研究課題の探索・設定
研究活動の成否は研究課題の設定時点でほぼ決まっている場合が多いにも関わらず、設定の仕方について体系的に学ぶ機会は少ない。[Alon2009]がこれについて論じている良い教材である。
図1は本論文の核心を視覚的に表した概念図であり、研究課題を以下の2軸で評価する枠組みを示している：
- 縦軸：Interest（興味・科学的価値）：自然科学への新しい知識・理解を創造するか、純粋な好奇心を喚起するか
- 横軸：Feasibility（実行可能性）：自分の能力、所属組織のリソース、時間、蓄積技術で解けるか、現実的制約を含めた評価
各点が「研究課題の候補」を表す。右下領域は着実な成果は出るが、インパクト・チャレンジ性に乏しく、一方で左上領域は本質的・重要な課題であるが解決困難であり「夢があるが進まない難題」で若手研究者がはまりやすい危険領域である。いかにしてこれらを回避し、右上の領域(パレートフロント)を目指すための方法を考察する。
著者は課題選択の前に最低3か月かけて図1上の位置を見極めよと述べている。この期間で行うことは1、文献調査によるInterest軸の精緻化。2、技術検討、Feasibility軸の現実化。3、議論による点の再配置である。図1は「一度描いて終わり」ではなく、何度も更新される思考マップである。
パレートフロントを目指すための補助イメージとして上記図2がある。この図の主張は良い課題設定は最初から完成していないことである。初期の問題設定は Feasibility が低すぎたり、Interest が曖昧だったりする。しかし、考察・技術検討・議論を通じて問題は変形される。大きすぎる問いは小さなサブ問題へ分割したり、抽象的な問い実験・検証可能な形へ具体化される。この課題の「移動」こそが研究活動であり、研究とは単に答えを出すことではなく、課題を良い位置に移動させるプロセスである。
手法検討の進め方
ここでは特定の課題に対する手法検討の方法について論じる。バイオ系の領域であるが、[Kell2012]らの考え方を取り上げる。
上記図1は研究サイクルを探索空間上の組み合わせ最適化問題として捉えたマインドマップである。探索空間は可能なすべての実験や仮説の集合であり、高次元であるため全探索は不可能である。この探索空間における適応度地形(=組み合わせ最適化の評価関数)の山は高い知識価値、谷は低い知識価値を表し、多数の局所最適が存在する。研究者が選ぶ実験の系列は、この空間上の移動として表現される。これは強化学習でも扱われる探索と利用のトレードオフを持つ、不完全情報下での逐次的意思決定問題である。
基礎的な探索アルゴリズムで考えてみると、ランダム探索は非効率であり高価値領域に到達する可能性は低い。局所探索（貪欲法）は近傍改善は速いが局所最適に閉じ込められる可能性が高い。ヒューリスティック／進化的探索は変異・多様性を保持しており局所最適を脱出できる可能性がある。これらの考察は実験サイクルは単なる経験則ではなく、アルゴリズム設計問題として捉えられることを示唆する。
そこで実験サイクルをベイズ推論を用いて不確実性の最小化問題として定式化する。不確実性とは複数の仮説や説明の間で判断がついていない状態を指す。ベイズ推論の立場では常に「どの仮説をどれくらいもっともらしいと考えているか」という 仮説の信頼性(belief) を持っており、実験結果によってbeliefが大きく変わる実験を選ぶ。
これを上記ベイズ定理に沿って説明すれば事前分布は従来研究に基づく特定の仮説 h に対する beliefの分布、尤度関数は仮説から予想される実験結果の分布、事後分布は実験結果から導かれるbeliefの更新された分布である。具体的手順としてまず、何がまだ分かっていないのか、どの仮説同士が競合しているのかといった 不確実性の所在を明確にする。次に、仮説ごとに予測が食い違う条件を探し、不確実性が最も減る実験を選ぶ。結果が出たら、成功／失敗で判断するのではなく、どの仮説が信じにくくなったか、何についてもう考えなくてよくなったかという観点で考察する。そして最後に、まだ残っている最大の不確実性に注目して次の実験を選ぶ——この繰り返しが、ベイズ推論による実験サイクルとなる。
同様の考え方としてベイズ最適化によるHPOがある。この場合も不確実性を最も減らすパラメータを次の探索点とする。
The AI Scientist-v2
この記事の最後に、上述の課題設定と技術検討のプロセスをエージェントで自動化した[Yamada2025]を取り上げる。
図1は本提案の全体像である。細かい説明は別記事で取り上げるのでここでは Idea Generation と Tree-Based Experimentation の概要をこれまでの文脈に沿って説明する。
Idea Generation
Idea Generation は解決の「ひらめき」を生むのではなく、研究課題候補を生成するものである。具体的には自律的な研究探索を開始するための初期アイデアをビジネスリソース条件や業界動向をもとに生成する。ここで重要なのは、網羅的なアイデアの優劣評価、新規性の判定、面白さやインパクトの選別、先行研究レビュー、知識蓄積は行わないという点だ。それらはすべて、後続の実験探索プロセスに委ねられる。インプットは以下である。
- 研究ドメインの指定 （例：表現学習、最適化、LLM など）
-
実行制約
- 利用可能な計算資源、予算
- 実験時間・スケール
-
評価可能性の条件
- 数値で測れる指標があること
-
初期的な既存研究のサーベイ
- 「この方向は既にやられていないか」という確認レベル
アウトプットは次の要素を含む 実験可能な設計情報 のリストである。
-
中心仮説
- 何が起きると期待するか
-
既存研究との差分
- 何を変更・拡張するのか
-
最小実験設定
- モデル、データ、評価指標
-
成功／失敗の判定条件
- 次の探索に進むかどうかの基準
これらのアウトプットは次の探索木の root node（出発点） になる。
Tree-Based Experimentation
Tree-Based Experimentation は、明示的な4つのフェーズ
（事前検証 → 実験安定化 → 主実験 → 分解と理解）からなるワークフローを持ち、Managerエージェントが各フェーズ間の遷移と探索木の成長を管理しながら技術的な検証を進める仕組みである。
Stage 1: Preliminary Investigation（事前検証）
前段で生成された中心仮説、最小実験設定、判定条件をインプットとし、「試してよいかどうか」ふるいにかける段階である。探索木は浅く広く分岐し、失敗も含めて地形を把握する。
- 仮説が成立しそうかを粗く確認
- 実験が技術的に実行可能かをチェック
- 明らかに筋の悪い方向を早期に除外
Stage 2: Hyperparameter Tuning（実験安定化）
このフェーズでは中心仮説や差分の定義を固定化しつつ、仮説そのものは疑わず、実装や設定が原因となる不安定さを除去する段階である。
- 学習率や正則化などの調整
- 結果のばらつきを抑える
- 定量指標を安定させる
Stage 3: Research Agenda Execution（主実験）
中心仮説、差分の定義、成功条件をインプットとし、実験結果として確定させる段階である。探索木は収束し、主張を支えるノードが中心になる。
- 最良設定での本実験
- ベースラインとの比較
- 論文の主張を裏付ける結果の取得
Stage 4: Ablation Studies（分解と理解）
中心仮説、差分の定義をインプットとし、「なぜうまくいったのか」を説明するための段階。実験結果では差分の定義が分析のガイドライン として使われる。
- 要素を一つずつ除去
- どの設計が効いていたかを検証
- 主張の妥当性を補強
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