Sony AI、5月のハイライト：ICASSPで11本の論文、基盤モデルWooshを発表
Sony AIは5月、音を研究の中心に据え、ICASSPで11本の論文を発表した。音声システムが自らの理解度についてより正直であることを目指す研究である。あわせて、ゲームや映画の音響制作者向けの基盤モデルWooshも取り上げている。
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本日1件Sony AI ブログAIスコア3030
Google Research BlogAIスコア4040 ゼロトラスト集約によるGoogleのプライベート分析
Googleは、ゼロトラストの原則に基づき、暗号技術による安全な集約とTEE（信頼された実行環境）を組み合わせた新たなプライベート分析の仕組みを導入した。新しい暗号プロトコルは端末が1回のメッセージで情報を送信できるため、複数ラウンドにわたって端末をオンラインに保つ必要がない。TEEのアテステーションにより、公開されたコードが意図どおり実行されていることを参加者が検証できる。
Mistral AI NewsAIスコア2929 Mistral、産業を形づくるPhysics AI研究を紹介
Mistralは、Emmi AIの買収を経て航空宇宙、自動車、半導体、エネルギーなどを対象とする産業向けPhysics AIの研究を進めており、関連する研究成果を公開している。2025年12月1日には、遷音速領域の3D翼を対象としたCFDシミュレーションのデータセットを公開し、約30,000サンプルの体積場と表面場を含むとしている。AB-UPTは、リメッシュなしで単一GPU上において表面9M、体積140Mのセルを扱う。
Google Research BlogAIスコア5959 Google、科学コード生成ツールERAの成果をNatureで公開しComputational Discoveryを展開
Googleは、Geminiで科学計算コードを書き最適化する研究ツールERA（Empirical Research Assistance）の論文をNatureに掲載した。ERAは遺伝学や公衆衛生、衛星画像解析などのベンチマークで専門家水準の性能を示したとしている。ERAとAlphaEvolveで構築したComputational Discoveryも、Gemini for Scienceを通じて段階的に提供が始まる。
Google DeepMind BlogAIスコア2828 Co-Scientistで細胞老化の逆転につながる遺伝子探索を高速化
Google DeepMindのCo-Scientistは、老化研究で細胞を若い状態へ近づける遺伝子候補の探索に使われている。文献数万件を検討して新規性と妥当性のある遺伝子因子を20以上提案し、そのうち数件の仮説が実験で細胞を若い状態に移行させ機能を改善することが確認された。さらに、大規模スクリーニングの結果と文献の突き合わせ作業は、最長6か月かかっていたものが数日に短縮されたという。
Google DeepMind BlogAIスコア4545 ケンブリッジ大学、Co-Scientistで新興感染症の分子スイッチを探る
ケンブリッジ大学のClare Bryant教授は、Google DeepMindのCo-Scientistを使い、病原体が動物から人へ伝播する際に敗血症などの重症化を招く分子スイッチを探っている。Co-Scientistは研究助成案の要約から仮説を生成して順位付けし、やり取りを重ねるうちに候補タンパク質から実験対象のアミノ酸まで絞り込まれた。通常は特定までに2〜3年の実験が必要だが、標的が正しければ6か月で完了する見込みだという。
Google DeepMind BlogAIスコア4040 Google DeepMindのCo-Scientist、Calicoの老化研究で新たな道を開く
Calico Life SciencesはCo-Scientistを使い、統合ストレス応答（ISR）が代謝によって制御されるという新たな仮説を立てた。研究者はCo-Scientistと対話して検証実験の設計を磨き、結果が出るたびに新たな情報を入力した。その結果、ISRの健康と疾患における役割に重要な示唆を与える新たな知見が得られ、チームは今後この成果を発表する予定である。
Google DeepMind BlogAIスコア3333 Co-Scientist、肝疾患の作用機序の解明を加速
エディンバラ大学のFilippo Menolascina氏は、Co-Scientistを使い、肝疾患MASHで炎症と代謝を結び付ける分子的な橋渡し役としてNLRP3 inflammasomeを挙げる仮説を生成した。この仮説は、最近承認されたresmetiromが対象患者の一部にしか効かない理由を説明するものとされる。仮説は後に実験で検証され、標的を絞った併用療法への道を開く可能性がある。
Google DeepMind BlogAIスコア3838 Co-Scientistが、ALS研究で異分野の研究室の連携を橋渡し
