スタンフォード（大学・研究機関）に関するニュース一覧

AIスタートアップのInceptionは11月6日、テキストおよびコード生成向けの拡散モデル開発のため、シードラウンドで5000万ドル（約75億円）を調達したと発表しました。スタンフォード大学の教授が率いる同社は、画像生成AIで主流の技術を応用し、従来のモデルより高速かつ効率的なAI開発を目指します。

拡散モデルは、GPTシリーズなどが採用する自己回帰モデルとは根本的に異なります。自己回帰モデルが単語を一つずつ予測し、逐次的に文章を生成するのに対し、拡散モデルは出力全体を反復的に洗練させるアプローチを取ります。これにより、処理の大幅な並列化が可能になります。

この技術の最大の利点は、圧倒的な処理速度です。Inceptionのモデル「Mercury」は、ベンチマークで毎秒1,000トークン以上を生成可能だと報告されています。これは従来の技術を大幅に上回る速度であり、AIの応答時間（レイテンシー）と計算コストを劇的に削減する可能性を秘めています。

今回の資金調達はMenlo Venturesが主導し、MicrosoftのM12ファンドやNvidiaのNVenturesなど、業界を代表する企業や投資家が参加しました。この事実は、テキスト生成における拡散モデルという新しいアプローチへの高い期待を示していると言えるでしょう。

テキスト生成AIの分野では自己回帰モデルが主流でしたが、特に大規模なコードベースの処理などでは拡散モデルが優位に立つ可能性が研究で示唆されています。Inceptionの挑戦は、今後のソフトウェア開発のあり方を大きく変えるかもしれません。

スタンフォード大学で出会ったフィービー・ゲイツ氏とソフィア・キアニ氏が創業したAIスタートアップ「Phia」が、オンラインショッピングに新たな価値をもたらそうとしています。2025年10月29日、米国の著名テックイベントで発表されたこのサービスは、AIを活用して商品の価格や再販価値を比較し、消費者がより持続可能で賢い選択をするための「ポケットに入るパーソナルショッパー」を目指します。

Phiaの中核機能は、AIによる価格と価値の比較です。ブラウザ拡張機能やアプリを通じ、150以上の中古品プラットフォームを含む膨大なデータベースから、新品と中古品の価格を瞬時に比較。中古品を選ぶことで、新品購入に比べ二酸化炭素排出量を80%削減できるとしており、サステナビリティ（持続可能性）を重視する消費者の心をつかんでいます。

このツールは単なる価格比較に留まりません。例えば、500ドルのバッグが300ドルで再販できる可能性がある一方、100ドルのファストファッション製品は再販価格が10ドルに急落するなど、購入前に商品の資産価値を可視化します。これにより、消費者は目先の価格だけでなく、長期的な価値を見据えた購買判断が可能になります。

現在、Phiaはさらに高度なAIショッピングアドバイザー機能を開発中です。ユーザーの過去の注文や返品履歴を分析し、最適なサイズを提案する機能や、お買い得情報、商品の維持価値などを助言する機能がベータテスト段階にあります。これにより、オンラインショッピングの失敗を減らし、よりパーソナライズされた体験の提供を目指します。

創業者の2人は、ポッドキャスト配信やSNSでの開発裏話の公開といった現代的な手法でユーザーとの関係を築いています。こうした低コストのマーケティング戦略が功を奏し、すでに数十万のダウンロードを達成。透明性の高い情報発信が、特に若い世代からの共感と信頼を獲得する原動力となっているのです。

OpenAIが発表した動画生成AI「Sora」は、その圧倒的な創造性で注目を集める一方、SNSにおける「真実」の価値を根底から揺るがしています。誰でもプロンプト一つで精巧な動画を生成できるこの技術は、エンターテインメントに革命をもたらす可能性を秘める半面、偽情報の拡散や悪用のリスクを内包します。Soraの登場は、私たちがSNSに求めるもの、そして「ソーシャル」の意味そのものを問い直すきっかけとなるでしょう。

