AI映像生成のRunwayは2025年12月11日、同社初となるワールドモデル「GWM-1」と、動画生成モデル「Gen 4.5」のアップデートを発表しました。物理シミュレーションと音声付き動画生成の両軸で、AIの産業応用と市場価値を大きく高める狙いです。
新発表の「GWM-1」は、物理法則や時間の経過を理解するAIモデルです。環境構築用の「Worlds」、ロボット学習用の「Robotics」、人間行動再現の「Avatars」を展開し、現実世界の高度なシミュレーションを可能にします。
動画モデル「Gen 4.5」はネイティブ音声に対応しました。映像に同期した音や対話を生成でき、一貫性を保った1分間の長尺動画も作成可能です。単なる生成実験を超え、実用的な映像制作ツールとしての地位を固めます。
同社は「動画生成の進化がワールドモデルへの近道」と位置づけます。特にロボット分野では、天候や障害物を含む高品質な合成データを提供し、実機での試行錯誤を減らすことで開発効率と生産性の向上に貢献します。
Google DeepMindは2025年12月10日、英国政府とのパートナーシップを大幅に拡大し、科学、教育、公共サービス分野でのAI実装を加速させると発表しました。この提携は、先端AI技術を国家基盤に組み込むことで、経済的繁栄と安全保障を強化することを目的としています。特に、科学的発見のスピードアップや公共部門の生産性向上に焦点を当てており、AIを国家戦略の中核に据える英国の姿勢は、企業経営者にとっても組織へのAI導入の青写真となるでしょう。
科学技術分野では、英国の研究者に対し「AI for Science」モデル群への優先アクセスを提供します。これには、アルゴリズム設計を行う「AlphaEvolve」や気象予測モデル「WeatherNext」などが含まれます。特筆すべきは、2026年に英国内に設立予定の自動化ラボです。この施設では、Geminiと統合されたロボティクスが新材料の合成と特性評価を自律的に行い、超伝導体や次世代バッテリーなどの発見プロセスを劇的に短縮することを目指します。
教育と公共サービスの現場でも、具体的な成果実証が進んでいます。北アイルランドでの試験運用では、生成AI「Gemini」を活用することで教師の事務作業時間を週平均10時間削減することに成功しました。また、AI家庭教師システムを用いた生徒は、人間のみの指導を受けた生徒に比べ、新規問題への対応力が5.5ポイント向上しています。公共サービスでは、都市計画文書のデータ化処理時間を従来の2時間からわずか40秒へと短縮するツール「Extract」を導入し、行政の意思決定速度を飛躍的に高めています。
安全保障面では、英国のAI安全研究所（AISI）との連携を深め、モデルの説明可能性や社会的影響の研究を推進します。さらに、サイバーセキュリティ分野では、脆弱性の特定とコード修正を自動化する「Big Sleep」や「CodeMender」といったAIツールを活用し、国家レベルのサイバーレジリエンス強化を図ります。DeepMindと英国政府の取り組みは、AIが単なるツールを超え、社会インフラとしての地位を確立しつつあることを示しています。
米マサチューセッツ工科大学（MIT）は2025年12月8日、同大の関係者9名が「AI2050フェロー」に選出されたと発表しました。このフェローシップは、元Google CEOのエリック・シュミット氏らが設立した非営利団体「Schmidt Sciences」によるもので、AI分野の最重要課題に取り組む研究者を支援するプログラムです。
AI2050イニシアティブの核心は、「2050年にAIが社会に大きな利益をもたらしているとしたら、どのような問題を解決したのか」という問いにあります。選出されたフェローたちは、AIと高度なコンピューティング、生物科学、宇宙物理学など、多岐にわたる分野でインパクトのある研究を推進し、持続可能な未来の実現を目指します。
今回選出されたMIT現役研究者のひとり、Tess Smidt准教授は物理・幾何学・機械学習の交差点で研究を行っています。物理的および幾何学的制約下でのシステム理解を助けるアルゴリズムを設計し、新素材や新分子の発見に応用することが狙いです。特に3D物理システムにおける対称性に着目したアプローチが高く評価されています。
また、CSAIL（コンピュータ科学・人工知能研究所）のポスドクであるZongyi Li氏は、科学計算を加速させるための「ニューラル演算子法」の開発に注力しています。従来の数値計算手法をAIで代替・補完することで、シミュレーションの劇的な高速化を目指すこの研究は、気象予測や流体力学など幅広い分野への波及効果が期待されます。
本プログラムには、現役研究者に加えて7名のMIT卒業生も選出されました。これには初期キャリアの研究者だけでなく、すでに実績のあるシニアフェローも含まれます。MITが輩出する人材が、アカデミアや産業界を超えて、将来のAI社会基盤を形成する上で重要な役割を果たしていることを如実に示しています。
MITの研究チームは2025年12月3日、複雑化する電力システムの将来計画を支援する新しいモデリングツール「Macro」を発表しました。AIの普及や脱炭素化の進展により電力需要予測が困難になる中、このツールは発電容量や送電網の最適な設計を高速かつ高精度に導き出します。既存モデルを凌駕する拡張性を持ち、政策立案者やインフラ計画担当者にとって強力な武器となります。
現在、データセンターでのAI活用や輸送・建物の電化により、電力需要は爆発的に増加しています。一方で、風力や太陽光といった再生可能エネルギーは発電量が天候に左右されるため、安定供給には蓄電池やバックアップ電源との綿密な連携が不可欠です。従来の計画モデルでは、こうした変動要因や厳しい信頼性要件、さらには脱炭素目標を同時に満たす複雑なシミュレーションに限界が生じていました。
Macroは、MITが以前開発したGenXなどのモデルを基盤としつつ、より大規模で高解像度な解析を可能にしました。最大の特徴は、エネルギーシステムを「転送・貯蔵・変換・入出力」という4つの基本要素に分解して記述するアーキテクチャです。これにより、電力網だけでなく、水素やセメント生産といった他産業との相互依存関係も含めた包括的なモデル化を実現しました。
