DeepMind出身者設立のInherent、AI「Faraday」がAnthropicとOpenAIを凌駕
原題: Inherent, founded by DeepMind alumni, says its AI ‘teammate’ just outperformed Anthropic and OpenAI at replicating research
なぜ重要か
小規模モデルで大手フロンティアモデルを凌駕した事例は、AIの効率的な開発手法として業界全体に影響を与える可能性がある。
ロンドンのAIスタートアップInherentは2026年8月22日、同社のAIエージェント「Faraday」が科学論文の再現タスクにおいてAnthropicの「Claude Opus 4.8」およびOpenAIの「GPT-5.5」を上回る性能を示したと発表した。Faradayは27億パラメータの小型モデル「Qwen 3.6」上で動作しており、両社の大規模フロンティアモデルよりも大幅に小さい。
Inherentは、Google DeepMindの元研究者らによってロンドンに設立されたAIスタートアップで、2026年に5,000万ドルのシードラウンドを完了してステルス状態から脱したばかりだ。同社が今回公開したAIエージェント「Faraday」は、公開済みの科学論文の結論をあらかじめ答えを与えられることなく独立して再現するというタスクで、AnthropicとOpenAIの大規模フロンティアモデルを上回る結果を示したという。
特筆すべき点は、Faradayが動作するモデルの規模だ。同エージェントはパラメータ数27億の「Qwen 3.6」を採用しており、比較対象となった「Claude Opus 4.8」や「GPT-5.5」とは規模が大きく異なる。パラメータ数はモデルの規模やトレーニングコストの目安となる指標であり、小型モデルで大規模モデルを凌駕したことが注目を集めている。
共同創業者でチーフサイエンティストのEdward Hughes氏は、論文再現は人間の科学者にとっても基本的なトレーニングであり、多くの博士課程学生が最初に取り組む作業だと説明した。同氏は「他のAIシステムを上回った結果よりも、そこに至るプロセスの方が重要だ」と述べ、競合他社との比較に勝つことが目的ではなかったと強調した。
Inherentが掲げる最終目標は、既存の研究結果を検証するだけでなく、新たな科学的知見を発見できるAIの構築だ。同社はそのために「研究センス（research taste）」という概念を重視しており、どの実験を実施すべきかを判断する直感をAIに持たせることを目指している。この目標の実現に向けて同社は、科学的手法そのものを学習させる手法よりも、強化学習（Reinforcement Learning）を中心に据えたアプローチを採用している。強化学習は、具体的なルールを与えるのではなく、良い結果に対して報酬を与えることでモデルを訓練する手法であり、将来的に多様な科学分野へ汎化しやすいと同社は判断した。
なお、Faradayはコーディングツールを独自開発せず、OpenAIの「GPT-5.5 Codex」を活用する設計となっている。同社はリソースを自社の中核技術に集中させる方針を取っている。