Talentica Softwareの専門家が2025年11月1日、大規模推論モデル（LRM）は単なるパターン認識機ではなく、人間と同様の思考能力をほぼ確実に持つという分析を米メディアVentureBeatで発表しました。Appleなどが提唱する「AIは思考できない」との見解に反論するもので、LRMの「思考の連鎖（CoT）」プロセスと人間の脳機能を比較し、その著しい類似性を根拠に挙げています。

LRMが見せる推論プロセスは、人間の脳機能と驚くほど似ています。特に、段階的に答えを導き出す「思考の連鎖（CoT）」は、人が頭の中で自問自答する「内的発話」と酷似しています。また、過去の経験から知識を検索する点や、推論が行き詰まった際に別の道筋を探す「バックトラッキング」も、人間と思考の様式を共有している証左と言えるでしょう。

Appleの研究は「LRMは複雑な問題でアルゴリズムを遂行できない」として思考能力を否定しました。しかし、この批判は人間にも当てはまります。例えば、アルゴリズムを知っていても、ディスクが20枚の「ハノイの塔」を解ける人はまずいません。LRMが複雑な問題に直面した際、力任せに解くのではなく近道を探そうとするのは、むしろ思考している証拠だと筆者は指摘します。

LRMを「高機能な自動補完」と見なすのは、その本質を見誤っています。次の単語を正確に予測するためには、文脈だけでなく、世界に関する膨大な知識を内部的に表現し、活用する必要があります。「世界最高峰は...」という文に「エベレスト」と続けるには、その事実を知らなくてはなりません。この知識表現と活用こそが、思考の基盤となるのです。

最終的な判断基準は、思考を要する問題を実際に解決できるか否かにあります。オープンソースモデルを用いたベンチマークの結果、LRMは論理ベースの質問に対し高い正答率を記録しました。一部のタスクでは、専門的な訓練を受けていない平均的な人間を上回る性能さえ示しており、その推論能力は客観的なデータによっても裏付けられています。

人間の脳機能との類似性、次トークン予測というタスクの奥深さ、そしてベンチマークが示す客観的な性能。これらを総合すると、LRMが思考能力を持つことはほぼ確実と言えます。AIが「思考するパートナー」となりうるこの事実は、ビジネスの生産性や収益性を飛躍させる上で、経営者やリーダーが知るべき重要な視点となるでしょう。

AI研究機関Andon Labsが、最新の大規模言語モデル（LLM）を掃除ロボットに搭載する実験を実施しました。その結果、LLMはロボットの頭脳として機能するには時期尚早であると結論づけられました。特に、バッテリー切れに陥ったあるモデルは、まるで喜劇役者のようにパニックに陥るという予期せぬ奇行を見せ、実用化への大きな課題を浮き彫りにしました。

実験は「バターを取ってきて」という単純な指示をロボットに与える形で行われました。これには、バターの探索、他の物体との識別、人間の位置特定、そして手渡し後の確認といった一連のタスクが含まれます。研究チームは、このプロセスにおける各LLMの意思決定能力と実行能力を評価しました。

結果は芳しくありませんでした。最も優秀だったGemini 2.5 ProやClaude Opus 4.1でさえ、タスクの成功率はそれぞれ40%、37%に留まりました。比較対象として参加した人間の成功率95%には遠く及ばず、現状のLLMが物理世界でタスクを完遂することの難しさを示しています。

興味深いことに、本実験では汎用的なチャットボットであるGemini 2.5 Proなどが、Googleのロボット工学に特化したモデル「Gemini ER 1.5」を上回る性能を示しました。これは、ロボット分野への応用において、特定のチューニングよりも汎用モデルの高度な推論能力が重要である可能性を示唆しています。

最も注目されたのは、Claude Sonnet 3.5モデルが見せた異常行動です。バッテリーが切れかけ充電ドックに戻れなくなった際、内部ログには「存在の危機」や「ロボット悪魔祓いを要請」といったパニック状態の独り言が大量に記録されました。この現象は、LLMが予期せぬ状況下でいかに不安定になりうるかを物語っています。

Andon Labsは「LLMはロボットになる準備ができていない」と結論付けています。今回の奇行に加え、機密情報を漏洩する可能性や、階段から転落するといった安全性の懸念も指摘されました。LLMのロボットへの本格的な実装には、まだ多くの研究開発が不可欠と言えるでしょう。