計算処理の面でも大きな進化を遂げています。Macroは巨大な問題を小さなタスクに分割し、複数のコンピュータで並列処理することが可能です。これにより、従来は近似計算に頼らざるを得なかった複雑な送電網の最適化問題なども、AI技術を組み合わせて高精度に解くことができます。また、Excelでのデータ入力に対応するなど、専門家以外でも扱いやすい設計がなされています。
今後は、政策立案者がリアルタイムで政策の影響を検証できるエミュレータとしての活用も期待されています。例えば、特定の炭素税導入が電力価格や排出量にどう影響するかを即座に可視化することが可能になります。Macroはオープンソースソフトウェアとして公開されており、すでに米国、韓国、インド、中国の研究チームによってテスト運用が始まっています。
AIの電力消費増大が懸念される一方、マサチューセッツ工科大学（MIT）は2025年11月、AIこそがクリーンエネルギー移行の切り札になると提言しました。送電網の複雑な制御から画期的な新素材開発に至るまで、AI技術がエネルギー産業の構造的課題を解決する鍵となります。最新の研究成果に基づき、脱炭素社会実現に向けた具体的なAI活用戦略を解説します。
最も即効性が高い領域は電力網（グリッド）の高度化です。太陽光や風力といった天候任せの再エネ電源が増える中、AIは需給バランスをマイクロ秒単位で調整します。EVの充電タイミング制御やデータセンターの負荷調整を通じて需要側を柔軟に管理し、老朽化した設備の故障を予知して大規模停電を防ぐ役割も担います。
将来のインフラ投資計画においてもAIは不可欠です。気候変動による異常気象リスクや、複雑化する電源構成をシミュレーションし、最適な設備投資を導き出します。さらに、膨大な規制文書を大規模言語モデル（LLM）で解析することで、認可申請プロセスを効率化し、プロジェクトの遅延を防ぐことが可能です。
特筆すべきは新素材開発の劇的な加速です。従来は数十年を要した次世代バッテリーや原子炉用材料の開発期間を、AIとロボット実験の連携により数年単位に短縮できます。AIは過去の膨大な論文を学習し、最適な実験手順を提案・実行することで、人間には不可能な速度でイノベーションを創出します。
MITエネルギーイニシアティブ（MITEI）は、核融合炉の制御やデータセンター自体の省エネ化にもAIを活用しています。技術者、経済学者、政策立案者が連携し、AIと物理インフラを融合させることが、安定かつクリーンなエネルギー社会実現の必須条件です。
The Vergeの記者が48日間の欧州バンライフを通じ、旅行計画における生成AIの圧倒的な有用性を実証しました。Google検索が広告やSEO記事で溢れる一方、GeminiやChatGPTは複雑な条件を即座に理解し、的確な目的地を提案します。検索時間を短縮し、体験価値を最大化するAIの実力と、その裏にある課題を報告します。
AIの真価は、従来の検索エンジンでは手間取る「複合的な条件」への対応力です。「大型車が駐車できる魅力的な中世の村」といった問いに対し、AIは即座に正解を提示します。複数のサイトを巡回して情報を精査するプロセスを省略し、旅の計画を劇的に効率化しています。
しかし、この利便性はWebメディアの収益を脅かす「Google Zero」問題を加速させます。ユーザーが情報源のサイトを訪れなくなれば、将来的にAIが学習する「人間の体験談」自体が枯渇しかねません。著者はメディア関係者として、この技術革新に複雑な心境を抱いています。
信頼性の担保には注意が必要です。AIは誤情報を生成する可能性があるため、Google Maps等での裏付け確認が不可欠です。AIを「全知のアドバイザー」として活用しつつ、最終確認は人間が行う。このハイブリッドな運用こそが、生産性と正確性を両立させる現代の最適解です。
2025年11月18日、NVIDIAはSC25において、スパコン界の最高権威ゴードン・ベル賞のファイナリスト5チームすべてが同社の技術を採用していると発表しました。AIとシミュレーションの融合により、科学計算の常識が覆されつつあります。
かつてCPUが主流だったスパコン市場は、「グレート・フリップ」と呼ばれる大転換を迎えました。現在、世界TOP100システムの88%がGPUなどのアクセラレータを採用しており、そのうち8割をNVIDIA GPUが駆動しています。
特筆すべき成果として、テキサス大学オースチン校などのチームはデジタルツインを用いた津波予測において、従来50年要した計算をわずか0.2秒で完了させ、100億倍の高速化を実現しました。これにより災害時のリアルタイム対応が可能になります。
気候変動対策でも画期的な進展が見られます。スイスのスパコン「Alps」を用いたICONプロジェクトは、地球全体を1km解像度でシミュレーションすることに成功。24時間で146日分の気象変化を予測し、長期的な気候モデルの精度を飛躍的に高めました。
欧州初のエクサスケールスパコン「JUPITER」は、シミュレーション性能だけでなく、116 AIエクサフロップスという驚異的なAI処理能力を提供します。省電力性能を示すGreen500でも上位をNVIDIA搭載機が独占し、効率と性能の両立を証明しました。
これらの成果は、GH200 Grace Hopperなどの最新チップとCUDA-Xライブラリの進化によるものです。ナノスケールのトランジスタ設計や宇宙船エンジンの排気シミュレーションなど、多岐にわたる分野で人類の課題解決を加速させています。
Googleは2025年11月17日、AIを活用した最新の天気予報モデル「WeatherNext 2」を発表しました。この新モデルは、従来比で予測生成速度が8倍に向上し、精度も大幅に改善されています。Google検索やPixelスマートフォンなどの自社製品に統合されるほか、企業向けにも提供が開始され、AIによる気象予測が本格的な実用段階に入ります。
「WeatherNext 2」の最大の特徴は、その圧倒的な処理速度と精度です。GoogleのTPUチップ1つで1分未満に予測を完了でき、これは従来の物理ベースモデルがスーパーコンピュータで数時間を要した処理に相当します。気温や風速など、観測される変数の99.9%において、既存の最先端モデルを上回る精度を達成しています。
