最新AIニュース

中国の研究者らが、耳あか中の揮発性化合物を分析することでパーキンソン病を94％の精度で検出できる人工知能嗅覚システムを開発した。この革新的なスクリーニング手法は、耳道分泌物中の4つの特定の化学バイオマーカーを特定し、高価な画像診断や主観的な診断チェックリストに代わり、簡便かつ非侵襲的な耳あか綿棒検査を実現する可能性がある。この技術は、重篤な神経疾患であるパーキンソン病の早期発見と治療を大きく変革することが期待されている。

カリフォルニア大学サンディエゴ校のエンジニアが、データセンターのエネルギー消費を最大40％削減できる画期的なパッシブ蒸発冷却膜を開発しました。この繊維ベースの技術は、毛細管現象を利用して冷却液を膜表面に引き上げ、追加のエネルギーを必要とせずに蒸発によって効率的に熱を除去します。AIの普及拡大により、2030年までにデータセンターの世界的な電力需要が2倍以上に増加すると予測される中、このイノベーションは極めて重要なタイミングで登場しました。

Googleは、音声や効果音、セリフを同期させた動画を生成できる、これまでで最も高度なAI動画生成モデル「Veo 3」を発表した。米国内のGoogle AI UltraサブスクライバーおよびVertex AIを通じて利用可能となるこの革新的な技術は、AI動画生成の“サイレント時代”に終止符を打つものだ。また、GoogleはVeo 2にもカメラ制御やアウトペインティング、オブジェクト操作機能などの新機能を追加した。

Googleは、SynthID技術でウォーターマークが埋め込まれたコンテンツを識別する検証ポータル「SynthID Detector」を公開した。このツールは、GoogleのAIモデルで生成された画像・音声・動画・テキストを検出し、ウォーターマークが含まれる特定部分をハイライト表示できる。2023年のSynthID導入以降、既に100億件以上のコンテンツがウォーターマーク処理されており、まずはジャーナリストやメディア関係者、研究者向けにウェイトリスト制で提供が開始される。

Googleは、これまでで最も高度なテキストから画像生成AIモデル「Imagen 4」を、2025年5月20日のGoogle I/Oで発表しました。新モデルは、肌の質感や動物の毛並み、精緻な布地など細部の表現力が大幅に向上し、2K解像度までのフォトリアルから抽象的なスタイルまで幅広く対応します。さらに、従来の課題だったテキスト描画やタイポグラフィも大幅に改善され、プロフェッショナルなマーケティング素材やデザインアセットの制作にも適しています。

MITの研究者たちは、社会的ダイナミクスを取り入れた革新的なAI強化型デジタル学習プラットフォームを開発している。MITメディアラボのケイトリン・モリス氏が率いるこのプロジェクトは、高度なAI技術と人間同士のつながりを融合させ、好奇心や学習意欲を高めることを目指している。この取り組みは、従来のコンテンツ配信型から一歩進み、より魅力的でパーソナライズされた学習体験を実現する教育テクノロジーの大きな転換点となっている。

MITの研究者らは、大規模言語モデル（LLM）における「位置バイアス」の根本原因を特定しました。これは、モデルが文書の冒頭や末尾の情報を過度に重視し、中間部分を軽視する現象です。研究チームの理論的枠組みにより、モデルアーキテクチャの設計、特に因果マスキングやアテンション機構が、訓練データに存在しない場合でもこのバイアスを本質的に生み出していることが明らかになりました。この成果は、より正確で信頼性の高いAIシステムの開発に向けた重要な知見を提供します。

科学者たちは、ロボットがこれまでにない高感度で環境を感じ取り、反応できる革命的な電子皮膚技術を開発しました。この柔軟で多感覚な素材は、圧力・温度・痛みの検知や自己修復まで可能であり、医療、ロボティクス、義肢分野の応用を一変させます。世界の電子皮膚市場は2030年までに370億ドルに達すると予測されており、この技術は多くの産業における人間と機械のインタラクションを根本から変革する可能性を秘めています。

タンペレ大学とマリー・エ・ルイ・パストゥール大学の研究者らは、極薄のガラスファイバーを通したレーザーパルスによって、従来の電子回路よりも数千倍高速な1ピコ秒未満でAI計算を実現できることを示しました。ゲリー・ジャンティ、ジョン・ダドリー、ダニエル・ブルンナー各教授が率いる共同研究チームは、この光学システムでMNISTベンチマークにおいて91％超の精度を達成。この成果は物理学と機械学習を融合し、超高速かつ省エネルギーなAIハードウェアの新たな道を切り開くものであり、将来的には実験室外での運用も期待されています。

MetaはEssilorLuxotticaと提携し、アスリートやアクティブユーザー向けに設計されたOakley Meta HSTNスマートグラスを発表しました。新モデルは従来のRay-Banモデルと比べて大幅な技術的進化を遂げており、3K超広角カメラ、最長8時間のバッテリー駆動、IPX4の防水性能などが特徴です。本リリースは、Ray-BanにとどまらないMetaのAIウェアラブル戦略的拡大を示しており、今後はPradaのスマートグラスも計画されています。

