19 5月 2025

2025年05月19日夜のAIニュースまとめ

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NVIDIAの新製品発表とAI開発ツールの進化

Jensen Huang CEOが台北で「DGX Spark」と「NVLink IPライセンス」を正式発表し、NVIDIAエコシステムの拡大戦略が明らかになりました。

一方、Sakana AIと三菱UFJ銀行の包括的パートナーシップや、東京工業大学による高性能日本語LLM「Gemma-2-Llama Swallow」の公開など、国内AI業界も活発に動いています。

AIコーディング支援ツールCursorのモバイル対応やAppleのXcodeへのエージェント搭載なども進行中です。

それでは各トピックの詳細について、一緒に確認していきましょう。

NVIDIA、DGX SparkとNVLink IPライセンスを発表【続報】
Sakana AI、三菱UFJ銀行と大型提携 AIで銀行業務変革
東工大、高性能日本語LLM Gemma-2-Llama Swallow公開
Cursorモバイル対応とXcode Agent搭載の続報
【続報】Apple AI戦略に懸念次世代Siri遅れ WWDC発表困難か
Qwen Web Dev進化ワンクリックでWebサイト作成・デプロイ
DeepSeekのオープンソース化 AI開発競争を加速か CEO指摘
LLM研究: AlphaEvolveや長会話品質改善など注目論文
AI医療続報: アルツハイマー病検査承認、創薬コスト削減へ

NVIDIA、DGX SparkとNVLink IPライセンスを発表【続報】

NVIDIAのJensen Huang CEOがCOMPUTEX TAIPEIで基調講演を行い、AI推論・学習基盤「DGX Spark」を正式発表しました。これは旧称「Project DIGITS」として知られていたもので、7月から販売開始予定です。
他社製CPUやAI ASICとの接続を可能にする「NVLink IPライセンス」も新たに発表され、NVIDIAエコシステムの拡大を図る重要な戦略となります。
また、既報の中国市場向けBlackwell関連製品についても言及があり、台湾の主要サプライヤーとの強固な連携を改めて強調しました。

パウロ: 革ジャンのコンピューテックス、キーノート日本時間の12時からですね https://t.co/qq929Rxf2c

Bloomberg: (翻訳) Nvidiaは、AIコンピューティングの需要ブームを持続させ、自社製品がその中心であり続けることを確実にするための最新技術群を発表しました。 https://t.co/qXsHRgUxuk

パウロ: NVLink IPのライセンスはビビったけど、ちょっとライセンス受ける企業が弱いね Broadcomがいれば最強だったんだけど、BroadcomはPCIe Switch 推しだから無理だったか

Sakana AI、三菱UFJ銀行と大型提携 AIで銀行業務変革

AIスタートアップのSakana AIが、三菱UFJ銀行と複数年にわたる包括的パートナーシップ契約を締結したことを発表しました。
この提携により、Sakana AIは三菱UFJ銀行のAI戦略を支援し、金融業界におけるAI技術の社会実装を推進します。
Sakana AIの共同創業者兼COOである伊藤錬氏がMUFGのアドバイザーとして招聘され、同行のAI実装に貢献するとのことです。

Sakana AI: 【AIによる銀行業の変革へ】Sakana AI、三菱UFJ銀行と包括的パートナーシップ契約 https://t.co/L31fVsjwJD この度、株式会社三菱UFJ銀行様と複数年のパートナーシップ契約を締結しました。同時に、弊社共同創業者兼COOの伊藤錬がMUFGのアドバイザーとして招聘され、同行のAI実装に貢献します。 https://t.co/F8xdxAbKTy

龍一郎 (f.k.a Asei Sugiyama): Sakana AI の方々がんばってるなあ三菱UFJ、生成AIで融資の稟議書　サカナAIと提携 - 日本経済新聞 https://t.co/TLpy4NYJQs

Bloomberg: (翻訳) 三菱UFJフィナンシャル・グループの銀行部門は、AIでシステムを強化するため、スタートアップのSakana AIを採用しました。 https://t.co/gwad4oDv5p

東工大、高性能日本語LLM Gemma-2-Llama Swallow公開

東京工業大学の岡崎直観教授らのチームが、日本語の理解・生成・対話においてトップクラスの性能を持つ大規模言語モデル「Gemma-2-Llama Swallow」の2B、9B、27Bパラメータ版を公開しました。
このモデルはGoogleのTPU Research Cloud (TRC)プログラムの計算資源支援を受けて学習されました。
日本語処理能力の高さから、今後の活用が期待されます。