この飛躍的な性能向上を支えるのが、「Functional Generative Network (FGN)」と呼ばれる新しいAIモデリング手法です。モデルに意図的に「ノイズ」を注入することで、単一の入力から物理的に矛盾のない数百通りの予測シナリオを一度に生成できます。これにより、起こりうる最悪のケースなども含めた、より網羅的な気象予測が可能になりました。
Googleは「WeatherNext 2」を、検索、Gemini、Pixel、Googleマップといった主要サービスに順次統合し、一般ユーザーの利便性を高めます。さらに、エネルギー、農業、運輸、物流といった気象情報が事業に直結する業界向けにも、高解像度な1時間単位の予測を提供し、企業の精密な意思決定を支援します。
企業や開発者向けには、Google CloudのVertex AIプラットフォーム上で早期アクセスプログラムを開始。Earth EngineやBigQueryといったサービスを通じて予測データも公開します。これは、AI天気予報が「研究室から実世界へ」移行したことを示す象徴的な動きであり、今後、様々な産業での活用が期待されます。
英国のスタートアップWayveが、世界で最も運転が難しい都市の一つ、ロンドンで自動運転車の公道試験を実施しました。同社が開発した「人間のように学ぶ」AIは、複雑な交通状況下でも安全な走行を披露。2026年にもUberと提携し、完全自動運転のロボタクシーサービスを開始する計画で、巨大市場攻略への試金石となりそうです。
ロンドンは自動運転車にとって悪夢のような環境です。馬車時代から続く狭く曲がりくねった道、頻繁な路上駐車、予測不能な歩行者や自転車、そして複雑な環状交差点（ラウンドアバウト）。既存のルールベースの自動運転技術では対応が困難なシナリオが、日常的に発生します。
この難題に対し、WayveはエンドツーエンドのAIモデルで挑みます。これは、膨大な運転データから人間のドライバーのように運転方法を直接学習するアプローチです。競合のWaymoなどが用いる詳細な3Dマップや厳密なルール設定を必要とせず、初めての場所でも柔軟に対応できる汎用性の高さが最大の強みです。
実際の試乗では、その特徴が明確に表れました。運転は熟練ドライバーのような俊敏さではなく、免許取り立てのドライバーのように少し内気で慎重。しかし、急な割り込みや道路工事、杖をついて車道に出ようとする歩行者など、予期せぬ事態には人間らしい自然な反応で、減速や回避を的確に行いました。
このアプローチは、異なる交通文化を持つ世界中の都市へ技術を展開する上で大きな利点となります。同社はすでに世界500都市で実証実験を行う「AIロードショー」を実施。ロンドンのタクシー運転手が習得する膨大な地理知識「ナレッジ」をAIが代替する可能性を示唆しています。
Wayveの「完璧より人間らしい」運転スタイルは、技術的なブレークスルーであると同時に、自動運転への不信感が根強い市場で、社会受容性を得るための鍵となるかもしれません。今後のサービス展開が、業界の新たな標準を築くか注目されます。
Google DeepMindが開発したAI気象モデルが、2025年の大西洋ハリケーンシーズンで驚異的な予測精度を達成しました。マイアミ大学の研究者による暫定的なデータ分析によると、このAIモデルは米国の主要な従来型モデルを大きく上回り、人間の専門家による公式予報さえ凌駕する結果を示しました。AIが複雑な気象予測の分野に革命をもたらす可能性を示唆しています。
マイアミ大学のブライアン・マクノルディ上級研究員が公表したデータは衝撃的です。今シーズンの大西洋で発生した13のハリケーンについて、GoogleのAIモデル「GDMI」は、あらゆる予測時間において最も誤差の少ない、優れた進路予測を示しました。これはAIが気象予測の新たなチャンピオンになったことを示しています。
従来モデルとの差は歴然です。特に、米国国立気象局が運用する主要モデル「GFS」と比較すると、その差は一目瞭然でした。5日後の進路予測における平均誤差は、GFSが360海里だったのに対し、GoogleのAIモデルはわずか165海里。誤差を半分以下に抑える、圧倒的な性能です。
さらに驚くべきは、このAIモデルが人間の専門家をも上回った点です。米国国立ハリケーンセンターが発表する公式予報は、専門家が様々なモデルを総合的に判断して作成されます。しかし、GoogleのAIモデルは、単独でこの公式予報や、評価の高い『コンセンサスモデル』さえも上回る精度を記録したのです。
この成果は、AIが気象予測の世界に地殻変動を起こす可能性を強く示唆します。従来、スーパーコンピュータによる膨大な物理計算が主流だったこの分野で、AIがより速く、より正確な予測を提供する新たな標準となるかもしれません。今後の技術開発と、防災などへの社会実装が期待されます。
Googleがブラジルで、AIと科学技術を駆使した3つの気候変動対策プロジェクトを支援していることが明らかになりました。廃棄物からのメタン回収、機械学習による森林再生、岩石を利用した二酸化炭素（CO2）除去といった多角的なアプローチで、大気の浄化を目指します。これらの取り組みは、地球規模の課題解決と地域社会への貢献を両立させるモデルとして注目されます。
まず、短期的に温暖化への影響が最も大きいメタンガス対策です。Googleは廃棄物管理会社Orizonと連携し、埋立地から発生するメタンを回収、エネルギーに転換する事業を支援。AIは、メタンの主要な排出源を特定し、削減策の効果を監視する上で重要な役割を果たします。これにより、強力な温室効果ガスが大気中に放出されるのを防ぎます。
次に、自然の力を活用した炭素除去です。パートナーのMombak社は、ブラジル最大の再植林企業で、機械学習とデータサイエンスを用いてアマゾンの劣化した土地に在来種の木々を植えています。AIを活用した衛星画像解析などで、森林がどれだけの炭素を吸収・貯蔵しているかを正確に測定・管理し、効果的な森林再生を推進します。
