[ITmedia エンタープライズ] コードを伏せても20ドル以下でツールを再現 英AISIがAIエージェントで検証

コードさえ公開しなければ技術は守れる。一部の開発者はそう考えてきた。英国政府の研究機関が、この前提をAIコーディングエージェントで検証した。公開済みの論文だけを与えられたエージェントは、20ドル以下の金額でどこまで再現できたのか。

» 2026年10月30日 12時00分 公開

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　英国の科学・イノベーション・技術省（DSIT）傘下の研究機関であるAI Security Institute（以下、AISI）は2026年10月26日（現地時間）、AIコーディングエージェントが既存のAIツールをどこまで作り直せるかを測る評価手法「ReproBAIT」の結果を公開した。バイオセキュリティを扱う非営利団体SecureBioとの共同研究だ。

　対象は、生物学の研究に使われるAIツールだ。タンパク質の構造を予測したり、新しい分子を設計したりする用途がある。手法やアーキテクチャ、学習データを部分的にしか公開しない開発者もいる。商業的な価値を守るためであり、悪用を防ぐためでもある。審査を通った利用者にだけツールを提供する「管理アクセス」と呼ばれる方式も、同じ考え方に基づく。

　いずれも「中身を出さなければ能力へのアクセスを制限できる」という前提に立つ。しかしAIエージェントが自分でコードを書き、モデルを学習させられるようになった今、その前提が成り立つかは検証されてこなかった。

「論文だけ」で何が再現できたのか

　比較的単純なツールは、論文の記述だけで元の性能にほぼ並ぶ水準まで再現された。

　ReproBAITでは、AIエージェントをインターネットに接続できない隔離環境に置く（注1）。与えるのは、元のツールの学習に使われたデータと、設計に関する限られた説明だけだ。エージェントはその場でコードを書き、GPU1基を使い、決められた時間内にモデルを学習させる。提出されたツールは、ネットワークから切り離された別の採点環境で、元のツールと同じ指標によって比較される。

　評価の指標には「再現忠実度」（編注）を使う。

※編注：再現忠実度とは、エージェントが作ったツールの指標値を、元のツールの指標値に対する百分率で示したものを指す。100％が同等、100％超は元のツールを上回ったことを意味する。比較するのは元のツールが持つ機能のうち主要な一つだけで、値が高くてもツール全体を再現したことにはならない／AISIによる定義

　検証対象は、複雑さの異なる次の3つだ。

1. CMD：　非公開の分子設計ツール。手法は論文で公開されているが、コードは公開されていない。3つの中では最も単純だ
2. ProteinMPNN：　タンパク質の立体構造から、それを形づくるアミノ酸配列を設計する。コードも重みも公開されている
3. RFdiffusion3：　他の分子と組み合わせたタンパク質構造を原子単位で生成する。3つの中で最も複雑だ

　情報の与え方は2通りを用意した。論文の要旨だけを渡す条件と、補足資料を含む論文全文を渡す条件だ。コードが公開されている2つについては、元のコードまで渡す条件も加えた。試したエージェントは、非公開のモデルとオープンウェイトのモデルを合わせて4つだ。もう一つ、Anthropicの「Claude Fable 5」も候補に挙がったが、タンパク質設計の課題で応答を拒否したため対象から外れた。

　結果はツールの複雑さによって大きく分かれた。CMDでは4つのエージェント全てが、生成した分子の有効性で元のツールに並ぶか上回った。ただしこの指標は既に上限に近く、改善の余地が小さい。AISIは、元の開発者には動機のない単一指標の最適化をエージェントに課した結果だとしており、生成した分子の新規性は元の論文と比べてやや犠牲になったとしている。

　ProteinMPNNでは、論文全文を与えた「Claude Opus 5」が96.5％の再現忠実度に達した。ただしAISIは各条件で3回試し、最も高い結果を報告している。試行ごとのばらつきは大きい。RFdiffusion3では、12時間の制限内に再現を成し遂げたエージェントはなかった。

　失敗の内容も一様ではない。「GPT-5.6 Sol」は拡散モデルを学習させる代わりに、既知のタンパク質構造をわずかに変形して提出しており、見掛けの点数は高かったが課題を解いていないとして失敗と判定された。

　元のコードを渡した条件の結果も示されている。ProteinMPNNでは、Claude Opus 5の再現忠実度はコードを渡した場合が94.9％で、論文だけを渡した96.5％を上回らなかった。AISIはこの条件を試行1回の補助的な検証としつつ、コードを書く能力自体が制約になっているわけではないとみている。

　費用にも開きがある。単純な2つの再現が成功した場合、1回当たり4～20ドルで済んだ。RFdiffusion3は成功例がないものの、1回当たり102～301ドルを費やした。AISIは、今回扱ったツールが公開済みの生物学AIツールの中では学習計算量の小さい部類だとした上で、大規模なツールの再現にはこれより大幅に高い費用がかかるとしている。

情報を絞っても結果は大きく変わらなかった

　AISIが注目するのは、与えた情報の量が結果に影響しなかった点だ。論文全文を渡した場合と要旨だけを渡した場合とで、性能が一貫して向上することはなかった。

　AISIはその一因として、事前学習データの記憶を挙げる。コードが公開されているツールの論文や実装は、エージェントの事前学習データに含まれていた可能性が高い。手法を伏せても、記憶した実装の細部を引き出している場合があるということだ。

　AISIは、エージェントの作業記録に元の実装を思い出した痕跡がないかを調べ、エージェントが書いたコードが元の実装とどれだけ一致するかも測った。公開されている2つのうちで最も古く、再実装の例も多いのがProteinMPNNだ。このツールでは記憶と整合する痕跡が中程度に見られた。RFdiffusion3ではほとんど見られなかった。AISIはこの診断に限界があると認めており、方向性を示す材料として扱っている。

　AISIはこれらの結果から、コードを伏せることだけではツールの能力へのアクセスを管理したことにはならない、という見解を示した。公開する情報を要旨にまで絞ったところで、追加の保護になるとは限らない。AISIは、コードへのアクセスを制限するよりも、土台となるデータへのアクセスを管理する方が有望な手だてだとみている。

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本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。