Google、東京藝術大学と「Create with AI」で創作活動を支援

Googleは、東京藝術大学と連携したAI創作プログラム「Create with AI」の受賞作品を選出した。応募作品はGemini、Veo、Lyriaなど同社の生成AIを活用して制作され、「学長賞」「ArtDX賞」「Google賞」が選ばれた。受賞作はWebAR、言葉の解析、映像表現、リアルタイム音楽生成など多岐にわたる。

Multiverse Computing、4bit圧縮モデルの回復手法QAHを提案、bfloat16版を9中7ベンチマークで上回る

Multiverse Computingは、圧縮と量子化を経たモデルを回復するQuantization-Aware Healing（QAH）を提案した。GPT-OSS 120Bを60Bに圧縮しMXFP4にしたモデルが、自身のbfloat16版を9ベンチマーク中7で上回った。圧縮前の元モデルを教師にKLダイバージェンスで蒸留する点が特徴である。

Gradioのgr.Workflowで、AIパイプラインをグラフとして構築しドラッグ＆ドロップで実行・デプロイ

Gradioの新機能gr.Workflowは、型付きノードのグラフとしてAIパイプラインを定義し、ドラッグ＆ドロップで実行できるキャンバスとして提供する。同じグラフはREST APIとしても公開され、Hugging Face Spacesへ1コマンドでデプロイできる。画像編集、画像生成からの背景除去と音声合成、ZeroGPUによるGPUモデル実行などのデモがHugging Face Spacesで公開されている。

Mistral AI、HUMAINと戦略的提携 サウジアラビアでソブリンAIを推進

Mistral AIとHUMAINが、サウジアラビアおよび中東地域でのソブリンAI推進に向けた戦略的提携を発表した。AIインフラ、先進モデルの開発とローカライズ、AIソリューションの展開を対象とし、初期の重点分野はサイバーセキュリティと音声である。両社はアラビア語に強いフロンティアモデルの開発も計画し、規模は数億ユーロとされる。Mistralは HUMAIN のデータセンター基盤の活用を検討し、規制産業向けの共同市場開拓戦略もサウジアラビアで進める。

AI情報通：Claude Mythos 5のClaude Securityへの提供、Grokへの新たな攻撃手法など

Anthropicは、Claude SecurityのコードスキャンでClaude Mythos 5を利用可能にし、脆弱性の検出結果と修正案を提示できるようにしたと発表した。オープンソースの脆弱性修正などに取り組む組織へは、総額3,500万ドル分のClaude利用クレジットを提供する。Adversa AIは、暗号化した指示でAIの安全機能を回避する「Cryptographic Context Injection」攻撃により、Grokで利用者情報などが外部へ送信される実証結果を公表した。

ウェアラブルデータから候補バイオマーカーを選定するAIツール「Biomarker Discovery Framework」

Google Researchが、ウェアラブルセンサーのデータから候補バイオマーカーを優先順位付けするマルチエージェント型システム「Biomarker Discovery Framework」を紹介した。人間の監督の下で仮説生成、統計解析、敵対的検証などを反復的に行う仕組みである。

Atari から EVE Online まで、Google DeepMind のゲームAI研究15年

Google DeepMindは、ゲーム開発者と協業してゲームプレイの新しい体験をプロトタイプ開発しており、EVE Universeを手がけるFenris Creationsとの新たな研究パートナーシップもその一環である。同社はAtari 2600のゲームを学習したDQNからAlphaGo、AlphaStarに至るまで、ゲームを通じたAI研究の成果を振り返っている。

ME-POIs、モビリティデータで言語モデルの場所理解を深める仕組み

Google Researchは、集計・匿名化された移動データを言語モデルの場所表現に組み込む「ME-POIs」フレームワークを紹介した。未知の場所を対象とした評価では、訪問意図の予測が最大81.9%の相対的な向上、価格帯分類が75.1%の改善、混雑度推定の精度が24.7%の向上を示した。移動データは公開ベンチマークデータセットから取得され、自己教師あり学習によってテキスト記述と統合される。