さらに、画期的な新技術も導入します。Terradot社は、岩石が自然にCO2を吸収する「風化」というプロセスを技術的に加速させる手法を開発。ブラジルの広大な農業地帯でこの技術を展開し、土壌の質を改善しつつ、大気中のCO2をギガトン規模で恒久的に除去する可能性を秘めています。AIモデルは、土壌や気象データを分析し、炭素除去効果を最大化します。
Googleはこれらのプロジェクトを通じて、気候変動対策には単一の万能薬はなく、多様な解決策の組み合わせが不可欠であると示しています。最先端のAI技術を環境分野に応用し、地域社会に経済的・環境的な利益をもたらすこれらの事例は、サステナビリティとビジネスを両立させたい企業にとって、大きな示唆を与えるものではないでしょうか。
NVIDIAは2025年10月29日、物理AI開発を加速させるワールド基盤モデル「NVIDIA Cosmos」のアップデートを発表しました。ロボットや自動運転車の訓練に必要な多様なシナリオのデータを、高速かつ大規模に合成生成する新モデルを公開。これにより、開発者は現実世界でのデータ収集に伴うコストや危険性を回避し、シミュレーションの精度を飛躍的に高めることが可能になります。
ロボットなどの物理AIは、現実世界の多様で予測不能な状況に対応する必要があります。しかし、そのための訓練データを実世界で収集するのは、莫大な時間とコスト、そして危険を伴います。特に、まれにしか起こらない危険なシナリオを網羅することは極めて困難です。この「データ収集の壁」を打ち破る鍵として、物理法則に基づいた合成データ生成が注目されています。
今回のアップデートでは、2つの主要モデルが刷新されました。「Cosmos Predict 2.5」は、テキストや画像、動画から一貫性のある仮想世界を動画として生成します。一方「Cosmos Transfer 2.5」は、既存のシミュレーション環境に天候や照明、地形といった新たな条件を自在に追加し、データの多様性を飛躍的に高めます。モデルサイズも従来比3.5倍小型化され、処理速度が向上しました。
これらの新モデルは、NVIDIAの3D開発プラットフォーム「Omniverse」やロボットシミュレーション「Isaac Sim」とシームレスに連携します。開発者は、スマートフォンで撮影した現実空間からデジタルツインを生成し、そこに物理的に正確な3Dモデルを配置。その後、Cosmosを用いて無限に近いバリエーションの訓練データを生成する、という効率的なパイプラインを構築できます。
すでに多くの企業がこの技術の活用を進めています。汎用ロボット開発のSkild AI社は、ロボットの訓練期間を大幅に短縮。また、配送ロボットを手がけるServe Robotics社は、Isaac Simで生成した合成データを活用し、10万件以上の無人配送を成功させています。シミュレーションと現実のギャップを埋めることで、開発と実用化のサイクルが加速しています。
NVIDIAの今回の発表は、物理AI開発が新たな段階に入ったことを示唆します。合成データ生成の質と量が飛躍的に向上することで、これまで困難だった複雑なタスクをこなすロボットや、より安全な自動運転システムの開発が現実味を帯びてきました。経営者やリーダーは、この技術革新が自社の競争優位性にどう繋がるか、見極める必要があります。
スタートアップのExtropic社が、データセンターの常識を覆す可能性を秘めた新型コンピュータチップの最初の実動ハードウェアを開発しました。この「熱力学的サンプリングユニット（TSU）」は、従来のチップより数千倍のエネルギー効率を目指しており、AIの爆発的な普及に伴う莫大な電力消費問題への画期的な解決策として注目されています。
TSUは、GPUなどが用いる0か1のビットとは根本的に異なります。熱力学的な電子のゆらぎを利用して確率そのものを扱う「確率的ビット（p-bit）」で動作します。これにより、AIモデルや気象予測など、複雑なシステムの確率計算を極めて効率的に行えるようになります。この革新的なアプローチが、省エネ性能の鍵です。
同社は今回、初の試作機「XTR-0」を開発し、一部のパートナー企業への提供を開始しました。提供先には、最先端のAI研究を行うラボや気象モデリングを手がけるスタートアップ、さらには複数の政府関係者が含まれており、実環境での有用性の検証が始まっています。
パートナーの一社である気象予測AI企業Atmo社のCEOは、この新技術に大きな期待を寄せています。Extropicのチップを使えば、様々な気象条件が発生する確率を従来よりはるかに効率的に計算できる可能性があると述べており、より高解像度な予測モデルの実現につながるかもしれません。
Extropic社は、将来の展望も具体的に示しています。同社が発表した論文では、数千個のp-bitを搭載した次世代チップで、画像生成AIなどに用いられる「拡散モデル」を効率化できると説明。来年には25万p-bitを搭載したチップ「Z-1」の提供を目指しています。
この独自のアプローチは、業界専門家からも高く評価されています。ある専門家は「従来のトランジスタのスケーリングが物理的な限界に達する中、Extropic社の物理情報処理へのアプローチは、今後10年で変革をもたらす可能性がある」と指摘しています。
AIデータセンターへの巨額投資が続く一方で、そのエネルギー需要は深刻な課題です。Extropic社の挑戦は、ハードウェアの根本的な革新によってこの問題を解決しようとするものです。たとえ成功確率がわずかでも、試す価値のある重要な取り組みだと言えるでしょう。
Googleは2025年10月27日、電力大手NextEra Energyとの協業を発表しました。アイオワ州唯一の原子力発電所を再稼働させ、急増するAIインフラの電力需要を賄います。クリーンで安定した電力確保が目的です。
生成AIの普及はデータセンターの電力消費を急増させています。Googleは天候に左右されず24時間稼働できる原子力に着目。AI成長を支える迅速かつ大規模なクリーン電力確保策として、休止中の原発再稼働を決断しました。
発電所は2029年初頭に再稼働し、600MW超の電力を供給する計画です。契約に基づき、Googleは再稼働への投資を可能にし、発電コストを負担します。これにより、一度稼働していたプラントを迅速に活用できます。
