Google DeepMindは、テキスト、画像、動画フレーム、音声を単一のベクトル空間に写像するオープンウェイトの埋め込みモデルEmbeddingGemma 2を公開した。パラメータ数は740Mで、Google Pixel 11 Pro上のアクティブRAMはテキストのみで約191MB、フルマルチモーダルで約567MBとされる。Google AI Edge GalleryとForesightでのデモに加え、MediaPipe TasksやLiteRTで開発できる。
Google DeepMindは、エージェント型開発プラットフォームGoogle Antigravityを使った抗菌ペプチド探索の技術解説を公開した。研究者はUniProt上の未解析タンパク質をProtNLMで走査し、3D表示ツールBiomolecular Structure Viewerと組み合わせて候補を絞り込める。見つかった候補は現在ウェットラボでの検証段階にある。
Googleは複雑な文書に厳密なフィードバックと技術的検証を行うエージェント型AIシステム「Deep Review」を一般公開した。全ユーザーが週2件の文書レビューを無料で利用でき、Gemini APIキーを接続すればより高い利用上限とAPI連携も使える。当初はコンピュータサイエンスの論文向けだったが、法務や金融など幅広い文書に対応する。
Google Researchは、Mountain Viewで開催したResearch@ 2026で、科学者や開発者向けのAI関連の10の取り組みを発表した。Google Earth AIは早期アクセスを拡大し、70超の地理空間ツールを基盤に、実験的なエージェント間APIなど3つの新しい利用方法を提供する。Deep Reviewは一般公開され、TimesFMとTabFMはGemini for businessへの統合を予定している。
Google DeepMindとGovTech Singaporeは、軽量モデルGemmaをシンガポールの現地の詐欺会話で微調整し、端末上で動作する詐欺検出モデルを開発した。会話データは端末内で処理され、アプリ側でユーザーの同意がある場合にのみアクセスされ、GoogleとシンガポールThe政府のいずれも利用者の会話にはアクセスできないとしている。検出は軽量な分類器による一次スクリーニングと、Gemmaによる文脈分析の二段構成で行われる。
Google DeepMindはGemini 4 Argonの安全性とセキュリティへの取り組みを公表した。シミュレーション型サイバー攻撃12シナリオをすべて解決し、コーディングでの不正近道は2%まで低下した。Argonの段階的な一般提供と、Fairwind Programの対象拡大も始まっている。
選定理由：悪用防止、ミスアラインメント監視、プロンプトインジェクション耐性の三層で、具体的な数値を挙げて安全対策を説明している。
Google DeepMind@GoogleDeepMindAIスコア6060
Googleは、Gemini 4 Argonの安全性とセキュリティへの取り組みを公開した。サイバー攻撃シナリオ12件すべてを解決する一方、リアルタイム防御や監視を重ねている。プロンプトインジェクション耐性はGray SwanのIPIベンチマークで、15回の適応的攻撃での成功率を0.7%に抑えた。Argonは広く提供が始まり、Fairwind Programも拡大される。
選定理由：悪用防止、ミスアラインメント監視、プロンプトインジェクション耐性の三つの防御を、評価結果の数値とともに整理しており、設計の考え方を比較しやすい。
Google DeepMind@GoogleDeepMindAIスコア5353
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。
選定理由：ロボット制御やReal2Simなど四領域の具体的なプロンプト例が並び、物理推論モデルの使い方を自分の作業に置き換えて検討しやすい。
Google DeepMindは最新のフロンティアモデルGemini 4 Argonを、API、Google Antigravity、Geminiアプリ、検索のAIモードで提供開始した。導入価格は入力100万トークンあたり$2、出力$10で、Vals Indexで1位とされる。コーディング、金融、法務、サイバーセキュリティ、科学などの複雑な業務を想定している。
選定理由：コーディングや科学、安全性評価まで具体的な適用例と提供条件がまとまっており、実務での使いどころを比較しやすい。