Googleは、AIモード検索機能向けに新たな音声会話機能「Search Live」を展開しました。これにより、ユーザーは自然な対話形式で音声によるやり取りが可能になります。この機能は、音声機能を強化したGoogle独自のGeminiモデルを基盤としており、現在はAIモード実験に参加している米国ユーザー向けに提供されています。本機能は、GoogleがI/O 2025で発表したAI戦略の一環であり、より直感的な人間とコンピューターのインタラクション実現に向けた大きな一歩となります。

光を用いて機械学習の計算を行うフォトニックハードウェアは、従来の電子計算に比べて高速かつ省エネルギーな代替手段を提供します。10年以上にわたる研究を基に、科学者たちはディープニューラルネットワークの主要な計算すべてをチップ上で光学的に実行できる完全統合型フォトニックプロセッサを開発しました。従来の半導体技術とは異なり、光学計算は発熱や電子漏れを回避し、データ転送の高速化やトランジスタの微細化による物理的限界の克服を実現します。

スイスのAI研究者たちは、セメントのレシピを再設計し、数千通りの原材料の組み合わせをシミュレーションすることで、強度を維持しつつCO2排出量を大幅に削減できるシステムを開発しました。 セメント業界は世界のCO2排出量の約8%を占めており、これは世界全体の航空業界よりも多い数字です。そのため、ポール・シェラー研究所（PSI）によるこのAIイノベーションは特に重要です。 一方、MITの研究者たちも、物理的・化学的特性に基づいて、よりクリーンなコンクリートの候補材料を評価・分類するAIシステムを開発しました。

1万件以上のAIツールを掲載するディレクトリで知られるOpenToolsは、厳選されたAI関連のインサイトを届ける包括的なAIニュースプラットフォームを新たに公開した。このプラットフォームは、信頼できる情報源からAI技術、機械学習、先端テクノロジーに関する最新動向を集約・整理。日々の更新と専門的なカテゴライズにより、業界関係者や開発者、テック愛好家が急速に進化するAI分野の最新情報を把握できるよう支援することを目指している。

ロボット用皮膚技術の革新的な進歩により、これまでにない感知能力と人間らしい特性を持つ機械が誕生しています。東京大学などの研究チームは、自己修復し、複数の刺激を感知し、表情筋の動きで感情まで表現できる「生体皮膚」を開発しました。これらのイノベーションは人間と機械の垣根を縮め、医療・製造・ヒューマンロボットインタラクションなど幅広い分野での応用が期待されています。

AIRECやE-BARといった先進的なAI搭載ロボットが、世界的な高齢者介護危機の解決策として登場している。これらは高齢者に身体的な支援や伴侶的役割を提供する。日本のAIRECは患者の体位変換や食事準備など複雑な介護作業をこなし、MITのE-BARは拘束具なしで移動支援や転倒防止を実現する。これらのイノベーションは、急速に増加する高齢者人口に対し、深刻な介護人材不足の解消を目指している。

AnthropicのClaude 4 Opusは、ミッドキャリアのPhDレベルプログラマーに匹敵するコーディング能力を実現し、エンタープライズ規模のコードベース全体を処理し、最大7時間連続で集中力を維持できるようになりました。このブレークスルーにより、AIはかつてない精度で複雑なソフトウェアエンジニアリング業務に取り組めるようになり、SWE-benchベンチマークで72.5%という高得点を記録しています。業界専門家は、この進歩により2025年からヘルスケア、金融、法務分野のエントリーレベルのオペレーション職で雇用の置き換えが加速すると予測しています。

Googleは、Gemini AIアシスタントをスマートグラスを含むウェアラブルデバイスに統合するための新プラットフォーム「Android XR」を発表しました。AI搭載のこのグラスはカメラ、マイク、スピーカーを備え、スマートフォンと連携してハンズフリーでアプリや情報にアクセスできます。GoogleはGentle MonsterやWarby Parkerなどのアイウェアブランドと提携し、スタイリッシュで一日中着用できるグラスを開発。日常生活におけるAIとの関わり方を変革します。

スイスのポール・シェラー研究所の研究者らは、セメントのレシピを再設計することでカーボンフットプリントを劇的に削減できるAIシステムを開発した。この機械学習モデルは、構造強度を維持しつつCO2排出量を大幅に削減できる配合を特定するため、数千通りの原材料の組み合わせをシミュレーションする。この画期的な技術は、セメント生産が世界の炭素排出量のおよそ8%を占めるという重大な気候課題に対処するものである。

ウィーン大学の研究者らは、フォトニック回路を用いた小規模な量子コンピュータが機械学習の性能を大幅に向上させることを実証しました。国際共同研究チームによる実験結果は『Nature Photonics』に掲載され、量子強化アルゴリズムが特定の分類タスクで従来手法を上回ることが示されました。この成果は、大規模な量子コンピュータを待たずとも、現行の量子技術がAIシステムに実用的な利点をもたらすことを証明しています。