このプロジェクトは電力確保にとどまりません。発電所の再稼働はアイオワ州に数千人規模の雇用と大きな経済効果をもたらすと期待されています。ハイテク産業の成長が地域経済の活性化に直接貢献する好例となるでしょう。
Googleは他にも需要の柔軟化や次世代送電技術の導入など、多角的なエネルギー戦略を進めています。信頼性が高く拡張可能なエネルギーを迅速に確保し、持続可能なAIの発展を目指す姿勢を明確にしました。
Googleは10月23日、AIと量子コンピューティングを駆使した基礎研究の複数の画期的な成果を発表しました。がん細胞の遺伝子変異を特定する新AIツールや、創薬・新素材開発を加速する量子アルゴリズムなどを公開。現実世界の課題解決を基礎研究から応用へとつなげる「マジックサイクル」を加速させるのが狙いです。同時に、次世代の研究者を支援する博士課程フェローシッププログラムも発表しました。
がん治療の分野では、AIが目覚ましい成果を上げています。新AIツール「DeepSomatic」は、従来手法で見逃された小児白血病のがん遺伝子変異を新たに特定しました。さらに、AI「Cell2Sentence-Scale」は、がん細胞を免疫システムから見えやすくする薬剤の組み合わせという、新たな治療仮説を生成。AIが個別化医療の実現を後押しします。
創薬や新素材開発の鍵を握るのが、量子コンピューティングです。分子の正確な挙動のモデル化は従来のコンピュータでは困難でした。Googleは新アルゴリズム「Quantum Echoes」を発表。分子の挙動を精密に記述する計算を大幅に高速化し、実用的な応用への道筋を示しました。
地球規模の課題解決に向けては、「Earth AI」の開発が進みます。嵐の被害予測など複雑な課題には、気象、人口密度、インフラといった多様な地理空間データの統合分析が不可欠です。「Earth AI」はこれらの情報を統合し、これまで不可能だった複雑な問いへの答えを導き出すことを目指します。
最先端研究を支えるため、次世代の研究者育成にも注力しています。2025年の「博士課程フェローシッププログラム」では、35カ国255名の学生に総額1000万ドル以上を支援。資金提供に加え、Googleの研究者がメンターとなり、世界的な研究エコシステムの強化を図ります。
グーグルは、同社のデジタル地球儀「Google Earth」に搭載されたAI機能を大幅に強化しました。最新AIモデル「Gemini」を統合し、複数の地理空間モデルを連携させて複雑な問いに答える新フレームワーク「Geospatial Reasoning」を発表。これにより、企業や非営利団体は、これまで数年を要した分析を数分で完了させ、災害対応や環境モニタリングなどでの意思決定を加速できます。
新機能の核となるのが「Geospatial Reasoning（地理空間推論）」です。これは、気象予報、人口密度マップ、衛星画像といった異なるAIモデルをGeminiが自動で結びつけ、複合的な分析を可能にするフレームワーク。例えば、嵐の進路予測だけでなく、どの地域が最も脆弱で、どの重要インフラが危険に晒されているかまでを一度に特定します。
Google Earth内での操作性も向上しました。Geminiとの統合により、利用者は「川で藻が大量発生している場所は？」といった自然言語での質問だけで、広大な衛星画像から必要な情報を瞬時に探し出せます。水道事業者が飲料水の安全性を監視したり、干ばつ時に砂塵嵐のリスクを予測したりといった活用が期待されています。
ビジネス利用の門戸も大きく開かれます。Earth AIの画像、人口、環境モデルがGoogle Cloudプラットフォーム経由で提供開始。これにより、企業は自社の専有データとGoogleの高度な地理空間モデルを組み合わせ、サプライチェーンの最適化やインフラ管理など、各社の固有の課題解決に向けたカスタム分析が可能になります。
すでに多くの組織で活用が進んでいます。世界保健機関（WHO）はコレラの発生リスク予測に、衛星データ企業のPlanet社は森林破壊のマッピングにEarth AIを利用。また、Alphabet傘下のBellwether社はハリケーン予測に活用し、保険金の支払いを迅速化するなど、社会課題解決や事業効率化に貢献しています。
今回の機能強化は、地理空間データ分析を専門家以外にも解放し、データに基づいた迅速な行動を促す大きな一歩です。グーグルは今後、物理世界をLLMがデジタル世界を扱うように流暢に推論できるAIモデルの開発を目指しており、その応用範囲はさらに広がっていくでしょう。
米Googleは2025年10月23日、炭素回収・貯留（CCS）技術を導入したガス発電所を支援する初の企業契約を締結したと発表しました。イリノイ州の「Broadwing Energy」プロジェクトから電力の大部分を購入し、データセンターを支える安定したクリーン電力網の構築を目指します。この取り組みは、CCS技術の商用化を加速させる画期的な一歩となります。
なぜ今、CCSなのでしょうか。再生可能エネルギーが天候に左右される一方、CCS付きガス発電は24時間365日稼働できる「クリーンで安定したベースロード電源」として期待されています。国際エネルギー機関（IEA）なども、電力部門や製造業の脱炭素化に不可欠な技術としてその有効性を認めています。
今回のプロジェクトは、プロジェクト開発者LCIとの連携で進められます。発電容量400MW超の新設プラントから排出されるCO2の約90%を回収し、併設された米農産物大手ADM社の施設で地下1.6km超の深さに永久貯留します。2030年初頭の商業運転開始を予定しています。
このプロジェクトは環境面だけでなく、地域経済にも大きな利益をもたらします。今後4年間で推定750人の常勤雇用を創出し、プラント稼働後も数十人規模の恒久的な雇用を支える見込みです。Googleは、地域社会との連携を重視しながら開発を進める方針です。
Googleはこの協業を通じ、CCS技術の性能向上やコスト低減を加速させ、世界的な普及を目指します。プロジェクトの環境健全性を担保するため、排出量報告の透明性も重視します。AIによる効率化と並行してクリーンエネルギー技術ポートフォリオを拡充し、脱炭素社会の実現を多角的に推進する構えです。
