拡散モデルの「創造性」は、ニューラルネットワークの学習過程で生じる「スコア平滑化（score smoothing）」に由来すると、Google Researchが説明する。学習データの間をつなぐ補間領域に新しいデータが生成される仕組みで、重み減衰（weight decay）が強いほど学習されたスコア関数は中間領域で滑らかになることを1次元の実験で示した。研究成果は ICLR 2026 で発表された論文「On the Interpolation Effect of Score Smoothing in Diffusion Models」にまとめられている。
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 Researchは、米国10都市でGoogle Mapsの経路案内を一部変更した実験で、少数の走行を分散させるだけで都市全体の交通が改善したと報告した。渋滞区間を避ける代替ルートを提示したところ、対象区間の走行速度は中央値で約2%向上し、燃料消費率は0.5%から1.0%低下した。経路変更を受けた走行は観測された全体の2%未満で、研究成果はNature Citiesに掲載された。
一般に利用できる3つのAIモデルに同じソフトウェアのコードの脆弱性検証を行わせたところ、検出件数と重要度の付け方がモデルごとに異なった。Model 1は15件（とても深刻4件、深刻5件、中6件）、Model 2は13件（とても深刻3件、深刻5件、中4件、軽い1件）、Model 3は13件（深刻5件、中6件、軽い2件）だった。ただし各結果は1回の試行によるもので、安全制御により一部の出力が得られなかったこともあるため、件数だけでモデルの優劣は判断できないとしている。
Sony AIが、Gran Turismo™でトップドライバーに勝つAIエージェントを目指した研究の5年間を振り返っている。2020年初めに始まった構想は、数百万人がプレイするゲームの常設機能になった。研究が製品とプラットフォームになった事例であり、強化学習の将来に向けた新たな問いも生んでいるという。
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。
Google Researchは、50以上の世界都市を対象とした建物単位の屋根反射率（アルベド）データセットを公開し、同データを提供するHeat Resilience Earth Engine Appを開始した。Sentinel-2衛星データと30cm解像度の衛星画像（Airbus Pléiades Neo）を融合する手法を用い、ルート平均二乗誤差（RMSE）0.04で検証された。対象は9か国の50以上の都市で、ロンドン、アテネ、バルセロナ、リオデジャネイロ、サンパウロ、ロサンゼルス、オースティン、ニューヨーク市などを含む。
NVIDIAの研究者らは、コーディングエージェントが実世界のロボットの方策を自律的に改善する仕組みであるENPIREを開発した。著者らによれば、自動評価と自動リセットを備えたこの仕組みにより、PushTやピンを箱に整理する作業、ジップタイをカッターで切る作業など、器用な操作タスクで99%の成功率を達成したという。ロボットを増やすとMRUが低下し、GPUの稼働率が上がるという課題も示されている。
Google Researchは、ページの退避をski rental問題として扱い、軽量な機械学習でキャッシュの動的サイズ調整を行う「linear elastic caching」を発表した。Spannerの本番環境で数か月間運用した結果、固定サイズのキャッシュと比べてメモリ使用量は15.5%減少し、キャッシュミスは5.5%増加にとどまり、TCOは約5%削減された。TTL予測には数行のC++コードに変換できる浅い決定木を用いる。
Google Researchは、LLMに推論トレースを生成させると、推論なしでは実質的に到達できない正解を引き出せることを示した。COLM 2026で発表される論文「Thinking to Recall」で検証された内容である。
LINEヤフーは、遺伝的アルゴリズムベースの自動最適化手法GEPAでプロンプトチューニングを自動化し、数日〜数週間かかっていた調整作業を約1時間に短縮した。Yahoo!検索のAI回答における健康医療系クエリを題材に、DSPyのオプティマイザとして実装し、要件準拠と読みやすさの両立を検証している。評価は診断行為、断定表現、具体的固有名詞の推奨、心理的負担の4観点をLLM-as-a-Judgeで0〜10点採点し、平均で集約する方式である。
