GoogleのDeepMindが開発したAIエージェント「AlphaEvolve」は、ラボを離れ、実用環境で成果を上げる次世代型AIシステムとして注目を集めている。本システムはコードの自動改修を行い、すでにGoogle内部で収益化に成功している。特筆すべきは、行列積演算の56年ぶりの世界記録更新と、同社のデータセンター全体で0.7%の計算資源を回収した実績である。
AlphaEvolveは「エージェントOS」とも言える構成で、コントローラー、ドラフト生成モデル（Gemini Flash）、精査モデル（Gemini Pro）、自動評価システム、バージョン管理メモリからなる。コード改修はGitHub形式の差分として処理され、各修正案はユニットテストや指標に基づき自動評価される。これにより、安全かつ継続的なコード最適化が可能となる。
エンタープライズにおける教訓は、AIを本格運用するには明確な評価指標、自動テスト環境、履歴を保持するメモリ構造が必要である点である。Googleは、今後学術パートナー向けのEarly Access Programを検討しているが、商用展開の詳細は未定である。
AlphaEvolveはAIエージェント運用の実用モデルとして、今後の企業AI活用の指針となるであろう。
※本記事は、以下の記事をもとに翻訳・要約しています。
VentureBeat「Google’s AlphaEvolve: The AI agent that reclaimed 0.7% of Google’s compute – and how to copy it」
コメント
AIが現実のビジネス現場で成果を上げ始めています。GoogleのAlphaEvolveは、コード修正を自動で繰り返すことで、実際に計算資源を削減し、生産性を向上させる例として非常に興味深い存在です。これからAIエージェントを導入したいと考えている企業にとって、AlphaEvolveのアーキテクチャや運用方式は大きなヒントになるはずです。自社に導入する際は、評価指標やテスト環境の整備から始めてみてはいかがでしょうか。