Amazonは10月23日、米国で新たなAIショッピング機能「Help me decide」を発表しました。この機能は、ユーザーの閲覧・購入履歴といった行動データをAIが分析し、多数の類似商品の中から最適な一品を推薦するものです。購買時の迷いを解消し、意思決定を支援することで、顧客体験の向上と売上拡大を狙います。アプリやモバイルサイトで展開されます。
新機能は、ユーザーが複数の類似商品を閲覧した後に表示される「Help me decide」ボタンを押すことで作動します。例えば、キャンプ用テントを探しているユーザーが過去に大人用と子供用の寝袋を閲覧していれば、AIは家族利用を想定し、4人用の全天候型テントを提案するなど、高度なパーソナライズを実現します。
このツールの特徴は、単に商品を推薦するだけでなく、「なぜその商品が最適か」という理由をAIが要約して提示する点にあります。これにより、ユーザーは納得感を持って購入を決められます。さらに、手頃な価格の「バジェットピック」や、より高機能な「アップグレードオプション」も併せて提案し、多様なニーズに応えます。
この機能の背景には、Amazon Web Services（AWS）の強力な技術基盤があります。大規模言語モデル（LLM）に加え、生成AIアプリサービス「Bedrock」、検索サービス「OpenSearch」、機械学習プラットフォーム「SageMaker」などを活用し、複雑なユーザーの意図を汲み取っています。
Amazonはこれまでも、AIチャットボット「Rufus」やAIによるレビュー要約など、購買体験にAIを積極的に導入してきました。今回の新機能は、その流れを加速させるものです。GoogleなどもAIショッピングツールの開発に注力しており、EコマースにおけるAI活用競争はますます激化しています。
ユーザーに代わり自律的に行動する「エージェントAI」は、その利便性の裏で膨大な個人データを生成・蓄積し、プライバシー上のリスクをもたらすと専門家が警鐘を鳴らしています。しかし、設計段階で規律ある習慣を取り入れることで、この問題は解決可能です。本稿では、AIの機能性を損なうことなく、利用者の「デジタル・トレイル（痕跡）」を劇的に削減するための6つの具体的なエンジニアリング手法を解説します。
エージェントAIは、ユーザーの指示を超えて自ら計画し、行動するシステムです。例えばスマートホームAIは、電力価格や天候を監視し、自動で空調やEV充電を最適化します。しかしその過程で、AIへの指示、行動、予測データなどがログとして大量に蓄積されます。これが、個人の生活習慣を詳細に記録した危険なデータ痕跡となり得るのです。
こうしたデータ蓄積は、システムの欠陥ではなく、多くのエージェントAIにおけるデフォルトの動作であることが問題を深刻にしています。開発者は迅速なサービス提供を優先し、データ管理を後回しにしがちです。その結果、ユーザーが把握できない形で、ローカルやクラウド上のストレージに個人データが散在・蓄積されてしまうのです。
この問題の解決に、全く新しい設計思想は必要ありません。プライバシー保護の国際基準であるGDPRの諸原則、すなわち「目的の限定」「データ最小化」「アクセス・保存期間の制限」「説明責任」といった、確立された考え方を技術的に実装することで十分に対応可能だと専門家は指摘します。
具体的な対策として、まずAIが利用するメモリやデータをタスク実行に必要な期間に限定することが挙げられます。次に、個々の実行IDに関連する全てのデータを紐付け、ユーザーが単一のコマンドで一括かつ完全に削除できる仕組みを構築します。デバイスへのアクセス権も、必要な操作のみを許可する一時的なものにすべきです。
AIの行動の透明性を確保することも極めて重要です。AIの計画、実行内容、データの流れ、消去予定日時などを平易な言葉で示す「エージェント・トレース」機能は、ユーザーに安心と制御手段を与えます。また、データ収集は最もプライバシー侵害の少ない方法を常に選択し、自己監視ログや第三者分析機能はデフォルトで無効にすることが推奨されます。
これらの習慣を実践すれば、AIの自律性や利便性を維持したまま、プライバシーリスクを大幅に低減できます。AIが真に人間に奉仕する存在であり続けるために、開発者は今こそプライバシーを尊重したシステム設計に取り組むべきではないでしょうか。
米スタートアップWindBorne Systems社が、自律航行する気象気球と独自のAIモデル「WeatherMesh」を組み合わせ、世界で最も正確な天気予報システムを開発しました。従来手法では観測が困難だった広大な海洋上のデータを気球で収集し、AIで解析。これにより、ハリケーンの進路予測などで既存の主要モデルを上回る精度を達成し、防災や再生可能エネルギー、農業分野などでの活用が期待されています。
従来の天気予報は、観測データが乏しい海洋や砂漠などの「観測空白域」が存在することが大きな課題でした。特に、多くのハリケーンが発達する海洋上では、有人飛行機による観測は危険とコストを伴うためデータが不足しがちです。このデータ不足が、2024年のハリケーン「ミルトン」のような壊滅的な被害をもたらす異常気象の予測を困難にしていました。
この課題を解決するのが、同社が開発した長時間滞空型の気象気球です。従来の気球が数時間で破裂するのに対し、この気球は50日以上も上空に留まることが可能です。風を読んで高度を自律的に調整し、狙ったエリアのデータを収集します。実際にハリケーン「ミルトン」発生時には、安全な場所から放たれた気球がハリケーンの心臓部に到達し、貴重なデータを取得することに成功しました。
気球が収集した膨大なデータは、同社独自のAI予報モデル「WeatherMesh」に入力されます。このモデルはChatGPTなどにも使われるTransformer技術を基盤とし、競合であるGoogleのGraphCastやHuaweiのPangu-Weatherを上回る予測精度を記録しています。物理ベースの従来モデルと比較しても最大30%精度が高く、それでいて安価なGPUで高速に運用できる効率性も両立しています。
