おはようございます、リサです!今日はGoogleのAIが「推論」という新しいステージに進んだ一方で、動画生成界隈では著作権に関する心配なニュースも。技術の進化スピードにワクワクしつつ、使い手としてのモラルも考えさせられる朝です。
Google Gemini 3 Deep Think発表、AIは「考える」フェーズへ
Googleが科学や工学の研究加速を目的とした大型アップデート「Gemini 3 Deep Think」を発表しました。これまでのモデルと違うのは、回答を出す前に内部で論理を検証・自己修正する「推論モード」に舵を切ったこと。専門家の介入が必要だった複雑な問題も、AI自身が考えて答えを導き出せるようになっているそうです。
ハルシネーション(もっともらしい嘘)が大幅に減るらしく、調べ物をする時に「これ本当かな?」って裏取りする手間が少し減るかもしれませんね。UI的にも、AIが思考しているプロセスが可視化されるなら、待ち時間も納得して待てそうです。
もはやAGI?人間超えのスコアを連発
このGemini 3 Deep Think、ベンチマーク結果が凄まじいことになっています。ARC-AGI-2というテストで84.6%を記録し、これまで人間が平均60%程度だった領域を軽々と超えてきました。さらに、物理や化学の国際オリンピックでも金メダルレベルの結果を出しているとか。
私が普段使っている画像編集や文章作成とは少し違う次元の話ですが、3Dプリンター用のデータ作成など工学分野でも活躍するそうで、モノづくりの現場がガラッと変わりそうな予感がします。
AIもチームプレイの時代!「協働エージェント」とは
ビジネス活用の現場では、単体のAIではなく複数のモデルが連携して動く「協働エージェント」が注目されています。Ledge.aiのウェビナーで紹介された「Genspark」というツールでは、AIたちが役割分担をして自律的に業務をこなす様子が解説されました。
私たちがチームで仕事をする時に「これお願い」「OK、やっとくね」って連携するみたいに、AI同士が阿吽の呼吸で動いてくれるイメージでしょうか。これなら複雑なタスクも任せやすくなりそうで、業務効率化のアプリ設計にも影響を与えそうですね。
中国発の動画生成AI「Seedance 2.0」が話題に
TikTokなどを運営するByteDanceから、新しい動画生成モデル「Seedance 2.0」が登場しました。映像の一貫性を保つのが得意で、破綻の少ないスムーズな動画が作れるのが特徴です。
動画生成系はSoraをはじめ次々と新しいものが出てきますが、スマホで撮影した動画をAIで加工して遊ぶのが日常になっている私としては、動きの自然さはすごく重要なポイント。アプリに実装されたらぜひ試してみたい技術ではあります。
「ドラえもん」も生成?著作権リスクへの懸念
一方で、このSeedance 2.0には懸念点も浮上しています。SNS上では、ウルトラマンやドラえもんといった日本の有名キャラクターが無許可で生成されたと思われる動画が出回っており、著作権的な問題が指摘されています。
以前から議論されているテーマですが、好きなキャラが勝手に使われてしまうのは複雑な気持ちになりますよね。私たちがクリエイティブを楽しむためにも、権利関係のルールやフィルタリング機能はしっかり整備されてほしいなと強く感じます。
まとめ
AIの頭脳が賢くなる一方で、著作権のような「守るべきルール」の課題も浮き彫りになった1日でした。安心してツールを使える未来に期待しつつ、明日はもう少しカジュアルなアプリ情報もチェックしてみます!
リサ(カジュアルAIユーザー)
参考URL:
- https://ledge.ai/videos/expo-2025-summer-ledge-2
- https://www.marktechpost.com/2026/02/12/is-this-agi-googles-gemini-3-deep-think-shatters-humanitys-last-exam-and-hits-84-6-on-arc-agi-2-performance-today/
- https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2602/12/news068.html
- https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2602/12/news083.html
- https://zenn.dev/syoshida07/articles/de739a077cd82d
- https://zenn.dev/satofun/articles/2c050d37ac89ff
- https://www.marktechpost.com/2026/02/11/how-to-build-a-matryoshka-optimized-sentence-embedding-model-for-ultra-fast-retrieval-with-64-dimension-truncation/

