2026年06月04日 夜のAIニュースまとめ

GENIAC第4期採択発表とエージェントAIへの需要シフト

経産省の「GENIAC」第4期採択が発表され、Sakana AIが1Tパラメータモデルの開発を表明しました。

また、TSMCのCEOがAI需要のエージェントAIへの移行を指摘したほか、チューリングがSUBARU等と自動運転の共同研究を開始するなど、自律型AIの実用化に向けた動きが進んでいます。

それでは、本日の注目トピックを順番に確認していきましょう。

目次

1. GENIAC第4期採択発表、Sakana AIが1Tモデル開発へ
2. Kaggle鳥鳴き声コンペ終了、解法共有進む【続報】
3. Broadcom決算、AI好調も売上見通し未達で株価下落【続報】
4. 自己蒸留によるモデルの確率分布修正手法が話題に
5. OpenAI Codexで障害発生し利用制限をリセット
6. 画像生成モデルReve 2.0がアリーナで2位を獲得
7. TSMC CEOがAI需要のエージェントAIへの進化を指摘
8. llama.cppのマルチGPUとテンソル並列サポートが向上
9. チューリングがSUBARUやデンソーと自動運転の共同研究
10. SansanのKaggle知見をLLM実務に活かす資料が話題
11. AlgomaticがAIエージェント実行環境の解説記事公開

GENIAC第4期採択発表、Sakana AIが1Tモデル開発へ

• 経産省とNEDOによる生成AI開発支援プロジェクト「GENIAC」の第4期採択企業が発表されました。
• Sakana AIは、日本初となる1Tパラメータのエージェントネイティブモデルの開発を表明しています。
• Elithは金融業務特化型のAIガードレールモデル「FinGuard」を開発するほか、各社が非定型文書解析モデルなどの開発を進めます。

hardmaru: (翻訳) 今夜のテレビ東京WBSで、経産省のGENIACイニシアチブの支援を受けたSakana AIの今後の1Tパラメータモデルプロジェクトについて議論します。私たちは、長期的な深い調査に特化して最適化された、日本初の1Tパラメータのエージェントネイティブモデルを構築するためにスケールアップしています。

星ちゃん: 金融分野でMythosが毎日話題ですが、 この度Elithは、経済産業省・NEDO「GENIAC」に採択され、金融業務特化型AIガードレールモデル「FinGuard」の開発を開始します！ 金融AIの安全性を支える基盤を、日本発で作っていきます。 Elithとして本気で挑戦します！

Odashi: 今期のGENIACに採択されました。個人的にはGENIACでモデル作るのは3回目ですが、今回はメインで提案書を執筆しました。半端ではない規模で支援頂くのでしっかり進めます。

Kaggle鳥鳴き声コンペ終了、解法共有進む【続報】

• 以前開催をお伝えしたKaggleの鳥の鳴き声識別コンペティションが終了しました。
• 参加者から感想や解法が活発に共有されています。
• LB Probingを用いたテストデータの分布推測や、CV系の強力なモデルの活用、timmの新たなTipsなどが話題です。
• 多くの参加者がドメイン適応やラベル不均衡への対策の難しさを振り返り、次に向けての知見を蓄積しています。

俵: あと、「Public か Private かがSite 内で同一ならえぐいことになりそう」と思ってそちらも調べてたんですが、割合にばらつきはあるもののほとんどの Site は Public/Private にまたがっていました。 だからある程度は相関するはずで、ひどいShake にはならなかったのかも。

俵: 今回CV系の強いモデル色々試せたのと、timm の新たな tips が得られたのも収穫だった。後者が本当は関西Kaggler会でやりたかった話だったりする。

rt4kaido: 鳥コンペおつかれさまでした。なんもわからんかった…

Broadcom決算、AI好調も売上見通し未達で株価下落【続報】

• Broadcomの第2四半期決算発表に関する続報です。
• AI半導体の売上は前年比200%以上の成長が予想される一方、全体の売上見通しが市場の期待に届かず、株価は時間外で下落しました。
• TPU v8iなどのAI ASIC設計能力や、高い利益率を維持できるかについて、開発者や投資家の間で活発な議論が交わされています。

