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2025年12月8日

本記事は、PFNのインターンシップを経て現在はアルバイトとして勤務されている上田蒼一朗さんによる寄稿です。 はじめに Preferred Networks（以下PFN）ではKubernetesを用いた機械学習基盤の開発・ […] 投稿 Kubernetesスケジューラのベンチマークテスト は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年3月6日

Metaは、開発したAI技術をオープンソース化して公開する方針を強化している。同社が構築したAIモデルを研究者や開発者向けに開放することで、業界全体における技術革新の加速を目指している。 この取り組みは、Metaが独占的な開発ではなく、広範なコミュニティとの協働によるAI技術の進化を重視する戦略を示すものだ。オープンソース化により、世界中の研究機関やスタートアップが最先端のAI技術にアクセス可能となり、より多くのイノベーションが生まれやすい環境構築につながると期待される。 同社はこれまでも複数のAIモデルや関連ツールをオープンソースで公開してきた経歴がある。今回の方針はそうした姿勢をさらに拡大させるものとなっており、AI分野での競争力を維持しながら、業界全体の発展に貢献しようとするアプローチを採用している。 （引用元：Meta AI）

Meta AI

2026年4月17日

2026年もインターンの季節がやってきました。本稿は、機械学習ポテンシャルの研究分野の紹介を兼ねたインターン募集案内です。機械学習ポテンシャルはあくまでインターンに関連した研究テーマの一面ですが、具体例を通して私たちが普 […] 投稿 機械学習ポテンシャルの近似の限界を超えて【インターン募集】 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。

Preferred Networks

2026年5月7日

画像ベースの Joint-Embedding Predictive Architecture（I-JEPA）は、マスク付き特徴予測を通じた視覚的自己教師あり学習への有望なアプローチを提供している。しかし、固有の視覚的不確実性を伴っている。

Apple Machine Learning Research

2026年5月8日

Appleは、プライバシーが基本的人権であると信じています。AI機能が増加し人々の日常生活に更に統合されるにつれて、プライバシー保護技術の研究を進めることが重要です。

Apple Machine Learning Research

2026年5月12日

パラメータゴルフは1,000名以上の参加者と2,000件以上の投稿を集め、厳格な制約条件下でAI支援機械学習研究、コーディングエージェント、量子化、革新的なモデル設計を探索した。

OpenAI

2026年5月16日

Co-Scientistはボストン小児病院とMITの研究室を統合し、ALSに対するRNA基盤の新しい治療法を探索しています。

Google DeepMind

2026年5月27日

AIアプリの構築には、機械学習の博士号や複雑なアーキテクチャとの格闘に数ヶ月を要する必要はありません。複数のAPI呼び出しを調整しようとする際の課題を解決し、Strandsを使用して迅速にAIアプリを開発する方法を紹介します。

AWS Machine Learning Blog

2026年5月28日

深層学習モデルの訓練効率を改善する新しいアプローチが研究機関により発表されました。「DiffusionBlocks」と名付けられたこの手法は、ニューラルネットワークの構造を複数のブロックに分割し、各ブロックを順序立てて訓練する方式を採用しています。 従来の訓練方法では、モデルの全ての層を同時に処理していたため、膨大な計算リソースが必要でした。これに対して新手法は、1ブロックずつ段階的に学習を進めることで、必要な計算量を大幅に削減することが可能です。 この改善により、訓練に要する時間が短縮されるだけでなく、限られた計算リソースで大規模なモデルを扱えるようになることが期待されています。深層学習分野における計算効率の課題解決に向けた重要な進展として、今後の応用が注目されています。 （Sakana AI）

Sakana AI

2026年5月28日

米国の宇宙関連規制機関がスペースXの大型宇宙船打ち上げにおける不具合について、同社に調査を要求しました。この対応は、急速に発展する民間宇宙産業と従来型の規制枠組みの間で生じる「革新と安全性のバランス」という課題を象徴しています。スペースXなどの民間企業はスタートアップ的なアプローチで開発を進める一方、規制当局は人命や国家資産を扱う宇宙産業として慎重さを求めており、今回の調査は両者の折り合いを模索する試みと言えます。