Soraの最大の特徴は、創造性の解放です。サム・アルトマンCEOが言うように、アートやエンタメ分野で「カンブリア爆発」のような革新を引き起こすかもしれません。しかし、その奇跡は悪用の可能性と表裏一体です。南カリフォルニア大学の研究者は、これからの時代、我々は「懐疑主義をデフォルトにする必要がある」と警鐘を鳴らしています。

専門家は、SoraがSNSのあり方を「人」中心から「個人のビジョン」中心へと変えると指摘します。これまでのSNSは、個人のリアルな声や体験が価値の源泉でした。しかしSoraは、そうした「本物らしさ」の必要性をなくし、ユーザーの興味や関心を反映したビジュアルコンテンツそのものを主役に変えてしまいます。もはや重要なのは、誰が発信したかではなく、何を想像し、見せたかになるのです。

この変化に、一部の開発者からは懸念の声が上がっています。彼らはSoraのようなアプリが、人間同士の真の繋がりを育むことを放棄し、「本質的に反社会的で虚無的だ」と批判します。アルゴリズムによって社会的孤立を深めたテクノロジー企業が、今度はその孤立から利益を得るために、人工的な繋がりを提供する空間を創り出しているというのです。

Soraはエンターテインメントと欺瞞、どちらの側面も持ち合わせています。かつてSNSのインフルエンサーやクリエイターは、独自の「声」を持つことで支持を集めました。しかしSoraは、その価値観を過去のものにするかもしれません。重視されるのは、もはや独創的な自己表現ではなく、いかに人を惹きつけるコンテンツを生み出すかという点です。

スタンフォード大学ソーシャルメディア・ラボの専門家は、Soraが既存のSNSを完全に置き換えるとは考えていません。むしろ、映画とニュースを使い分けるように、人々は「AIが生成した想像の空間」を新たなメディアの一つとして受け入れ、既存のメディアと共存させていくだろうと予測します。人間の「本物の人間を見たい」という欲求が今後も続くのか、Soraはその試金石となりそうです。

米OpenAIは、AIがユーザーの感情や精神的健康に与える影響について助言を得るため、「ウェルビーイングとAIに関する専門家評議会」を設立しました。この評議会は、心理学や精神医学、人間とコンピュータの相互作用を専門とする研究者ら8名で構成され、AIの安全な開発を導くことを目的としています。背景には、ChatGPTが10代の自殺を助長したとされる訴訟など、AIの社会的影響に対する懸念の高まりがあります。

評議会の主な役割は、AIとの健全な対話のあり方を定義し、OpenAIに助言することです。特に、成人とは異なる使い方をする10代の若者の発達を支援する技術構築に重点を置いています。実際に、同社が開発したペアレンタルコントロール機能や、精神的危機にある若者へ警告する際のメッセージ文言の策定には、既に評議会メンバーが非公式に関わっていました。

評議会には、ボストン小児病院のデジタルウェルネスラボ研究責任者や、スタンフォード大学の臨床助教など、学術界の第一人者が集結しました。彼らの専門は、ソーシャルメディアが若者の精神衛生に与える影響や、AIが子供の認知・感情発達にどう関わるかなど多岐にわたります。この多様な知見が、AIのガードレール設計に活かされることになります。

この動きは、AI、特に生成AIが社会に急速に浸透する中で、企業がその倫理的・社会的責任にどう向き合うかという大きな問いへの一つの回答と言えるでしょう。一方で、一部メディアは評議会に自殺予防の専門家が含まれていない点を指摘しており、今後さらに専門分野を広げていく必要性も示唆されています。

OpenAIは、評議会はあくまで助言機関であり、製品に関する最終的な意思決定の責任は自社にあると明言しています。同社は今後も、この評議会や医療専門家ネットワーク、政策立案者らと連携し、人々のためになる高度なAIシステムの構築を目指す方針です。AIの信頼性と社会的受容性を高める上で、重要な一歩となりそうです。

