2025年04月10日 朝のAIニュースまとめ

Google Cloud Next '25新発表とAIエージェント連携プロトコルの進展

Google Cloud Next '25では第7世代TPU「Ironwood」やGemini 2.5 Flash、Veo 2 APIなど多数のAI機能が発表されました。

同時にAIエージェント連携の動きも活発化し、GoogleのA2AプロトコルとMCPの互換性が判明。Azure Functions対応なども含めエコシステムが拡大しています。

また、Llama 4のローカル実行環境整備やAnthropicのDeep Research機能「Compass」の詳細情報なども注目を集めています。

それでは各トピックの詳細について見ていきましょう。

目次

1. Google Cloud Next '25: 新TPU、Gemini Flash、Veo 2 API等を発表
2. MCP続報: Azure Functions対応、Google A2A連携も
3. NVIDIA H20チップ、米輸出規制の対象外か
4. Gemini Deep Research、2.5 Pro対応で強化 正式発表【続報】
5. Llama 4 ローカル実行進展: GGUF形式・Llama.cpp対応
6. Kaggle新コンペ: RNA 3D構造予測と地球物理学波形逆問題
7. Amazon Q Developer、IDE拡張機能でも日本語対応
8. OpenAI: Soraドメイン移行？、新ベンチマーク、API活用事例
9. Claude Deep Research「Compass」に複数モード搭載か
10. OLMoTrace公開: LLM出力と学習データを紐付けるツール登場

Google Cloud Next '25: 新TPU、Gemini Flash、Veo 2 API等を発表

• Google Cloud Next '25にてAI関連の発表が多数行われました。
• 推論特化の第7世代TPU「Ironwood」、エージェント開発キット「ADK」と連携プロトコル「A2A」、高速軽量モデル「Gemini 2.5 Flash」のVertex AI提供、動画生成「Veo 2」のAPI公開、Vertex AIでの「Llama 4」サポートなどが注目されます。
• Firebase Studioやセキュリティエージェントなど、開発者向けの新機能も多数発表されました。

Google Cloud: (翻訳) 第7世代TPU、Ironwoodを発表！ Ironwoodは推論用に構築されており、前世代のTrilliumと比較して、ピーク計算能力が5倍、高帯域幅メモリ容量が6倍になっています → https://t.co/ZbxrShEoh3 #GoogleCloudNext https://t.co/ee1u3Vtq97

Google Cloud: (翻訳) #GoogleCloudNext からのお知らせ：Agent Development Kit (ADK) は、エージェントの動作を制御しながらエージェントを構築するための新しい #OpenSource フレームワークです。 ADK は Model Context Protocol (MCP) をサポートしており、データとエージェント間の安全な接続を可能にします → https://t....

Logan Kilpatrick: (翻訳) Veo 2 が Gemini API 経由で開発者に利用可能になりました！ 本日より、課金が有効になっているユーザー (Tier 1 以上) は、テキストからビデオ、画像からビデオをサポートする API でビデオの生成を開始できます。 詳細はこちら： https://t.co/hPYN89Zql0 https://t.co/gWHNoSeYZ0

MCP続報: Azure Functions対応、Google A2A連携も

• AIエージェント連携プロトコルMCPに関する続報
• 新たにAzure FunctionsでのMCPサーバー構築手法が共有
• Google発表のA2Aプロトコルとの互換性も判明、標準化進む可能性
• 既報のPrismaサーバー公開やVSCode拡張と合わせエコシステム拡大続く

mizchi: なんかもう開発の余力があってドキュメンテーションやる気があるプレーヤーは当然のように mcp サーバー出してくるな

takuya kikuchi | Algomatic カンパニーCTO: Azure FunctionでMCPサーバー建てて自社DBにつないでみた、という記事です。 かなり楽にサクッと構築できるようで大喜びです。Azure、いいよね！！！ https://t.co/0x1ab186eM

Google Cloud Tech: (翻訳) Agent2Agent Protocol (A2A) を発表します。これは、基盤となるフレームワークやベンダーに関係なく、エージェントが相互に連携するための標準的な方法を提供するオープン プロトコルです。 A2A は Anthropic の Model Context Protocol (MCP) を補完します → https://t.co/uIdZtmdgMA #GoogleClou...

