GoogleとDeepMindのAIニュース。Geminiシリーズ、動画モデルVeo、研究成果、製品群。
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。
AISI Japanは、OpenAIが開発中のモデル「Astra」のサイバー攻撃能力を同社基準の「Critical」と評価したと紹介した。OpenAIは開発・提供の一部を遅らせ、提供開始時は高度なサイバー機能の利用対象を一部の試験利用者に限定する方針である。あわせて英国FCA、Google、Anthropic、Microsoftの関連発表も整理している。
選定理由：OpenAI、Google、Anthropicが同時期にサイバー能力の高いモデルを限定提供とする方針を示しており、各社の安全対策を並べて比較しやすい。
Google DeepMindは、推論とコーディング性能を高めたGemini 3.8 Flashと、サイバーセキュリティ特化のGemini 3.8 Flash Cyberを発表した。3.8 Flashは入力$0.75、出力$3.75（100万トークンあたり）の導入価格で、HLE-Verifiedで54.9%を記録した。Cyber版は新設のFairwind Programを通じ、信頼された防御者のみに提供される。
選定理由：汎用のFlashと防御者向けのCyberを同時に出し、価格、ベンチマーク、提供条件まで整理されており、用途に応じた使い分けを判断しやすい。
Googleは8月のAI関連発表をまとめた。Gemini 3.7 Flash、Gemini 3.5 Transcribe、Pixel 11シリーズなどを公開している。Geminiアプリの月間利用者数は10億人を超えたと説明している。
選定理由：Gemini 3.7 Flash、Pixel 11、Gemini Omni 1.1 Flashなど8月の発表が一覧でき、Googleの製品展開の全体像を把握しやすい。
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、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 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 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 Researchは、表形式データの分類と回帰をゼロショットで行う基盤モデルTabFMを発表した。文脈内学習により、モデル学習やハイパーパラメータ調整、特徴量エンジニアリングなしで1回の順伝播で予測できる。Hugging FaceとGitHubで公開され、Google Cloud BigQueryでも利用できる。
選定理由：表形式データの予測を文脈内学習として扱う設計と、合成データのみで事前学習した点が整理されており、従来の木系手法との違いを把握しやすい。
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。
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 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。
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、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 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。