オムニサイエンティスト：人間とAIの科学者が共進化する生態系に向けて

要旨

大規模言語モデル（LLM）の急速な発展に伴い、AIエージェントは仮説生成、実験設計、論文執筆に至る科学タスクにおいて、ますます高い能力を示している。このようなエージェントシステムは一般に「AI Scientist」と呼ばれる。しかし、既存のAI Scientistは科学発見を主に独立した探索または最適化問題として定式化しており、科学研究が本質的に社会的かつ協調的な営みであるという事実を見落としている。現実世界の科学は、協働メカニズム、貢献の帰属、ピアレビュー、構造化された科学知識ネットワークから構成される複雑な科学インフラに依存している。これらの重要な次元をモデル化していないため、現行システムは真の研究エコシステムを確立したり、人間の科学コミュニティと深く相互作用したりするのに苦労している。このギャップを埋めるため、我々は人間の研究の根底にあるメカニズムをAI科学ワークフローに明示的に符号化するフレームワーク、OmniScientistを提案する。OmniScientistは、データ基盤、文献レビュー、研究アイデア創出、実験自動化、科学論文執筆、ピアレビューにわたるエンドツーエンドの自動化を実現するだけでなく、人間の科学システムをシミュレートすることによる包括的なインフラストラクチャ支援を提供する。具体的には、(1) 引用ネットワークと概念的相関に基づく構造化知識システム、(2) シームレスなマルチエージェント協働と人間の研究者の参加を可能にする協調研究プロトコル（OSP）、(3) ブラインドのペアワイズユーザー投票とEloレーティングに基づくオープン評価プラットフォーム（ScienceArena）から構成される。このインフラにより、エージェントは人間の知識システムを理解し活用できるだけでなく、協働し共進化することが可能となり、持続可能で拡張性のあるイノベーションエコシステムの育成が促進される。

English

With the rapid development of Large Language Models (LLMs), AI agents have demonstrated increasing proficiency in scientific tasks, ranging from hypothesis generation and experimental design to manuscript writing. Such agent systems are commonly referred to as "AI Scientists." However, existing AI Scientists predominantly formulate scientific discovery as a standalone search or optimization problem, overlooking the fact that scientific research is inherently a social and collaborative endeavor. Real-world science relies on a complex scientific infrastructure composed of collaborative mechanisms, contribution attribution, peer review, and structured scientific knowledge networks. Due to the lack of modeling for these critical dimensions, current systems struggle to establish a genuine research ecosystem or interact deeply with the human scientific community. To bridge this gap, we introduce OmniScientist, a framework that explicitly encodes the underlying mechanisms of human research into the AI scientific workflow. OmniScientist not only achieves end-to-end automation across data foundation, literature review, research ideation, experiment automation, scientific writing, and peer review, but also provides comprehensive infrastructural support by simulating the human scientific system, comprising: (1) a structured knowledge system built upon citation networks and conceptual correlations; (2) a collaborative research protocol (OSP), which enables seamless multi-agent collaboration and human researcher participation; and (3) an open evaluation platform (ScienceArena) based on blind pairwise user voting and Elo rankings. This infrastructure empowers agents to not only comprehend and leverage human knowledge systems but also to collaborate and co-evolve, fostering a sustainable and scalable innovation ecosystem.

オムニサイエンティスト：人間とAIの科学者が共進化する生態系に向けて

OmniScientist: Toward a Co-evolving Ecosystem of Human and AI Scientists

要旨

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