進化型AI革命：AlphaEvolveとSakana.aiが切り拓く未来
AIが自己進化する時代の新技術革新パラダイム

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2025年、AI開発に革命が起きています。GoogleのAlphaEvolveが56年ぶりに行列乗算アルゴリズムを更新し、日本のSakana.aiが既存モデルの融合で新たな価値を創造する――これが「進化型AI」の現実です。
従来の「人間がプログラムするAI」から「AI自身が進化するAI」への転換点において、両社のアプローチを理解することは、今後のAI戦略を左右する重要な知識となります。

本記事では、Google DeepMindの「AlphaEvolve」によるアルゴリズム創造アプローチと、Sakana.aiが推進する既存モデル融合戦略という、二つの異なる方向性から進化型AIの可能性を深く探ります。

進化型AIの核心：自己最適化するメカニズム

進化型AIは、生物の進化プロセスを模倣してAI自身が能力を向上させる革新的な自己改善システムであり、その根幹には「進化的アルゴリズム」が存在します。このアルゴリズムは、問題に対する多様な解の候補群を世代交代させながら最適化を進める仕組みです。

進化的アルゴリズムの3つの基本ステップ

この循環を何千回、何万回と繰り返すことで、人間では思いつかない革新的なアルゴリズムが誕生します。実際、AlphaEvolveは56年間誰も改善できなかった行列乗算の計算方法を発見しました。）
（出典：Google DeepMind、AlphaEvolve技術レポート）

 

 

【図１の解説】

進化型AIの核心となる3ステップの循環プロセスを示しています。
重要なポイント：
人間が最初に問題設定と評価基準を定義し、その枠組みの中でAIが自動的に最適化を進めます。
❶評価フェーズでは、人間が設計した評価関数に基づいて各解候補の性能を判定。❷選択フェーズでは、高性能な解候補を次世代の「親」として選抜。❸操作フェーズでは、選ばれた解候補同士を組み合わせ（交叉）たり、ランダムな変更（突然変異）を加えたりして新世代を生成します。
この循環を繰り返すことで、AlphaEvolveは56年ぶりの行列乗算アルゴリズム改善や、Googleデータセンターの効率化といった革新的成果を実現しました。人間の創造性とAIの計算能力が協働することで、従来では不可能だった発見が可能になるのです。

Google DeepMind「AlphaEvolve」によるアルゴリズム「創造」革命
汎用アルゴリズムを自動発見・最適化する革新的AI

Google DeepMindが2025年1月に発表した「AlphaEvolve」は、同社の技術レポート（Novikov et al., 2025）によると、大規模言語モデル（LLM）と進化的手法を融合させ、汎用的なアルゴリズムを自動で発見・最適化することを目指す革新的なAIシステムです。これは、AlphaTensorやAlphaDevといった特定領域での成果をさらに発展させたものと言えます。

技術的核心：LLMと進化的手法の融合によるコード創造

AlphaEvolveの中核技術は、GeminiファミリーのLLM（広範な探索を行うGemini Flashと、より有望な解を深化させるGemini Pro）と進化的アルゴリズムの巧みな連携にあります。具体的には、LLMがプログラムコードの変更案（差分形式など）を生成し、それを自動評価器が客観的な指標（速度、効率、精度など）に基づいて厳格に検証します。優れた変更は採用され、進化的データベースに蓄積・管理されます。この「生成・評価・選択・改良」の反復プロセスは、MAP-Elitesアルゴリズムやアイランドベースの集団モデルといった高度な進化的戦略に着想を得ており、探索の多様性と解の質の向上のバランスを取っています。これにより、人間が読解可能な、実用性の高い新しいアルゴリズムコードが生み出されるのです。

 

【図２解説】

AlphaEvolveは、AIが自らアルゴリズムを創造する革新的システムです。
❶問題定義と初期コード（またはヒント）に基づき、❷LLM（Gemini Flash/Pro）がコードの改善案を生成します。❸進化的最適化エンジンが核心となり、多数のアルゴリズム候補を自動評価器で性能評価し、有望なコードを選択。LLMによる更なるコード変更（交叉・突然変異に相当）を経て新世代を生成し、この反復改良を継続します。
この循環プロセスにより、人間の既存知識では到達困難な革新的解法を発見。
❹最終的に、行列乗算の新アルゴリズムやデータセンター最適化など、人間を超える性能や効率を実現したアルゴリズムが誕生します。ゼロベースからの創造に近い形で、計算科学の限界を突破する画期的成果を目指しています。