DeepSeek@deepseek_aiAIスコア6262

DeepSeekは実験的マルチモーダルモデルDeepSeek-V4-Flash-Vision-ExpをDeepSeek API Platformで公開した。テキスト能力はDeepSeek-V4-Flashと同等で、マルチモーダルのエージェント系ベンチマークではV4-Flashから大きく向上し、Opus-4.8に近い水準になったとしている。利用は model='deepseek-v4-flash-vision-exp' で指定し、DeepSeek Harness 0.1.1も同日に公開された。

Hugging Face、音声認識ベンチマークへの最適化を測る3つのテストを提案

Hugging Faceは、音声認識（ASR）モデルが公開ベンチマーク固有のパターンに最適化されているかを測る3つのテストを提案した。オープンソースASRモデル11件を評価したところ、スコア上位の複数モデルが、音声と矛盾する場合でもVoxPopuliやLibriSpeechの参照書き起こしを再現した。Open ASR Leaderboardには「Benchmark fitting」タブが追加された。

Hugging Face Inference Endpoints、Jobs、Bucketsは Papers with Code の検索をどう支えるか

Papers with Code の検索は、PostgreSQL の全文検索と pgvector によるベクトル検索を RRF で統合したハイブリッド検索として構築された。論文の埋め込みは Hugging Face Jobs の L4 GPU でオフライン生成し、arXiv と Daily Papers の11万件超の現行論文を対象とする。オンラインではクエリの埋め込みだけを Inference Endpoints で処理し、エンドポイントが停止または混雑した場合は全文検索に切り替える。

Liquid AI、LFM2.5向けDSparkドラフトモデルを公開、推論が最大3.2倍高速に

Liquid AIはLFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B、LFM2.5-8B-A1Bの3モデル向けにDSparkのドラフトモデルを公開した。投機的デコーディングにより出力品質を変えずにGPUで最大3.18倍、オンデバイスで最大2.87倍のスループット向上を示す。llama.cppとSGLangで初日から利用でき、LFM2.5-2.6Bの関数呼び出しのレイテンシは平均57%減少した。

AI情報通：Copilot Personalの脆弱性「CoSnitch」などAI安全性の動向

Varonisは、Microsoft Copilot Personalの脆弱性「CoSnitch」に関する調査結果を公表した。攻撃者のリンクを開くと、利用者の確認なしに意図しない命令が実行され、接続済みアプリの情報が外部へ送信される可能性があったという。Microsoftは2026年8月18日に修正を適用し、公表時点で悪用は確認されていない。

Mistral Agentic Search、AIシステムの検索精度と効率を向上

Mistralは、既存の検索インデックス上で多段階の検索ループを回す「Agentic Search」を発表した。FinanceBenchでは正答率が26.7%から86%へ、OfficeQA Proでは6.3%から51.9%へ向上し、p90レイテンシは最大39.6%、トークン消費は最大3分の1削減される。search、open、navigate、read、grepの5つのツールで動作し、Mistral Search ToolkitとLibrariesから利用できる。

2026年9月の技術系イベント予定（LINEヤフー）

LINEヤフーは2026年9月、DroidKaigi 2026（9月1〜3日）やGo Conference 2026（9月11〜13日）などの技術系イベントに協賛する。東京では、Kimi K3やDeepSeek V4などのオープンウェイトモデルを対象にしたコーディング向けローカルLLM勉強会を開催する。このほか、iOSDC Japan 2026やLINEヤフー大阪オフィスで開催されるMix Leap Study #87 - PM Kansai Meetup #8も予定に挙がっている。

Anthropic、Python SDK v1.0をリリース

Anthropicが Python SDK v1.0 をリリースした。HTTP層はhttpxからhttpx2に移行され、Python 3.10以降が必要になる。旧Text Completions APIやMessagesメソッドのtemperature、top_p、top_kパラメータなど、長く非推奨だった機能は削除された。

