コワーキングスペース 代表 鶴田 賢太 こんにちは、春日井コワーキングスペースRoom8オーナーの鶴田です！
最近は、名古屋・春日井の中小企業や個人事業主の方から、
「AIってウチでも使えるの？」という相談をいただくことが増えてきました。
なので、もっぱら“AI活用の相談役”みたいな立ち回りをしています。
さて、そんな中で飛び込んできたニュース。
Google DeepMindが発表した新しいAIエージェント「AlphaEvolve（アルファ・エボルブ）」。
名前からしてヤバそうですよね。
Evolve＝進化。つまり「AIが自分で進化する」ってことらしい。
公式サイトはこちら↓↓↓
でも正直、最初はスルーしかけてました。
「どうせまた、大企業の研究室で動いてるすごいやつでしょ」と。
僕らのような現場とは関係ない話だと思っていたんです。
……が、調べてみたらちょっと違った。
たしかに今すぐ使えるものではありません。
でもこのAlphaEvolve、“生成AIの次に来るAI”の姿をかなりハッキリ見せてくれているんですよね。
しかも「エージェントAI」という、最近各社がしのぎを削っているジャンルの中でも、
コードを書く・実行する・評価する・進化させる──というプロセスを自律的にこなす、
“コード生成に特化した進化型AI”としてかなり異質な存在。
今はまだ使えない。でも数年後、これが商用化されてクラウド経由で誰でも使えるようになったとき──
業務の中で「何がAIに任せられるか」の基準が、今とはまるで違ってくるはずです。
ということで今回は、ChatGPTのような生成AIとは何が違うのか？
そして僕ら中小企業や個人事業主が、今のうちに何を知っておくべきか？
そんな視点から、AlphaEvolveを紹介していきます。
AlphaEvolveとは何か？ChatGPTと何が違うのか？
まず最初に確認しておきたいのは、AlphaEvolveはまだ世の中で「使えるサービス」ではありません。
Google DeepMindが2025年に発表した研究段階のAIシステムであり、利用できるのは一部の研究者に限られています。
じゃあなんで注目されてるのか？
その理由は、AlphaEvolveがただの生成AIではなく、
「エージェントAI」──つまり“自律的に動くAI”のかなり高度な例だからです。
コードを書く、試す、評価する、改良する──を全部AIがやる
AlphaEvolveが対象にしているのは、「この課題をどうやって一番効率よく解くか？」というような問題。
たとえば、演算処理を最小限で済ませたい、最短ルートを見つけたい、限られたリソースで最適なスケジューリングをしたい──など。
このとき、AlphaEvolveは次のように動きます：
- まずAIが複数のコード（解法候補）を自分で書く
- それを自分で実行して結果を検証する
- 評価軸（例：速さ、正確さ）に沿って採点・選別する
- 良いコードをベースに、また新しいコードを進化的に生み出す
このループを延々と繰り返して、どんどん最適な解法に近づいていくわけです。
まさに、“育つAI”。
コードに特化したエージェントAI
このようにAlphaEvolveは、コード生成に特化した進化型エージェントAIです。
ChatGPTやGeminiのような生成AIが「それっぽいコードを出す」のに対して、
AlphaEvolveは「目的を達成するための、最適なコード構造を探して進化させていく」──
つまり、“正解そのものを自分で育てる”タイプのAI。
重要なのは、
- 何を作りたいかが“はっきりしている”状態ではなくても
- 評価指標さえあれば、「じゃあこういう構造でどう？」と提案してくれる
これ、従来のAIとは全く違うアプローチです。
実績：数学、クラウド、ハードウェアをまたいで成果
実際、AlphaEvolveはGoogleの内部プロジェクトでいくつかの成果を出しています。
- ✅ 行列乗算のアルゴリズムを56年ぶりに更新（4×4複素行列を48回の乗算で処理）
- ✅ Google全体のデータセンター運用効率を0.7％改善
- ✅ 次世代TPU（Tensor Processing Unit）の回路設計を最適化し、処理速度を23％高速化
- ✅ 自身の基盤であるGeminiの学習プロセスも最適化し、学習時間を1％短縮
このように、「まだ誰も答えを持っていない問い」に対して、
AI自身が仮説を立てて、改善していく──そんなスタイルが成果を出し始めているのです。
次のセクションでは、「でもこれ、ReplitとかChatGPTとかと何が違うの？」という点を、
中小企業でもイメージしやすい事例で比較してみましょう。
ReplitやBoltとは何が違うのか？
「でもそれって、Replit AIとかBolt（OpenDevin）でも似たことできるんじゃないの？」
──たぶん、少しAIを触ったことがある人ならそう思うかもしれません。
実際、Replit AIやBoltもコードを書いてくれたり、実行してくれたり、
エラーを見て自動で修正してくれたりと、かなり“エージェントっぽい”ふるまいをします。
でも、根本のアプローチと役割が違うんです。
Replit：目的が決まってる人のための開発パートナー
たとえば、「会員管理システムを作りたい」という明確なゴールがある場合。
必要な画面や処理がある程度イメージできているなら、Replit AIは非常に頼れる存在です。
「このフォームをReactで作って」「このデータをAPIで取得して」──
といった作業をAIがどんどん代行してくれる。まさに優秀な開発アシスタントです。
AlphaEvolve：まだ“何を作ればいいか分からない”ところから始められる
一方で、たとえばこういうケースを想像してみてください。
「Room8の予約フロー、なんか無駄が多い気がするんだけど、
どこをどう改善すれば一番効率的になるのか、うまく言語化できない…」
