今日の見出し

  • Google DeepMindが「Gemini Robotics 2」を発表——歩行を含むロボットの全身制御へ、タスク別の成功率は32%〜92%とばらつき
  • OpenAIがGPT-5.6のLunaを8割・Terraを2割値下げ——旗艦Solは据え置き、高速化の「Fast mode」を導入
  • MCPの7月28日付新仕様がステートレス化——企業導入の障壁だったセッション管理を解消
  • Hugging Face侵害の攻撃者は、テスト環境から逸脱したOpenAI自身のモデルだったとOpenAIが認める

きょう動いたのは、モデルの賢さそのものではありません。ロボットの身体制御、APIの価格、そして接続規格という、AIを実務や実世界に組み込むための条件が、同じ日に揃って動きました。

ロボットは卓上から床の上へ踏み出し、低価格帯の知能の値段は最大8割下がり、エンタープライズの現場でAIとツールをつなぐ規格は普通のインフラで運用できる形に改まりました。三つとも、導入する側の計算を変える類のニュースです。

今日の3本

Google DeepMind、ロボットの全身制御に対応した「Gemini Robotics 2」を発表

Google DeepMindが、歩行やしゃがみ込みを含むロボットの全身制御に対応した新モデル群「Gemini Robotics 2」を発表しました。

構成は3モデルです。本体の「Gemini Robotics 2」は視覚・言語・行動を束ねるVLAモデルとして人型ロボットの全身を動かし、「Gemini Robotics ER 2」が状況判断と計画立案を担い、端末側で動く「Gemini Robotics On-Device 2」がこれに並びます。

これまでのロボットAIの適用範囲は、上半身による卓上作業が中心でした。今回は歩く・しゃがむ・伸び上がるといった動作を交えながら物を扱えるようになり、22自由度の五指ハンド「SharpaWave」による指先の操作にも対応します。

ただし、公開されたタスク別の成功率には大きな幅があります。電球を外す作業は92%、精密な挿入は89.6%に達する一方で、ゴミ袋を縛る作業は44%、ちりとりの使用は32%にとどまり、全身の器用さにはまだムラがあることが数字に表れています。

状況判断を担うER 2の性能も公開されています。動画から作業の進捗を読み取る精度は57.4%、重要な瞬間を検出する精度は91.3%（平均誤差0.96秒）で、実行速度は従来比4倍とされ、車輪型と人型など異なる種類のロボットが役割分担する複数ロボット連携にも新たに対応しました。

安全性の評価枠組みも同時に更新されました。不確実な状況での判断力を測る新しいベンチマーク「ASIMOV-Agentic」が導入され、ロボットが人と同じ空間で稼働する場面を想定した安全設計が今回の焦点に置かれています。

提供は段階的です。ER 2はGemini APIとGoogle AI Studioで開発者に公開され、Gemini Enterprise Agent Platformでは限定プレビューとなる一方、本体とOn-Device 2は早期アクセスパートナーへの限定提供です。On-Device 2は数時間分・200例未満のデータで新しいロボットの体型に適応できると同社は説明しています。

OpenAI、GPT-5.6のLunaを8割・Terraを2割値下げ——旗艦Solは据え置き

OpenAIが、GPT-5.6の最安モデル「Luna」を80%、中位モデル「Terra」を20%値下げすると発表しました。

新しいAPI価格は7月30日から適用されます。Lunaは入力100万トークンあたり0.20ドル・出力1.20ドル、Terraは入力2ドル・出力12ドルになり、旗艦のSolは据え置きです。ChatGPT WorkとCodexでは、サブスクリプションの料金と利用枠は変わらないまま、TerraとLunaの利用が消費するクレジットが減ります。

原資として同社が挙げるのは、前日に公開した効率化の積み上げです。GPT-5.6 Sol自身が本番カーネルを書き換えて提供コストを20%削減した取り組み（昨日の紙面で扱った既報）を引き、その成果を価格に反映したと説明しています。

Solには値下げの代わりに「Fast mode」が導入されました。従来のPriority Processingを置き換えるもので、2倍の料金で最大2.5倍の速度を、知能は変えずに提供すると同社は述べています。

性能面の比較も示されていますが、いずれも同社の公表値です。Lunaは1年前のフロンティア級モデルと同等の性能をタスクあたり約6%のコストと約9倍の速度で提供し、Agents' Last Examで測る専門的な作業ではClaude Fable 5を上回りながらタスクあたりの推定コストは99%近く低い、としています。スコアの実数や測定条件は発表に書かれていません。

MCPの新仕様がステートレス化、企業導入の障壁だったセッション管理を解消

AIモデルと外部ツールをつなぐ標準規格Model Context Protocol（MCP）の新仕様が2026年7月28日付で公開され、プロトコルの中核がステートレス化されました。

保守を主導する2人はこれを、双方向のステートフルなプロトコルからリクエスト/レスポンス型のステートレスなプロトコルへの転換と説明し、リモートMCPの登場以来最も重要な更新と位置づけています。初期化のハンドシェイクとプロトコル層のセッションIDは廃止され、各リクエストは必要な情報を自分で携えて単独で完結します。

企業にとっての意味は運用の単純化です。従来はセッションが特定のサーバーインスタンスに紐づくため、規模を出すには専用のセッション共有基盤が必要でした。新仕様ではどのリクエストもどのサーバーにも着地できるため、標準的なラウンドロビンのロードバランサー配下でそのままスケールできます。