Naoaki Okazaki: Gemma-2-Llama Swallow 2B, 9B, 27Bを公開しました。各規模において、日本語の理解・生成・対話でトップクラスの性能ですので、ぜひご活用頂ければと思います。なお、モデル学習の計算資源として、GoogleからTPU Research Cloud (TRC) のご支援を受けました。 https://t.co/cvovDHwt8n

Cursorモバイル対応とXcode Agent搭載の続報

AIによるコーディング支援ツールの進化が続いています。
プログラミングエディタ「Cursor」について、モバイルアプリやバックグラウンドエージェント機能の準備が進んでいるとの開発者情報がありました。これはCursorの進化に関する続報です。
また、Appleの統合開発環境「Xcode」にもコーディングエージェント機能が搭載されたとの報告があり、これは以前報じられたAppleによるAIコーディング基盤開発の具体的な進展である可能性があります。
これらのツールは、ローカル環境とクラウドAIの連携を強化し、よりシームレスな開発体験と生産性向上を目指しているようです。

石川陽太 Yota Ishikawa: Cursorがモバイルアプリを用意しているっぽい!? (引用ツイート: 👀 https://t.co/8f9sRwDGnd)

Iaiso: XcodeにもAgentがきてる https://t.co/p9bMbXGbPz

Itomaru | いとまる: (翻訳) もうすぐ、iPhoneアプリがなくても、外出先から携帯電話でCursorクラウドVMバックグラウンドエージェントに接続し、ビルドやテストを実行し、進捗を確認し、フォローアップを送信できるようになります。これで合っていますか？🤔💬 (引用ツイート: @levelsio @cursor_ai @aloyoga もうすぐバックグラウンドエージェントが！ https://t.co/YmtX2f...

【続報】Apple AI戦略に懸念次世代Siri遅れ WWDC発表困難か

AppleのAI戦略に関する懸念が社内で強まっているとの報道です。【続報】
特に注目されていた次世代版Siriの開発が遅れており、来月開催のWWDC（世界開発者会議）での発表が困難視されています。
この開発遅延は、iPhoneの競争力や将来のロボット製品計画にも影響を及ぼす恐れがあると内部関係者から指摘されています。
AI分野での競争が激化する中、Appleの今後の巻き返しが注目されます。

Bloomberg: (翻訳) Appleの内部関係者によると、AIへの対応の失敗が続けば、iPhoneの優位性からロボットやその他の未来的な製品の計画に至るまで、あらゆるものが脅かされるという。 https://t.co/Fav2lXUFea

Bloomberg: (翻訳) AIは、iPhoneがノキアにしたことをAppleにもたらす可能性があるだろうか？今日のBig Takeポッドキャストでは、@markgurmanが@sarahsholderを、この最新技術に追いつこうと奮闘する同社の内部に案内します。 https://t.co/dMyWj6NZ8R

Tetsuro Miyatake: Appleの次世代版Siriは来月開催されるWWDCには間に合わないらしい。去年のWWDCで色んなAI機能を約束していたが、中々コンセプトから実装するのが難しくて進められてないとのこと。 https://t.co/ayK5Uzlw9S

Qwen Web Dev進化ワンクリックでWebサイト作成・デプロイ

AlibabaのLLM「Qwen」を活用したWebサイト開発ツール「Qwen Web Dev」がアップデートされ、プロンプト一つでWebサイトを生成し、ワンクリックでデプロイまで可能になったと発表されました。
論文内のプロセス図など、複雑な図の生成能力も高いと開発者から評価されています。
この進化により、専門知識がないユーザーでも容易にWebサイトを作成・公開できるようになることが期待されます。

Qwen: (翻訳) 🚀 Qwen Web Devがさらに進化しました！✨ プロンプト1つ。ウェブサイト1つ。ワンクリックでデプロイ。💡 あなたの創造性を輝かせ、世界と共有しましょう。🔥 今日は何を作りますか？ https://t.co/drM7IHCKw1

Junyang Lin: (翻訳) ご評価いただきありがとうございます！さらに、最近デプロイ機能を追加し、作成したウェブページをリンクで共有できるようになりました！ (引用ツイート: Qwen3 Web Devモードは、論文からさまざまなプロセスの図を作成するのに本当に優れています！正直なところ、図やその他の用途でのClaudeの使用をはるかに超えています)

Junyang Lin: (翻訳) これ、すごく気に入っています！面白いウェブページを作った後、いつも友達と共有して楽しみたいという強い気持ちになります。これで、作成したウェブページをデプロイして、共有用の公開リンクを取得できるようになりました！ぜひ試してみてください！ (引用ツイート: 🚀 Qwen Web Devがさらに進化しました！✨ プロンプト1つ。ウェブサイト1つ。ワンクリックでデプロイ。💡 あなたの創造性を輝...

