生成はスケールしたが、検証はスケールしていない ― LLMを使う研究のための数学的検証基盤「SciGround」公開

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株式会社リックライダー（本社：東京都中央区、代表：小林奨）は2026年11月11日、LLM（大規模言語モデル）を使う研究のための数学的検証基盤「SciGround（サイグラウンド）」を公開しました。研究者は使い慣れたAIアシスタントを、そのまま推論と対話の相手として使えます。研究デザイン、データ、解析、主張のつながりの検証は、モデルの外にあるSciGroundが担います。同日、MCP（Model Context Protocol）に対応したAIアシスタントから接続できる「SciGround MCP」（Public Beta、v0.1.0）も公開しました。

■ 背景：生成は速くなった。検証は追いついていない

AIを使えば、仮説も解析コードも論文の文章も短時間で大量に作れます。一方で、その結果が正しいかを確かめる力は、同じ速さでは伸びていません。

- 米国大統領府科学技術政策局（OSTP）は2026年7月の報告書で、生成のコストは指数関数的に下がったが、検証のコストは下がっていない、と指摘しました（当社訳）。
- Nature Computational Science は2026年9月の論説で、LLMによって再現性の確保は「arguably more challenging（さらに難しくなったと言える）」と論じています。
- 国内でも科学技術振興機構研究開発戦略センター（JST-CRDS）が、AIによる研究の効率化に見合う規模・速度・正確性を備えた検証能力を同時に構築することを「科学の信頼性を維持するうえで不可欠」としています。

SciGroundは、LLMを研究の中心と入り口に置いたまま、結果の根拠を数学的に検証できる形にするための基盤です。

■ SciGroundの特長

1. LLMは推論のパートナー、検証はモデルの外で
AIアシスタントはMCPでSciGroundを呼び出します。計算と検証は、SciPy、NumPy、R、FLINT/Arb（精度を保証する演算）、Z3（論理ソルバー）などの確立したソフトウェアが、記録されたバージョンのもとで行います。
2. 前提が固まるまで判定しない
検定、比較の向き、有意水準などは事前に固定します。研究デザインとデータが対応する解析に当てはまらない場合や、必要な前提がそろわない場合は、近似や推測で結果を返さず、拒否または保留します。診断や有意性を見てから手法を切り替えることもありません。
3. 実験デザインから主張までをつなげて確認
データがデザインに合っているか、数値が示した誤差の範囲に収まっているか、主張が結果から導かれるかを、一つの連鎖として確認します。
4. 第三者が確かめられる記録
結果は、主張・前提・限界・根拠に加え、使った入力・手法・ソフトウェアのバージョンとともに、機械可読の記録（Record）として返ります。第三者はこの記録をもとに、同じ検証を自分の環境で組み立て直せます。データが修正されると、影響を受ける結果と主張を再確認し、版ごとに根拠を残します。

当社の調べた限りでは、2026年11月時点で、次の3点を一つのサービスで組み合わせ、MCP対応のAIアシスタントから呼べる公開システムは見当たりません。

- 前提が固定されなければ確証的な結果を返さない
- 精度を保証する演算による数値の確認
- 複数の研究の型にまたがって、デザインから主張までをつなげた確認

■ 対応する解析（公開時点）

- 独立2群の平均比較

- 前後比較（同一個体を2時点）

- 3群以上の比較

- 順位による比較

- 複数のアウトカム

- bulk RNA-seq

- 装置呼称による欠損

- 3つの固定バッチ

- 元研究と再現研究の比較