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は、Earth AIを用いてイングランドの生垣や石垣、小規模な林などの微細な樹木地物を高解像度で検出し、それらを地図化したベクターデータセットを公開した。モデルは、3億枚を超える衛星画像で事前学習されたRemote Sensing Foundations（RSF）のVision-Transformer（ViT）バックボーンを基に、約247km²の注釈データでファインチューニングされた。樹冠と地表の境界を二層でラベル付けし、Polsby–Popper compactness scoreが0.5未満の細長い形状を線状の樹木地物として分類している。
Google Researchは、AIを使った皮膚症状の情報ツールが利用者の病名特定を助けるかを2,345人の調査で検証した。AI支援群で病名を推測できた割合は23%と、従来の検索を使う対照群の8%を大きく上回った。一方、次に取るべき行動の正答率は標準的なAI群で統計的に有意な改善が見られず、AI群は対照群より緊急度の低い行動を提案する傾向がわずかに高かった（30%対27%）。
Google Researchは、機械学習のアンラーニングを監査する新たな枠組み「Regularized f-Divergence Kernel Tests」を発表した。AISTATS 2026で発表された手法で、アンラーニング後のモデルが再学習モデルと元のモデルのどちらに分布的に近いかを判定する。理論上、サンプル数にかかわらず偽陽性を抑えられ、データ数の増加とともに偽陰性のリスクはゼロに収束するとされる。
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 が Gemini Enterprise Agent Platform 向けに、Agentic RAG によるクロスコーパス検索（Cross-Corpus Retrieval）の提供を発表した。複数のエージェントが計画、クエリ書き換え、検索を分担し、情報が不足していないかを確認しながら検索を続ける。標準的なRAGと比べて、事実性データセットでの精度が最大34%向上したとされる。
Google Researchは、顔認証のアンロック直後にフロントカメラで撮影した顔動画から、日常のスマホ利用中に心拍数（HR）と安静時心拍数（RHR）を推定する研究システムPHRMを発表した。論文はNatureに掲載された。HRの誤差はMAPEで10%未満、日次RHRはウェアラブル比でMAE 5 bpm未満である。大規模データセットと学習済みモデル「PHRM-mini」も、資格のある研究者向けに公開する。
選定理由：顔認証時の短い動画から心拍を推定する手法を、肌の色の多様性に配慮した検証設計と実環境での結果とともに確認できる。
Sony AIと共同研究者は、米デンバーで開かれるCVPR 2026で6本の論文を発表する。対象は生成モデリング、3Dシーン理解、ビデオからの音声合成、ドメイン適応、ビジュアルトークンの効率化である。MeanFlowとRepresentation Autoencoderを組み合わせたMF-RAEは、ImageNet 256で1ステップFID 2.03を記録し、学習コストを83%削減した。6月3日には拡散モデルのチュートリアルを実施し、Peter Stoneが関連ワークショップで基調講演を行う。
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。
米バージニア大学、Anthropic、カナダ銀行の経済学者による論文は、米国のAI経済の名目規模が2025年に約2500億ドルに達し、品質調整後の実質ベースでは年率約2600%で成長しているとの初期推計を示した。米国のコンピュート支出は2023年の370億ドルから2025年の2190億ドルへ拡大したが、従来のGDP統計ではこの成長が見えにくいという。また、英国AI Security Instituteの研究者は、AIの監督によるAIの安全性確保が一見有望でも想定より難しいとする論文を発表した。
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。
Tilde Researchは、Muonオプティマイザの更新則によりMLP層の一部ニューロンが永続的に死ぬ問題を指摘し、代替として「Aurora」を公開した。原文によれば、Muonでは学習率のウォームアップ中に多くのニューロンが死に、500ステップ時点で4分の1超が実質的に死んでいた。1.1Bパラメータのトランスフォーマーを約100Bトークンで学習した小規模実験では、Auroraの最終損失は2.26で、Muon（2.31）やNorMuon（2.33）より低かった。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。