Co-Scientistを使ったMITのRitu Raman氏とBoston Children's HospitalのRyan Flynn氏が、ALSを標的とする新たなRNAベースの仕組みの探索に乗り出した。Raman氏は、Co-Scientistで膨大で矛盾する文献を短期間に整理し、仮説化や実現可能性・リスクとリターンによる研究方向の順位付けを行った。二人は互いの手法を組み合わせた研究経路を作り、今後はRNAベースの薬剤化も視野に入れている。
Google DeepMind BlogAIスコア4141 Google DeepMindのCo-Scientist、肝線維症治療の既存薬候補を発掘
スタンフォード大学のGary Peltz氏らは、Co-Scientistを使って肝線維症に効く既存薬を探索した。Co-Scientistが提案した3候補のうち2つは線維化を阻害し、肝細胞の再生も促した。特にがん治療薬vorinostatは、Peltz氏の実験で肝臓の瘢痕化を招く損傷応答を91%阻害したという。
Google DeepMind BlogAIスコア5454 WeatherNext、NHCによるハリケーン・Melissaのジャマイカ上陸予測をどう支えたか
Google DeepMindとGoogle Researchが開発したAI気象モデルWeatherNextは、2025年10月のハリケーン・Melissaがジャマイカにカテゴリー5で上陸すると5日前に予測し、NHCの警報発令を支えた。予測の確度は5日前で80%、3日前には100%近くに達したという。NHCの2025年の検証報告では、進路と強度の両方で最も高性能な個別モデルとされた。
Google DeepMind BlogAIスコア4949 Co-Scientist：研究を加速するマルチエージェント型AIパートナー
Google DeepMindは、Geminiを基盤とするマルチエージェント型AIシステム「Co-Scientist」をNatureに発表し、研究者が仮説を生成・検証できる実験ツール「Hypothesis Generation」として提供する。今後数週間のうちに順次提供を開始し、研究者はlabs.google/scienceで利用登録できる。肝線維症の研究では、同システムが示した再利用候補薬の一つが、実験室試験で瘢痕化に関連する反応を91%阻害したと報告されている。
Turing 技術ブログ（Zenn）AIスコア2222 自動運転E2Eモデルは何を見ているのか、Integrated Gradientsによる解釈
実車の6カメラを入力とするE2E自動運転モデルの出力に、XAI手法のIntegrated Gradients（IG）を適用し、判断根拠をピクセルレベルで可視化した。右折時の対向車への注目や、青信号に変わった瞬間に青ランプへ帰属が生じる様子が確認できた。記事ではIGの2つの公理（Sensitivity、Implementation Invariance）と定式化、既存手法との比較、PyTorch実装も解説する。
Sony AI ブログAIスコア3838 Sony AI、ICASSP 2026で11本の採択論文を発表 研究ラウンドアップ
Sony AIは、5月にバルセロナで開催されるICASSP 2026で11本の採択論文を発表する。テーマは音楽理解、生成オーディオ、音声と映像のアライメント、データ品質の4つである。歌詞照合のWEALYは、Whisperのデコーダ埋め込みを使い、書き起こしなしで音声から歌詞情報を抽出する。3つの公開データセットすべてで書き起こしベースのベースラインを上回り、コードとモデルのチェックポイントも公開される。
Sony AI ブログAIスコア3838 Sony AI、4月のハイライト：Project AceがNature表紙に
Sony AIの卓球研究プロジェクト「Project Ace」が、5年がかりの成果としてNatureの表紙を飾り、30以上の国で1,800本超の記事で取り上げられた。Chief ScientistのPeter Stoneは、AIコンパニオンシップを理解する新たな枠組みを提示し、ICLR 2026にも複数の論文で参加した。AIを活用したチップ設計の将来像にも言及している。
Google Research BlogAIスコア4040 Google Research、Empirical Research Assistance（ERA）の科学研究での活用例を紹介
Google Researchの科学者らが、専門家レベルの実証ソフトウェアを生成するAIツール「Empirical Research Assistance（ERA）」を公衆衛生、宇宙論、気候分野などで活用している。公衆衛生では、インフルエンザ、COVID-19、RSVの入院予測を毎週リアルタイムで提出し、インフルエンザとCOVID-19の公開リーダーボードで上位またはそれに近い成績を示している。宇宙論では、ERAとGemini Deep Thinkを組み合わせ、宇宙ひもからの重力エネルギー放射に関する一般解6つと漸近極限の簡潔な式を導出した。
