OpenAIが科学者に照準、GPT-5で研究を加速する新戦略

ChatGPTの登場から3年、OpenAIは新たな領域に踏み出した。2024年10月、同社は「OpenAI for Science」という専門チームを立ち上げ、科学研究の加速を明確に打ち出している。

実際、ここ数ヶ月で数学者、物理学者、生物学者らが相次いでSNSや学術論文で報告している内容は興味深い。GPT-5が研究のブレークスルーを後押しし、見落としていた解決策への道筋を示したというのだ。

科学への参入、なぜ今なのか

OpenAIのケビン・ワイル副社長（科学チーム責任者）は、元々スタンフォード大学で素粒子物理学の博士課程にいた科学者出身だ。「生涯物理学教授になるつもりだった」と振り返る彼が、なぜ今科学分野に注力するのか。

答えはGPT-5の能力向上にある。国際数学オリンピックで金メダル級の成績を収め、PhD レベルの生物学・物理学・化学問題を集めたGPQAベンチマークでは、GPT-4の39%からGPT-5.2では92%へと劇的に向上した。「これらのモデルは、もはや大学院生の90%より優秀なだけでなく、人間の能力の最前線にいる」とワイルは語る。

ただし、OpenAIは後発組だ。Google DeepMindはAlphaFoldやAlphaEvolveで科学分野に長年取り組んできた。デミス・ハサビスCEOは2023年のインタビューで「これこそDeepMindを始めた理由だ」と明言している。

研究現場での実際の活用

バンダービルト大学のロバート・シェラー物理学教授は、数ヶ月間解けなかった問題をGPT-5が解決したと証言する。「GPT-5は愚かなミスをするが、私もする。ただしGPT-5のミスの方がもっと愚かだ」と率直に語りながらも、「現在の傾向が続けば、すべての科学者がLLMを使うようになると思う」と予測する。

ジャクソン研究所のデリヤ・ウヌトマズ生物学教授は、免疫システム研究でGPT-5を活用し、「以前なら数ヶ月かかったデータセット分析を完了できるなら、使わない選択肢はない」と断言する。

しかし、すべてが順調ではない。量子力学研究者のジョナサン・オッペンハイムは、GPT-5が提案したアイデアで査読付き論文が掲載されたものの、「非線形理論を検出するテストを求めたのに、非局所理論を検出するテストを提供した」と指摘。「COVIDテストを求めたら、水疱瘡テストを渡されたようなものだ」と痛烈に批判した。

日本の研究現場への示唆

日本の研究機関や企業にとって、この動向は見過ごせない。理研や産総研といった国立研究機関、トヨタやソニーの研究開発部門では、すでにAI活用の検討が進んでいるだろう。

特に日本が強みを持つ材料科学、ロボティクス、自動車技術の分野では、LLMが既存研究の横断的な知見を提供する可能性がある。「GPT-5.2は過去30年間に書かれたほぼすべての論文を読んでいる」とワイルが語るように、言語の壁を越えた知識統合は日本の研究者にとって特に価値があるかもしれない。

ただし、日本の研究文化は慎重性を重視する。リバプール大学のアンディ・クーパー教授のように「LLMに何をすべきか指示されることを人々は受け入れる準備ができていない」という視点は、日本の研究現場でより強く共感されるだろう。