Kimi.ai@Kimi_MoonshotAIスコア2222

Kimi Work for Financial Analysts - Tutorial #2 Kimi Work で、投資調査によくある3つのタスクを実行できます。 - ライブの投資家向けダッシュボードを構築 - スプレッドシートで財務モデルを更新 - レポートをバッチで処理・生成 Kimi Work のワークフローは今後も追加予定です。お楽しみに！

herdrで複数のコーディングエージェントを使い、実装の進め方を変え始めている話

LayerXの古濵氏が、herdrで複数のコーディングエージェントをplanner / worker / reviewerに役割分担させ、実装を進める体制を整え始めている。現状はレビューの往復の仲介を人間が担っているが、今後は仲介役もエージェントに任せることを検証中である。その際は、指示の書き直しや往復回数の上限を定めたスキルを用意している。

Yahoo!オークションの商品パトロール、AIを入れても業務量が思ったほど減らない理由

LINEヤフーは、Yahoo!オークション・Yahoo!フリマの商品パトロールにAIを導入し、審査効率を大きく高めた。クエリ時代を1とする指数で、AIフィルターの対象全体では約26倍、AIプレ審査を導入したカテゴリでは約50倍に向上した。一方、人が最終確認する業務構造は変わらず、業務時間は審査効率ほどには減らなかった。そこで同社は、AIだけで完結する領域を設ける「AI-Readyな業務設計」へ方針を切り替えた。

ストックマーク、製造業実務者384名の生成AI活用実態調査を公表 7割超が「頼みたいのに頼めない」

ストックマークは大手製造業の実務者384名を対象とした生成AIの業務活用実態調査を公表し、73%が「頼みたいのに頼めていない業務がある」と回答した。「Microsoft Copilot」の利用は78%に達するが、図面など非テキスト情報を扱えない（34%）ことなどが壁となっている。本格活用に必要な要素は「自社独自データ・ナレッジの整備」が56%、「AI活用を前提とした業務の再設計」が53%だった。

SB Intuitions、リアルタイム対話キャラクター向けストリーミング音声駆動動画生成を紹介

SB Intuitionsは、ストリーミング音声を入力に対話キャラクターの動画応答を生成する、音声駆動動画生成のエンドツーエンド試作を紹介した。ベースにはLTX 2.3を用い、Self-Forcingを改良したODE初期化とDMD蒸留の2段階でポストトレーニングして自己回帰モデルを得ている。推論では参照画像と最初の動画チャンクのトークンをアテンションシンクとして保持する。

Claude Platform リリースノート（2026年8月19日）

Claude APIでcomputer use toolがベータを終了し、computer_toolset_20260801として提供された。ベータヘッダーなしで複数アクションの一括実行やズームのデフォルト有効化に対応するが、既存の連携はリクエスト形式とツール処理の変更を伴う。あわせてブラウザ操作用のbrowser_toolset_20260801が公開され、両ツールセットはClaude Opus 5などで利用できる。

Google AI Developers@googleaidevsAIスコア2626

1つのプロンプトから、完全にアニメーション化されたパララックス効果のランディングページへ。🤯 Gemini 3.7 Flash、Nano Banana、Omniを組み合わせ、インタラクティブなウェブサイトを一度で構築する様子をご覧ください。内部では、3.7 Flashが適切なツールを呼び出し、コピー、画像リファレンス、パララックス対応のOmni動画のレンダリングを行っています。

ALTK-Evolveで見るAIエージェントの最適なメモリ量

AIエージェントに与えるメモリ量は、モデルの能力に応じて調整する必要がある。ALTK-Evolveはエージェントが過去の試行から抽出したガイドラインを推論時に注入する仕組みで、重みの更新は行わない。強いモデルのDeepSeek-V3.2（671B MoE）は全ガイドラインを与えた場合にタスク完了率（TGC）が+9.5ポイント向上した一方、gpt-oss-120b（117B MoE）は厳選した検索型の注入で+16.1ポイント向上し、トークン増加は+5%にとどまった。GLM-5では測定可能な改善は見られなかった。