NVIDIA H20チップ、米輸出規制の対象外か

• NVIDIAが中国市場向けに開発したAIチップ「H20」が、米国の輸出規制対象から除外される可能性が報じられた。
• この動きは、NVIDIA幹部とトランプ政権関係者との会合後に報じられ、憶測を呼んでいる。
• 米国のAI覇権維持戦略との整合性を巡り、専門家から懸念の声も上がっている。

Miles Brundage: (翻訳) 長期的には、これは今日の株価反発よりもはるかに重要なニュースです。 これほど明確な政策問題はほとんどありません。これが続けば、米国はNVIDIAが今年わずかに多くの利益を上げるために、本質的にAIのリーダーシップを放棄することになります。 https://t.co/utQgPTq6sJ

TechCrunch: (翻訳) NvidiaのH20 AIチップは、当面の間、輸出規制を免れる可能性があります https://t.co/ng6XiA03I5

Miles Brundage: asflkasdf;asdflkadsjrfa;sef https://t.co/CLeRg20iWJ

Gemini Deep Research、2.5 Pro対応で強化 正式発表【続報】

• Gemini Deep Research機能がGemini 2.5 Proに対応し強化されたことがGoogle DeepMindから正式に発表されました。
• ユーザーからは、より詳細なレポート生成能力に加え、SEOに偏らずSemiAnalysisなど専門的な情報源を参照する点が評価されています。

Google DeepMind: (翻訳) お気に入りのパーソナルAIリサーチアシスタントがさらに賢くなりました。🧠 @GeminiApp の Deep Research が、最もインテリジェントなモデルである Gemini 2.5 Pro の Advanced ユーザー向けに利用可能になりました。これにより、情報を分析してほぼすべてのトピックに関する洞察に満ちたレポートを作成する能力がさらに向上しました → https://t...

パウロ: GoogleのGemini 2.5のDeepReseatchはSEOではなく、SemiAnalysisを探し始める

Torishima / INTP: そう考えると Deep Research 系で Google に勝つのは無理な気がしてきた インターネット全部のインデックス情報中で持ってるのが強すぎる…

Llama 4 ローカル実行進展: GGUF形式・Llama.cpp対応

• Llama 4のローカル環境での実行に向けたコミュニティの取り組みが進展。
• GGUF形式への変換と量子化により、Maverickモデルは約70%、Scoutモデルは約75%のファイルサイズ削減を実現。
• Llama.cppもMoEレイヤーのオフロードに対応し、24GB GPUでScoutモデルが約75トークン/秒で動作する報告も。

clem 🤗: (翻訳) もっと多くの人が https://t.co/ELtOUJcaJm をフォローすべきです。彼らはコミュニティのために素晴らしい仕事をしています！ https://t.co/9e2EakZUJH

Daniel Han: (翻訳) Llama 4 Maverick は 2x H100 で約 75 トークン/秒を達成！ ダイナミック IQ1_S 量子化 (ディスク容量 123GB) は驚くほど良好に機能します！ Llama.cpp は MoE レイヤーのオフロードもサポートするようになり、Llama 4 Scout は 1x 24GB GPU に収まり、高速です！ 有効にする方法については https://t.co...

ぱぷりか炒め: meta-llamaさんが公開しているLlama-4-Scout-17B-16E-Instructのggufフォーマット変換版です。 imatrixのデータはTFMC/imatrix-dataset-for-japanese-llmを使用して作成しました。 こちらはテキストのみになります https://t.co/EjuysycehV

Kaggle新コンペ: RNA 3D構造予測と地球物理学波形逆問題

• Kaggleにて新たなコンペティションが2つ開始されました。
• 1つはStanford大学主催の「Stanford RNA 3D Folding Competition」で、RNAの複雑な3D構造予測に挑みます。関連モデル「RibonanzaNet2」も公開されています。
• もう1つは既報のYale大学/UNC主催「Geophysical Waveform Inversion」の続報で、物理誘導MLモデルを用いて地球物理学的な全波形逆問題を解くことを目指します（賞金総額5万ドル）。