Sony AI ブログAIスコア1515 Sony AI、ICLR 2026での研究成果をまとめて紹介
Sony AIが、International Conference on Learning Representations（ICLR）2026に向けた研究成果をまとめて紹介している。同社は数年にわたりICLRに研究を寄せてきた。ICLRはモデルの学習、解釈、実システムへの展開を方向づける研究の主要な場であり、理論から創造的な応用まで幅広い研究が集まるとしている。
AISI Japan: ActivityAIスコア2525 日本AISI、「AIシステムに対する既知の攻撃と影響」第2版を公開
日本のAIセーフティ・インスティテュートは、AIやAIシステムに対する学術論文等で発表された攻撃とその影響をまとめた資料「AIシステムに対する既知の攻撃と影響」を第2版に更新した。直近の国際会議の論文内容を反映したものである。本資料は既公開の「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド」を補完し、攻撃と影響の関係をレッドチーミングのリスクシナリオや攻撃シナリオの作成、AIセキュリティの調査研究に活用できるとしている。
SB Intuitions ブログAIスコア3636 学習率減衰なしの事前学習LLMにより、下流タスクで高い性能（ICLR 2026）
学習率を減衰させず最大学習率を保つWarmup-Stable-Only（WSO）スケジューラで事前学習したLLMは、SFT後の下流タスク平均スコアでWSD、Cosine、Linearを上回った。Llama 3アーキテクチャの1Bおよび8Bモデルの両方で一貫して最高性能を示し、中間学習を挟む3段階の設定でも同様の傾向が確認された。減衰型スケジューラのモデルは事前学習中のSharpnessがWSOの2〜3倍で、論文はこの平坦さがSFTへの適応性を支えると考察している。
Sony AI ブログ注目記事AIスコア7070 Sony AI、卓球ロボットProject Aceの舞台裏を公開 Natureに論文掲載
Sony AIは卓球ロボットAceに関する研究がNature誌の表紙を飾ったと発表した。公式ルールの下でトップレベルの大学生選手やプロ選手と対戦し、エンドツーエンドの遅延は20.2ミリ秒で、エリート人間選手の約230ミリ秒を下回るという。ブログでは開発の経緯、システム構成、今後の課題を解説している。
選定理由：視覚、制御、ハードウェア、シミュレーションからの転移学習を一体で設計した過程と、現状の限界まで開発側の言葉で語られている。
Google Research BlogAIスコア4343 ReasoningBank：エージェントに経験から学習させる仕組み
Google Researchは、成功と失敗の両方の経験から知見を抽出して蓄積するエージェント向けメモリフレームワーク「ReasoningBank」を提案した。Gemini-2.5-Flashを用いた評価では、スケーリングなしのReasoningBankがメモリを使わないエージェントより、WebArenaで成功率が8.3%、SWE-Bench-Verifiedで4.6%高かった。さらにSWE-Bench-Verifiedではタスクあたりの実行ステップがほぼ3つ減少した。
Google Research BlogAIスコア4141 Google Research、推論優先の合成データ生成フレームワーク「Simula」を紹介
Google Researchは、推論優先の合成データ生成フレームワーク「Simula」を紹介した。データセット全体をメカニズム設計として扱い、シードデータに頼らずに生成する。Gemini 2.5 Flashを教師モデル、Gemma-3 4Bを生徒モデルとして5つの領域で評価し、各領域で最大512Kのデータポイントを生成した。全領域で、Simulaは単純なベースラインより高い性能を示し、より少ないサンプル数で下流タスクの性能を上回った。
Google Research BlogAIスコア3737 Google Research、AI生成の合成ニューロンで脳マッピングを高速化
Google Researchは、合成ニューロン形状を生成するAIモデル「MoGen」を開発し、脳の神経接続マップを作るAI再構成モデルPATHFINDERの学習データに加えた。合成データを10%混ぜて学習させたPATHFINDERは、保留したマウス軸索の再構成エラー率を4.4%削減し、その改善の多くは統合エラー（merge error）の減少によるものである。マウスの全脳規模では、手作業による校正の157人年分の削減に相当するとされる。MoGenはオープンソースモデルとして公開された。
AISI Japan: OutputAIスコア2323 AISI、2025年度 データ品質SWG 活動報告書を公開
AI セーフティ・インスティテュート（AISI）の事業実証WG傘下のデータ品質SWGが、「2025年度 データ品質SWG 活動報告書」を公開した。ユースケース別の重要な品質特性の整理、データ品質マネジメントチェックリストの作成・検証、官報データを用いたデータ品質レベルとAI出力品質の検証を報告している。策定・改定したガイドブックとチェックリストに加え、検証に使った官報データもPDF形式とHTML形式で公開されている。
