AlphaEvolveとは？Google DeepMind開発の自ら進化するAIエージェントの仕組み・従来のコード生成AIとの違いを徹底解説！

AlphaEvolveは、Google DeepMind社が2025年5月14日に発表した進化的アルゴリズムによるコーディングに特化したAIエージェントです。

Geminiシリーズを活用し、アルゴリズムの発見や最適化を自律的に行います。研究段階ではあるものの数学・科学・工学の分野で前例のない成果を挙げつつあります。

本記事では、AlphaEvolveの仕組み、従来のコード生成AIとの違い、活用例や実績、そして未来の可能性に至るまでを徹底的に解説します。

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AlphaEvolveとは？

AlphaEvolveは、Google DeepMind社が開発した進化的アルゴリズムを特徴とするコード生成特化のAIエージェントです。GeminiシリーズのLLM（大規模言語モデル）を活用してアルゴリズムの発見と最適化を自動化します。

単なるタスク処理AIではなく、課題解決の方法そのものを、AIが自律的に見つけ出し、最適化していくAIエージェントです。

このエージェントは、LLMによる創造的なアイデア生成と機械的に正解を判定する自動評価器を組み合わせ、科学的および実用的な課題に対する高品質なアルゴリズムを段階的に進化させていきます。

2025年7月時点では、一般向けには公開されておらず、選定制の早期アクセスが準備中です。

Google内部での実績と活用事例

GoogleはAlphaEvolveを活用し、新たなアルゴリズムを自社システムに導入しています。以下は、2025年5月の発表までの過去1年間での活用として紹介されているものです。

分野	活用内容	成果
データセンターのスケジューリング	Borg向けの効率的なヒューリスティックを発見	計算リソースを0.7%節約 本番環境で1年以上運用
TPUのハードウェア設計	Verilogで記述された乗算回路の簡潔化を提案	次世代TPUに採用 不要ビットを削減し機能は維持
AIトレーニングとカーネル最適化	Geminiの行列積分割とFlashAttentionを最適化	トレーニング時間を1%短縮 最大32.5%の高速化

参照：DeepMind公式

AlphaEvolveの仕組み

以下で、AlphaEvolveを構成する仕組みやアーキテクチャについて解説します。

LLMアンサンブルによる多角的なコード生成

AlphaEvolveは、Gemini FlashとGemini Proという2種類のLLMを併用することで、アイデアの探索と深堀りを両立させています。

Gemini Flashは低レイテンシで多くの候補を生成し、探索範囲を広げる役割を担います。一方、Gemini Proは高性能なモデルとして、より洞察に富んだ提案を行い、重要な進化の元となる改善を導き出します。

自動評価と改善

生成されたコードプログラムは、自動評価器によって正確性や性能がスコアリングされます。優れたスコアを得たプログラムはデータベースに保存され、次世代のプロンプトの素材として再利用されます。

この進化的ループにより、AlphaEvolveは継続的に最適解に近づくプログラムを生み出し続けます。

非同期・分散型パイプラインによる高速な進化サイクル

AlphaEvolveは、非同期制御と分散処理により、プロンプト生成・LLMによる提案・評価・更新といった一連のプロセスを同時並行で実行します。

この構成により、全体のスループットが最大化され、限られた計算リソース内でも高効率な進化が可能となっています。

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従来のコード生成AIと一線を画すAlphaEvolveの特徴は？

従来のLLMとの違いについて簡潔に解説します。

出力→実行→改善のサイクルを自動化

AlphaEvolveはコードを生成するだけでなく、それを実行・評価し、良い結果をもとに次の改良案を自動で作成します。実際の実行結果を評価し、評価を元にコードの改善ができるというのは、従来のLLMにはない特長です。

未知のアプローチを自動で発見できる

AlphaEvolveは、サイクルの自動化によって人間が発見できていない新しいアルゴリズムを自律的に発見できます。

従来のLLMは既存の知識の組み合わせに強い一方、AlphaEvolveは自動評価と進化の仕組みにより、新しい解法を創り出します。後述する、50年以上破られなかった行列積の記録を更新した実績が例として挙げられます。

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数理科学とアルゴリズム発見への新しいアプローチ

AlphaEvolveは、複雑な数学的問題に対する新たなアプローチも提案します。50以上の未解決問題に取り組んだ結果、75%の問題で最先端の解法にたどり着き、20％の問題で既存の解法より優れた解法を見つけ出したと報告されています。

以下の表は代表的な成果を紹介します。

分野	取り組み内容	成果
行列積アルゴリズム	4×4の複素行列積に対する新しい解法を発見	1969年に発表されて以来、長らく最速とされてきた行列乗算アルゴリズム（Strassenのアルゴリズム）を上回る、より高速なアルゴリズムを発見
キッシング数問題	11次元での接触球配置の新構成を発見	従来記録（592個）を更新 593個の球配置を達成

詳しくは、ホワイトペーパーをご参照ください。

AlphaEvolveの将来展望

AlphaEvolveは現在、学術利用者向けのユーザーインターフェースの整備を進めており、選定された研究者を対象とした早期アクセスも準備中です。なお、将来的に一般公開されるかについては、2025年7月時点では明言されていません。

一方で、AlphaEvolveの応用可能性については数理科学や計算領域にとどまらず、材料科学、創薬、サステナビリティなど、アルゴリズムによって解決・検証が可能なあらゆる課題へと広がっています。

今後、より多様な分野への展開が期待されています。

AlphaEvolveに関するよくある質問まとめ

まとめ

AlphaEvolveは、LLMの創造力と自動評価の精度を組み合わせ、科学的発見や計算資源の最適化を行うコーディングエージェントです。GoogleのインフラやAIモデルの性能改善にとどまらず、未解決の数学問題の新たな解法を提示するなど、既に幅広い分野で成果を上げています。

現在は一般向けに解放されていませんが、より多様な課題や分野に展開されることで、AIによるアルゴリズム設計の可能性をさらに押し広げていくことが期待されます。

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