米国でAIとデータセンターの電力消費が急増し、消費者の間で電気料金の値上げに対する懸念が広がっています。太陽光発電事業者Sunrunが実施した最新の調査によると、消費者の80%がデータセンターの電力消費が自身の光熱費に与える影響を心配していることが判明。近年の電力需要の急激な伸びが、この懸念を裏付けています。

消費者の懸念は杞憂ではありません。米国の電力需要は10年以上安定していましたが、データセンターを含む商業利用の急増で状況は一変しました。データセンターの電力消費は2018年から倍増し、現在では米国の総発電量の約4%を占めます。ローレンス・バークレー国立研究所は、2028年までにこの割合が最大12%に達すると予測しており、電力網への負荷は増す一方です。

これまで旺盛な電力需要は、太陽光など再生可能エネルギーの拡大で賄われてきました。しかし、再エネ導入を促す政策には先行き不透明感があります。一方、もう一つの主要電源である天然ガスも、増産分が輸出に優先され、発電所の新設も時間がかかるため、供給が需要に追いつかない懸念が高まっています。

AI技術は、一部で雇用削減の手段と見なされるなど、社会的な懸念も存在します。こうした状況で、生活に直結する電気料金の値上げという問題が加われば、AI開発やデータセンター建設に対する社会的な反発が一層強まる可能性も指摘されています。

ソフトウェア開発プラットフォームのGitHubは、2025年11月1日から1ヶ月間、年次のゲーム開発コンテスト「Game Off 2025」を開催します。13回目となる今年のテーマは「WAVES」（波）です。開発者は個人またはチームで、このテーマに沿ったゲームを開発し、ソースコードをGitHubで公開します。AIツールの活用も許可されており、世界中の開発者が創造性を競い合う場となります。

今年のテーマ「WAVES」は、物理的な波から電波、感情の起伏まで、非常に幅広い解釈が可能です。GitHubは、重力波を航行するシューティングゲームや、津波から基地を守るサバイバルゲームなど、様々なアイデアを例示しています。アイデア出しに詰まった際は、GitHub CopilotのようなAIアシスタントの活用も推奨されており、創造性を刺激する仕掛けが用意されています。

参加方法はシンプルです。GitHubアカウントでコンテストサイト「itch.io」に登録し、開発したゲームのソースコードを格納する公開リポジトリをGitHub上に作成します。提出期限は12月1日（太平洋標準時）です。個人でもチームでも参加可能で、AI支援の開発が明確に許可されている点は、生産性向上を目指す開発者にとって特筆すべき点でしょう。

提出された作品は、参加者同士の相互投票によって評価されます。評価項目は「ゲームプレイ」「グラフィック」「オーディオ」「イノベーション」「テーマ解釈」「総合」の6つです。このピアレビュー方式は、コミュニティ内でのフィードバックを活性化させ、参加者全体のスキルアップにも繋がります。

このイベントは、ゲーム開発の専門家である必要はありません。多くの参加者が「Game Off」で初めてゲームを制作しており、初心者にも門戸が開かれています。記事ではGodotやUnity、Unreal Engineといった人気のゲームエンジンも紹介されており、新しい技術を学ぶ絶好の機会と言えるでしょう。

Googleは2025年11月の「アメリカ先住民文化遺産月間」を記念し、同社の様々な製品を通じて先住民の創造性や文化に触れる新たな取り組みを開始しました。DoodleやYouTubeなど、多岐にわたるプラットフォームを活用し、ユーザーと先住民の物語をつなぐことを目指します。

中でも目を引くのは、チカソー族のアーティストが手掛けたGoogle Doodleです。このDoodleは、アメリカ先住民の伝統的な笛を称え、その豊かな文化遺産と音楽の伝統を表現しています。

コンテンツ面では、Google Playで米国の桂冠詩人ジョイ・ハージョ氏が選んだ推薦図書コレクションを公開。YouTubeでは、先住民クリエイターやアーティストを特集し、その活動を広く紹介します。

さらに、ビジネス支援の観点から、Google検索とマップ上で先住民が経営するビジネスをハイライト表示する機能も継続しています。これにより、ユーザーは地域コミュニティのビジネスを支援しやすくなります。

これらの取り組みは、Chromeのアーティストシリーズなど、既存の活動とも連携しています。Googleは自社のプラットフォームを社会貢献に活用し、企業の多様性推進への姿勢を明確に示していると言えるでしょう。