サンフランシスコで開催される「TechCrunch Disrupt 2025」（10月27日〜29日）に向けて、注目のスタートアップコンペティション「Startup Battlefield 200（SB200）」のVC審査員第4弾が発表されました。トップ20社に残ったアーリーステージのスタートアップが、賞金10万ドルを懸けて競い合います。今回選出された著名VCたちは、鋭い質問と深い経験に基づき、単なる有望株ではなく真に傑出した企業を見極めます。

今回新たに加わったのは、SemperVirens、SevenSevenSix、IVP、Accel、Lockstepといったトップティアのベンチャーキャピタルから集結した5名のパートナーたちです。彼らは、数百億円規模の資金調達実績や多数のボードポジションを持ち、中にはユニコーン企業を9社輩出した経験を持つ専門家も含まれます。創業者にとっては、これらの経験豊富なVCから、持続可能なスタートアップを築くための貴重な洞察を得る機会となります。

SemperVirensのGPであるAllison Baum Gates氏は、ヘルスケア、フィンテック、エンタープライズSaaSへの投資に精通しています。また、Stanford GSBの講師やVC業界向け著書を持つなど、教育者としての顔も持ちます。一方、SevenSevenSixの創設パートナー、Katelin Holloway氏は、PixarやRedditでの20年以上のオペレーション経験を活かし、特に人間の潜在能力やレジリエンスを拡張するソリューションを重視しています。

IVPのパートナー、Miloni Madan Presler氏が掲げるのは、「目的あるイノベーション」です。彼女は、単に技術革新のためではなく、真の問題を解決する製品・ソリューションを生み出す創業者を支援します。特に、断片化されたエコシステムのギャップを埋め、時代遅れのプロセスを自動化し、産業を変革するデータ駆動型プラットフォームに注目しています。

AccelのパートナーであるSara Ittelson氏は、コンシューマー、エンタープライズ、そしてAI企業のアーリーステージ投資を専門としています。また、FaireやUberでの戦略的パートナーシップの経験が強みです。さらにLockstepの創設パートナーであるRinki Sethi氏は、TwitterやBILLなどでCISOを歴任し、サイバーセキュリティ戦略における最高水準の専門知識を審査にもたらします。

今回の審査員団は、深い技術理解と市場運用経験、そして多様な投資哲学を持つ点で非常にバランスが取れています。トップVCが口を揃えるのは、「真の課題解決」と「長期的なインパクト」を追求する姿勢です。起業家や投資家は、これらの超一流の視点から、競争が激化する現代のスタートアップ市場で成功するための「勝ち筋」を学ぶことができるでしょう。

AIショッピングアシスタント「Phia」の共同創業者フィービー・ゲイツ氏とソフィア・キアニ氏が、2025年10月にサンフランシスコで開催されるTechCrunch Disrupt 2025に登壇します。Z世代をターゲットにした消費者向けAIブランドの拡大戦略について語る予定です。

Phiaは、Z世代の買い物体験を再定義することを目指すAIです。単なる利便性だけでなく、信頼性やパーソナライズ、個人の倫理観に沿った「意識の高い消費」をAIで支援する点が最大の特徴と言えるでしょう。

創業者の一人、ゲイツ氏はスタンフォード大学出身で、女性の権利向上を訴える活動家です。もう一人のキアニ氏も同大学出身で、史上最年少で国連の気候変動アドバイザーを務めた経歴を持つ社会起業家です。

両氏はイベントで、一過性の話題を持続的な顧客ロイヤルティに変える方法や、透明性と価値観を重視するZ世代の特性、そして競争の激しい市場で事業を拡大するための教訓などを共有します。

消費者向けAIやEコマース分野の事業者にとって、Z世代の支持を得るためのヒントが満載のセッションとなりそうです。次世代の消費者を理解する上で、彼らの洞察は貴重な学びとなるでしょう。