画期的な成果事例

AlphaEvolveは、その強力なアルゴリズム発見能力を既に様々な分野で証明しています。

❶ 数学分野におけるブレークスルー

コンピュータサイエンスの基礎である行列乗算において、AlphaEvolveは4×4の複素数行列の乗算アルゴリズムを56年ぶりに更新し、従来よりも少ない48回のスカラー乗算で実行する新手法を発見しました。また、11次元のキッシングナンバー問題（球充填問題の一種）で新たな下界593を確立したほか、エルデシュの最小重複問題など50以上の数学的難問において、既存の最高性能（SOTA）に匹敵するか、約20%のケースではそれを上回る結果を示しています。
（※出典）
・Google DeepMind公式ブログ
「AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms」
・AlphaEvolve技術レポート

❷ 実世界システムへの応用と効率化

AlphaEvolveは、Googleの基幹インフラやAI開発にも直接的に貢献しています。

• データセンター最適化：
  Googleのデータセンタースケジューリングを最適化する新たなヒューリスティック関数を発見し、計算資源の効率を平均0.7%向上させました。このシステムは1年以上にわたり本番環境で稼働しています
  （出典：AlphaEvolve技術レポート p.15-16）
• ハードウェア設計改善：
  AIアクセラレータ「TPU」の回路設計において、Verilogコードを改善し、より効率的なチップ設計に貢献しています。
• AIトレーニング高速化：
  GoogleのAIモデル「Gemini」自体のトレーニング時間を1%短縮（Pallasカーネルを23%高速化）、さらにFlashAttentionカーネルを最大32.5%高速化するなど、AI開発の効率を大幅に向上させています。
  （出典：Google DeepMind公式ブログ、AlphaEvolve技術レポート Table 2）

これらの成果は、AlphaEvolveが単に理論的な発見に留まらず、実用的で解釈可能なコードを生成し、複雑な実システムへ統合可能であることを示しています。

AlphaEvolve 主要成果一覧

領域	具体的成果	インパクト
数学 (行列乗算)	4×4複素行列乗算で56年ぶりに新アルゴリズム発見 (48スカラー乗算)	基礎科学における長年の課題解決
数学 (その他)	11次元キスナンバー問題で新下界確立、50以上の難問でSOTA匹敵または凌駕	未解決問題への新たなアプローチ
データセンター最適化	スケジューリング効率0.7%向上 (Google本番環境で稼働中)	大規模ITインフラの効率改善
ハードウェア設計	TPU回路設計 (Verilog) の改善	次世代チップ性能向上・省電力化
AI開発効率化	Gemini訓練時間1%短縮、FlashAttentionカーネル最大32.5%高速化	AI研究開発サイクルの加速

今後の展望と応用可能性

AlphaEvolveの技術は、アルゴリズムで記述可能で、かつ自動検証が可能なあらゆる問題に応用できる可能性を秘めています。Google DeepMindは、材料科学、創薬、持続可能性といった分野への応用に大きな期待を寄せており、これらの分野における科学技術研究の加速と新たな発見を促進する可能性があります。AlphaEvolveは、AIが人間の知的活動を支援し、未知の領域を切り拓く強力なツールとなる未来を示唆しています。

Sakana.ai：既存知見の「融合」戦略

効率的なモデル融合によるAI開発の民主化アプローチ。

東京を拠点とするSakana.aiは、AlphaEvolveとは対照的に、既存の訓練済みAIモデルを効率的に融合し、新たな能力を持つモデルを創出するアプローチを追求しています。

進化的モデルマージの技術的核心

Sakana.aiの中核技術は「進化的モデルマージ」です。これは、既に存在する複数の特化型AIモデルのアーキテクチャや重みを、進化的アルゴリズムを用いて最適に組み合わせることで、それぞれの長所を兼ね備えた単一モデルを生成する手法です。

実用的成果事例

❶ 多言語・多モーダルモデルの迅速構築

日本語LLMと数学特化モデルを融合して日本語での数学的能力を大幅向上させたり、英語VLMと日本語LLMを組み合わせて高性能な日本語画像言語モデルを開発するなど、既存モデルの能力組み合わせによる新価値創造を実現しています。