ストックマーク、FDE組織を拡大し非構造データと熟練者の暗黙知のコア資産化を推進

ストックマークはFDE（Forward Deployed Engineer）組織を拡大し、図面などの「非構造データ」や熟練者の「暗黙知」を企業のコア資産に変える取り組みを進める。自社R&Dと現場実装を結びつける体制づくりを本格化し、FDR、FDSとの「三位一体」で推進する。同社が7月に実施した調査では、「自社独自データ・ナレッジの整備」が60%、「AI前提の業務再設計」が57%で、最重要課題に挙がった。

Google AI Developers@googleaidevsAIスコア3333

Nano BananaとGemini Omniで、ウェブをインタラクティブなビジュアル百科事典に。🌐✨ @AntigravityでGemini 3.7 Flashを使い、Chrome拡張機能を作成した。閲覧中に任意のテキストをハイライトするだけで、豊富なビジュアル付きの定義をすばやく生成でき、より深い学びにつながる。 デモはこちら ↓

直前の検索クエリを考慮したYahoo!ショッピングの検索サジェスト改善

Yahoo!ショッピングは、直前の検索クエリを加えたBERTベースのランキングモデルで検索サジェスト候補を並べ替え、A/Bテストでサジェスト候補のCTRが相対で約7%改善したことを確認した。オフライン評価では、既存の表示順に対してMRRが+11.6%、hits@1が+26.9%、hits@3が+5.2%改善した。直前クエリを入れないBERTもクリック数順の並べ替えを全指標で上回った。

Sentence Transformersでマルチベクトル（Late Interaction）埋め込みモデルを使う

Sentence Transformers v6.0で、ColBERT型のLate Interaction検索に対応する新しいモデル種別「MultiVectorEncoder」が追加された。PyLateやStanford-NLPのColBERTチェックポイント、colpali-engineのモデルを読み込め, トークンごとにベクトルを保持しMaxSimでスコアリングする。単一ベクトルモデルより検索精度が高くなる一方、インデックスは大きくなる。

Claude Platform、Claude ConsoleのWorkbenchをPlaygroundに改称

Claude ConsoleのWorkbenchがPlaygroundに名称変更された。PlaygroundはMessages APIのすべてのパラメータに対応し、コード実行やWeb検索などのAPI機能を示すテンプレートを備える。各実行ごとに、完全なSDKリクエストとAPIレスポンスが表示される。

Few-Step World Action Models：Fast-WAMのアクション側蒸留

SB Intuitionsのチームは、公開済みFast-WAMのチェックポイントを出発点に、Flash-WAMのアクション側consistency distillationをFast-WAM本来の推論グラフに適応させた。蒸留するのはActionDiTエキスパートのみで、学習はオフラインのLIBERO data（277,713フレーム）だけで行う。元の10ステップ方策に対し、1ステップと2ステップの推論で成功率がどこまで保たれ、蒸留で差がどれだけ縮まるかを、2,000エピソードのclosed-loop評価で検証する。

Google AI Developers@googleaidevsAIスコア4242

Victorian期の植物図譜に収められた数百のPDFをGemini 3.7 Flashに読み込ませ、掲載されている歴史的な植物を現代のAPG IV分類体系で抽出・分類させました。🌳 💻 @Antigravityで構築したインタラクティブな可視化を通じて、Geminiがその理解をどのように形にするかをご覧ください:

AI情報通：Anthropicの生物学分野の安全対策更新とOpenAIのDaybreak拡張など（8月17日15時時点）

Anthropicは、Claude Fable 5の生物学分野の安全対策を更新し、同社のテストで生物学関連のフォールバックが製品全体で約85％減少したと発表した。OpenAIは、サイバー防御担当者向けアクセスプログラム「Daybreak」をDaybreak BlueとDaybreak Redの2つのアクセス区分に拡張し、Daybreak RedではGPT-5.6-Cyberを提供する。