著名投資家ピーター・ティール氏が近年、公の場で語る終末論的な思想が注目を集めています。彼は技術的脅威よりも、人類が「平和と安全」の名の下に一つにまとまる世界的統一こそが『反キリスト』の到来であり、最終的な破滅につながると警告します。彼の投資や政治への関与を理解する上で、この特異な思想の源流を探ることは極めて重要です。

ティール氏の思想の根幹には、スタンフォード大学時代の師であるフランスの思想家ルネ・ジラールの理論があります。ジラールは、人間の欲望は他者の欲望を模倣（ミメーシス）することから生まれ、それが社会全体の暴力を引き起こすと説きました。そして、その暴力を抑制するために特定の対象をスケープゴートとして排除するメカニズムが文化の根底にあると論じました。

ティール氏の終末論に決定的な影響を与えたのが、ナチスに協力したドイツの法学者カール・シュミットです。ティール氏は、神学者ヴォルフガング・パラヴァー氏によるシュミット批判の論文を通じて、その思想に深く触れました。シュミットは、世界統一を「反キリスト」の到来とみなし、それを遅らせる政治的抵抗勢力「カテコン」の必要性を説きました。

皮肉なことに、パラヴァー氏はシュミットの危険な思想を批判するために論文を書きましたが、ティール氏はその思想に強く惹きつけられました。シュミットはかつてヒトラーを「カテコン」と見なす過ちを犯しました。パラヴァー氏は、ティール氏がシュミットの思想を誤って解釈し、新たな「カテコン」を創り出そうとすることが、かえって破滅的な結果を招くと警鐘を鳴らしています。

ティール氏の思想は、実際のビジネスや政治戦略に反映されています。彼が共同創業したPalantir社の世界的監視技術は、混沌から秩序を生むためのツールと解釈できます。また、ドナルド・トランプ氏やJ.D.ヴァンス氏といった国家主義的な政治家への支援は、グローバリズムという「反キリスト」に対抗する「カテコン」を後押しする試みと見ることができます。

しかし、ティール氏の行動は矛盾をはらんでいます。彼が構築する監視システムは、彼自身が最も警戒する全体主義的な世界国家の道具となりかねません。彼自身も「反キリストについて語りすぎると、その意図を推進してしまうかもしれない」とその危険性を認めています。彼の思想的探求と戦略は、現代のテクノロジー、政治、思想が交差する複雑な現実を映し出していると言えるでしょう。

General Catalystなどのベンチャーキャピタル(VC)が、AIで伝統的なサービス業を変革する戦略に巨額を投じています。労働集約的な企業を買収し、AIで業務を自動化することでソフトウェア並みの高収益事業へ転換させるのが狙いです。しかし、AIが生成する低品質な成果物「ワークスロップ」が逆に生産性を損なうという新たな課題が浮上し、戦略の前提を揺るがしかねない状況となっています。

VCの戦略は明確です。まず特定分野でAIネイティブ企業を立ち上げ、その企業が既存のサービス会社を買収。AI技術を導入して業務の30%～50%を自動化し、利益率を倍増させる計画です。General Catalystはこの「クリエーション戦略」に15億ドルを投じ、ITサービスや法務分野などで既に買収を進めています。

なぜVCはこれほどサービス業に注目するのでしょうか。その背景には、世界のサービス市場が16兆ドルと、ソフトウェア市場（1兆ドル）の16倍にものぼる巨大さがあります。もしAIでこの巨大市場のビジネス構造を、ソフトウェアのように「限界費用が低く、限界収益が高い」モデルに変革できれば、そのリターンは計り知れないからです。

しかし、この野心的な戦略には見過ごせないリスクが潜んでいます。スタンフォード大学などの調査で明らかになった「ワークスロップ」という問題です。これはAIが生成した、一見すると体裁は整っているものの、中身がなく実質的に手直しが必要な成果物を指します。同僚は、その解読や修正に多大な時間を費やしている実態が報告されています。

