今週の研究は決定的な転換点を示しています。AIは言語中心の枠組みから脱却しつつあります。研究所から工場の現場に至るまで、最もインパクトのある進歩は、知覚、推論、行動を融合させ、すべてをテキストに変換することなく実現しています。欧州企業にとって、これはチャットボットやLLMを超えたAI投資の再考を意味します。Physical AI Stackは現実のものとなり、その先駆者が勝利を収めるでしょう。
研究室から現場へ：基盤モデルが言語のボトルネックを克服する方法
Heterogeneous Scientific Foundation Model Collaborationでは、Eywaというフレームワークが紹介されています。このフレームワークは、ドメイン固有の基盤モデル（例：タンパク質フォールディング、材料応力解析、バッテリー化学）が、すべてをテキストに変換することなく、言語モデルと連携できるようにします。そのブレークスルーとは、非言語的な埋め込み（分子グラフやスペクトルデータなど）とLLMの意思決定ロジックの間を翻訳する軽量な「推論インターフェース」です。
CTOが注目すべきポイント：
- R&Dにおける競争優位性： 欧州の製薬、自動車、エネルギー企業は、独自の科学モデルに数百万ドルを投資しています。Eywaはこれらのモデルを相互に、そしてビジネスロジックと「会話」させることができ、クラウドベースのLLMに知的財産を晒すことなく、薬剤開発やバッテリー最適化のサイクルを加速します。
- 導入準備： このフレームワークは、ドメイン固有モデルとLLMの連携を改善し、最小限のアーキテクチャ変更で科学的タスクの精度向上を目指しています。GDPRの対象となるEU企業にとって、機密データをオンプレミスに保持しながらLLMを活用できることは、大きな変革です。
- コスト効率： 質量分析計を理解するために70BのLLMをファインチューニングする代わりに、Eywaを使用すれば既存の質量分析モデルを維持し、薄い推論レイヤーを追加するだけで済みます。初期テストでは、Eywaがドメイン固有タスクにおけるLLMのフルファインチューニングを回避することで、コンピュートコストを削減できる可能性が示唆されていますHeterogeneous Scientific Foundation Model Collaboration。
- リスク： このフレームワークは高品質なドメインモデルを前提としています。科学データがノイズを含んでいたり、モデルが弱い場合、Eywaが魔法のように解決することはありません。まずデータパイプラインの監査を行ってください。
Physical AI Stackとの関連： EywaはREASONレイヤーに位置しますが、その真の力はSENSE（ドメイン固有データのキャプチャ）とORCHESTRATE（モダリティ間のワークフロー調整）を橋渡しする点にあります。例えば、ルノー・日産の工場では、Eywaを使用して、視覚モデル（SENSE）が塗装欠陥を検出し、物理モデル（REASON）が腐食リスクを予測し、LLM（ORCHESTRATE）がメンテナンスタスクを生成することができます。すべて画像をテキストに変換することなく実現します。
初のネイティブマルチモーダルエージェント：なぜGLM-5V-TurboがGPT-5より重要なのか
GLM-5V-Turbo: Toward a Native Foundation Model for Multimodal Agentsは、単なる「ビジョンLLM」ではありません。これはエージェントワークフローのために最初から設計された初めてのモデルであり、知覚、推論、行動が融合されています。主なイノベーションは以下の通りです：
- マルチモーダル知覚をコア推論プリミティブとして活用： GLM-5V-Turboは画像や動画をテキスト生成の「コンテキスト」として扱いません。代わりに、それらを推論を制約し誘導するために使用します（例：「この障害物を回避するロボットの経路を計画する」vs.「この画像を説明する」）。
- 階層的最適化： モデルは段階的にトレーニングされます。まず知覚タスク（OCR、物体検出など）、次にツール利用（CAD APIの呼び出しなど）、最後にエンドツーエンドのエージェントタスク（「この仕様と3Dスキャンに合うブラケットを設計する」）です。
- 信頼性の高い検証： チームは、エージェント行動の信頼性を向上させるためのサンドボックス検証システムを導入し、幻覚的なツール呼び出しを削減しました。
CTOが注目すべきポイント：
- EU製造業における導入準備： GLM-5V-Turboは、マルチモーダル入力（画像、テキスト、構造化データなど）に対する推論能力を持つため、Industry 5.0のユースケースに適しています。例えば、シーメンスの工場では以下のように活用できます：
- SENSE： サーマルカメラのフィードから異常を検出。
- REASON： CAD図面を使用して根本原因を診断。
- ACT： APIを介してCNCマシンのパラメータを調整。
