今週のリサーチでは、Physical AIの未来を解説します。デジタルインテリジェンスが現実世界のアクチュエーションと出会う領域です。高度な3Dワールド生成から、外科的なジャイルブレイク防御、クローズドループの自動運転プランナーに至るまで、これらの論文は一つのテーマに収束しています：AIシステムは今、動的で安全性が確保されていないマルチモーダルな環境において、推論し、行動し、適応する必要があるということです。欧州企業にとって、これはPhysical AI Stack™を再考することを意味します。単なる技術アーキテクチャとしてではなく、EU AI法の下で主権に不可欠な能力として捉える必要があります。
1. HY-World 2.0：3Dワールド生成のための新しいフレームワーク
HY-World 2.0：マルチモーダル世界モデルによる3Dワールドの再構築、生成、シミュレーション
HY-World 2.0は、テキスト、画像、動画などの多様な入力から3Dワールド表現を生成するマルチモーダル世界モデルフレームワークです。3Dシーンの再構築と生成を進化させ、シミュレーション、ロボティクス、自律システムにおける応用を可能にします。このフレームワークのモジュラー設計は、WorldLensと呼ばれるレンダリングプラットフォームを通じてリアルタイムのインタラクションをサポートします。
CTOにとって、HY-World 2.0はデジタルツイン、トレーニングシミュレーション、自律システムテストのための3D環境開発を加速させる可能性があります。オープンソースでのリリース（モデルウェイトを含む）は、ベンダーロックインの回避を保証し、EUのデータ主権ルールにおける重要な利点となります。
重要なポイント：
- 競争優位性： シミュレーションやトレーニングのための3D環境開発時間を短縮。
- 導入準備： WorldLensはリアルタイムインタラクションをサポートし、ロボティクスや自律システムテストに適しています。
- リスク： 合成データのバイアス—生成されたワールドが現実世界の多様性を反映していることを確認し、過学習を避ける必要があります。
Physical AI Stack™との関連：
- SENSE： マルチモーダル入力（テキスト、画像、動画）により、柔軟なデータキャプチャが可能。
- REASON： WorldNavとWorldStereoが3Dシーン理解とプランニングを提供。
- ACT： WorldLensが物理的出力（例：ロボットナビゲーション、VRトレーニング）をサポート。
- ORCHESTRATE： パイプラインはモジュラー設計—産業用AIにおけるワークフロー調整に最適。
2. DR³-Eval：ディープリサーチエージェントのためのゴールドスタンダード
DR³-Eval：現実的かつ再現可能なディープリサーチ評価に向けて
Deep Research Agents（DRA）は、PDF、画像、ウェブコンテンツなどのマルチモーダルデータからレポートを自動生成することで、複雑で長期的なリサーチタスクを自動化します。これまで、動的なウェブ環境や曖昧な評価指標により、DRAの評価は一貫性がありませんでした。
DR³-Evalは、実際のユーザー提供資料から構築された再現可能なベンチマークでこれを解決します。これには、静的リサーチサンドボックス（サポートドキュメント、ディストラクター、ノイズを含む）と、多次元評価フレームワーク（リコール、精度、引用カバレッジ）が含まれます。重要な洞察は？現実性を再現性の犠牲にする必要はないということです。
CTOにとって、これはDRAベンダーの比較が可能になることを意味します。デューデリジェンス、競争インテリジェンス、社内R&Dなどに活用できます。オープンソースでのリリース（コードとデータ）は透明性を確保し、GDPRやEU AI法のドキュメント要件に準拠します。
重要なポイント：
- 競争優位性： 最先端のDRA（例：DR³-Agent）とベンチマーク比較が可能。
- 導入準備： 静的サンドボックスにより、ライブウェブデータへの依存が不要—コンプライアンスに不可欠。
- リスク： ハルシネーション制御は依然として課題—人間による検証を組み込む必要があります。
Physical AI Stack™との関連：
- REASON： DRAは、複雑で長期的なタスクのための意思決定ロジックエンジン。
- ORCHESTRATE： サンドボックスにより、ワークフロー監視（例：引用カバレッジの追跡）が可能。
3. RAD-2：自律システムのための強化学習のブレークスルー
RAD-2：ジェネレーター・ディスクリミネーターフレームワークにおける強化学習のスケーリング
自律運転プランナーは、クローズドループのロバスト性に苦戦しています。静的なデータセットでトレーニングされても、動的な環境で展開されると問題が発生します。RAD-2は、ジェネレーター・ディスクリミネーターフレームワークでこれを解決します：
- 拡散ベースのジェネレーターが多様な軌道候補を生成。
- RL最適化ディスクリミネーターが長期的な運転品質に基づいて再ランク付け。
このフレームワークの**Temporally Consistent Group Relative Policy Optimization（TC-GRPO）**は、時間的一貫性を活用してクレジット割り当てを改善します。
自動車、ロボティクス、ドローン分野のCTOにとって、これはより安全な自律システムへの一歩です。フレームワークの設計は効率的なトレーニングを示唆していますが、実世界での安全性向上にはさらなる検証が必要です。
重要なポイント：
- 競争優位性： クローズドループプランニングにより、よりロバストな自律システムを実現。
