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スタンフォード大学のJames Zou氏らは2026年9月16日、学術論文と付属コードを対話型AIエージェントへ変換するオープンソース基盤「Paper2Agent」をNatureで発表しました。論文中の手法を質問に答えるだけでなく、利用者のデータ上で実行できるツールとして自動生成・検証し、研究成果の再現と応用を速める狙いです。
実証では、深層学習モデルAlphaGenomeの文書とコードから、個人用ノートPC上で約45分、計算費用15ドル未満で22個のツールを生成しました。テスト用エージェントが参照結果との一致を確認し、失敗時は機能ごとに最大6回修正した結果、22個すべてが自動検証を通過しました。
検証済みツールはModel Context Protocol（MCP）サーバーにまとめ、Claude Codeなどの対応アシスタントから自然言語で分析や可視化を実行できるようにしました。研究チームの評価では、AlphaGenomeのコードを与えた標準のClaudeと専門AI「Biomni」を上回りました。
さらに、AlphaGenomeを含む3本の論文エージェントを連携させ、乾癬の遺伝的要因を調べたところ、十分に解明されていないGPR137を有力な原因候補として特定し、検証法を10件提案しました。人間が選んだ解析では、GPR137を抑制した際の遺伝子活性変化が、乾癬関連変異による免疫細胞の変化とよく似ることを確認しました。
一方、計算生物学100本のうち26本は、不完全なコード、欠けた文書、動かない依存ソフトなどが原因で変換できませんでした。この失敗は再現性の弱点を可視化する検査にもなります。経営者や研究開発責任者には、論文を読む資料から実行可能な業務資産へ変える可能性がある一方、コード品質と人間による最終判断が導入条件になります。