時事通信

2026年5月28日

複数のAI研究機関が再帰的自己改善(RSI)という技術開発に力を注いでいる。RSIはAIシステムが自らのコードやアルゴリズムを継続的に改良する仕組みだが、その定義や実現方法が業界内で統一されていない課題が浮き彫りになった。 研究機関間で目標設定の基準が異なるため、同じRSIという言葉を使いながらも、実質的に異なるアプローチが進められている状況だ。加えて、実装の難しさも指摘されており、理論的な可能性と実現の間に大きなギャップが存在する。 この状況は、より広い汎用人工知能(AGI)の定義が曖昧であることと類似しており、研究業界全体で共通の理解や基準作りの必要性が高まっている。RSIが今後の重要な技術になり得る一方で、概念整理と現実的な評価指標の構築が急務となっている。 (引用元：TechCrunch)

TechCrunch

2026年5月29日

Sakana AIが情報分析専門のDEEP DIVEとパートナーシップを締結しました。膨大なデータから重要な情報を自動で見つけ出す技術の開発に取り組むもので、金融や医療、製造業など様々な分野での活用が期待されています。AIの機械学習技術と情報分析の実務経験を組み合わせることで、企業や社会が直面する「データの正確な読み解き」という課題の解決を目指しており、日本発のAI企業による実務的で特化した「賢いAI」開発の動きとして注目されています。

2026年5月29日

政府が首都直下地震対策の基本計画案を発表し、感震ブレーカーをおおむね設置する方針を示しました。10年で死者数を半減させる目標を掲げており、従来の耐震対策に加えて通電火災を防ぐ技術的アプローチを重視しています。しかし「おおむね設置」という曖昧な表現のため、地域ごとの優先順位や経済的負担能力の低い層への対応が不透明な状況です。加えて、設定された数値目標は特定の地震規模を想定したものであり、より大規模な直下型地震への対応可能性が課題として残っています。

NHK

2026年5月29日

テキサス州の新しい登録制度により、自動運転車の市場競争が数字で評価される段階に入りました。Waymoが登録台数で優位に立っていますが、これは両社が全く異なるビジネス戦略を展開していることを示しています。Waymoは運転手不要の「ロボタクシー」を複数都市で商用サービス展開させており、一台ごとが営業車両として登録されるため登録数が多くなります。一方テスラは自社の電気自動車に自動運転機能を組み込んで一般ユーザーに販売するアプローチを取っており、既存車のソフトウェア更新を通じた自動運転化を進めているため新規登録数には反映されにくいのです。登録台数の差は単純な優劣ではなく、ビジネスモデルの根本的な違いを反映しています。

TechCrunch

2026年5月29日

エンタープライズAI検索を手がけるスタートアップのGleanが、年間売上を3倍に拡大させ3億ドルを超えたことが明らかになった。 同社は企業内の膨大なデータを効率的に検索・活用するAIソリューションを提供しており、顧客企業がAI導入時のコスト削減を実現できる点が購買の決め手となっているという。業界全体でAI予算の最適化が課題となる中、こうした実用的なアプローチが市場で評価されている。 一方、MicrosoftやGoogleといった大手テック企業も同様のカテゴリに続々参入を始めており、競争環境は激化している。Gleanは先行者として強固なポジションを築きつつあるが、今後の市場動向が注視されている。 （引用元：TechCrunch）

TechCrunch

2026年5月29日

大規模言語モデルの最近の進歩により、自然言語は複雑なシステムを制御するための柔軟なインターフェースとして機能するようになったが、大規模な多モーダル訓練またはドメイン固有の帰納バイアスの弱化が必要である。チェスなどの構造化意思決定領域では、専門的なアプローチが優先される。

arXiv cs.CL

2026年5月29日

Low-Rank Adaptation（LoRA）は大規模言語モデルの適応に広く採用されているアプローチですが、LoRA微調整によって引き起こされる内部表現の変化はまだ十分に理解されていません。本研究では、スパースオートエンコーダを使用してLoRA誘導表現の幾何学的構造を調査します。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

arXiv:2605.29168v1 文書の発表。質問応答（QA）はAIの中核的な課題であり、特に複数の文書間でのマルチホップ推論や集約や完全リスティングなどのシンボリック操作を必要とする複雑なクエリに対応する必要があります。検索拡張生成はQAの主流アプローチとなり、最近のグラフベースのバリアントが追加されています。

arXiv cs.AI

2026年5月29日

arXiv:2605.29225v1 文書の発表。自己進化型エージェントは過去の失敗を反省することで時間とともに改善されますが、既存の評価には2つの制限があります。タスクスコアのみを測定して反省の質は不明であり、エージェント自身のエピソード実行に依存して特定の失敗パターンに対応するメカニズムがありません。本論文では新しいアプローチを提示しています。

