2026/08/06 1:19

発見のループ

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要約▶

Japanese Translation:

Discovery Loop は、最先端 AI と莫大な計算能力を活用して反復的な実験ループを完全に自動化し、科学的進歩の変革を目指しています。Jeff Dean、Sanjay Ghemawat、Quoc Le、Oriol Vinyals など、AI および分散システムの分野で最も引用されている研究者の一部を代表する先駆者們が率い、Google Search、TensorFlow、AlphaFold、Gemini などの重要インフラの背後で数十年にわたる協力を有しています。彼らのビジョンは、少量で精悍なチームが並行して数千もの実験を同時に提案し、実行し、そこから学習することを可能にし、従来の大規模チームよりもはるかに高い研究品質を達成しつつイテレーション時間を大幅に圧縮することです。

当初は自身の技術スタックの最適化を行っていましたが、Discovery Loop は次に機械学習を超えて、より広範な科学と工学の領域へと展開する計画を立てています。この自動発見インフラをスケールさせることで、より良い医薬品の開発、ヘルスケア情報学の進歩、太陽エネルギーの価格低廉化、安全な水のアクセス確保、サイバー空間の保護、科学的発見のためのツールの設計といった重要な世界的課題に取り組んでいます。結局のところ、同社は機械学習および工学タスク向けの完全自動化システムを通じて、無数の分野でイノベーションを加速させ、人類が迅速な進歩を遂げられることを目的とした世界規模のソリューションを提供することを目指しています。

本文

連続的探索：発見プロセスの自動化による科学・工学の加速

世界的な科学と工学分野の発展を加速するため、「発見のプロセス」そのものを自動化します。現在、人類が最も優れた道具の一つとして発展させた科学的手法は、反復的な実験サイクルを必要とするため、人手での実行に限界があります。本アプローチでは、このボトルネックを取り除くことで、成果の規模と速度を劇的に向上させます。

アプローチ：実験サイクルの完全自動化

当社は、ディスカバリー・ループ（発見のループ）全体を自動化するシステムを開発しています。最先端の AI モデルと大規模計算インフラストラクチャを活用し、以下のサイクルを実行します。

提案: 迅速に次なる実験プランを立案
実行: 数千の実験を並列して実行可能
評価と学習: 結果から自動的に教訓を学び、アプローチを改善

これにより、従来の人手作業では不可能だった規模での反復が可能になり、科学・工学分野における成果の質と量を大幅に向上させます。

実装戦略のフェーズ

機械学習からの着手
- 初期段階では、機械学習の研究およびエンジニアリングプロセスの自動化に注力します。
自社を最初の顧客とする
- 開発した自動化 ML 能力を活用し、自社の技術スタック最適化を実行。
- 確立後に他の分野へと展開していきます。
大規模課題への対応
- このアプローチは、あらゆる学習ループにおける測定可能な成果を導き出せることを目指します。
- 最終目標：米国国家工程院（NAE）が掲げる以下の巨大な課題に対応するシステムを構築します。
  - より優れた医薬品開発
  - 医療情報学の進展
  - 太陽エネルギーのコスト削減
  - 清潔な水の提供
  - サイバー空間の保護
  - 科学発見のためのツール・装置設計

ミッション：人間を拡張する AI ソリューション

当社のミッションは明確です。機械学習、科学、工学における重要課題を自動的に解決できる AI ソリューションの開発です。

プロセスの加速: エンジニアリングおよび科学的発見のサイクルを短縮し、技術的恩恵を世界に速く届けます。
社会への貢献: 人々の生活の質（QOL）をグローバル規模で向上させる技術を提供します。
最終目標: 人類にとって深く肯定的かつ賦活化する力となる AI システムを構築します。

チーム：トップクラスの知見と実績

設立メンバーであるジェフ・ディーン氏、サンジャイ・ゲマワット氏、クォック・レ氏、およびオリオール・ヴィニャルズ氏は、数十年にわたる緊密な共同作業を積んできた深い友情と実績を持ち合わせています。

引用数におけるトップ層: チーム全員合わせると、人工知能分野で最も引用されることが多い研究者の上位 3 名と、分散システム分野で最も引用されることが多い上位 2 名を代表しています。

圧倒的な技術的優位性

単なる技術能力だけでなく、過去に構築したシステムの未曽有のスケールが我々の強みです。チップから大規模言語モデル（LLM）まで、真のフルスタックな深い専門性を備えています。

主な開発・実装実績：

主要インフラ・サービス: Google Search, Google Ads, Google News, Google 翻訳
基盤技術: Google ファイルシステム、MapReduce、BigTable、Spanner
AI/ML モデル・フレームワーク: TensorFlow、Pathways、TPU、AlphaChip
自律 AI システム: AlphaStar, AlphaCode, AlphaFold
次世代モデル: Gemini、モデル蒸留、Expert モデルアーキテクチャ（mixture-of-experts）
基盤アルゴリズム・手法: Word2Vec、シーケンス・ツー・シーケンスモデル、思考連鎖（Chain of Thought）推論、ニューラルネットワーク構造検索、大規模言語モデル（LLM）の複数世代

次のステップ：少人数で最大のインパクト

今日の大規模な科学者・エンジニアチームよりもはるかに迅速かつ高品質に科学研究および工学任務を実行できる未来を構想します。発見プロセスのループを自動化することで、世界中の科学分野において劇的な進展が期待されます。

当社は、この変革的なビジョンを実現するため、少人数で対面型のチームを構築し、即刻実行に移してまいります。

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2026/08/06 3:52

Zed デルタ DB

## Japanese Translation: DeltaDB は、すべてのコード変更を生成した特定のエージェント会話を密接に連携させることで、進行中の作業を記録する次世代のバージョン管理システムです。従来のコミットおよびプッシュサイクルを必要とするシステムとは異なり、DeltaDB ではワークツリーをバーチャライズ化することで、開発履歴のどの時点においても、エージェントがタスクを実行している最中であっても自由なオンデマンドブランチングを実現します。本システムは各操作に安定したアイデンティティを付与し、コードの経時的な進化を高精度に追跡可能としています。最も重要なのは、すべての変更が元の会話に明示的に結び付けられており、ユーザーは任意のロジックを形作ったメッセージを瞬時に追跡したり、チャットログから影響を受けたファイルへナビゲートしたりできることです。これにより、アクティブなスレッド内でのリアルタイムコラボレーションをサポートし、摩擦を排除します。その結果、チームメンバーは進行中のエージェントタスクに参加して実行中のエージェントと対話し、変更が生じるにつれて注釈を追加し、新たなブランチを容易に作成することが可能になります。このアプローチは、すべての利害関係者にコード変更の背後にある根拠が見える化されることにより、AI 支援開発における透明性と説明責任を高めると同時に、レビューヤーや注釈付け者が堅牢なコミットサイクルを待ったりワークフローを中断したりすることなくライブプロジェクトにシームレスに統合できることを可能にします。

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2026/08/06 1:05

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