皆さんに提供しています。私たちに参加し、first Movers.ai/labsでラボについて詳しく学んでください。
今日のトピックについて皆さんのお考えをお聞かせください。AlphaEvolveをAI開発の新しい段階の始まりと見ていますか。可能性に興奮していますか、それとも含意について懸念していますか。下にコメントを残してください。
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