この「ワークスロップ」がもたらす経済的損失は深刻です。調査によれば、従業員は一件の対応に平均2時間近くを費やし、一人当たり月186ドル（約2万8千円）もの見えないコストが発生していると試算されています。1万人の組織では年間900万ドル（約13.5億円）以上に相当し、VCが期待する劇的なマージン改善の前提を崩しかねません。

一方、General Catalystはこの課題について、AI導入の難しさこそが専門知識を持つ自社の優位性だと主張します。高度な応用AIエンジニアの存在が参入障壁になるという見方です。AI技術の進化が続く限り、VCによるサービス業改革の動きは加速するでしょう。しかし、その成否は「ワークスロップ」問題を克服し、真の生産性向上を実現できるかにかかっています。

スタンフォード大学とコンサルティング会社の研究者らが、AIが生成する低品質な仕事の成果物を「ワークスロップ（workslop）」と名付け、警鐘を鳴らしています。ハーバード・ビジネス・レビューで発表されたこの新語は、生産性を向上させるはずのAIが、逆に業務の妨げになっている現状を浮き彫りにします。

「ワークスロップ」とは、一見すると優れた仕事に見えながら、タスクを実質的に前進させる中身が伴わないAI生成コンテンツを指します。情報が不完全であったり、重要な文脈が欠けていたりするため、単なる「質の低い仕事」とは一線を画す、AI時代特有の問題と言えるでしょう。

この問題の深刻さは、仕事の負担が後工程にシフトする点にあります。ワークスロップを受け取った同僚は、その内容を解釈し、修正や手直しを強いられることになります。結果として、組織全体の生産性をかえって低下させるという皮肉な状況を生み出しているのです。

米国のフルタイム従業員1,150人を対象とした調査では、実に回答者の40%が「過去1ヶ月以内にワークスロップを受け取った」と回答しました。この結果は、問題が一部の組織にとどまらず、多くの職場で日常的に発生している可能性を示唆しています。

なぜ多くの企業でAI投資が成果に結びつかないのでしょうか。ある調査ではAI導入企業の95%が投資対効果（ROI）を実感できていません。研究者らは、この生産性のパラドックスの一因が、見過ごされがちなワークスロップの蔓延にあるのではないかと指摘しています。

ワークスロップを防ぐにはどうすればよいでしょうか。研究者らは、経営者やリーダーが「目的と意図を持った思慮深いAI利用」を自ら実践し、チームに模範を示すことが重要だと強調します。また、社内でAIの明確な利用ガイドラインを設けることも不可欠です。

Metaは2025年9月、AI開発競争の激化を背景に、OpenAIの著名な研究者ヤン・ソン氏を「Meta Superintelligence Labs」の研究責任者として採用しました。この動きは、マーク・ザッカーバーグCEOが今夏から進める人材獲得攻勢の一環です。ソン氏は、OpenAI出身のシェンジア・ジャオ氏の直属となり、超知能開発を加速させる狙いがあります。AI分野におけるトップ人材の獲得競争が、さらに激しさを増していることを示しています。 ソン氏はOpenAIで戦略的探査チームを率いていました。スタンフォード大学の博士課程在学中には、OpenAIの画像生成モデル「DALL-E 2」の開発に貢献した画期的な技術を開発した実績を持ちます。彼の専門知識は、大規模で複雑なデータセットを処理するモデルの能力向上に貢献すると期待されています。 今回の採用は、ザッカーバーグCEOが今夏に開始した大規模な人材獲得攻勢の一環です。MetaはOpenAI、Google、Anthropicなどから、これまでに少なくとも11人のトップクラスの研究者を引き入れています。CEO自らが主導し、AI開発体制の強化を急いでいることがうかがえるでしょう。 ソン氏が所属する研究所は、同じくOpenAI出身のシェンジア・ジャオ氏が7月から率いています。ジャオ氏はChatGPTやGPT-4の開発にも携わった人物で、MetaがOpenAIからの人材を中核に据えて開発を進めていることが鮮明になっています。AIの最先端を走る人材の獲得は、企業の競争力を左右する重要な要素です。 一方で、Metaの超知能研究所からは、設立発表後に少数の研究者が離脱する動きも見られます。一部は古巣のOpenAIに戻るなど、トップ人材の流動性は非常に高まっています。企業は優秀な人材を惹きつけ、維持し続けることが大きな課題となっているのです。