GoogleはGemini 4 Argonを、AI StudioとGemini API、Google Antigravity、Geminiアプリ、Google検索のAIモードで順次提供開始した。導入価格は入力100万トークンあたり2ドル、出力10ドルで、Vals Indexで1位を獲得したとしている。コーディング、金融、法務、サイバーセキュリティ、科学などでの深い作業を想定し、安全性スタックも強化したという。
選定理由：価格、提供先、社内事例、安全性評価がまとまって示されており、コーディングや科学分野での使いどころと導入条件を比較しやすい。
Google DeepMindは、テキスト、画像、音声、動画、コードを共通の埋め込み空間に写像するオープンな埋め込みモデルEmbeddingGemma 2を公開した。Gemma 4アーキテクチャをベースに740Mパラメータで、Apache 2.0ライセンスで提供される。MTEB Codeのスコアは68.76から78.68に向上し、コンテキストウィンドウは8Kトークンに拡大した。
Googleは9月のAI関連発表をまとめ、最新のフロンティアモデルGemini 4 Argonを筆頭に挙げた。出力上限は100万トークンで、現在はFairwind Program経由で信頼されたサイバー防御担当者向けに提供している。ほかにGemini 3.8 Flash、Gemini appのConnected Apps、WeatherNext 3、Googlebookの予約受付なども紹介している。
選定理由：Gemini 4 Argonを軸に、音声、連携アプリ、天気予報、ゲノム研究まで9月の発表が一覧で整理されており、全体像をつかみやすい。
Googleは新しいフロンティアモデル Gemini 4 Argon を発表した。複雑で長期的なワークフローで深い推論を持続できるよう構築され、Fairwind Program を通じて信頼できるサイバーセキュリティ担当者へ順次展開する。導入価格は100万入力トークンあたり2ドル、100万出力トークンあたり10ドルで、キャッシュ済み入力トークンは入力トークン価格の95%オフとなる。
選定理由：価格、出力トークン上限、各ベンチマークの数値に加え、段階的公開とセーフガードの内容が一続きで示されており、位置づけを把握しやすい。
Google DeepMindはフロンティアモデルGemini 4 Argonを発表し、信頼されたサイバー防御担当者向けのFairwind Programで提供を始めた。DeepSWE v1.1で77.9%を記録し、出力トークン上限は従来の64Kから1Mに拡大された。開発者、企業、一般向けにはガードレールの改良後、できるだけ早く提供する方針で、導入価格は入力$2、出力$10（いずれも100万トークンあたり）である。
選定理由：社内での活用例やベンチマーク結果、段階的な提供方針と安全対策が一つの発表にまとまっており、モデルの位置づけを把握しやすい。
Google DeepMindは、タンパク質の生物学的機能を保ったまま署名を埋め込める透かし技術「SynthID Bio」を発表した。3つの標的タンパク質を用いたウェットラボ試験では、透かし入りのタンパク質結合分子が、透かしなしの版と同等のヒット率、結合親和性、配列多様性を示した。AlphaFold 3ではモデルの重みに透かしを組み込み、予測精度を保ったまま検出可能性を高めたとする。
Google DeepMindは、音声生成モデルGemini 3.8 Flash TTSとGemini 3.8 Flash-Lite TTSを発表した。Flash TTSは自然言語プロンプトによる声の新規作成や行単位の演技指示に対応し、Flash-Lite TTSは大量処理とコスト効率に特化している。両モデルは本日からGemini APIとGoogle AI Studioで提供が始まっている。
Google DeepMindは、音声対話モデルGemini 3.8 LiveとGemini 3.8 Live Extended Thinkingを発表した。前者は規模とコスト効率、後者は複雑なタスク向けの設計である。Extended ThinkingはArtificial AnalysisのSpeech to Speech Quality Indexで総合1位（82.6）となり、両モデルとも本日から順次提供される。
選定理由：コスト重視のLiveと高難度向けExtended Thinkingの2モデルの位置づけと、ベンチマーク結果、提供範囲が一度に整理されている。
Google DeepMindは、ヒトゲノムで起こりうる約90億の一塩基変異の分子レベルの影響予測をまとめたAlphaGenome Atlasを公開した。AlphaGenomeとAlphaMissenseの予測を1つの数値にしたAVIスコアも同時に提供する。学術研究向けにはウェブポータルから無料で利用でき、AlphaGenome APIとGoogle Antigravityのスキルでも使える。
