本記事では、科学分野におけるエージェント技術の発展状況を紹介します。
LLMを活用した科学エージェントの設計思想、応用例、評価手法、そして倫理的課題までを幅広く整理しています。

科学研究の支援に向けたエージェントの可能性と限界を客観的にまとめた内容となっています。

エージェント技術の活用を検討する方が、自身の文脈に応じた参考情報を得られるよう意識しました。

背景

LLMサービスの広がりによって、専門家だけが扱っていた知識や技術に、より多くの人がアクセスできるようになってきました。膨大な情報を整理したり、新しいアイデアを素早く形にしたりできるようになってきています。

こうした動きは、科学の世界でも起きています。研究者らは科学的な実験や発見を効果的あるいは効率的に行うためにLLMを活用しつつあります。企業の研究開発レベルから個人的な研究レベルまで幅広く見られています。

科学の現場でLLMに求められるサポートは、単なる情報整理にとどまりません。仮説を立て、実験を設計し、得られたデータを分析して次のステップにつなげるといった、複雑で専門性の高い作業が求められます。

そこで、特定分野の知識を取り込み、専用ツールと連携しながら、数値データや化学構造、生物学的配列といった複雑なデータも扱えるLLMエージェントの開発が進んでいます。

以下では、科学エージェントのアーキテクチャ、設計思想、評価手法、応用事例、そして直面する倫理的課題について、体系的に整理した内容をご紹介します。科学研究の高度なプロセスが、より多くの人にとって身近なものになっていく未来を感じさせる内容となっています。