AlphaEvolveがGAへ、Google Cloudがアルゴリズム探索を商品化

agentic AIの焦点は、コード補完からアルゴリズム探索へ移りつつある。制約の多い現場で、より速く、より安く、より正確な実装を見つけられるのか。Google CloudがAlphaEvolveを一般提供に移したことで、この問いは研究デモではなくクラウド商品になった。

AlphaEvolveはGemini上で動くcode optimization and discovery agentだ。利用者はbaselineとなるseed algorithm、問題定義、背景知識、評価関数を与える。システムは候補プログラムを生成し、正しさ、性能、運用制約などの指標で採点し、改善を繰り返す。

想定領域は、探索空間が巨大で人間が全候補を調べるのが難しい分野だ。Googleは物流、半導体、genomics、high performance computing、金融サービスを挙げている。単なるコード生成ではなく、測定可能な目的関数と制約条件を持つ問題が中心になる。

今回の公開で目を引くのは導入例の数字だ。BASFは複雑な供給網のdigital twin構築にAlphaEvolveを使い、既存の計画・予測モデルを80%超改善したという。Coolblueは28日需要予測pipelineを直接最適化し、数百回のiterationで既存production forecastのWMAPEを5%超削減した。FM Logisticは、すでに高度に最適化された倉庫routing baselineの上に10.4%の改善を積み、スタッフ移動距離15,000km超の削減につなげた。

人間の役割もはっきりしている。engineerはbenchmark、制約、レビュー、release decisionを握り、AlphaEvolveは探索空間を狭めて候補を提示する。agentが開発組織を丸ごと置き換えるという話ではなく、時間が足りず試せなかった最適化候補を現実的に検証できるようにする道具に近い。

注目点は、企業がどれだけ自社固有の評価関数を作れるかだ。汎用coding benchmarkの点数より、倉庫、半導体設計、金融計算、HPCの実コストを下げるagentの価値は測りやすい。AlphaEvolveのGAは、その市場がかなり具体的な形で始まったことを示している。