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NVIDIAのJensen HuangとドイツのFriedrich Merz首相がベルリンで会談し、ドイツの製造業と自動車分野でドイツの工学力とNVIDIA AIを組み合わせる方針を協議した。NVIDIAはAgile Robots SE、Avelios Medical、Mirelo AI、Reflex Aerospaceへの新規投資を計画しており、対象はロボティクス、医療、クリエイティブツール、宇宙の各分野にわたる。

AWS、Physical AI Toolchainを発表

AWSは、フィジカルAIの開発ライフサイクル全体をAWS上で運用するためのエンドツーエンドのツールチェーン「Physical AI Toolchain on AWS」を一般公開した。NVIDIAのGR00T、Isaac Sim、Isaac Lab、Cosmos、OSMOを統合し、特定のロボットやタスクの種類に依存しない。各コンポーネントは独立したTerraformモジュールとして段階的に導入でき、LeRobot、ONNX、ROS 2などのオープンな形式に基づく。

Google、ロボティクス向けGemini 4 Argonを公開、ERQAで87%

GoogleはGemini 4 Argonを公開した。物理的理解、コード生成、視覚・意味推論が向上し、ERQAベンチマークでは推論のみで87%を記録して他のフロンティアモデルを上回ったとしている。ロボット制御、Real2Sim、物理理解、研究・自己改善の4分野の代表的なプロンプトも紹介している。Google AI StudioやGemini APIなどで利用できる。

Google Research、ウェットラボ自律化に向けAIエージェントを物理実験に接地させる3件の研究を公開

Google Researchは、AIエージェントが液体ハンドリングロボットを安全に操作できるよう、ラボのデジタルツイン「VERID」を提案した。あわせてアプタマー設計とde novoタンパク質バインダー設計の閉ループ実験も公開し、FAPに対してシングルナノモーラー級の親和性を持つバインダーを得た。

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今後10年の運転を、共に築く。 NVIDIAは@MercedesBenz AGとの戦略的パートナーシップを拡大し、次世代のドライバーアシスタンスシステムおよび自動運転システムを共同開発します。 メルセデス・ベンツに求められる高い安全基準を守りながら進めます。 協業の詳細はこちら：https://nvda.ws/3WtfQJi

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ほぼ100年にわたり自動車の安全の代名詞であるブランドがAIと組むと、素晴らしいことが起きます。🚗 Volvo Carsとのパートナーシップを拡大し、安全な自動運転の実現を推進します。Volvoの安全性に関する専門知識を、NVIDIA Hyperion、Halos OS、Alpamayo Stackの運転ソフトウェアと組み合わせ、次世代のVolvo車で初登場します。 ニュースを読む: https://nvidianews.nvidia.com/news/volvo-cars-and-nvidia-expand-partnership-to-advance-safe-automated-driving

欧州の都市がNVIDIA基盤のAIエージェントを導入、都市運営を高度化

EMEA地域の都市とソフトウェアパートナーが、NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングで物理AIエージェントとデジタルツインを構築し、都市運営に活用している。フランスのCôte-d’Or県では500以上の公共建築物でエージェントが稼働し、文書検索時間を数週間から数分に短縮、総運用コストを10%削減した。Cosmos、Nemotron、Omniverseなどを使い、プロジェクトは英国、イタリア、ベルギー、スウェーデンなどに広がる。

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Google DeepMindは、Gemini 4 Argonが動画を見ただけでロボットにコーンホールを教えたと発表した。物理を把握し、自らシミュレーションをコード化して、@ApptronikのヒューマノイドApolloに7投連続で成功させたという。

Google DeepMind、ロボティクス向けGemini 4 Argonを公開、ERQAで87%

Google DeepMindはGemini 4 Argonを公開した。物理理解、コード生成、視覚的・意味的推論が大きく進歩したとしており、Embodied Reasoning（ERQA）ベンチマークで純粋な推論により87%を記録し、他のフロンティアモデルを上回ると説明している。gemini-4-argonとしてGoogle AI Studio、Gemini API、Google Antigravityで利用できる。

