オスマン・シディック氏は、Sciloopの最高技術責任者（CTO）であり、物理オリンピックのメダリストとして科学の自動化に取り組んでいる。
2026年、研究開発の最前線は変化している。業界を問わず、組織は論文を要約したり人間を支援したりするだけでなく、推論し、仮説を生成し、結果をシミュレートし、実験ロジックを追跡できるAIエージェントを試験的に導入している。
コンピューターサイエンス研究所で働いていた際、私はAI科学者の登場を必然と考えていたが、現在の進歩の速度には驚かされる。AIシステムは、手続き的な指示に従うのに苦労していた段階から急速に進化し、パトナムコンペティション（購読が必要）や国際オリンピックなどの高度な研究問題やハイレベルな競技をワンショットで解決し、その後科学研究を支援するまでになった。
さらに、アクセラレーターや主要なAI研究所の動向を考慮すると、この技術は学術的な枠組みをはるかに超えて進展している。大小を問わず企業は、次なる技術的な競争優位性となり得る自己進化型システムの実現に向けて取り組んでおり、今準備を進める企業は測定可能な優位性を獲得できる可能性がある。
ライフサイエンスが概念実証に
ライフサイエンスは、何が可能かを示す明確な例を提供している。現在、AIエージェントは創薬、ゲノミクスおよびタンパク質折り畳み研究を加速させており、これは大手製薬会社によるAI創薬企業の買収によって証明されている。AlphaFoldのようなプラットフォームやKosmosのようなエージェント型ツールにより、チームは候補物質を迅速にスクリーニングし、従来のワークフローでは不可能だった速度で仮説を探求できるようになっている。生物学は、人間が合理的に処理できない大量のデータから信号を抽出することに報酬を与えるため、理想的な実験場となってきた。
2024年のR&D支出上位10社のうち8社がライフサイエンス以外の企業であったが、過去数年間で得られた教訓は生物学に限定されない。ライフサイエンスにおける成功は、AIシステムがR&Dワークフローに組み込まれると、スループットを向上させ、品質を改善し、初期段階のスタートアップの命運を左右しかねないリスクの高い賭けを減らすことができることを実証している。
これは、より形式的な推論能力を備えたAI共同研究者が、製品開発においてどのように有意義に貢献できるかのロードマップを提供している。製品開発における課題は、生データの豊富さよりも、複雑な推論と大量のアイデアを迅速かつ効率的に検証することにある。
2026年が重要な理由
3つの最新動向により、2026年はエージェント加速型R&Dにとって極めて重要な年となる。
1. 長文脈推論： 再帰的言語モデル（RLM）により、事実上無制限の文脈にわたる推論が可能になり、研究プログラム全体にわたって実験、文書、データを接続できるようになった。RLMにより、組織の知識を完全に活用でき、AI共同研究者がロジックを追跡し、洞察を統合し、プロジェクト間で連続性を維持できるようになる。
2. 科学的推論におけるブレークスルー： OpenAIによる物理学、化学、計算推論の課題を含む多段階科学問題のベンチマーク結果は、以前のモデルと比較して顕著な改善を示し、現在では人間の専門家に匹敵している。
3. エージェント型プラットフォームの出現： トップクラスの学術グループ、産業研究所、スタートアップは、完全なAI共同研究者システムへの投資を増やしている。マイクロソフト、グーグル、専門スタートアップによる大規模プラットフォームは、AI共同研究者を実用化している。これらのシステムは、推論、検索、実験オーケストレーションを組み合わせて、はるかに効率的に新たな洞察を生み出す。
戦略的意義
私は、R&Dにおける競争優位性の次なる最前線は、純粋な人材密度よりも、膨大な実験データから洞察をスケールできるシステムに依存すると考えている。AIエージェントにより、より少ない研究者がはるかに大規模なチームのスループットを達成できるようになる。
そのため、構造化されたR&Dログ、詳細な実験記録、包括的なドキュメンテーションは、AIエージェントが研究成果を増幅させるために不可欠となる。内部知識を第一級のインフラとして扱う組織は優位性を複利的に高められる一方、これを軽視する組織は遅れをとるリスクがある。
初期段階のスタートアップに多い小規模チームにとって、これは、同じ初期リスクや資本要件なしに、より広範な設計空間を探索し、仮定をテストし、製品を反復できることを意味する。博士レベルの専門知識は依然として価値があるが、スタートアップ創業者に同じ優位性を与えることはなくなる。
注意すべき点
誇大宣伝に飛びつくのは簡単だ。AI科学者がスループットを向上させるにつれ、リスクはシステムが「知的でない」ことではなく、スピードが十分にストレステストされる前にもっともらしい出力を意思決定に押し込む可能性があることだ。FutureHouseのCEOであるサム・ロドリゲス氏が強調しているように、人間は依然として不可欠であり、特にバイオテクノロジーのような重要な業界でこれを採用する正しい方法は、人間の承認が必要なものを明確に定義し、システムがそのガードレール内で信頼性を証明するにつれて徐々に自律性を拡大することだ。
成功には、特定のR&Dボトルネックを特定することも必要だ。課題が探索である場合、エージェント型システムは、組織データが整理されアクセス可能であれば、エージェントが構築できる設計空間を大幅に拡大できる。しかし、ボトルネックが物理的実験（臨床試験など）である場合、AIの価値は、無駄な実行を最小限に抑えるために高確率の候補に優先順位をつけることにある。
最後に、統合をガバナンスの優先事項として扱うことだ。最先端モデルには、大量の計算能力と機密性の高い知的財産へのアクセスが必要だ。「最小権限」アクセスを実装し、狭く検証された展開から始めることで、リスクを軽減しながら、再現可能な成功と持続可能なイノベーションの青写真を構築できる。
始め方
R&Dにおける競争優位性を維持することを目指すリーダーは、以下のステップを踏むべきだ。
1. 研究を徹底的に文書化する： すべての実験、反復、仮定を機械可読にし、AIエージェントが使用できるよう文脈的にリンクさせる。この基盤がなければ、AIは洞察をスケールできない。
2. 知識インフラを構築する： エージェントがプロジェクト間で洞察を統合できるよう、内部リポジトリ、知識グラフ、統合ツールチェーンを確立する。
3. AI使用を形式化する： 従業員がAIツールとどのように対話するかを標準化する。使用パターン自体が貴重なデータとなる。段階的に開始する：ログチェック、仮説検証、アイデア生成から始め、その後範囲を拡大する。
エージェント型R&Dへの移行は、単なるツールの変化ではなく、イノベーションの物理学の変化だ。ボトルネックはもはや部屋にいる専門家の数ではなく、機械推論をどれだけ効果的にオーケストレーションできるかだ。
今こそデータ取得のためのインフラを構築する時だ。2026年は、AIを贅沢品として扱うのをやめ、中核的なR&D能力として扱い始める年だ。問題はもはやAIがあなたのR&Dチームに加わるかどうかではなく、あなたが発見を主導する側になるのか、それとも競合他社のプレスリリースでそれについて読む側になるのかだ。