DeepSeekのオープンソース化 AI開発競争を加速か CEO指摘

Abacus AIのCEOであるBindu Reddy氏が、AIモデル「DeepSeek」のオープンソース化がAI業界全体の進歩に大きく貢献したとの見解を示しました。
同氏によると、DeepSeekがモデルと技術を公開したことで、xAI、Google、Anthropicといった他のAIラボがOpenAIの高度な推論モデルに追いつくことが可能になったとのことです。
オープンソース化によって大量の推論データ（reasoning traces）が生成・共有され、各社のモデル開発を加速させたと分析しています。

Bindu Reddy: (翻訳) DeepSeekがなければ、xAI、Google、Anthropicのような他のAIラボは、OpenAIの推論モデルに追いつくことができなかったでしょう。DeepSeekがモデルと技術をオープンソース化したことで、誰もが膨大な量の推論トレースを生成できるようになり、それが彼らの助けとなりました。

LLM研究: AlphaEvolveや長会話品質改善など注目論文

大規模言語モデル（LLM）に関する新たな研究成果が複数報告されています。LLMによる進化的計算フレームワーク「AlphaEvolve」は、基本的なアルゴリズムやコード設計などを自動で最適化し、注目を集めています。
また、LLMが長時間の対話で出力品質が低下する問題について、最初のメッセージに情報を集約するなどの対策が有効であるとの指摘もなされています。
さらに、LLMのハルシネーション（誤情報生成）における不確実性の原因を分解し、解釈可能性を高める研究も進んでいます。

Kazunori Sato: “探索空間を自然言語でなく「コード」空間にしているのも、この特殊例だけではなく今後多く増えていくのだろう。自然言語は人が理解しコミュニケーションするのには適しているが計算機が考える空間としては必ずしも最適でなく、今はコード何だと思われる” (引用ツイート: AlphaEvolveはLLMによる進化的計算により基本的なアルゴリズムやコード、回路設計、クラスタ最適化などを行う。特に古典的な4x4の複素...

webbigdata: 最新AIでも会話が長くなると出力品質が劣化するので、最初のメッセージに全てを書いて一発で回答を得る方が良いと言うお話最初にモデルに使用予定ライブラリを聞き「それらの最新のマニュアルをネット検索してから実装してください」と新規会話で依頼するのが最近の私のsonnet3.7ベストプラクティス (引用ツイート: LLMs Get Lost in Multi-turn Conversation Th...

Rohan Paul: (翻訳) LLMのハルシネーションと現在の不確実性指標は、エラーの原因に関する解釈可能性に欠けています。この論文では、LLMの不確実性を4つの原因に分解し、それぞれを推定するためのパイプラインを開発し、これらのプロファイルに基づいてモデルと指標の選択を導き、改善を図ります。 https://t.co/uIjsB73Pvz

AI医療続報: アルツハイマー病検査承認、創薬コスト削減へ

AI医療・ヘルスケア分野の応用が加速している状況の続報です。
放射線科医の診断支援として、AIが病変をヒートマップと信頼度スコアで指摘する事例が報告されています。
LLMの知識不足を補うフレームワーク「SENATOR」が医療ベンチマークで性能向上を示しました。
米国でアルツハイマー病診断を助ける初の血液検査が承認され、治療薬需要増が期待されます。
Ark InvestmentのCathie Wood氏は、AIによる創薬・開発コストの大幅削減を予測しています。

Rohan Paul: (翻訳) というわけで、放射線科医はスキルに「プロンプトエンジニアリング」を追加する必要があるかもしれません。AIは、放射線科医が見逃す可能性のあるものを、ヒートマップと信頼度スコアで発見しました。 https://t.co/5ycKjc4Za2

Rohan Paul: (翻訳) この論文は、モデルの知識ギャップを検出し、それを修正するためのターゲット合成データを生成するフレームワークSENATORを提案し、医療ベンチマークでLlama-3-8Bのパフォーマンスを11.98％、Qwen2-7Bを9.15％向上させました。この論文で検討された方法🔧：→LLMを定量化します https://t.co/cyZHVqWRhb

Bloomberg: (翻訳) 「AIは創薬と開発のコストを劇的に下げるでしょう」アーク・インベストメントの創業者兼CEOであるキャシー・ウッド氏が、人工知能がいかにヘルスケア分野のイノベーションコストを削減しているかを説明します。 https://t.co/Zep7paKAv5 https://t.co/U0cnyaLDl0