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AMIEを専門家レベルの視聴覚による臨床診察に向けて進化させる

  • GoogleのAMIEがリアルタイムビデオ診察に対応し、模擬診察の無作為化比較試験で専門医と同等の性能を示した
  • 会話・臨床推論・視聴覚認識を並列処理する3エージェント構成により、自然な応答速度と診断精度を両立している
  • 患者俳優との模擬環境での結果であり、実際の患者での検証が実用化判断に不可欠な次のステップとされている
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AI生成論文、参考文献の最大21%が実在せず——Googleの新方式はゼロに

  • AIが自動生成した論文75本を検査したところ、一部のシステムでは参考文献の最大21%が実在しない論文だった。 Googleの試作はこれをゼロにしている。文献を記憶から書き起こさせず、外部の学術データベースから取得したものだけを使うからだ。 AI自身の記憶、知識に頼らないことが、この種の誤りを消す近道になる。
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SymptomAI: 日常的な症状評価のための会話型AIエージェントの実現に向けて

  • GoogleがGemini Flash 2.0を使った会話型AI症状チェッカー「SymptomAI」の大規模研究を実施した
  • 参加者13,917人を対象とした無作為化試験で、AIが生成した鑑別診断は50%超の事例で臨床医のものより高く評価された
  • AIが積極的に追加質問を行う設計が精度向上に有効で、Fitbitの生体データとの相関でもAI診断の妥当性が確認された
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誤りから学ぶ量子コンピュータの実現に向けて

  • 量子コンピュータの計算中に強化学習でパラメータを自動補正するフレームワークをNatureで発表した
  • WillowプロセッサでのRLチューニングにより、論理エラー率をさらに20%抑制し、エラー訂正サイクル1000回あたり1回未満という最低記録を達成した
  • 数百量子ビット・数万制御パラメータのシミュレーションで、RLの学習に必要な反復回数がシステム規模に依存しないことを確認し、大規模化への見通しを示した
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拡散モデルの創造性を解明するために

  • 拡散モデルがなぜ学習データを丸暗記せず新しい画像を生成できるかの数学的仕組みが解明された
  • 学習時の正則化によってスコア関数が自然に「なめらか」になり、学習データの間を補間する新データが生まれる
  • この創造性は偶然ではなく予測可能な数学的性質であり、暗記を避けつつ創造性を高めるモデル設計に応用できる可能性がある
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SensorFM: ウェアラブル健康データに向けた汎用インテリジェンスとインターフェースの実現

  • 1兆分超のウェアラブルセンサーデータで事前学習した健康AI基盤モデル「SensorFM」が発表された
  • 35種類の健康予測タスクで従来手法を上回り、少ない正解データでも高精度を発揮できる
  • ラベルなし大規模データから汎用的な生理モデルを構築する手法が、ウェアラブル健康研究の新たな方向性を示している
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協力の力:交通渋滞を減らすためにできること

  • Google Mapsのルート案内アルゴリズムを変更し、米国10都市で6か月間の実証実験を行った
  • 全トリップの2%未満に経路変更を促すだけで、対象道路の走行速度が中央値で約2%向上し、燃料消費率が0.5〜1.0%低下した
  • ナビ利用者以外も含む全道路利用者が渋滞緩和の恩恵を受けられることが、大規模な実データで初めて示された
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TabFMのご紹介:表形式データ向けのゼロショット基盤モデル

  • 表形式データの分類・回帰を追加学習なしで行える基盤モデル「TabFM」が公開された
  • 手動での特徴量設計やハイパーパラメータ調整が不要で、1回の推論で予測を生成できる
  • BigQueryへの統合が予定されており、SQL命令だけで高度な予測が実行できるようになる
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熱耐性データを世界50都市以上に拡大

  • 世界50以上の都市を対象に、建物単位で屋根の反射率を示したデータセットを公開した
  • 都市の熱を下げる「クールルーフ」の導入優先箇所を、行政担当者が具体的に特定できるようになった
  • 極端な暑さによる年間約50万人の死亡という課題に対し、衛星データとAIを組み合わせた対策が実用段階に入りつつある
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Pixel上でフリーズドマルチトークン予測によりGemini Nanoモデルを高速化する

  • Pixel 9・10シリーズの端末向けに、既存のGemini Nano v3モデルへMTPを後付けする新技術を導入した
  • 独立した下書きモデルを使わずメインモデルの内部状態を直接活用することで、メモリを最大130MB削減しつつ推論速度を50%以上向上できる
  • サーバーに依存しない端末内AI処理において、品質を損なわず速度と省電力を同時に改善できる設計指針を示している
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線形エラスティックキャッシングによるクラウドコストの最適化

  • キャッシュサイズを動的に調整する「線形弾性キャッシング」をSpannerに導入し、メモリ使用量を15.5%削減した
  • スキーレンタル問題の理論を応用し、データの保持コストと取得コストの最適なバランスを自動判断できる
  • クラウドの従量課金が広がる中、静的なピーク対応から動的なコスト最適化への転換が大規模サービスで有効になりつつある
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思考が記憶を呼び起こす:推論がLLMのパラメトリック知識を解放するしくみ

  • 推論モードをオンにすると、単純な一問一答でも正解率が上がることをGemini-2.5とQwen3-32Bで確認した
  • 推論トークンが計算の余白として働く効果と、関連事実を先に生成することで正解を引き出す効果の2つが要因である
  • 推論中に生成した中間事実に誤りが1つでも含まれると正答率が下がるため、正確な中間ステップを学習で促す余地がある
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ピクセルから計画へ:自然再生のためのEarth AI

  • イングランド全土(13万km²超)の生け垣や雑木林など細かい植生を高精度にベクターデータ化した地図を公開した
  • 農地を転用せずに炭素吸収と生物多様性を高められる小規模植生を、実務で使える形で可視化した
  • 標準的な衛星観測では見落とされてきた農地内の植生が定量化されることで、農家・研究者・政策立案者の活用が広がりうる
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機械的忘却の監査に向けた新しいフレームワーク

  • 機械学習モデルの「忘却」を検証する新しい統計的枠組みを発表
  • 従来の二標本検定の欠点を補う3標本相対距離テストで誤検知を削減
  • プライバシー監査や忘却アルゴリズムの評価に少ないサンプルで活用できる