Bloomberg: (翻訳) Broadcomは今期の見通しを発表し、投資家を失望させました。これはAI主導の売上が一部の予想よりも遅く成長していることを示唆しています。

Jukan @COMPUTEX: (翻訳) Broadcomのマージンは約60%で、NVIDIAのマージンとそれほど変わりません。「NVIDIAと競争するにはBroadcomの設計能力が必要だ」と言うのはやめましょう。TPU v8iはすでに成功していますよね？Broadcomのマージンが持続可能だと本当に思いますか？

Financial Times: (翻訳) Broadcom、売上見通しが期待外れとなり市場価値を2500億ドル以上失う

自己蒸留によるモデルの確率分布修正手法が話題に

• モデルの出力を賢いモデルに評価させ、間違える直前にヒントを挿入する「targeted on-policy self-distillation」の手法が注目を集めています。
• ヒントを追加した入力で誤った出力の確率を下げ、元の確率分布をそれに近づけることで、ピンポイントな修正が可能になります。
• 生成プロセスが不要なため効率的であり、ポストトレーニングにおける新たなアプローチとして評価されています。

Nathan Lambert: (翻訳) ポストトレーニングのレシピにおける最新のオンポリシー蒸留に関する素晴らしい短い動画です。私の本で蒸留のセクションを書いている時にこれがあればよかったです。自己蒸留に関する多くの学術研究には弱気でしたが、最前線では影響力があるようです。

webbigdata: 自己蒸留の進化 モデルの出力を賢いモデルに見せ、間違える直前にヒントを挿入(例: Xというツールはないよ！) ヒントを追加した入力だとXの出力確率が下げる 「ヒントなし時」の確率分布をこれに近づけることで、間違えた時点の確率分布を直接ピンポイントに修正可能。生成が不要なので効率的！凄い

OpenAI Codexで障害発生し利用制限をリセット

• OpenAIのCodexにおいて、過去24時間で3回の小規模なインシデントが発生し、信頼性に影響が出ました。
• これを受けて、OpenAIはすべての有料プランにおけるCodexの利用制限(クオータ)をリセットする対応を行いました。
• 開発チームは再発防止に向けた積極的な対策を講じていると報告しています。

Tibo: (翻訳) こんにちは。過去24時間で、Codexの信頼性に影響を与える3つの個別の小さなインシデントが発生しました。これは多すぎるため、再発防止に向けて積極的な対策を講じています。すべての有料プランでCodexの利用制限をリセットしました。再びトークンが流れますように。

画像生成モデルReve 2.0がアリーナで2位を獲得

• 新たな画像生成モデル「Reve 2.0」がリリースされ、Text-to-Imageアリーナで2位にランクインしました。
• Nano Banana 2やGPT-Image-1.5を上回るスコアを記録し、前バージョンから大幅な性能向上を果たしています。
• 精密なレイアウトを用いて画像を生成・編集する新しい手法を採用しており、JSONで構造化されたプロンプトを使用していると推測されています。

🚨 AI News | TestingCatalog: (翻訳) Reve 2.0が利用可能になり、Text-to-ImageアリーナでNano Banana 2を上回り2位にランクインしました。 > 私たちは、正確なレイアウトを使用して任意の画像を生成および編集する新しい方法を発明しました。初めて、触れることができる画像を作成することが可能になりました。

Plat 🖼️: ReveもIdeogram4と似たような感じで、全部JSONで構造化されたプロンプト使ってる感じなのかな

TSMC CEOがAI需要のエージェントAIへの進化を指摘

• TSMCのC.C. Wei CEOが株主総会において、AIの需要が生成AIからエージェントAIへと進化していると発言しました。
• 質疑応答に特化したモデルから、コマンドを実行し自律的に行動するモデルへの移行が進んでいると指摘しています。
• また、AI主導の需要により、同社のグローバルなチップ供給は今後数年間にわたり不足し続けるとの見通しを示しました。