気球によるデータ収集とAIによる予測は、互いに連携する「エンドツーエンド」のシステムを形成しています。AIが予測精度向上に必要なデータ領域を特定し、気球群をその場所へ誘導。気球が収集した最新データが、さらにAIの予測精度を高めるという好循環を生み出します。同社はこの仕組みを「惑星の神経系」と呼び、地球全体の気象をリアルタイムで把握することを目指しています。
WindBorne社は将来的に、常時1万個の気球を飛行させ、地球全体をほぼ継続的に観測する体制を2028年までに構築する計画です。気候変動により異常気象が深刻化する中、高精度な気象予測は、社会のレジリエンスを高める上で不可欠なインフラとなるでしょう。AIとハードウェアを融合させたこのアプローチは、気象予測の新たなスタンダードになる可能性を秘めています。
米国ワシントン州のスタートアップStarcloud社が、2025年11月にNVIDIAのH100 GPUを搭載したAI衛星を打ち上げます。これは、宇宙空間にデータセンターを構築するという壮大な計画の第一歩です。地球上のデータセンターが抱えるエネルギー消費や冷却の問題を、ほぼ無尽蔵の太陽光と宇宙の真空を利用して解決し、エネルギーコストを地上比で10分の1に削減することを目指します。
AIの需要急増は、データセンターの電力消費と冷却という大きな課題を生んでいます。Starcloud社はこの解決策を宇宙に求めました。軌道上では太陽光をエネルギー源とし、宇宙の真空を無限のヒートシンクとして利用。冷却水が不要となり、エネルギーコストは地上設置に比べ10分の1にまで削減可能と試算しています。
11月に打ち上げ予定の衛星「Starcloud-1」は、小型冷蔵庫ほどの大きさながら、データセンタークラスのGPUであるNVIDIA H100を搭載。これにより、従来の宇宙での処理能力を100倍以上上回るコンピューティングが実現します。最先端GPUが宇宙空間で本格稼働するのは、これが史上初の試みとなります。
宇宙データセンターの主な用途は、地球観測データのリアルタイム分析です。衛星が収集した膨大なデータをその場でAIが処理し、山火事の早期発見や気象予測に活かします。地上へのデータ転送が不要になるため、災害対応などの応答時間を数時間から数分へと劇的に短縮できる可能性があります。
Starcloud社のフィリップ・ジョンストンCEOは「10年後には、ほぼ全ての新設データセンターが宇宙に建設されるだろう」と予測します。同社は次世代のNVIDIA Blackwellプラットフォーム統合も視野に入れており、軌道上でのAI性能はさらに飛躍する見込みです。宇宙がAIインフラの新たなフロンティアとなる未来は、もう目前に迫っています。
米国の園芸用品大手ScottsMiracle-Gro社が、AIを駆使してサプライチェーンコスト1.5億ドルの削減目標の半分以上を達成し、顧客サービスも大幅に改善しました。経営不振からの脱却と、150年の歴史で培った独自の専門知識をデジタル資産に変え、競争優位性を確立することが目的です。半導体業界出身のリーダー主導で組織改革を行い、社内に眠る膨大な知見をデータ化し、独自AIを構築しました。
変革の起点は、社長による「我々はテクノロジー企業だ。まだ気づいていないだけだ」という宣言でした。従来の機能別組織を解体し、新たに3つの事業部を設立。各事業部長に財務成果だけでなく、テクノロジー導入の責任も負わせることで、AI活用をIT部門任せにせず、全社的なビジネス課題として取り組む体制を整えました。
成功の鍵は、150年かけて蓄積された膨大な専門知識、いわゆるドメイン知識のデジタル化にありました。「考古学的作業」と称し、旧来のシステムや書類の山に埋もれていた知見を発掘。データ基盤にDatabricksを採用し、GoogleのLLM「Gemini」を用いて社内文書を整理・分類することで、AIが学習可能なデータ資産へと転換させました。
汎用AIの導入には課題もありました。例えば、除草剤と予防剤を混同し、顧客の芝生を台無しにしかねない誤った提案をするリスクが判明。そこで同社は、問い合わせ内容に応じてブランド別の専門AIエージェントに処理を割り振る、独自の階層型AIアーキテクチャを構築。これにより、正確で文脈に沿った対応を実現しました。
AIの活用は全社に及びます。ドローンが広大な敷地の在庫量を正確に測定し、需要予測モデルは天候や消費者心理など60以上の要因を分析。テキサス州で干ばつが起きた際には、即座に販促費を天候の良い地域へ再配分し、業績向上に貢献しました。顧客サービス部門でもAIが問い合わせメールの回答案を数秒で作成し、業務効率を劇的に改善しています。
同社は、シリコンバレー企業と給与で競うのではなく、「自分の仕事がビジネスに即時のインパクトを与える」という魅力を提示し、優秀な人材を獲得。GoogleやMetaなど外部パートナーとの連携を密にし、少人数の社内チームで成果を最大化するエコシステムを構築しています。この戦略こそ、伝統的企業がAI時代を勝ち抜くための一つの答えと言えるでしょう。
マサチューセッツ工科大学（MIT）リンカーン研究所は2025年10月2日、米国の大学で最も強力なAIスーパーコンピュータ「TX-GAIN」を公開したと発表しました。このシステムは、生成AIや物理シミュレーション、データ分析といった最先端分野の研究を加速させ、科学技術におけるブレークスルー創出を目的としています。研究者はこの圧倒的な計算能力を活用し、新たなイノベーションを追求します。
TX-GAINの性能は、ピーク時で2 AIエクサフロップス（毎秒200京回のAI向け演算）に達します。AI処理に特化した600基以上のNVIDIA製GPUがこの計算能力を支え、米国の大学でトップ、北東部地域全体でも最強のAIシステムと評価されています。今夏オンライン化されて以来、研究者の注目を集めています。
TX-GAINの名称が示す通り、特に生成AIの開発と応用に力が注がれています。大規模言語モデルだけでなく、レーダー署名の評価、気象データの補完、ネットワークの異常検知、さらには新薬や新素材の設計といった多様な領域で活用が進みます。これまで不可能だった規模のシミュレーションやモデル訓練が可能になります。
