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仮説生成
Hypothesis Generation
2030年（予測）: 4/5 専門家並み
0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。
専門家と比べて
大量文献の統合速度ではシニア研究者を凌駕する（ドラッグリポジショニング候補の選定が「週単位→時間単位」に短縮された事例あり）が、DeepMind CEOのHassabis自身が2026年時点で『真に新しい仮説やアイデアはまだ生成できない』と明言しており、パラダイム内の再結合に留まる。
できること
既存文献・知識グラフの大規模統合による仮説候補の提示、創薬ターゲットの再提案（ドラッグリポジショニング）、既知メカニズムの新規な組み合わせの提案。Google AI Co-Scientistは急性骨髄性白血病の薬剤再利用候補やAMR機序の仮説をin vitro検証済みで提示。
まだできないこと
既存パラダイムを覆す、または既存科学と非整合な真に新しい理論・仮説の生成。評価基準自体が既存文献との整合性や模擬査読通過率に依存するため、パラダイム転換的な仮説は原理的に低評価になりやすい。
なぜそうなのか
LLMは訓練データの補間・再結合に本質的に依存し、仮説の『新規性』を測る内部基準が既存の科学的合意との整合性チェックに偏っている。
これからの予測の根拠
Hassabis(DeepMind)は2026年時点で真の創造性発現まで『5〜10年』と発言しており、2028年時点でも既存パラダイム内での高品質な仮説提示（レベル4）に留まると見込む。パラダイム転換的仮説の評価基準自体が未解決のため2030年でも大きくは変わらない。
いま使える主な道具
Google AI Co-Scientist (Gemini)、FutureHouse Robin/Kosmos、Sakana AI Scientist、GPT-5.x、Claude
根拠
- Co-Scientist: A multi-agent AI partner to accelerate research — Google DeepMind 2026-05
AML薬剤再利用候補やAMR機序仮説がin vitro検証され、製薬企業・国立研究所が利用開始 - Google DeepMind's Co-Scientist Graduates from Research Demo to Nature Paper 2026-05
研究デモから実運用ツールへ移行、Nature論文化 - AI Is Great at "Normal Science," but Breakthroughs Still Belong to People 2026-05
Hassabisが『新しい仮説はまだ生成できない、真の創造性まで5〜10年』と発言 - Kosmos: An AI Scientist for Autonomous Discovery — Edison Labs 2025-11
FutureHouse Robinが緑内障薬リパスジルを黄斑変性治療候補として提案、着想から論文化まで2.5か月
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AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。