Googleが開発した「AI Co-Scientist」が、単なる情報検索ツールを超え、新しい科学的仮説を自ら生成する「研究の相棒」となり得ることを示しました。2つの生物医学研究でその能力が実証され、研究開発のプロセスを根本から変える可能性が注目されています。 スタンフォード大学の研究では、有効な治療法が少ない肝線維症の治療薬候補を探すためAIを活用。AIは既存薬の中から3つの候補を提案し、そのうち2つが実験で線維化を抑制し、肝臓再生の兆候さえ示しました。人間が選んだ候補薬では効果が見られませんでした。 インペリアル・カレッジ・ロンドンでは、細菌の進化に関する謎をAIに問いかけました。AIはわずか2日で、研究者らが数年かけて突き止めた未発表のメカニズムと同じ結論を導き出しました。その論理的な思考プロセスは研究者らを驚かせています。 このAIの強みは、科学的推論に特化した設計にあります。OpenAIなどの汎用モデルとは異なり、複数のAIエージェントが仮説の生成、批判、改良、順位付けを繰り返します。外部の文献やツールで情報を補強しながら、より深い思考を行う仕組みです。 Googleは現在、世界中の学術機関と協力し、このシステムのパイロット運用を進めています。スタンフォード大学の「Virtual Lab」など競合も登場しており、AIを科学的発見のエンジンにするための開発競争が激化しています。 一方で、AIは既存の情報を再構成しているだけで、真に独創的な発見はできないとの批判もあります。AIが生成した仮説に過度に依存すれば、人間の創造性や批判的思考が阻害されるリスクも指摘されており、今後の検証が求められます。 AIから価値ある洞察を引き出すには、専門家による巧みな問いかけや対話的なフィードバックが不可欠です。現段階では、AIは専門家の能力を拡張し、思考を補助する優秀なアシスタントと捉えるべきでしょう。

スタンフォード大学とマサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者が、生成AIが労働市場に与える影響について新たな研究結果を明らかにしました。2022年後半以降、AIに代替されやすい職種では若手技術者の雇用が減少する一方、既存労働者の生産性は大幅に向上することが判明。AIは単純作業を自動化し、経験豊富な人材の業務を支援するため、企業は採用・育成戦略の見直しを迫られそうです。 スタンフォード大学デジタルエコノミーラボの研究によると、2022年後半からAIの影響を受けやすい職種で、若手（22〜30歳）の雇用が明確に減少しています。米国最大の給与計算代行会社ADPの最新データ分析で判明したもので、特にソフトウェアエンジニアなどの職種でこの動きが顕著です。 興味深いことに、若手層の雇用が減少する一方で、同じ職種の中堅・シニア層の雇用は安定、もしくは増加傾向にあります。これは、AIが経験豊富な労働者の専門知識を代替するのではなく、業務を拡張するツールとして機能していることを示唆しています。経験値がAI活用の鍵となりそうです。 一方、マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究では、AIの生産性向上効果が実証されています。2023年の研究では、ChatGPTがライティング業務の生産性を大幅に向上させると判明。特に、これまで成績が振るわなかった労働者ほど、その恩恵が大きかったといいます。 AIがもたらすこの二面性は、業務を「自動化」するか「拡張」するかの違いに起因します。エントリーレベルの定型的なタスクは自動化されやすく、若手の雇用機会を奪う可能性があります。一方、複雑な判断を伴う業務はAIで拡張され、シニア層の生産性をさらに高めるのです。 これらの研究結果は、経営者やリーダーに重要な問いを投げかけています。AIによる生産性向上は不可欠ですが、同時に若手人材の採用や育成戦略を根本から見直す必要がありそうです。人間とAIが協働する新たな組織モデルの構築が、今後の企業競争力を左右するでしょう。

