[5L1-OS-30] 進化するAIサイエンティスト

9:30 〜 9:45

[5L1-OS-30-03] multi-agent システムによるラボ固有知識と文献に基づく共同研究アイディアの進化的生成

〇知念 優¹、尾崎 遼¹ (1. 理化学研究所)

キーワード：

AI for Science、大規模言語モデル、研究アイディア生成、LLM-as-a-Judge

共同研究は科学的・社会的インパクトが高い傾向がある一方で、ラボ知識のサイロ化により共同研究のアイディア設計は難しいことが多い。本研究では、ラボごとの知識に基づき研究室間の共同研究アイディアを継続的に生成・改善するmulti-agentシステムを提案する。提案システムはReflection Agent, Review Agent, Evolution Agentなどの6種類のエージェントからなり、Reflection Agentが文献検索で根拠付けを行い、Review Agentが妥当性,新規性などの基準でpair-wise評価し、Evolution Agentが選ばれたアイディアを進化させる。これらのAgentからなるアイディアの進化を複数回繰り返す。初期アイディアと6回更新後のアイディアを比較した結果、更新後は勝率77.8%と優位であった。一方で、上位案が特定のラボ組合せに偏る傾向が見られたため、今後は Quality-Diversity を意識した手法の導入などにより、多様性を維持しつつアイディアの質を高めることが重要である。