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Faradayが証明——270億パラメータのAIエージェントがAnthropic・OpenAIの大型モデルに勝る論文再現力

DeepMind出身メンバーが率いるロンドン発のAIラボInherentが、AIエージェント「Faraday」がAnthropicやOpenAIの大型モデルより小さなモデルで科学論文の再現に勝ったとTechCrunchに語りました。

Google DeepMind出身のメンバーが立ち上げたロンドン拠点のAIラボInherentが、自社のAIエージェント「Faraday」について、AnthropicやOpenAIのはるかに大きなモデルを、科学論文の再現というタスクで上回ったとTechCrunchに明らかにしました。より小さなモデルでより高い成果を出したという主張が、AI研究業界で注目を集めています。

$50M調達から数週間、Faradayの実力を初公開

Inherentは、DeepMindの元メンバーら4人が共同創業したスタートアップで、5000万ドルのシード資金を調達してステルスから抜け出したばかりです。目立った発表がこれまで少なかった同社ですが、今回初めて具体的な成果を公開しました。今回披露されたAIエージェント「Faraday」は、公開済みの科学論文の内容を、答えを教えられることなく独立して再現するというタスクに取り組みます。共同創業者でチーフサイエンティストのEdward Hughes氏は、論文の再現は人間の博士課程の学生も最初に取り組む訓練だと述べ、単なる余興ではなく本質的な研究能力の指標だと説明しています。

270億パラメータの小型モデルが大型モデルを凌駕

注目すべきは、FaradayがAnthropicのClaude Opus 4.8やOpenAIのGPT-5.5という、いずれもフロンティア級の大型モデルを上回った一方で、土台に使っているのはQwen 3.6という、パラメータ数270億のかなり小さなモデルだという点です。Inherentは正答率だけでなく、どの実験を行うべきかを見極める「研究のセンス」もFaradayに求めたといいます。この感覚を教え込むために、Inherentは望ましい結果に報酬を与える強化学習を中心に据えたトレーニング手法を採用しました。

ホワイトボードに囲まれたInherentの共同創業者4人

画像引用元: TechCrunch

独自コーディングツールは作らずGPT-5.5 Codexを活用

Inherentは「AIサイエンティストエージェント」の実現という長期目標を掲げつつ、開発対象を絞り込む姿勢も明確にしています。たとえば独自のコーディングツールを開発する代わりに、FaradayにはOpenAIのGPT-5.5 Codexを使わせているとのことです。人間の研究者が既存のソフトウェアを活用するのと同じ発想だとHughes氏は説明しており、ユーザーの意向に迎合するだけでなく、自ら気になったことを実験し結果を報告してくるような「良いチームメイト」をモデルにしたエージェント像を目指しているといいます。

ロンドンのAI人材集積とチームの今後

Inherentの従業員はロンドン・キングスクロス地区のオフィスに全員出社しており、Hughes氏は同エリアがDeepMindの存在によって世界有数のAIハブへと変貌したと評価しています。一方でHughes氏は、退職者が一定期間ライバル企業への転職を禁じられる英国特有の「ガーデンリーブ」制度の見直しを個人的に訴えており、自身もこの制度の影響を受けた経験があると明かしました。Inherentは年内に従業員数を20〜25人程度まで拡大する計画で、DeepMindを離れる人材の有力な受け皿になる可能性もありそうです。AIエージェントの開発競争において、モデルの大きさだけでなくトレーニング手法の工夫がどこまで差を生むのか、今後のFaradayの展開が注目されます。