Google Research BlogAIスコア4545 Google、生成AIで未来型スキルを測定する研究実験「Vantage」を発表
Googleは、生成AIで複数のAIアバターとの会話環境を作り、未来型スキルを評価する研究実験「Vantage」を発表した。ニューヨーク大学との共同研究では、18〜25歳の被験者188人が紛争解決とプロジェクト管理の課題に取り組み、AI Evaluatorの採点は人間の専門家同士の一致度と同程度だった。英語版はGoogle Labsで利用登録を受け付けている。
Google Research BlogAIスコア3838 ConvApparel、ユーザーシミュレーターのリアリズムギャップの測定と縮小
Google Researchは、LLMベースのユーザーシミュレーターとの差（リアリズムギャップ）を測定するためのデータセット「ConvApparel」を紹介した。衣料品の買い物領域で4,000件以上の人間とAIの多ターン会話（約15,000ターン）を収集し、参加者は「Good」と、意図的に非協力的に振る舞う「Bad」の2種類のエージェントにランダムに振り分けられた。
Google Research BlogAIスコア3737 Google Research、論文の図作成と査読を支援する2つのAIエージェントを発表
Google Researchは、論文用の図を生成するエージェント「PaperVizAgent」と、論文を自動で査読するエージェント「ScholarPeer」を発表した。PaperVizAgentは0～100の評価スコアで総合60.2を記録し、GPT-Image-1.5、Nano-Banana-Pro、Paper2Anyを上回った。人間の基準値50.0を超えたのは同フレームワークだけだという。ScholarPeerは、Web検索で文献を参照しながら批評的なレビューを生成し、既存の自動査読手法との比較で高い勝率を示した。
Google Research BlogAIスコア4545 LLMの行動傾向のアラインメントを評価する枠組み
Google Researchは、LLMの行動傾向（behavioral dispositions）が人間の合意とどの程度整合するかを評価する枠組みを示した。25のLLMを状況判断テスト（SJT）で評価したところ、人間の注釈者の意見が全員一致する場合は、小規模モデルとフロンティアのクローズドウェイトモデルがほぼ完全に整合した。一方、合意が90%未満になると整合率は80%台半ばで頭打ちになり、合意がない場面では人間の意見の幅を捉えきれなかった。
Google Research BlogAIスコア4040 Google Research、AIベンチマークに必要な評価者数を検証
Google Researchは、AI評価で項目数と項目ごとの評価者数のどちらを優先すべきかを検証した。多数決との一致を見る場合は項目数を増やす方が有効で、意見の幅を捉える場合は評価者数を増やす必要がある。従来の1〜5人という基準は不十分な場合が多く、約1,000件の総アノテーション規模でも適切な配分により再現性の高い結果が得られるとしている。
Turing 技術ブログ（Zenn）AIスコア3131 RACER: 自動運転VLAモデルの学習データセットの構築
TuringのVLAチームが、東京での走行データ100時間以上を対象に運転意図のキャプションを付与したデータセット「RACER」を構築した。意思決定に関わる要素と運転行動の因果関係を明示するChain-of-Causation形式の説明を、4段階のパイプラインで自動生成しており、ステップ1・2ではQwen3-VL-235B-A22B-Instruct、ステップ3ではQwen3-VL-235B-A22B-Thinkingを使用した。1,000件のサンプルデータはHuggingFaceで公開されている。
SB Intuitions ブログAIスコア2222 SB Intuitions、DEIM2026参加報告
SB Intuitionsは2月28日〜3月5日に神戸市で開催されたDEIM2026に初めてゴールドスポンサーとして協賛し、ブース展示と技術報告を行った。口頭・ポスター発表は3件実施され、適応的プロンプト最適化に基づく次発話推薦や、ブラックボックスな検索エンジンに対するクエリ拡張に特化したSLMの強化学習について発表した。
ABEJA Tech BlogAIスコア4040 Differential Transformer V2の発表と、V1論文からの差分の整理
Hugging FaceでDifferential Transformer V2が発表された。V2はV1の推論速度低下（約6〜12%減）と学習の不安定性を解消する改良とされ、Query側のヘッド数を2倍にしてKey/Valueは増やさず、FlashAttentionを1回呼び出した出力を偶数・奇数ヘッドで分けて差分を取る構成になっている。