Google、Gemini 4 Argonを提供開始 開発者・企業・一般ユーザー向けに

Googleは最新のフロンティアモデルGemini 4 Argonを提供開始した。AI StudioやGemini platformのAPI、Google Antigravity、Gemini app、AI Modeで利用でき、導入価格は入力100万トークンあたり$2、出力$10である。Vals Indexで1位とされ、コーディングや金融、法務、サイバーセキュリティ、科学分野での活用事例も示された。

開発者はフロンティアAIエージェントでどうシミュレーションを作るか、NVIDIA Omniverseの事例

開発者は、GPT-6 AstraなどのフロンティアAIモデルとNVIDIA Omniverseライブラリを組み合わせ、自然言語の指示でAIエージェントを動かしてシミュレーションアプリケーションを構築している。倉庫シミュレーションの検証では、コンベア80台、アーム40本、箱800個の規模で、フルHD解像度において2分間のテストで30フレーム毎秒を維持した。

ヒューマノイドはどこまで人間に似るべきか AIガバナンス専門家とソフトバンクが対談

ソフトバンクのAIガバナンス最高責任者の飯田唯史と専門家の吉永京子さんが、ヒューマノイドとAIガバナンスをテーマに対談した。人型ロボットがもたらす愛着や過度な依存、サービス終了時の関係の終わり方を新たなリスクとして論じ、人型をデフォルトにしない考え方を示している。吉永さんは2025年のヒューマノイド関連投資を約61億ドルと紹介した。

NVIDIA、エージェント型ロボティクス開発を支援するIsaac ROS 5.0をリリース

NVIDIAはROSConで、ROSベースのGPUアクセラレーテッドパッケージ集であるIsaac ROS 5.0を発表した。ROS LyricalとUbuntu 24.04に対応し、AIエージェント向けのIsaacスキルやエージェント対応ドキュメントを加えた。FoundationPoseの推論ライブラリは物体の認識と追跡が最大5.5倍高速になり、Isaac ROS 5.0は無料のオープンソースで利用できる。

フィジカル AI がハンドルを握る: 世界の主要ロボタクシー企業がNVIDIAテクノロジを活用

NVIDIAは、商業規模で展開されている主要なロボタクシープログラムがすべて同社のモジュール式スタック上で動いていると説明している。スタックはDGXでのトレーニング、Omniverse・Cosmosでのシミュレーション、Hyperion・DRIVE AGX Thorでの車載処理の3コンピューターで構成される。Uberは2028年までに28都市へNVIDIA Hyperionのフリートを展開する計画である。

PFN、CEATEC2026に出展・登壇

Preferred Networks（PFN）は、2026年10月13日から16日まで幕張メッセで開催されるCEATEC2026に出展する。自律搬送ロボット「カチャカEvo」の実機デモに加え、国産大規模言語モデルPLaMo™やAIプロダクトの実装事例を展示する。10月14日と13日にはカンファレンスにも登壇する。

Mistral AI、ミュンヘンに拠点を開設し産業向けAIを強化

Mistral AIは、ミュンヘンに新たな拠点を開設し、産業向けAIの研究と開発を強化すると発表した。拠点にはPhysics AIと産業AIの専門研究チームと、企業パートナー向けの応用エンジニアを置く。2030年までに欧州で1ギガワットの計算能力を構築する計画で、BMWやSiemens Energyとも協業している。

Sakana AIと東京大学、SAILを発表 ロボット軌道生成をテスト時スケーリングで強化

Sakana AIと東京大学は、VLMによるロボット軌道生成の信頼性をテスト時スケーリングで高める手法SAILを、IROS2026で発表する。シミュレータで軌道を検証し、評価用VLMのフィードバックをもとにMCTSで修正を重ねる。シミュレーション上の6つの操作タスクでは、探索予算を1候補から45候補に増やすと、成功軌道を見つける平均率が25%から73%に上昇した。実機でも評価している。

Sakana AI、Jürgen SchmidhuberがChief Scientific Advisorに就任

Sakana AIは、Jürgen Schmidhuber博士が現職と兼任でChief Scientific Advisorに就任し、新設のRSI Labにも携わると発表した。同社はSchmidhuber博士の基礎研究をもとに、行動の物理的結果を事前にシミュレートするAgent-Native World Modelsを開発している。博士は定期的に東京を訪れ、チームと協働する。

