Google DeepMindの「AlphaEvolve」：コード生成をAIが最適化する時代へ
1. AlphaEvolveとは？
2025年5月、Google DeepMind は Gemini 系の大規模言語モデルと進化計算を組み合わせた新AI「AlphaEvolve」を発表しました。これはコードを理解・生成し、自動評価と複数世代の進化によって最適なアルゴリズムを生み出す新しいアプローチです (ウィキペディア, ウィキペディア)。
2. 基本的な仕組み（進化ループの流れ）
AlphaEvolveの処理は次のような流れで構成されています：
- エンジニアが初期コードと評価指標を設定
- Gemini Flash／Gemini Proが複数のコード差分を生成
- 自動評価器が性能（速度・正確性など）を測定
- 評価結果に基づき優秀な候補を次世代に継承
- データベースに蓄積し、進化サイクルを継続 (Techopedia)
このループを繰り返すことで、人間を超えるような最適解へと収束していきます。
3. 主な成果と応用例
- 数学的発見：50以上の未解決数学問題に挑戦し、75%で既知の最適解を再現、20%では新たな最適解を発見（例：11次元の kissing number） (IEEE Spectrum)
- 行列計算の最適化：56年ぶりに刷新された行列乗算アルゴリズム（4×4複素行列）を発見し、従来手法を上回る性能を記録 (WIRED.jp)
- 実運用効率の向上：Googleのデータセンターにおける Borg スケジューリングを改善し、世界規模で約0.7%の計算リソースを回復 (アーステクニカ)
- ハードウェア最適化：TPUなどの回路設計から冗長ビットの削減を行い、ハード設計の効率向上に寄与 (storage.googleapis.com, アーステクニカ)
4. 技術的意義と今後の展開
AlphaEvolveは、従来のLLM出力に加えて「進化」や「自己改良」の概念を取り入れた点が極めて革新的です。LLMのみの生成では起こりうる誤情報（hallucination）を、評価器や進化環境によって最小化している点も注目されます (storage.googleapis.com, dig.watch, Weights & Biases)。
科学研究、チップやデータセンター設計、AIモデルの訓練効率最適化など、今後はさらに広い領域で採用が進むと期待されます。
5. 主な課題と倫理的考察
- ブラックボックス性の懸念：AIによるコード進化の過程で最終生成コードの説明性が低い場合がある
- 評価指標の適正性：評価関数の設計に問題があると、AIは本来意図しない方向を最適化してしまう可能性
- 職務と責任：AIが作成したコードに対して、最終的な検証と責任を担保する仕組みが必要
6. まとめ
AlphaEvolveは、AIがコードを書き、評価し、改良する「自己進化型」の新しいコーディング体験を具現化しています。AIと人間が協調することで、「人間の常識を越える」知見や最適解に近づく未来──それを強く印象付ける技術です。