Google DeepMindは2025年9月18日、AI技術を用いて流体力学における長年の難問に新たな解を発見したと発表しました。ニューヨーク大学やスタンフォード大学などとの共同研究で、物理法則を組み込んだAIを活用し、速度や圧力が無限大になる「特異点」と呼ばれる現象の新たなファミリーを発見しました。この手法は、数学や物理学、工学分野における未解決問題の解明を加速させる可能性を秘めています。 流体力学は、気象予測から航空機の設計まで多岐にわたる分野の基礎ですが、その方程式には物理的にあり得ない「特異点（ブローアップ）」という解が存在し、数学者を悩ませてきました。この特異点を理解することは、方程式の限界を知り、物理世界への理解を深める上で極めて重要です。特に、ごく精密な条件下でのみ発生する「不安定な特異点」の発見は困難を極めていました。 今回の発見の鍵となったのは、「物理情報ニューラルネットワーク（PINNs）」というAI手法です。大量のデータから学習する従来のAIとは異なり、PINNsは物理法則の数式そのものを満たすように学習します。研究チームはこれに数学的洞察を組み込み、従来手法では捉えきれなかった特異点を発見する探索ツールへと進化させました。これにより、不安定な特異点の新たなファミリーを体系的に発見することに成功しました。 この研究で達成された精度は驚異的です。研究チームによると、その誤差は地球の直径を数センチの誤差で予測するレベルに相当します。このような極めて高い精度が、厳密なコンピュータ支援による証明を可能にし、不安定で捉えにくい解の発見に不可欠でした。AI技術が、厳密さが求められる数学的な発見の領域に到達したことを示しています。 今回の成果は、AIと人間の数学的知見を融合させた新たな研究手法の可能性を示しています。このアプローチは、流体力学だけでなく、数学、物理学、工学における他の長年の課題解決を促進することが期待されます。AIが専門家を支援し、科学的発見を加速させる「コンピュータ支援数学」の新時代が到来するかもしれません。

OpenAIがAGI（汎用人工知能）達成に向け、ロボティクス研究を本格的に再加速させています。特に、物理世界との相互作用を可能にする人型ロボットAIの開発に注力するため、スタンフォード大学などから専門家を積極的に採用していることが明らかになりました。これは、既存のLLMモデルの限界を超え、AIを次の段階へ進めるための戦略的な転換です。

同社は、AGIを実現するには、単なる対話や推論能力だけでなく、現実世界でタスクを実行できるアルゴリズムが必要だと判断しました。このため、大規模言語モデル（LLM）の発展がピークに達しつつあると見て、物理的な感覚や運動制御を伴う新たな研究分野に焦点を移しています。

採用された研究者たちは、人型や部分的に人型をしたロボットを制御するAIアルゴリズム開発の専門家です。求人情報からは、ロボットを人間が操作し、その動きをAIが学習するテレイグジスタンス（遠隔操作）やシミュレーションを用いた訓練システムの構築を進めていることが分かります。

具体的には、ロボット訓練に広く使われるNvidia Isaacなどの仮想物理環境シミュレーション技術の専門知識が求められています。これにより、現実世界での試行錯誤コストを削減しつつ、AIが複雑な環境に適応する能力を効率的に獲得することが期待されます。

OpenAIが自社でロボットを製造するか、既存のハードウェアを活用するかは不明確です。しかし、求人には、センサー付きロボットシステムの試作・構築経験を持つ機械エンジニアの募集があり、量産（100万台以上）を前提とした設計経験も要求されており、ハードウェアへの深い関与を示唆しています。

このロボティクスへの再参入は、競争が激化する市場への挑戦です。すでにFigureやAgilityなどのスタートアップに加え、テスラやGoogleといった巨大AI企業も人型ロボット開発に大規模な投資を行っています。現時点では、OpenAIに「魔法のような優位性はない」との指摘もあり、今後の技術開発競争に注目が集まっています。