Google DeepMindとGoogle Researchは、グローバル気象AIモデルWeatherNext 3を発表した。リアルタイムの衛星データを学習に用い、最大5kmの解像度で毎時予報を生成する。Search、Gemini、Maps、Google Maps Platform、Cloudなどに今日から順次組み込まれ、降水予報は1日以上先で最大50%精度が向上するとしている。
選定理由：衛星データの直接学習や5km解像度など、前世代WeatherNext 2との差分が数値で整理されており、改良点を把握しやすい。
Google DeepMindは、Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash、3.5 Flash-Lite向けにエージェント型動画理解を提供開始した。標準的な動画分析ベンチマークで、コストを最大66%、トークン消費を最大88%削減し、精度は最大7%向上したという。Gemini API（Google AI Studio）とGemini Enterprise Agent Platformで、動画アップロードとYouTube動画に対応し、追加料金はない。
選定理由：固定FPSで動画を読み込む従来方式との違いと、トークン88%減などの数値、有効化の設定方法が一緒に示されており、導入判断の材料になる。
Google DeepMindは、開発者向け動画生成モデルGemini Omni 1.1 Flashを発表した。シーン延長、最初と最後のフレーム指定、360pドラフト、1080p/4K出力、動画参照入力に対応する。Google AI StudioのGemini APIやGoogle Flowなどで本日から利用できる。
Google DeepMindは、Singapore AI Safety Institute、OpenMined、AVERI、MLCommonsと組み、Gemini Flash Liteを機密ベンチマークで評価する二重盲検型のAI評価を試行している。外部の評価問題は暗号技術による「箱」の中に閉じ込められ、モデルが事前に問題を見て性能を最適化することを防ぐ。プライバシーを保護した環境で評価の完全性を高めるための取り組みである。
Google DeepMindは音声認識モデルGemini 3.5 Transcribeを発表した。生の音声から言い直しやフィラーを整えた整形済みテキストを直接出力し、85以上の言語を自動検出して書き起こす。Gemini APIとGemini Enterprise Agent Platformでパブリックプレビューとして提供される。
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。
Google DeepMindは、50以上の手話を学習した手話からテキストへの翻訳モデルSL2Tを発表した。Pixel 11のGboardとLive Transcribeで、ASLから英語へのサインtoテキスト入力に対応する。FLEURS-ASL（sd-test）でゼロショット70 BLEURTを記録し、従来の報告値を大きく上回ると説明している。
選定理由：手話をポーズ座標だけで翻訳する設計や、100,000時間超の学習データ、既知の誤りの例まで具体的に示されており、手話AIの現状を把握しやすい。
Google Researchは、GeminiとProject Astraを基盤に、リアルタイムの映像診察を行う研究用AIシステムAMIE (Video)を公開した。100シナリオ、300件の模擬診療を対象にした無作為化研究で、中核的な臨床能力は一次診療医（PCP）と同等と評価された。ただし評価は模擬患者を使った環境に限られ、実患者での検証が次の課題とされている。
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。
選定理由：単一モデルで進路、強度、風の構造を予測する手法と、重みとコードの公開範囲が具体的に示されており、気象分野での再利用を考える材料になる。
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。
選定理由：全身制御、器用な手の操作、複数ロボットの協調を3つのモデルの役割分担で整理しており、提供範囲や適応に必要なデータ量も確認しやすい。
Google Researchは、日常的な症状評価のための会話型AIエージェントSymptomAIの研究結果を公表した。Gemini Flash 2.0ベースの5種のエージェントを用い、全国規模のランダム化研究（n=13,917）で評価している。臨床医3名の評価では、SymptomAIの鑑別診断（DDx）が他の臨床医のものと同等以上の頻度で好まれ、top-5 Accuracyでも臨床医を上回った。