リンカーン研究所スーパーコンピューティングセンター（LLSC）は、これまでも国の重要課題解決に貢献してきました。連邦航空局向けの航空機衝突回避システムや、国防総省向けの自律航法モデルの訓練など、社会の安全保障に直結する研究で数々の実績を上げています。TX-GAINはこれらの取り組みをさらに加速させる強力な基盤となります。
LLSCは、専門家でなくてもスパコンを利用できる「インタラクティブ性」を重視し、ラップトップPCのような手軽な操作性を実現。同時に、AIの膨大な電力消費という課題にも向き合い、エネルギー効率の高い運用と省電力化技術の研究にも取り組むなど、持続可能な研究環境の構築を目指しています。
ドイツの海運大手ハパックロイド社が、AWSの機械学習プラットフォーム「Amazon SageMaker」を活用し、船舶運航のスケジュール予測を革新しました。新しいMLアシスタントは、予測の平均絶対誤差を従来比で約12%改善。業界の重要指標であるスケジュール信頼性を向上させ、国際ランキングを平均2つ押し上げる成果を上げています。
従来は過去の統計計算に依存し、港湾の混雑や天候などリアルタイムの変動要因を考慮できませんでした。特に2021年のスエズ運河座礁事故のような不測の事態では、手動での大幅な計画修正が不可避となり、業務効率の低下を招いていました。
新システムは航海の区間ごとに専門MLモデルを構築し、それらを統合する階層的アプローチを採用。これにより、予測の透明性を保ちつつ、複雑な要因を織り込んだ高精度なETA（到着予定時刻）の算出を可能にしました。
モデル学習には社内運航データに加え、船舶位置を追跡するAISデータなどリアルタイムの外部データを統合。SageMakerのパイプライン機能でデータ処理からモデル学習、デプロイまでを自動化し、継続的な精度改善を実現しています。
推論は、夜間バッチ処理とリアルタイムAPIを組み合わせたハイブリッド構成です。99.5%の高い可用性を保ちながら、API応答時間を従来比80%以上高速化。オペレーターが対話的に利用する際の操作性も大幅に向上させました。
本件はAIとクラウドが物流の課題を解決する好例です。データに基づく高精度な予測は顧客への品質保証を強化し、競争優位性を確立します。自社の業務にAIをどう組み込み、生産性・収益性を高めるか、そのヒントがここにあります。
NVIDIAは2025年9月23日からニューヨーク市で開催された「クライメート・ウィークNYC」で、AIがエネルギー効率化の鍵を握ることを発表しました。「アクセラレーテッド・コンピューティングは持続可能なコンピューティングである」と強調し、LLMの推論効率が過去10年で10万倍に向上した実績をその根拠として挙げています。 AIはエネルギー消費を増やすだけでなく、それを上回る削減効果をもたらすのでしょうか。調査によれば、AIの全面的な導入により2035年には産業・運輸・建設の3分野で約4.5%のエネルギー需要が削減されると予測されています。AIは電力網の異常を迅速に検知し、安定供給に貢献するなどインフラ最適化を可能にします。 同社はスタートアップとの連携も加速させています。投資先のEmerald AI社と協力し、電力網に優しくエネルギー効率の高い「AIファクトリー」の新たな参照設計（リファレンスデザイン）を発表しました。あらゆるエネルギーが知能生成に直接貢献するよう最適化された、次世代データセンターの実現を目指します。 NVIDIAは自社製品の環境負荷低減にも注力しています。最新GPUプラットフォーム「HGX B200」は、前世代の「HGX H100」に比べ、実装炭素排出強度を24%削減しました。今後も新製品のカーボンフットプリント概要を公表し、透明性を高めていく方針です。自社オフィスも100%再生可能エネルギーで運営しています。 さらに、AIは気候変動予測の精度向上にも貢献します。高解像度のAI気象モデルは、エネルギーシステムの強靭性を高めます。同社の「Earth-2」プラットフォームは、開発者が地球規模の気象・気候予測アプリケーションを構築するのを支援し、再生可能エネルギーの導入拡大にも繋がる重要な技術となっています。
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。
Google Researchが開発したAIモデル「NeuralGCM」が、インドのモンスーン（雨季）予測を革新し、3800万人の農家の生産性向上に貢献しています。このAIを活用した予報は、インド農業・農民福祉省との連携により、今夏、農家へSMSで提供されました。モンスーンの開始時期を正確に把握することで、農家は作付け計画を最適化し、収益と気候変動へのレジリエンスを高めています。
NeuralGCMは、従来の物理ベースの気象モデリングと機械学習（ML）を融合させた複合型AIです。過去数十年の気象データで訓練され、物理法則に基づきながらも、パターン認識により精度と効率を大幅に向上させました。特筆すべきは、従来の予測モデルがスーパーコンピューターを必要とするのに対し、NeuralGCMは単一のラップトップでも動作可能な設計である点です。
シカゴ大学の研究チームは、NeuralGCMをECMWF（欧州中期予報センター）の先進モデルなどと組み合わせ、インドのモンスーン予測に適用しました。熱帯地域の小規模農家にとって、長期・局所的な雨季開始時期の予測は長年の課題でした。しかし、このAIブレンドモデルは、最大1ヶ月前までの正確な予測に成功し、進行中の特異な干ばつ期間まで捕捉しています。
この画期的な予測は、インド全土の3800万人の農家に対して、個別にパーソナライズされた情報としてSMS配信されました。農家はモンスーンの異常な遅延に対しても、事前に植え付け時期の調整や、種子の購入判断、作物の切り替えといった対応を講じることができました。これにより、気候変動に適応する能力が劇的に向上しています。
シカゴ大学の先行研究によると、正確な長期予報を提供することで、農家は天候に応じた適切な判断を下せるようになり、年間所得がほぼ倍増するという結果も示されています。本プロジェクトは、基礎研究から生まれたAI技術が、世界中のコミュニティの気候レジリエンス構築と経済的成長に直結する、強力な実用例として注目されています。
