Google DeepMindとA24、映画制作の共同研究パートナーシップを発表
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。
Import AI 462は、AIがテキストによる説得で専門家の人間を上回ったとする研究、自己維持型AIの到来時期をめぐる対談、Google DeepMindのASI論文、Recursiveの自動AI研究の成果を取り上げている。説得力の研究は4件の実験で6,923人との18,978件の会話を分析し、募金額でもAIが職業キャンバサーを上回ったと報告する。
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。
Google DeepMindはノートPC向けのマルチモーダルモデルGemma 4 12Bを発表した。画像と音声の入力をエンコーダーなしでLLM本体に直接渡す構成で、16GBのVRAMまたはユニファイドメモリで動作する。Apache 2.0ライセンスで公開され、Hugging FaceとKaggleから重みを入手できる。
選定理由:画像と音声をエンコーダーなしでLLM本体に直接入力する構成と、16GBで動作するメモリ要件が示されており、ローカル運用の判断材料になる。
Google DeepMindは、シエラレオネで実施した事前登録試験で、Guided Learningを使った生徒の数学スコアが対照群より+0.258標準偏差上昇したと発表した。8週間の試験期間で通常の学習進度の約1.2〜1.7年分に相当する。69%の生徒が利用目標を達成または上回った。
Jack ClarkのニュースレターImport AI 460は、社会制度のリワードハッキングを測るSocioHack、Anthropicでのマージ済みコード量8倍、RL訓練ドローンが人間のチャンピオン級パイロットに勝った研究を取り上げている。さらに国家管理メディアが大規模言語モデル(LLM)の出力に影響するというNature掲載研究も紹介している。
Google Researchは、I/O 2026で披露した研究成果を公式ブログで総括した。Gemini for Scienceを発表し、ERAとCo-ScientistはNatureに掲載されたと説明している。医療ではSymptom AIやAMIE、MedGemmaを取り上げ、気象ではWeatherNextやGroundsourceによる洪水予測も紹介している。
選定理由:科学、医療、気象、量子など分野ごとにGoogle Researchの成果と提供状況が整理されており、I/O 2026の研究面の全体像を把握しやすい。
Google DeepMindは、アジア太平洋地域で初となる「AI for the Planet」をテーマにしたAccelerator(アクセラレータープログラム)を開始した。スタートアップ、研究チーム、非営利団体を対象に、自然、気候、農業、エネルギーなどの課題解決にフロンティアAIを活用することを支援する。期間は3か月で、選ばれた団体は専門家によるメンターシップや、Googleのフロンティアサイエンス系AIモデルの統合支援を受けられ、シンガポールでの対面ブートキャンプから始まる。
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。
Google DeepMindは、画像・音声・動画・テキストを入力して動画を生成し、会話で編集できる新モデルGemini Omni Flashを発表した。Gemini app、Google Flow、YouTube Shortsで提供を開始し、Google AI Plus、Pro、Ultraの購読者が利用できる。今後数週間で開発者や企業向けにAPIでも展開する予定である。
選定理由:動画の会話編集や参照入力、SynthIDによる透明性対応まで、提供範囲と併せて整理されており、利用可否を判断しやすい。
GoogleはGemini for Scienceを発表し、Google Labsの3つの実験ツールとGoogle Antigravity向けのScience Skillsを公開した。Hypothesis Generation、Computational Discovery、Literature Insightsは段階的にアクセスを開放し、labs.google/scienceで関心登録を受け付ける。ERAとCo-Scientistの研究論文は同日Natureに掲載された。
選定理由:仮説生成、計算実験、文献整理という研究の段階ごとに3つの試作ツールとSkillsが整理されており、各ツールの役割を比較しやすい。
Googleは、AI生成コンテンツの来歴や編集有無を確認できる透明性・検証ツールをSearch、Gemini、Chrome、Pixel、Cloudへ拡大すると発表した。SynthIDの検証はGeminiアプリに続きSearchで提供を始め、Chromeでも数週間以内に対応する。Google Cloudでは新たにAI Content Detection APIも投入する。
Google DeepMindは、シンガポール政府とのGoogleの国家AIパートナーシップの一環として、医療、科学研究、教育、持続可能性などの分野で新プログラムを開始する。全国の初等学校からジュニアカレッジまでの教育者にはGemini for Educationを提供する。Google.orgは感染症研究や パンデミック対策の取り組みを支援し、その資金拠出は700万ドルとなる。同社は、AIによる研究開発の迅速化により2040年までに33億シンガポールドル(25億米ドル)の経済価値が生まれる可能性があるとしている。
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はGemini 3.5ファミリーの第1弾としてGemini 3.5 Flashを公開した。Terminal-Bench 2.1で76.2%、GDPval-AAで1656 Elo、MCP Atlasで83.6%を記録し、Gemini 3.1 Proを上回るとしている。Gemini appとAI Mode、Google AI Studio、Gemini Enterpriseなどで本日から利用でき、3.5 Proは来月の展開を予定している。
選定理由:Terminal-Bench 2.1やMCP Atlasの数値と提供先が併記され、速度と性能のバランスを判断する材料になる。
Google DeepMindは、Geminiを搭載したコーディングエージェントAlphaEvolveの導入から1年の成果をまとめた。ゲノム解析、電力網最適化、量子回路、TPU設計、Google Cloud経由の企業利用など幅広い分野で成果が出ている。DeepConsensusではバリアント検出エラーを30%削減し、AC Optimal Power Flowでは実行可能解の発見率が14%から88%超に向上した。
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。
Googleは、撮影後に写真のカメラ視点を調整する新手法をGoogle PhotosのAuto frame機能として提供開始した。写真を3Dシーンとして解釈し、見えていなかった部分を生成AIで補う。人物を含む対象写真では、再構図された画像がAuto frameの候補の2番目として選べる。
選定理由:3D推定と生成的補完を分けた二段構成と、Google Photosで使える範囲が具体的に説明されており、写真編集の仕組みを理解しやすい。