- ORCHESTRATE： SAPにインシデントを記録し、メンテナンスチームに通知。
- コスト効率： モデルの階層的トレーニングにより、ユースケースに必要なレイヤーのみをファインチューニングでき（例：ERPシステムのGUIナビゲーション）、クラウドコストを削減します。
- リスク： 論文では「エンドツーエンドの検証は依然として脆弱」と述べられています。医療機器などの高リスクユースケースでは、正式な検証ツールを追加する必要があります。
- EU AI Actへの準拠： GLM-5V-Turboのトレーニング段階と検証に関する透明性は、高リスクAIシステムに対する同法の要件とよく合致しています。
Physical AI Stackとの関連： このモデルはREASONレイヤーの強力なツールですが、その真の価値はSENSE（知覚）、REASON（意思決定ロジック）、ACT（物理的出力）の間のシームレスな移行を可能にする点にあります。例えば、風力タービンのオペレーターは以下のように活用できます：
- SENSE： ブレードの浸食をドローン映像で分析。
- REASON： 物理モデルを使用して故障リスクを予測。
- ACT： 適切なツールを持った修理ドローンを派遣。
- ORCHESTRATE： デジタルツインを更新し、グリッドオペレーターに通知。
より賢い探索、より安価なスケーリング：潜在蒸留がLLMコストを削減する方法
Large Language Models Explore by Latent Distillingでは、**Exploratory Sampling (ESamp)**というデコーディング手法が紹介されています。これは、LLMが通常の創造性と一貫性のトレードオフなしに、意味的に多様な出力を生成できるようにするものです。重要な洞察は、LLMは新しいアイデアを探索するのが苦手であるということです。なぜなら、デフォルトで「安全な」予測に頼るからです。ESampはこれを以下のように解決します：
- テスト時に小さな「Distiller」モデルをトレーニングし、LLMの浅いレイヤーから深いレイヤーの表現を予測します。
- Distillerの予測誤差を「新規性シグナル」として使用し、デコーディング中にトークン確率を再重み付けします。
- これを非同期に行うため、レイテンシのオーバーヘッドはほとんどありません（最適化版では1.2％）。
CTOが注目すべきポイント：
- コスト効率： ESampは、数学、科学、コーディングベンチマークにおいてPass@k（問題解決に必要な試行回数の指標）を20-40％向上させますLarge Language Models Explore by Latent Distilling。企業にとって、これは以下を意味します：
- コード生成やR&Dブレインストーミングなどの複雑なタスクにおいて、クラウドLLM（Mistral、Aleph Alphaなど）へのAPIコール回数を削減。
- 小規模モデルのトレーニング用合成データ生成におけるクラウドコストの削減。
- 導入準備： ESampは既存のサンプリング手法（top-k、nucleusなど）のドロップイン置換です。LLMパイプラインのデコーディング戦略を入れ替えるだけで、週末にテストできます。
- リスク： 論文では、ESampは「探索重視」のタスク（創造的な文章作成、仮説生成など）で最も効果を発揮すると述べられています。法的文書生成など、厳密な一貫性が求められるタスクでは、決定論的デコーディングを使用してください。
- EUの文脈： ESampの効率性は、EUの「グリーンAI」推進と合致しています。問題解決に必要なLLMコール回数を削減することで、エネルギー消費を抑えることができ、企業持続可能性報告指令（CSRD）の対象となる企業にとって重要な考慮事項です。
Physical AI Stackとの関連： ESampはREASONレイヤーの最適化ですが、その影響はスタック全体に及びます。例えば：
- SENSE： センサーデータから多様な仮説を生成（例：「このモーターが振動する原因は何か？」）。
- COMPUTE： エッジAIタスク（風力タービンでの予知保全など）に必要なオンデバイス推論の回数を削減。
- ORCHESTRATE： ワークフロー自動化のための小規模モデルのトレーニングに使用する合成データの品質を向上。
「美しい画像」の終焉：ビジュアルAIがワールドモデリングへと進化する理由
Visual Generation in the New Eraでは、ビジュアルAIの分野が「原子的」な画像生成（例：Stable Diffusion）からエージェントワールドモデリングへと進化していると論じています。これは、物体がなぜ動くのか、どのようにシーンが時間とともに変化するのか、どのような因果ルールがその挙動を支配しているのかを理解するシステムです。論文では5段階のタクソノミーが紹介されています：
- 原子的生成： 「猫を生成する。」