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。

SB IntuitionsのPhysical AI開発の舞台裏、独自QDDロボットアーム向けUMIデータ収集

SB IntuitionsのRoboticsチームが、VLAモデル開発に向け、VRトラッカーを用いたUMIデータ収集システムを独自のQDDロボットアームに適用した際の工学的課題を紹介している。Enactic開発の「Openarm」ベースのロボットでは、組立公差により関節可動域が設計値とずれ、エンドエフェクタに数cmの位置誤差が生じた。対策として、計測（XYZ 4点法による関節キャリブレーション）、制御（重力補償）、コンピュータビジョン（レンズ変更に伴う内部パラメータ補正）の3点に取り組んだ。

Google DeepMind、サイクロン予測のWeatherNextをNature論文とともにオープンソース化

Google DeepMindは、サイクロンの進路、強度、風の構造を単一モデルで予測するWeatherNextをNature論文で発表し、WeatherNext 2とWeatherNext Cyclonesのコードとモデルウェイトを公開した。3日先の予測が従来モデルの2日先の精度に相当し、平均で1日分の予測精度が上乗せされるとしている。コンパクト版のWeatherNext 2-miniも公開され、無料のColabノートブックで単一のTPU上で動作する。

Google DeepMind、ロボット向け推論モデルGemini Robotics ER 2を公開

Google DeepMindはロボット向けの「身体性推論」モデルGemini Robotics ER 2を公開した。動画理解、タスクのオーケストレーション、マルチロボット連携に対応し、ER 1.6から強化されている。Gemini API、Google AI Studioで開発者に提供され、Gemini Enterprise Agent Platformではプライベートプレビューとなる。

Google DeepMind、Gemini Robotics 2を発表 ヒューマノイドの全身制御に対応

Google DeepMindはロボット向けのGemini Robotics 2を発表した。VLAのGemini Robotics 2、推論モデルのGemini Robotics ER 2、オンデバイス向けのGemini Robotics On-Device 2の3モデルで構成し、ヒューマノイドの全身制御や複数ロボットの協調を可能にする。ER 2はGoogle AI Studioで利用でき、VLAとOn-Deviceモデルは早期アクセスパートナー向けに提供される。

AISI、AIロボティクスに関するセーフティ評価観点ガイドを公開

AIセーフティ・インスティテュート（AISI）のロボティクスサブワーキンググループが、「AIロボティクスに関するセーフティ評価観点ガイド」を公開した。人と空間を共有して移動、対話、搬送等を行うAIロボットを対象に、リスクの特定・評価とリスク低減策の検討に向けた観点を示している。リスクは物理的、心理的、社会的の三類型で整理され、「カフェ搬送ロボット」と「遠隔操作型小型配送ロボット」を想定ユースケースに9項目の評価観点を挙げている。

Hugging Face、ロボット操作データ記録システムGrabetteをオープンソースで公開

Hugging FaceはPollen Roboticsによる手持ちグリッパー型の操作データ記録システムGrabetteを公開した。ロボットなしで人の手による実演を記録でき、ブラウザ上の処理でLeRobot形式のデータセットに変換される。ハードウェアのCADや制作ファイル、ソフトウェア、処理パイプラインはすべてオープンソースである。

Mistral、単眼RGBカメラだけで自律走行するロボット向けモデル「Robostral Navigate」を発表

Mistral AIは、ロボットのナビゲートに特化した8Bモデル「Robostral Navigate」を発表した。深度センサーやLiDARを使わず、通常のRGBカメラ1台と自然言語の指示だけで環境内を移動する。R2R-CEの未学習環境（validation unseen）で成功率76.6%を達成し、単一カメラ手法を9.7ポイント、深度センサーや複数カメラを用いた手法を4.5ポイント上回ったとされる。学習はシミュレーションデータを用いて社内で構築され、オンライン強化学習（CISPO）により成功率がさらに3.2%向上した。

Sony AI、6月のハイライト：卓球ロボットAceがプロ選手に勝利

Sony AIの自律型卓球ロボットAce（Project Ace）が、公式競技ルールの下でランク入りのプロ選手に勝利した。デンバーで開かれたCVPR 2026では6本の論文を発表した。AI倫理の研究はデータの権利に関するTIME誌への寄稿でも取り上げられた。