Kaggle: (翻訳) 📣 コンペティション開始アラート！ @Yale & @UNC 主催の地球物理学的波形インバージョン 🎯 全波形インバージョン問題を解決するための物理誘導MLモデルを開発 💰 賞金総額50,000ドル ⏰ 参加締切：2025年6月23日 https://t.co/CqHlrCnE32

Kaggle: (翻訳) @RDasLab が共有したこのモデルをチェックして、Stanford RNA 3D Folding Competition であなたのスキルを試してみてください！ RNA の複雑な 3D 構造を予測できますか？ 参加締切：2025年5月22日。

charm: 18枚目の金メダル🥇

Amazon Q Developer、IDE拡張機能でも日本語対応

• AWSのAIコーディング支援サービス「Amazon Q Developer」が日本語に対応しました。
• これまでCLIでは先行対応していましたが、VS CodeやJetBrains IDEなどの拡張機能でも日本語での利用が可能になりました。
• 自然言語でのAWSリソースに関する質問やコード生成・デバッグ支援などが日本語で行えるようになり、日本の開発者の利便性が向上します。

piqcy: Amazon Q Developer 、CLI の方で先行していましたが VS Code などの Extension でも日本語に対応しました！無料から使えるのでぜひお試しいただければと。 https://t.co/kiA7CpUHCy https://t.co/t0KEf5Ztr8

酒井@製造業×生成AI高速PoCシステム開発: Amazon Qの日本語対応嬉しい、自然言語でAWSのコストとかインフラの構成聞けて重宝してたけど英語なので日本語訳するのが手間だった

OpenAI: Soraドメイン移行？、新ベンチマーク、API活用事例

• OpenAIに関して複数の動きが報じられています。
• 動画生成AI「Sora」のドメインが sora.chatgpt.com に移動する可能性が示唆されています。
• 新たなドメイン特化AIベンチマーク設計プログラムの開始が発表されました。
• Realtime APIを活用した音声エージェントの事例（Lemonade）も紹介されています。

Tibor Blaho: (翻訳) 興味深い - Sora が sora[.]chatgpt[.]com に移行するようです？ https://t.co/OgrPEIKCSz

The Information: (翻訳) #OpenAI が Jony Ive と Sam Altman の AI デバイス スタートアップの買収を検討 このデバイス プロジェクトは、OpenAI が AI 技術を数百万人の消費者の手に届けようとする中で、同社の急成長中の開発中製品ポートフォリオを拡大するものです。🚀 OpenAI の成長

TechCrunch: (翻訳) OpenAI、新しい「ドメイン固有」AIベンチマークを設計するプログラムを開始 https://t.co/go6stMGLC2

Claude Deep Research「Compass」に複数モード搭載か

• AnthropicのClaudeに搭載予定のDeep Research機能（コードネーム: Compass）の詳細が明らかになってきました。
• Webアプリのアップデート情報から、同機能には複数のモードが存在することが示唆されています。
• 具体的には、「Default（日常的な質問向け）」「Light（1〜2分の調査）」「Advanced（8分以上の調査）」といったモードが用意されるようです。

Tibor Blaho: (翻訳) 新しいClaudeウェブアプリのアップデートにより、近日公開予定のClaude Compass（ディープリサーチのような機能のコードネーム）に関する詳細が明らかになりました。 Claude Compassには複数のモードがあります - デフォルト（「日常的な質問に最適」）、ライト（調査時間1〜2分）、アドバンスト（8分以上）。 ライトと https://t.co/uPNsPZHo9U

OLMoTrace公開: LLM出力と学習データを紐付けるツール登場

• Allen Institute for AI (AI2) が、大規模言語モデルOLMoの出力と学習データをリアルタイムで紐付けるツール「OLMoTrace」を公開しました。
• このツールを使うことで、モデルの応答が4兆トークンに及ぶ学習データのどの部分に基づいているかを数秒で特定できます。
• LLMの透明性向上や、応答内容の理解・検証に繋がるとして注目されています。

Nathan Lambert: (翻訳) Jiachengは、OLMoからの応答を関連するトレーニングデータにマッピングする新しいツールの開発を主導しました。私たちはこれを使用してポストトレーニングデータを改善しており、他の人は主要なLMに関する理解と透明性のためにこれを使用するでしょう！ 詳細：https://t.co/ApWCl9H99V

Caleb: (翻訳) これはすごい 🔥