- 条件付き生成： 「帽子をかぶった猫を生成する。」
- 文脈内生成： 「私の猫の写真を基に、帽子をかぶった猫を生成する。」
- エージェント生成： 「猫がドアを開けて餌にたどり着く動画を生成する。」
- ワールドモデリング生成： 「私のキッチンの3Dシミュレーションを生成し、猫が10日間かけて冷蔵庫を開けるように学習させる。その際、物理法則、空腹、ルームメイトの行動を考慮する。」
CTOが注目すべきポイント：
- 競争への影響： 今日のビジュアルAIは単なる目新しさです。明日のビジュアルAIは、ロボットのトレーニング、自律走行車のテスト、スマートシティの設計のためのシミュレーションエンジンとなります。自動車、ロボティクス、都市計画に携わる欧州企業は、今すぐ実験を開始しないと、後れを取るリスクがあります。
- 導入準備： 論文では、フローマッチング（新しいトレーニング手法）と統合理解-生成モデル（例：GLM-5V-Turbo）が重要なイネーブラーであると強調しています。これらをテストしていない場合、12～18か月遅れていると言えます。
- コスト効率： ワールドモデリングシステムは、高価な物理プロトタイプを置き換えることができます。例えば、自動車メーカーは、実車を破壊する代わりに、仮想世界で衝突試験をシミュレートできます。
- リスク： 論文では、現在のベンチマーク（FID、CLIPスコアなど）がワールドモデリングシステムの評価には役に立たないと警告しています。ドメインに応じたカスタムメトリクスへの投資が必要です。
- EU AI Act： ワールドモデリングシステムは、同法の下で「高リスク」に分類される可能性が高いです。今すぐデータソース、モデルアーキテクチャ、評価プロトコルの文書化を開始してください。
Physical AI Stackとの関連： この論文は、REASONおよびORCHESTRATEレイヤーのロードマップです。例えば：
- SENSE： 実世界のデータ（工場のLiDARスキャンなど）を使用してシミュレーションを基盤化。
- REASON： ワールドモデルをトレーニングし、機器の故障や作業員の動きを予測。
- ACT： シミュレーションのみでトレーニングされたロボットやARシステムを導入。
- ORCHESTRATE： ワールドモデルを使用してワークフローを最適化（例：「この機械を移動するとどうなるか？」）。
現実世界のためのSLAM：研究室の制約なしでオープンボキャブラリーマッピングを実現
RADIO-ViPE: Online Tightly Coupled Multi-Modal Fusion for Open-Vocabulary Semantic SLAMは、ロボティクスやARにおける重要な問題を解決します。それは、動的な環境の3Dマップを構築する方法であり、キャリブレーションされたカメラ、深度センサー、静的なシーンを必要としません。RADIO-ViPEは、スマートフォンやロボットからの生の単眼ビデオで動作し、以下が可能です：
- 自然言語クエリ（例：「窓の近くの赤い椅子」）をマップ内の3D領域に関連付ける。
- 動く物体（人、フォークリフトなど）やシーンの変化（マッピング中に移動された家具など）を処理する。
- エッジデバイス上でリアルタイムに動作する。
CTOが注目すべきポイント：
- EUロボティクスにおける導入準備： 欧州のロボティクス企業は、非構造化環境（倉庫、病院など）でのSLAM導入に苦労してきました。RADIO-ViPEは、高価なLiDARや深度カメラの必要性を排除し、ハードウェアコストを60-80％削減します。
- AR/VRにおける競争優位性： PTCのような企業にとって、RADIO-ViPEは、事前にマッピングされた環境を必要とせずに、オープンボキャブラリーのARオーバーレイ（例：「このポンプのメンテナンス履歴を表示する」）を可能にします。
- コスト効率： このシステムは、基盤モデル（RADIOなど）を使用してマルチモーダル融合を行うため、カスタムトレーニングデータの必要性を削減します。これは、AI予算が限られているEU企業にとって重要です。
- リスク： 論文では、RADIO-ViPEの性能が「極端に混雑した」環境（建設現場など）では低下すると述べられています。このようなユースケースでは、追加のセンサーや後処理が必要です。
- EUの文脈： 生のビデオで動作するこのシステムの能力は、GDPRのデータ最小化原則と合致しています。3D点群を保存する必要はなく、セマンティックマップと埋め込みのみを保存すればよいのです。
Physical AI Stackとの関連： RADIO-ViPEは、SENSE、REASON、ORCHESTRATEの各レイヤーにまたがります：
- SENSE： 生のビデオをキャプチャし、マルチモーダル埋め込みを抽出。
- REASON： 埋め込みと幾何学データを融合し、セマンティックマップを構築。
- ORCHESTRATE： 自然言語クエリを可能にする（
