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。
ELYZAが2026年5月にコーポレートVI（ビジュアル・アイデンティティ）を刷新した。コンセプトは「仮説と実証を繰り返し、未踏を切り拓く」で、シンボルは濃い青の正方形と薄い青の正方形で「あたりまえ」と「未踏」の領域を表す。「ELYZA Works」のロゴもコーポレートロゴに準じて変更される。
JR西日本カスタマーリレーションズとELYZAは、「JR西日本お客様センター」の「ご意見・ご要望」の応対履歴作成に生成AI要約を活用し、平均後処理時間（ACW）を約50%削減した。2023年8月に12分47秒だった月次平均は、2025年12月に6分23秒になった。ルールブック整備や研修などの運用改善と、ELYZAによる3度のモデル更新が成果につながり、100名規模の実業務で定着している。
カラクリは、業務動画を撮影するだけでPC業務を自動化するAIアプリケーションを開発した。TENTIALのカスタマーサポートでの実証実験では、お問い合わせの振り分け作業で年間約200時間の業務削減を確認した。Geminiが動画から手順書を自動生成し、GENIAC第3期で開発した8Bパラメータの視覚言語モデル「KARAKURI VL2」がPC操作を自律実行する。初期設定は約15分である。
AISI Japanが、AIの信頼性を支えるデータ品質を持続的に確保するために何をすべきかを整理した「データ品質マネジメントガイドブック」を公開した。英語版が正式版で、日本語版は参考訳である。版としてはVersion 1.00（2025年3月31日公表）とVersion 1.01（2025年12月2日公表）があり、2026年5月14日にはデータ品質マネジメントチェックリスト（Version 1.00）が公表された。
Anthropicは、Claude Platform APIのキャッシュ診断機能をパブリックベータとして提供開始した。Messagesリクエストでdiagnostics.previous_message_idを渡すと、プロンプトキャッシュのプレフィックスが前のターンからどこで分岐したかを示すcache_miss_reasonが返される。利用にはリクエストへcache-diagnosis-2026-04-07のベータヘッダーを含める必要がある。
日本AISIは2026年4月28日に「AIセーフティ年次レポート2025」を公開し、4月3日にはヘルスケア領域のAIセーフティ評価観点ガイドを策定した。英国AISIは4月13日にAnthropicのClaude Mythos Previewのサイバー能力評価を実施し、4月30日にはOpenAI GPT-5.5のサイバー機能の評価に関するブログを公開した。
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。
Anthropicは、Claude Platformの高速モード（リサーチプレビュー）がClaude Opus 4.7に対応したと明らかにした。speed: "fast"とmodel: "claude-opus-4-7"を指定し、fast-mode-2026-02-01のベータヘッダーを付けると、割増料金で出力トークンの生成が大幅に高速化される。料金、レート制限、利用条件はOpus 4.6の高速モードと同じで、利用を希望する顧客はウェイトリストに参加する必要がある。
Anthropicは、Claude APIをAWS経由で利用できる「Claude Platform on AWS」を開始した。Anthropicが管理するインフラにAWSからアクセスする形で、課金とIAM認証はAWSのものを使う。Messages API、Files API、Message Batches API、Claude Managed Agents、Agent Skills、コード実行、ツール利用を、AWSのネイティブエンドポイントから利用できる。
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。
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。
Anthropicは、Claude Managed Agentsのマルチエージェントオーケストレーションと Outcomes をパブリックベータとして公開した。あわせてWebhooksのサポートやセッション・イベントのフィルタリング機能が追加された。Dreamsは既存のメモリストアを再編する機能として、リサーチプレビューで提供される。
Google Researchは、オープンソースのツールとオープンアクセスのデータセットを公開し、世界の科学コミュニティと連携して研究の再現と発展を支えている。ゲノム解析のDeepVariantなどのツールは、250,000人以上の研究者・開発者のエコシステムで利用されている。医療分野ではHAI-DEFのダウンロードが480万件を超え、OHSは10か国以上で導入され6,500万人以上の受益者に届いている。
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。
Turingの走行データビューアは、トリップ単位で走行動画と速度・ペダル・ハンドル角などの走行メトリクスを同じ時刻軸で同期再生するWebツールである。動画はAWS BatchでMPEG-DASH形式に変換しCloudFront経由で配信し、dash.jsで再生する。メトリクスはDatabricks Lakeflow SDPで処理し、フロントエンドは車載基準時計の絶対時刻に基づき、start_timestampと動画のcurrentTimeを1000倍して加算することでフレーム単位の同期を実現している。
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。
AIセーフティインスティテュート（AISI）が、2025年度の活動状況をまとめた「AIセーフティ年次レポート2025」を公表した。関連レポート等を取りまとめた補完資料「AIセーフティ ファクトシート2025」も併せて公開している。AIの急速な進展に対応するため、国内外の関係機関や企業等との連携など今後の取り組みと狙いも記載している。