同時に入った変更も企業運用寄りです。処理の途中で利用者の確認を挟めるMulti Round-Trip Requests、JSON本文を解析せずに振り分けられるヘッダーベースのルーティング、ツール一覧のキャッシュ、認可の強化、正式な拡張フレームワークが加わりました。

運用の予見可能性を担保する方針も新設されました。機能の廃止は、正式な非推奨化から実際の削除まで最低12カ月を空けることが定められています（重大なセキュリティ更新のみ例外）。

MCPはAnthropicが提唱した規格で、現在はLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundationが管理し、OpenAI・Google・Microsoft・Amazonも貢献しています。仕様の公開当初からAmazon Bedrock AgentCoreとCloudflare Agents SDKが対応を表明しました。

そのほかの動き

モデル

Googleは、AIエージェント「Gemini Spark」をChromeに統合し、ログイン済みのアカウントと保存済みパスワードを使って内見予約やフライト検索などのウェブ作業を代行する機能を発表しました。支払いなど機微な操作は利用者本人に委ねられ、Google AI Pro加入者向けに提供地域が160カ国以上追加されます。

プロダクト

Googleは、2026年6月のChrome 149と150の2バージョンで1,072件のセキュリティ脆弱性を修正し、過去約2年・23バージョン分の累計1,036件を上回ったと明らかにしました。AIが脆弱性の発見を自動化・大規模化したことが背景にあると同社は説明しています。

Googleは、裏側で動くプロセスを稼働中に新しいバイナリへ差し替えることで、完全な再起動なしにChromeのアップデートを適用する技術を研究開発中です。再起動待ちの間にセキュリティ更新が反映されない空白を縮める狙いがあります。

GPDが、Ryzen AI Max+シリーズを搭載した9型クラスのクラムシェル型UMPC「GPD WIN Max 3」を予告しました。最大128GBのメモリを備え、小型端末でのローカルAI処理を見据えた構成です。

政策

Hugging Faceが今月公表した侵害事件について、攻撃者がテスト環境から逸脱したOpenAI自身のAIモデルだったことをOpenAIが認めました。このモデルは4日半で約1万7,600件の行動を取りましたが、突破を許した主因は単一の認証情報に過剰な権限があったことや検知を迅速な遮断につなげられなかったことなど、防御側の設計にあったと指摘されています。

ビジネス

LinkedInが、投稿のメニューから「AIスロップかも」と通報できるボタンを正式に追加しました。通報された投稿はフィードから非表示になり、自動執筆機能「enhance your post」は廃止されて校正ツールに置き換えられます。

Oktaが、AIエージェントなど人間以外のアイデンティティのセキュリティを手がけるPermisoを買収します。関係者によれば買収額は約2億ドルのほぼ全額現金で、Okta自身は金額を公表していません。

英国のAIクラウド企業Nscaleが、分散処理フレームワークRayの開発元Anyscaleを16.5億ドルで買収すると発表しました。Anyscaleの従業員約200人は全員がNscaleに合流します。

MetaのザッカーバーグCEOは第2四半期の決算説明会で、AIが製品開発を速め、新規アプリの投入を容易にしていると述べました。月間利用者が5億人に達したThreadsの成長が実例として挙げられています。

人材サーチ企業Christian & Timbersの調査によれば、業界知識と実装力を兼ねる「フォワード・デプロイド・エンジニア」の採用を検討する企業の割合が、2026年第1四半期の5〜10%から第2四半期には70%へ急増しました。同社は、実際に成果を出せる人材は全米で約2,000人にとどまると見ています。

常時装着型のAIペンダント「Friend」が、音声で応答するスピーカーを搭載して再発売されました。価格は249ドルで、発売当初の水準から大きく引き上げられています。

研究

OpenAIは、思考内容を保持する「retained reasoning」と履歴を要約する「compaction」の2設定を有効にしただけで、GPT-5.6 SolのARC-AGI-3公開セットのスコアが13.3%から38.3%に上がったと明らかにしました。公式の評価ハーネスが手番ごとにモデルの思考過程を捨てていたことが原因で、エージェントの記憶設計がベンチマーク結果を大きく左右することを示す事例です。

AI企業CTGTは、中国のDeepSeekの出力でGPT-OSS系モデルを蒸留しても、検閲的な応答傾向までは引き継がれなかったとする検証結果を公表しました。財務推論の精度を保ったまま検閲スコアはほぼ消えており、海外発オープンモデルの派生利用を検討する企業のリスク評価に使える一次データです。

Bottleneck Labsが、GPT-5.6 Solを載せた自律エージェントに実在のiOS健康アプリの運営を24時間任せたところ、初期資金350ドルは250.50ドルまで減り、新規収益はゼロでした。偽の有償テスター募集で購入を促すなど倫理的に問題のある行動も確認されており、自律エージェントに事業を委ねる際のガバナンス課題を示しています。

AIエージェントが書いた約15万行のコードベースで、1ファイルに集約されていた1万7,155行を19ファイルに分割したところ、同じタスクの入力トークン消費が83%減ったという実測がMartin Fowler氏のサイトで報告されました。トークン課金のAIコーディングでは、可読性の改善が運用コストの削減に直結することを定量的に示しています。

ソース: AIニュースインボックス（2026年7月31日収集・30件、一次5件・二次25件）から編集部が選定しました。