Turing 技術ブログ（Zenn）AIスコア3333 「画像なし」で挑むVLM学習、Text-Printed Imageによるアプローチ
Turingのインターン研究チームが、テキストを白い画像に印字したText-Printed Image（TPI）を入力に使い、実画像なしでVLMを学習する手法を提案した。実験では、テキストをそのまま使う学習（Text-only）より大きな性能向上を示し、一部のタスクではGT-Image（実画像による学習）に迫る改善も見られた。GPT-4o-miniを用いたSelf-Instructによるデータ拡張（1万サンプル生成）でも、シードデータが少ない場合と完全な場合の両方で性能が向上したと報告されている。
SB Intuitions ブログAIスコア3535 WildGuardTestJP、日本語ガードレールベンチマークを開発
SB Intuitionsの研究チームが、英語のWildGuardTestを日本語化したガードレール評価ベンチマーク「WildGuardTestJP」を開発したと発表した。有害コンテンツ翻訳に特化した多段階の手法を用い、1,725件のデータを公開している。さらに、このデータセットで学習した日本語ガードレールモデル「sarashina-wildguard-7B」も開発した。
Mistral AI NewsAIスコア5757 Mistral AI、Mistral Large 2のライフサイクル分析を公表し、AI向け環境基準を提案
Mistral AIはCarbone 4およびADEMEと共同で、大規模言語モデル（LLM）の環境影響を測るライフサイクル分析（LCA）を実施した。Mistral Large 2の学習と18か月の利用で、20,4 ktCO₂e、281 000 m3の水消費、660 kg Sb eqの影響が生じた。Le Chatの400トークンの応答1回あたりでは1.14 gCO₂e、45 mL、0.16 mg Sb eqだった。
ELYZA 技術ブログ（Zenn）AIスコア3838 ELYZA、日本語版汎用医療LLMでレセプト修正提案タスクを評価
ELYZAは、日本語版汎用医療LLMを微調整し、レセプトの確認修正箇所の要否判断と修正提案コメントの生成に取り組んだ。3,721件のアノテーションデータで学習し、修正要否判定ではgpt-4oやPFNの医療特化モデルを全指標で上回ったとしている。ただし全モデルの性能は低く、gpt-4oのf1は11.2%、開発モデルのベスト設定でもf1は30.9%にとどまった。
ELYZA 技術ブログ（Zenn）AIスコア4040 [Part1] 日本医療×LLM：ユースケース応用の基盤となる日本語版汎用医療LLMの開発
ELYZAは、オープンモデルの継続事前学習により日本語版汎用医療LLMを開発し、各ユースケースの基盤とした。予備実験では、Llama-3.1-70Bに英語の医学論文（peS2o）と医学・科学系の日本語コーパスを組み合わせた設定が、IgakuQAで最も高い性能を示した。日本語医学論文はそのままでは学習が不安定だったが、LLMでクレンジングすると安定性と性能が改善したという。
SB Intuitions ブログAIスコア3434 ICML 2025採択論文「Scaling Laws for Upcycling Mixture-of-Experts Language Models」
SB Intuitionsの研究者Seng Pei Liew、Takuya Kato、Sho Takaseによる論文が、機械学習のトップカンファレンスICML 2025に採択された。小さなモデルを再利用（upcycling）して大規模なMoEモデルを構築する際のスケーリング則を調査している。その結果、再利用するデータを増やしても性能は単純には向上し続けず、元のモデルの学習方法の影響を受けるという新たな効果を見出し、upcyclingを効果的に行うためのガイドラインを提示している。
SB Intuitions ブログAIスコア3838 日本語ModernBERTの開発: トークナイザと性能の関係編 (3/3)
SB Intuitionsの日本語ModernBERTについて、トークナイザに形態素解析器を事後的に組み込んだ場合の性能への影響を分析している。MeCab、Juman++、Sudachiを用いたトークナイザへの差し替えでも性能への影響は小さく、固有表現認識タスクでも高い性能を達成した。モデルは日本語と英語を合わせて約4.4T tokensで学習されている。
SB Intuitions ブログAIスコア3030 日本語ModernBERTの開発: 分析編 (2/3)
日本語ModernBERTの「系列長拡張: Phase 2」におけるマスク率と訓練エポック数の影響を検証した。マスク率15%は30%より平均スコアが高く（88.70対88.54）、JCoLAは約1.2ポイント改善した。Phase 2を3エポックにすると130Mモデルの平均は88.95になり、JCoLAはさらに0.6ポイント上がった。