arXiv cs.AI

2026年5月29日

ユーザーの信念と意図を理解することは、効果的なエージェントアシスタントの構築の中心である。この能力はしばしば心の理論（ToM）タスクを通じて評価されるが、多くの既存アプローチはToMに複雑なパイプラインで対処している。

arXiv cs.CL

2026年5月29日

拡散モデルにおける望ましくない、あるいは安全でないコンテンツを軽減するための有望なアプローチとしてコンセプト消去が注目されていますが、既存の手法には依然として大きな課題があります。学習ベースの手法は効果的ですが計算コストが高く、スケーラビリティが制限されています。編集ベースの手法はより効率的です。

arXiv cs.AI

2026年5月29日

マルチモーダル学習は、より速く収束するモーダルが最適化を支配する一方で、他のモーダルが訓練不足に陥るモーダルインバランスの問題に悩まされることがあります。既存のアプローチは、通常、弱いモーダルを強化するか、最適化勾配を調整することでこの問題を軽減しますが、そのような戦略には制限があります。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

形式的予測（CP）とその拡張である形式的リスク制御（CRC）は、機械学習における不確実性を形式的保証を通じて定量化するための確立されたフレームワークである。しかし、最近のAIの革新は教師なし生成モデルによってもたらされている。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

強化学習を用いた大規模言語モデルの事後学習は報酬信号によってボトルネックとなっている。既存のアプローチは、自動正確性チェック（数学やコード実行など）のある領域に訓練を制限する検証可能な報酬か、人間の選好ラベルのいずれかを必要とする。

arXiv cs.LG

2026年5月29日

有限要素解析(FEA)は現代工学設計の根幹をなします。しかし、そのワークフローは本質的に複雑であり、領域知識に大きく依存しています。最近のLLMのFEA統合の試みにもかかわらず、既存のアプローチは複数の側面の処理における制限に直面しています。

arXiv cs.AI

2026年5月29日

大規模言語モデルは強力な推論能力を実現しているが、膨大なパラメータ数と高い推論コストが課題である。本研究では、コンパクト言語モデルにおける適応的推論深度の異なるアプローチを探索し、CosmicFish-HRMを提案している

arXiv cs.LG

2026年5月30日

中堅・中小企業の後継者問題に対応する投資ファンド「ロケットスター」が、創業1年足らずで5社の経営権移譲を実現させ、その経営陣が戦略を語った。同社は従来の個別調整型コンサルティングから、契約書テンプレートやデューデリジェンスプロセスの標準化へシフトする「工業化」アプローチで、短期間での複数案件成約を可能にしている。ただし、経営者にとって事業は人生そのもので、数字では測れない志やプライドが絡む現実があり、標準化できるのは全体の2割に過ぎないとされている。

PR TIMES

2026年5月30日

堺市が全国のスタートアップを対象に、市内での実証事業参加企業の募集を開始しました。従来の補助金配布から「実証フィールド提供」へと転換する地方自治体の支援施策の進化を象徴する取り組みです。人口減少や産業空洞化といった地域課題の解決に向け、民間の革新的なアプローチを活用しようとする自治体戦略が広がっており、堺市はスタートアップと地域の共創を目指しています。

PR TIMES

2026年5月30日

ゴールドマン・サックスが新たな日本株投資商品「GS Plus 日本株式（TOPIXアルファ）」を発表した。この商品は、TOPIXの構成銘柄から割安性や成長性などの指標で優良企業を厳選し、指数を上回るリターンを目指すもの。日本株が長期停滞する中、機関投資家のニーズが従来のベンチマーク運用からアルファ追求型へシフトしており、データ科学や機械学習を活用した新しい運用戦略が業界で広がっている。

PR TIMES

2026年5月30日

遺伝子発現データの自動学習モデルが開発される RNA配列決定データから遺伝子発現パターンを効率的に学習する新しい自己教師あり学習モデル「TxFM」がarXivで報告された。 このモデルはマスク付きオートエンコーディング手法を採用しており、RNA分析に付きものの技術的ノイズや異なる実験条件によるバッチ効果に対応できるのが特徴である。従来の生物学的データ分析では、こうした外部要因の影響を除去するために手作業による前処理が必要だったが、TxFMはモデル内で自動的に対応する。 開発チームは転移学習の性能向上を実証するため、約140万件のRNA配列データを集めた公開学習用データセット「DiverseRNA-1.4M」を整備した。このデータセットを用いた実験では、従来手法と比べて学習効率が向上したという。 今後、このアプローチは遺伝子発現解析の標準的な手法として活用される可能性がある。 (arXiv cs.LG)

arXiv cs.LG