Mistral AIは、企業向けAIのオーケストレーション層Workflowsをパブリックプレビューとして公開した。PoCから本番運用へ移す際に必要な耐久性、可観測性、耐障害性を提供し、ASML、ABANCA、CMA-CGMなどがすでに業務自動化に利用している。開発者はPythonでワークフローを書き、Le Chatに公開して組織内の誰でも起動できる。Python SDK v3.0は `uv add mistralai-workflows` で導入できる。
カラクリは「U18スタートアップ人材育成プログラム」の運営事業者として、2026年3月27日に福岡市のFukuoka Growth Nextで中高生向けの生成AI活用ワークショップを実施した。申込者21名のうち15名が参加し、生成AIの基礎講義、プロンプトの体験、社会課題を起点にしたビジネスアイデアの発表を一日で行った。実施後アンケートでは、満足度が96%、「また参加したい」が88%だった。
Japan AI Safety Institute（AISI）は、LLMの安全性評価基準を産官学で協働構築する「JAI-Trust」プロジェクトのイベントを2026年5月21日に東京都千代田区のイイノホール＆カンファレンスセンターで開催する。各分科会の成果・論点の共有、AISIとパートナー団体による発表、ディスカッションが行われる。現地参加に加えオンライン配信もあり、参加費は無料である。
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。
Ethan MollickはGPT-5.5に早期アクセスし、AIの急速な改善が続いていると評価した。GPT-5.5 Proは3Dの港町シミュレーションで町の進化を実際にモデル化できた唯一のモデルで、所要時間もGPT-5.4 Proの33分から20分に短縮した。一方、長編フィクションの質など能力の凹凸は残っている。
選定理由：早期アクセスで実際にタスクを走らせた体験記であり、モデル、アプリ、ハーネスの三層で進歩を捉える見方と、残る弱点が具体例で確認できる。
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。
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。
LayerXはAgenticSecをグループに迎え、セキュリティ領域に進出した。LayerXとして初のM&Aであり、今後もM&Aを強化する方針である。AgenticSecはAIエージェントによる自動ペネトレーションテスト製品「AgenticSec Pentest」を提供している。
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。
AI セーフティ・インスティテュート（AISI）の事業実証WGの一つである適合性評価SWGが、「2025年度 適合性評価SWG 活動報告書」を公開した。既存の適合性評価制度の現状と課題、国内のAI関連政策、国際標準化動向（ISO/IEC JTC1/SC42）を整理している。Human-Machine Teaming（HMT）を題材に、AIサービス、AIシステム、組織、人とAIシステムの相互作用を含む包括的な評価の論点と、今後の制度設計の方向性を検討した。
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。
カラクリが、STATION Aiのアクセラレーションプログラム「AI Boost Program」に採択された。本プログラムはソフトバンクおよびNVIDIAの支援のもと、GPUシステムの提供やNVIDIAエンジニアによる技術支援を採択企業に行う。カラクリは、ホワイトカラー業務およびコンタクトセンター業務向けに、安全性を担保したAIエージェント/CUAの開発を加速する方針である。
カラクリが、PC操作を自律実行する国産CUA向け視覚言語モデル「KARAKURI VL2」（8Bパラメータ）を開発し、GENIAC第3期の成果として公開した。自社開発の日本語PC操作ベンチマーク「OSWorld-JP v0.2」（100タスク）の総合スコアは0.331で、Claude Sonnet 4.6の0.593には及ばないが、画像編集（GIMP）とメール操作（Thunderbird）の2カテゴリではClaude Sonnet 4.6を上回った。
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。
Microsoft AIは画像生成モデルMAI-Image-2-Efficientを公開した。タイトルでは旗艦級の品質を41%低いコストで提供するとしており、Microsoft FoundryとMAI Playground 3で本日から利用できる。CopilotとBingにも順次展開し、PowerPointなどにも広げる予定である。
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。
AIセーフティ・インスティテュート（AISI）が、「AIセーフティ評価環境 検討タスクフォース」の2025年度版検討報告書を公開した。同タスクフォースは2025年10月から複数の民間企業とAISIが共同で組織し、2025年9月にOSSとして公開された評価ツールの今後の方向性や機能強化案を議論してきた。報告書には、メンバによる議論と有識者ヒアリングをふまえて整理した論点がまとめられている。
slotdは、Slurmと同じ操作体系を持つRust製の軽量ジョブスケジューラで、単一ノード・単一ユーザーのローカルマシン向けに設計されている。sbatch、squeue、sacctなどのコマンドをSlurmと揃えており、CPU、メモリ、GPUの予約ベース実行や、job array、dependencyなどに対応する。導入はリポジトリをcloneして付属のinstall.shを実行する方式で、GPUの自動検出にはnvidia-smiが必要とされる。
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。