Google、スマホ写真から心代謝リスクを推定する「PhotoScan」を紹介

Googleは、スマートフォンで撮影した2D写真から体脂肪率、A/G比、V/S比を推定する実験段階の深層学習フレームワーク「PhotoScan」を紹介した。PhotoBIAコホート（677人）では、PhotoScanの体脂肪率の平均絶対誤差（MAE）が2.15で、スマートウォッチのBIAモデルの2.91より小さい。独立検証コホート（132人）でもDXAに近い精度でのインスリン抵抗性予測を可能にするとしている。

Google AI Developers@googleaidevsAIスコア1313

アイデアを練り、アプリを作り上げた。次は成長させる番だ。📈 @FlowbyGoogle や @PomelliByGoogle などのツールを使って、プロダクトのマーケティングやクリエイティブなキャンペーンを展開する方法を紹介する。対象は、8月17日まで開催中の Build with Gemini @XPrize Hackathon。

Databricks の Declarative Automation Bundles を用いた機械学習データセット作成基盤の構築

Turing のMLOpsチームが、E2E自動運転AI向けデータセット作成基盤を、AWS Step Functionsベースの既存システムからDatabricks上のパイプラインに置き換えた。500時間分の走行データで半日以上かかっていた作成時間が、条件にもよるが60分以下になった。保守性の向上にはDeclarative Automation Bundles（DAB）を使い、CI/CDや開発環境と本番環境の分離を実現している。

Hugging Face、State of Open Models: Summer 2026を公開 2026年1〜8月のHub動向を分析

Hugging Faceは2026年1月から8月のHubの動向をまとめた報告書を公開した。公開モデルリポジトリは2.43百万から2.96百万、データセットは71.1万から100万に増加した。中国勢の大規模モデル、ダウンロードといいねの乖離、Qwenの派生数151,448、AIエージェントのHub利用拡大などを論点に挙げている。

Microsoft、MDASH向けセキュリティモデルMAI-Cyber-1-Flashを発表

MicrosoftはMDASHに、同社初のサイバーモデルMAI-Cyber-1-Flashを組み込んだ。タスクの最大90%を処理し、難度の高い10%にGPT-5.4を使う構成で、現行の最良構成（GPT 5.4 + 5.4 mini + 5.3 codex）よりコストを50%削減する。あわせてMDASH内でエージェントのチームを提供するエージェント型セキュリティシステムPerceptionも公開した。

Google AI Developers@googleaidevsAIスコア3636

1つの仕様。5つのネイティブアプリ。ボイラープレートはゼロ。 @antigravity の Gemini 3.7 Flash が、1つのアーキテクチャ仕様から、Flutter、SwiftUI、Jetpack Compose、React Native、NativeScript の5つのモバイルフレームワークに対応したネイティブで本番利用可能なコードを生成する様子をご覧ください。

Strands Agents、LeRobot、Hugging Face Storage Bucketsで、ロボットのデータ収集から学習、デプロイまでを一か所で回す

Strands Robotsのエージェントループで、ロボットのデモ記録、Hubからの直接ストリーミング学習、ポリシーのハードウェアへの再配備を一つのデータループとして実行する方法を解説する。データはLeRobot形式のままStorage Bucketに同期され、同期のたびに変更されたバイトのみがアップロードされる。学習時は`stream_dataset(repo_type="bucket")`でダウンロードせずに読み込み、デプロイは`mode="real"`への引数変更で行う。

Google DeepMind、Gemini 3.7 Flashを発表 コーディングとエージェント向け

Google DeepMindは、コーディングとエージェント向けの最新Flashモデル Gemini 3.7 Flash を発表した。3.6 Flashの3週間後の公開で、FrontierCode 1.1 Mainは43.6%対34.4%、DeepSWE v1.1は65.3%対49.0%と向上した。導入価格は入力$0.75/1Mトークン、出力$3.75/1Mトークンで、年末まで適用される。