Jukan @COMPUTEX: (翻訳) >> TSMCのC.C. Wei氏：同社は今年も通年で30%以上の増収を見込んでいる • 株主総会でC.C. Wei会長は、AIの需要が生成AIやQ&Aに特化したモデルから、エージェントAIやコマンド実行モデルへと進化していると述べました。 • 彼は

Bloomberg: (翻訳) TSMCのC.C. Wei CEOは、同社のグローバルなチップ供給は今後数年間にわたりAI主導の需要に追いつかず、同社の収益成長を維持するだろうと述べています。

llama.cppのマルチGPUとテンソル並列サポートが向上

• 大規模言語モデルの推論エンジン「llama.cpp」において、マルチGPUおよびテンソル並列のサポートが大幅に改善されました。
• メンテナとNVIDIAのエンジニアの協力により、ggmlバックエンドでのマルチGPUパフォーマンスが向上しています。
• これにより、RTXシステムなどのローカル環境において、より高速かつ効率的なモデルの実行が可能になります。

Georgi Gerganov: (翻訳) llama.cppにおけるマルチGPUとテンソル並列サポートの最近の進歩に注目します。過去数ヶ月間、llama.cppのメンテナとNVIDIAのエンジニアが協力して、ggmlのマルチGPUパフォーマンスを改善しました。これにより、RTXシステムで大幅なパフォーマンス向上がもたらされました。

チューリングがSUBARUやデンソーと自動運転の共同研究

• 自動運転スタートアップのチューリングが、SUBARUおよびデンソーと高度自動運転システムの実現に向けた共同研究を開始しました。
• SUBARUとは車載E2E(End-to-End)自動運転システムの研究を、デンソーとはフィジカル基盤モデルの開発を進めます。
• AIモデルの学習から実際の車両での検証までを一貫して推進し、日本の自動運転技術の発展を目指します。

Yu Yamaguchi | チューリング CTO: チューリング、高度自動運転システムの実現に向けて、自動車関連企業2社との共同研究を開始しました。 SUBARU様とは車載E2E自動運転システムの研究を、デンソー様とはフィジカル基盤モデルの開発を、それぞれAIモデルの学習から実車両での検証まで一貫して推進していきます

SansanのKaggle知見をLLM実務に活かす資料が話題

• Kaggleで培った実験感覚や知見を、実際のビジネスにおけるLLMのファインチューニングや推論精度向上に活かした資料が話題となっています。
• Sansanでの実務を題材に、コスト削減や精度向上に直結したリアルな思考法が解説されています。
• コンペティションの経験が現場の課題解決にどのように役立つかを示す好例として、多くの開発者から反響を呼んでいます。

しんちろ: 資料のご紹介ありがとうございます🙏

AlgomaticがAIエージェント実行環境の解説記事公開

• 株式会社Algomaticのエンジニアが、AIエージェントの実行環境についてOSやカーネルの視点から整理した解説記事を公開しました。
• エージェントが自律的にコマンドを実行する際、それがどこで動作し、誰が制御・停止するのかといった仕組みが丁寧に解説されています。
• エージェント開発におけるインフラやセキュリティの課題を理解する上で、非常に有用な資料となっています。

株式会社Algomatic: ▶️ Algomatic 初夏のアドカレ #04 🏖️ 4日目は、AI駆動開発センター AIエンジニアの藤崎 @yuufdev が担当👏 --- エージェントが npm install を叩くとき、それがどこで走り、誰が止めるか。 OS・カーネルの視点からエージェント実行環境を丁寧に整理しています🤖

s-miyawaki | Algomatic: 1を聞くと10で返してくれる、AIエンジニアの藤崎さんによる担当回です🙌 AIエージェントの実行環境について、詳細かつ丁寧に整理されているので、興味ある方はぜひご覧ください👏