このとき、Replitに聞いても「で、何を作るの？」と返されて終わりです。
でもAlphaEvolveなら、こう言えるかもしれません。
「現状こういうリソース配分だけど、計算資源の消費がムダになってるポイントがあるよ。
ここのロジックをこう書き換えると、実行コストが◯％下がるよ」
つまり、“どんな仕組みにすれば最も効率的なのか”という設計レベルから提案してくるんです。
役割のちがいを一言で言うなら：
- Replitは：「決まったものを素早く形にするAI」
- AlphaEvolveは：「そもそも何を形にすべきかを模索するAI」
もっと言うと、
Replitは“設計図をもとに家を建ててくれる大工さん”
AlphaEvolveは“そもそもどんな家を建てるべきかから考える建築士”
（しかもその建築士、設計→施工→評価→改善まですべて一人でやる）
この違いがあるからこそ、AlphaEvolveは“研究者のようなAI”とも言われているわけです。
次は、そんなAlphaEvolveがまだ研究レベルにある今、どう備えるべきか？について話を進めていきます。
で、まだ使えないのに、僕らに関係あるの？
ここまで読んで、「なるほど、AlphaEvolveがすごいのは分かった」と思っても、
次に出てくるのはきっとこれでしょう。
「でもさ、それウチに関係あるの？」
結論から言うと──今すぐは関係ありません。
実際、AlphaEvolveはまだGoogle内部と一部の研究者だけにしか提供されていません。
いわゆる「すごいけど使えないやつ」です。
でも、これから関係してくる可能性はめちゃくちゃ高い。
エージェントAI競争、すでに始まってます
今、GoogleだけでなくOpenAIもAnthropicも、こぞって「自律的に動くAI」の開発を進めています。
- ChatGPTのo3世代は、すでに一部でエージェント的な動きを見せているし、
- DevinやBoltなどのAIエンジニアも登場してきています。
つまり、AlphaEvolveが先陣を切ったというより、 この分野そのものが次の“AI戦争の主戦場”になっているんです。
そしてこの手のAIは、SaaSとしてクラウド上で使えるようになるのが自然な流れ。
数年以内に「業務改善AIパッケージ」として登場してきても、何もおかしくない。
そのとき、差がつくのは「理解してるかどうか」
この手のAIが一般公開されたとき、
“あの仕組みってこうやって使えるんじゃない？”と想像できる人と、 “何それ怖い”で止まる人とでは、行動の差がとんでもないことになります。
いざ使えるようになった瞬間に「じゃあ、うちの在庫管理に試してみよう」と動ける人は、
そこから業務改善のスピードも利益も一気に変わってくる。
だからこそ、今は「知っておく段階」でも大きな意味があるんです。
今やるべき3つのこと
じゃあ、今のうちに僕らができることは何か？
① 数値で評価できる課題を洗い出しておく
AlphaEvolveのようなAIは、「最短ルートで処理せよ」といった評価基準がある問題に強いです。
なので、業務の中で「何を最適化したいか？」をあらかじめ整理しておくことが重要。
- 売上最大化？
- 工数の削減？
- 処理時間の短縮？
- 在庫回転率の向上？
まずはここを言語化しておくだけでも、将来AI導入のスピードが段違いになります。
② ChatGPTなどで“試行錯誤の癖”をつけておく
今ある生成AIでも、十分に「問いを立てて改善していく」練習はできます。
- 定型業務をプロンプト化してみる
- 回答の精度を評価し、指示を変えてみる
- 同じ課題を複数のAIに投げて結果を比較する
こうした使い方をしている人と、ただ雑談して終わってる人では、
“AIとの付き合い方の筋力”に圧倒的な差がつきます。
③ AIに「答えを出させる」より「一緒に探す」姿勢を持つ
AlphaEvolveのようなAIは、“答えがない問題”に向き合うのが得意です。
だから、こちら側も「正解を教えてもらう」姿勢から一歩抜け出す必要があります。
「この課題に、どんなアプローチがあり得る？」
「この仕組みって、もっとマシな構造ある？」そんな“問いの深さ”が、AIの進化を引き出します。
次は、こうした未来のAIとどう付き合っていくか？というまとめに入ります。
まとめ｜“考えるAI”が現実になる時代に、どう備えるか？
AlphaEvolveはまだ使えるプロダクトではありません。
Google DeepMindが発表したばかりの“研究段階のエージェントAI”です。
でもその仕組みは、これまでのAIとはまるで違いました。
- コードを書く
- 実行する
- エラーを見て直す
- それを自律的に繰り返して、最適化していく
ここまでならReplitやBoltでも出来そうって思うけど
AlphaEvolveは「何を作るべきか？」という設計レベルの問いにも踏み込んでくる。
つまり、人間の「思考の代行」すら視野に入ったAIが、いよいよ出てきたわけです。
この流れは間違いなく、今後他社のAIでも加速していきます。
そして数年後には、「業務改善AI」「自動アルゴリズム生成ツール」として商用化され、
中小企業でも「APIで使う」「ツールとして組み込む」時代がやってきます。
今すぐ使えなくても、今のうちに構造を理解しておくことは、強力な“知の先行投資”になります。
「AIが考える時代に、自分は何を考えるのか？」
そんな問いを持っている人こそ、AlphaEvolveのような存在に意味を見いだせると思います。
未来の使い手になるために、いま目を向けておきましょう。
ちなみに僕自身も、AlphaEvolveのような“構造を再設計してくれるAI”を、
中小企業の業務改善に使える日が来ると信じて、今のうちに研究しています。
「ちょちょいのちょいで効率化できる時代」が来たときに、
それを使える立ち位置にいるかどうかで、支援のレベルは全然変わってくる。
だからこの記事は、未来のその日のための“備え”でもあります。