Google DeepMind、Gemini Deep Thinkによる数理・科学研究支援の進展を公開

発表概要

Google DeepMindは2026年2月11日、Gemini Deep Thinkを数学・物理・計算機科学の研究支援に適用した進捗を公式ブログで公開した。発表では、専門研究者との共同作業で得られた結果として、2本の論文（ArXiv: 2602.10177、2602.03837）を提示している。

同社は、2025年夏のIMO Gold-medal standard達成やICPC世界大会相当の成果を踏まえ、競技問題から研究現場のオープンエンド課題へ適用範囲を広げたと説明した。

技術的な中核: Aletheia

DeepMindは、内部コードネームAletheiaの数学研究エージェントを紹介した。候補解の生成、自然言語ベリファイアによる検証、修正ループを繰り返す構成で、解けない場合に失敗を明示する設計も含む。これは研究者の検証コストを抑える狙いだという。

• 推論計算を増やした場合、IMO-ProofBench Advancedで最大90%のスコアを報告
• 検索・ブラウジングを組み込み、引用や計算の誤り低減を狙う
• 複数分野で18件の研究課題に専門家協働で取り組んだと説明

解釈ポイント

今回の報告は、LLMの価値が単一ベンチマークの数値競争から、検証付き研究ワークフローの実装へ移っていることを示す。一方で、主要成果はDeepMind自身の実験設計と報告に基づくため、外部の再現と査読を通じた検証が今後の実質的な評価軸になる。とはいえ、数理・物理・CSを横断するエージェント型研究支援を具体化した点は、2026年の科学AIの方向性を示す高シグナルな更新といえる。

出典: Google DeepMind公式ブログ