- 導入準備： フレームワークは動的環境向けに設計されていますが、実世界でのテストが必要。
- リスク： RLトレーニングは計算負荷が高い—クラウド・エッジハイブリッド推論を計画。
Physical AI Stack™との関連：
- COMPUTE： フレームワークはモーションプランナーの効率的なトレーニングを可能にする。
- REASON： ジェネレーター・ディスクリミネーターフレームワークは、モーションプランニングのための意思決定ロジック。
- ACT： 軌道の再ランク付けが直接アクチュエーション（例：ステアリング、ブレーキ）に反映。
4. ASGuard：ジャイルブレイキングに対する外科的防御
ASGuard：ターゲットジャイルブレイキング攻撃を緩和するアクティベーション・スケーリングガード
ジャイルブレイキングは、セキュリティリスクであるだけでなく、EU AI法の下ではコンプライアンスの悪夢です。ASGuardは、メカニズムに基づく防御で、特定の脆弱性（例：時制変更攻撃）をターゲットにし、一般的な機能を損なうことなく対処します。
アプローチ：
- サーキット分析により、攻撃に関連するアテンションヘッドを特定。
- チャネル単位のスケーリングにより、アクティベーションを再調整し、拒否行動を維持。
- 予防的なファインチューニングにより、モデルがロバストな拒否を学習。
CTOにとって、これは安全性と有用性のトレードオフが不要であることを意味します。ASGuardは、パレート最適なバランスを達成—攻撃成功率を低減しつつ、過剰な拒否を最小限に抑えます。
重要なポイント：
- 競争優位性： EU AI法へのコンプライアンスを維持しつつ、パフォーマンスを犠牲にしない。
- 導入準備： 軽量—既存のLLM（例：Qwen、Llama）に適用可能。
- リスク： 誤検知（過剰な拒否）—ドメイン固有のデータでテスト。
Physical AI Stack™との関連：
- REASON： ASGuardはモデルレベルで意思決定ロジック（拒否メカニズム）を修正。
- ORCHESTRATE： リアルタイム脅威検出のためのモニタリングワークフローに統合可能。
5. TESSY：推論モデルのためのティーチャー・スチューデントハック
推論モデルのファインチューニング方法？学生の一貫性を維持したSFTデータを合成するティーチャー・スチューデント協力フレームワーク
ティーチャー生成データで推論モデル（例：Qwen3-8B）をファインチューニングすると、パフォーマンスが低下することが多い—なぜなら、ティーチャーのスタイルが学生のスタイルと乖離しているからです。TESSYは、協力的データ合成フレームワークでこれを解決します：
- ティーチャーがスタイルトークン（例：推論ステップ）を生成。
- 学生が非スタイルトークン（例：コード構文）を生成。
結果は？高品質かつ学生に一貫した合成データです。テストでは、TESSYはQwen3-8BのLiveCodeBench-Proでのパフォーマンスを向上させましたが、従来のティーチャー生成データでは低下しました。推論モデルのファインチューニング方法？学生の一貫性を維持したSFTデータを合成するティーチャー・スチューデント協力フレームワーク。
CTOにとって、これは無駄なファインチューニングサイクルが不要になることを意味します。TESSYはSFTパイプラインのドロップイン置換—企業が独自データでモデルをトレーニングする際に不可欠です。
重要なポイント：
- 競争優位性： コンピュートをスケールせずに、より優れた推論モデルを実現。
- 導入準備： オープンソースモデル（例：Qwen、Llama）で動作。
- リスク： ティーチャーモデルのバイアス—合成データのドメイン適合性を検証。
Physical AI Stack™との関連：
- REASON： TESSYは意思決定ロジック（例：コード生成、プランニング）を改善。
- ORCHESTRATE： MLOpsワークフローにデータ合成を統合可能。
エグゼクティブ向け要点
- 産業用AIのCTO向け： HY-World 2.0は3D環境生成のために評価必須—シミュレーションコストの削減が期待できます。
- AIセーフティ担当者向け： ASGuardはメカニズムに基づく最初のジャイルブレイク防御—EU AI法の次回監査前に導入を検討。
- 自律システムチーム向け： RAD-2のクローズドループプランニングは、より安全な自律性への一歩—今すぐフレームワークのテストを開始。
- エンタープライズLLMチーム向け： TESSYはSFTのドロップインアップグレード—パフォーマンス低下なしで推論モデルをファインチューニング。
- リサーチ自動化担当者向け： DR³-EvalはDRAベンチマークの新基準—ベンダーに要求しましょう。
Physical AI Stack™はもはや理論上のものではありません—シミュレーション、セーフティ、推論を基盤として、リアルタイムで構築されています。欧州企業にとっての課題は、これらの技術をどれだけ早く統合し、主権とコンプライアンスを維持できるかです。
Hyperion Consultingでは、企業がこの移行を正確にナビゲートするお手伝いをしてきました—EUに準拠したAIガバナンスフレームワークの設計から、クローズドループ自律システムの本番導入まで。これらのブレークスルーがPhysical AIロードマップにどのように適合するかを評価しているなら、ぜひご相談ください。営業ではなく、2026年に実際に導入可能なものについての対話をしましょう。hyperion-consulting.ioでお待ちしています。