Sony AIの卓球ロボットAce、Nature論文後のプロ選手との対戦

Sony AIの自律型卓球ロボットAceは、Nature論文で、2025年4月の試合においてエリート選手と渡り合い勝利したことを示した。一方、プロ選手には勝てなかった。この結果は、実世界のAIシステムが高いレベルの人間の相手とラリーを続け、勝利できることを実証したとされる。

Google DeepMind、欧州のロボティクススタートアップ15社向けアクセラレーターを開始

Google DeepMindは、欧州のロボティクス初期段階スタートアップ15社を選定した3か月間のプログラム「Google DeepMind Accelerator: Robotics」を開始した。参加企業は、AIスタックやGemini robotics modelsへのアクセスに加え、技術メンターシップや製品面のガイダンスを受けられる。参加企業には、ロボット溶接と金属3Dプリンティングのパラメータ選定および品質管理を自動化するRobTrackを開発する3D-Components（ノルウェー）なども含まれる。

Mistral AI、物理AI企業Emmi AIの買収で合意

Mistral AIが、オーストリア発の物理AI企業Emmi AIを買収することで合意した。産業分野における同社の地位を強化する狙いである。Emmi AIの30名超の研究者・エンジニアは5月にMistral AIのScienceチームおよびApplied AIチームに加わる予定で、両社のモデルを組み合わせてエンジニア向けエージェントを開発するとしている。

Google DeepMind、Project GenieにStreet View連携を追加、Google AI Ultra加入者へ世界展開

Google DeepMindは、実験的プロトタイプProject GenieにStreet ViewのImagery Groundingによる機能を追加した。Maps上で選んだ米国内の場所を起点に、スタイルやキャラクターを指定して世界を生成できる。対象となる18歳以上のGoogle AI Ultra（$200）加入者に向け、世界で順次提供を開始している。

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。

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。

カラクリ、ジェイテクト、Upstageの3社、AWSジャパンの「フィジカルAI開発支援プログラム」に採択

カラクリ、ジェイテクト、Upstage AIの3社が、AWSジャパンの「フィジカルAI開発支援プログラム by AWSジャパン」に採択された。ジェイテクトの工場における自律型・適応型生産システムの社会実装を目指し、カラクリのLLMと意図理解技術、Upstageの非構造データ構造化技術、ジェイテクトの製造現場の知見を組み合わせる。支援期間は2026年3月から約6ヶ月間で、7月に成果発表会を予定している。

Mentor Pi のメカナムホイールを ROS 2 で動かす、macOS 上のシミュレーション環境構築とフロンティア探索による検証

ABEJA のインターンが、メカナムホイール搭載の 4 輪ロボット Mentor Pi（Mecanum）を ROS 2 で動かし、macOS 上で Gazebo によるシミュレーション環境を構築した。MuJoCo は ROS 2 との統合が弱く、Webots は macOS で UTM などを経由する必要があるとして見送り、Gazebo を pixi で構築して採用した。実機では 2D LiDAR による SLAM マッピングを行ったが、マップが拡大し続ける問題が残り、モーター暴走の回避策の影響で 3 輪駆動になった可能性があると記されている。

AISI、Hiroshima Global Forum for Trustworthy AIを開催

AIセーフティ・インスティテュート（AISI）は内閣府と合同で、2026年1月15日から16日にかけて「Hiroshima Global Forum for Trustworthy AI」を広島で開催した。AIの安全性、セキュリティ、信頼性の向上をテーマに、国内外の政府機関、企業、研究機関が登壇し、Microsoft、OpenAI、Anthropicなど8社が企業の安全性・ガバナンスの取り組みを共有した。

ABEJA、2足歩行ロボットを自作しIsaacLabで強化学習（前編）

ABEJAの藤本氏が、Dynamixelモーターと3Dプリンタ部品で2足歩行ロボットを自作し、IsaacLabでのシミュレーションまでの流れを紹介する。関節は3つに限定し、姿勢認識はIMUのみで行う構成である。制御には強化学習（PPO）を採用し、URDFからUSDへの変換、rsl_rlを用いたプロジェクト作成、環境と報酬の設定を解説している。