❷ ドメイン特化型AIの効率的生成

特定のタスクやドメインに最適化されたモデルを、ゼロからの大規模訓練を経ずに既存モデルの「良いとこ取り」によって迅速開発。高速な日本語画像生成モデル「EvoSDXL-JP」がその代表例です。

創造 vs 融合：相補的な進化戦略の比較
二つのアプローチが描く異なる未来像と相互補完性

 

AlphaEvolveとSakana.aiは、共に進化的アルゴリズムの思想を活用しつつも、戦略と目指す価値において明確な違いがあります（図2参照）。以下の比較表は、その主要な相違点をまとめたものです。

AlphaEvolve vs Sakana.ai 比較分析

項目	AlphaEvolve (Google DeepMind)	Sakana.ai
対象	汎用アルゴリズム・プログラムコード	既存訓練済みAIモデル
アプローチ	LLMと進化的手法による「創造」	進化的モデルマージによる「融合」
目的	根本的技術革新・性能限界突破	実用的開発の効率化・迅速実装
リソース	大規模計算リソース要求	効率的・低コスト開発
役割	フロンティア開拓「発明家」／基礎研究エンジン	価値創造「アーキテクト」／実装加速器

この比較からも分かるように、AlphaEvolveのようなアプローチが計算科学のフロンティアを押し広げる「発明家」であり、根本的な限界を突破する「基礎研究エンジン」として機能するのに対し、Sakana.aiは既存技術を巧みに組み合わせ新たな価値を生む「アーキテクト」であり、実用的価値を創出する「実装加速器」と言えるでしょう。両者は競合ではなく、基礎研究的革新と応用的効率化という異なる側面から相補的に貢献する存在です。企業の立場からは、R&D予算の潤沢な大手企業はAlphaEvolve型のアプローチで長期的な技術優位性を築き、リソースの限られた中小企業やスタートアップはSakana.ai型のアプローチで迅速な市場参入を図る、といった戦略分化が考えられます。

役割別ポイント＆アクション

読者層別注目ポイントとアクション

読者層	注目ポイント	推奨アクション
CEO/CTO	AI開発投資戦略の再考機会、基礎研究と応用のバランス	R&D予算配分の見直し・技術ロードマップ策定、AlphaEvolveのような技術の長期的な影響評価
プロダクトマネージャー	既存モデル融合による迅速開発可能性、AlphaEvolveによる将来的なコア技術革新の可能性	オープンソースモデル活用戦略、AlphaEvolve型技術の動向注視と将来的な製品応用検討
ITマネージャー	AlphaEvolveによる運用効率化・コスト削減効果（データセンター最適化事例など）	AI活用による業務プロセス最適化の検討、AlphaEvolveのような自動アルゴリズム最適化技術の導入可能性調査
研究者・エンジニア	AlphaEvolveの技術的詳細（LLMと進化的手法の融合）、進化的アルゴリズムの実装技術	関連技術論文（AlphaEvolveテクニカルレポート等）の研究・プロトタイプ開発着手

Q&Aセクション

結論：AI進化の多様な経路が拓く未来

AlphaEvolveやSakana.aiの取り組みは、進化型AIが単一の技術ではなく、多様なアプローチと可能性を内包する広大な分野であることを明確に示しています。

「創造」に重きを置くか、「融合」に力点を置くか、その戦略は異なれども、AIが自律的に能力を高め、人間の知的能力を拡張していくという方向性は共通しています。AlphaEvolveのようなアプローチは、材料科学、創薬、物理学、数学といった基礎科学分野での新たな法則や設計の発見を加速させ、さらには複雑な実世界のシステムの効率化を実現します。Sakana.aiのようなアプローチは、AI技術の応用範囲を急速に拡大させ、より多くの産業や個人がAIの恩恵を享受できる環境を整備します。

AI開発のパラダイム自体も変化し、人間とAIが協調して新たな知見やシステムを創り上げていく、より高度な共生関係が生まれることが期待されます。これらの技術が今後どのように深化し、社会にどのような変革をもたらすのか、その動向は引き続き注視に値します。

参考文献・参考情報源

• Google DeepMind Blog: “AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms”
• AlphaEvolve Technical Report: “AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery” (Novikov et al., 2025)
• Sakana AI技術論文・公式ブログ
• VentureBeat AI技術レポート
• AlphaTensor論文 “Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning” Nature, 2022
• AlphaDev論文 “Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning” Nature, 2023

以上