Googleは、量子エラー訂正の検出イベントを学習信号として使い、数千の制御パラメータを計算中に調整する強化学習フレームワークをNatureで発表した。Willow超伝導プロセッサでは、人工的なドリフト下で論理安定性が3.5倍に向上した。専門家による較正後にも、論理エラー率はさらに20%抑制された。
Googleは、エージェント構築向けにGemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite、3.5 Flash Cyberを発表した。3.6 FlashはArtificial Analysis Indexで3.5 Flashより出力トークンが17%少なく、価格は入力$1.50/1M、出力$7.50/1Mである。3.6 Flashと3.5 Flash-Liteは同日からGemini APIなどで利用できる。
選定理由：3.6 FlashとFlash-Liteの価格、速度、ベンチマーク数値が並んで示されており、エージェント用途でのモデル選択を比較しやすい。
Google Researchは、ラベルなしのウェアラブルデータから学習する大規模センサー基盤モデルSensorFMを発表した。500万人、1兆分超のセンサー信号で事前学習し、35の健康タスク中34でエンジニアリング特徴量ベースの教師あり基準を上回った。AIエージェントによる予測ヘッド自動設計や、Personal Health Agentへの組み込みも検証している。
Google DeepMindとスタジオA24は、アーティストの新しいワークフローと技術を開発するための共同研究パートナーシップを締結した。両者は複数のプロジェクトにわたり研究開発で協力し、A24の映画制作者がGoogle DeepMindの技術開発に直接関わる体制となる。GoogleはA24への出資も行っており、具体的な目標や成果は今後変化していくとされる。
Google DeepMindは、最速かつ低コストの画像モデルNano Banana 2 Liteと、動画生成・対話型編集モデルGemini Omni Flashを開発者向けに提供開始した。Nano Banana 2 Liteは1K画像あたり$0.034、text-to-imageの出力は4秒で、Omni Flashは動画出力1秒あたり$0.10である。どちらもGoogle AI Studioとgemini APIから利用できる。
選定理由：画像生成と動画生成の2モデルを連結する使い方と、価格や制限事項が具体的に示されており、開発での採用判断の材料になる。
Google DeepMindは、computer use を Gemini 3.5 Flash の組み込みツールとして提供開始した。従来は Gemini 2.5 の単独モデルのみだったが、メインの Flash モデルに統合された。Gemini API と Gemini Enterprise Agent Platform から利用でき、プロンプトインジェクション対策として敵対的学習と2種類の企業向けセーフガードも用意される。
選定理由：単独モデルだった computer use が Gemini 3.5 Flash に統合され、対応環境と安全対策が示されており、エージェント構築の判断材料になる。
Google DeepMindは、テキスト拡散を採用した26B MoEのオープンモデルDiffusionGemmaをApache 2.0ライセンスで公開した。専用GPU上で最大4x高速な推論を実現し、単一のNVIDIA H100で1000+トークン/秒、NVIDIA GeForce RTX 5090で700+トークン/秒を出す。出力品質は標準のGemma 4より低く、高品質が必要な用途にはGemma 4を推奨している。
選定理由：自己回帰モデルとの速度差が生じる仕組みと、ローカル推論に向く条件、クラウド配信で利点が薄れる点が整理されており、用途の見極めに使いやすい。
Googleは、70以上の言語でほぼリアルタイムの音声から音声への翻訳を行う音声モデルGemini 3.5 Live Translateを公開した。話者の抑揚、話す速さ、音の高さを保った自然な翻訳音声を生成する。開発者向けにGemini Live APIとGoogle AI Studioでパブリックプレビュー、Google Translateアプリ（Android、iOS）にも展開が始まった。
選定理由：開発者向けAPI、Google Meet、Google Translateアプリへの展開範囲が一度に整理されており、利用経路を比較しやすい。