Google DeepMindが、リアルタイムで学習・適応する人間のようなAIエージェントを発表

Google DeepMindは木曜日、仮想世界において人間のように動作する推論AIエージェント「SIMA 2」を発表した。同社によれば、SIMA 2は単純な画面上の動作にとどまらず、自ら計画し説明し、経験を通して学習するAIへと進化していくという。.

同社は、今回の発表は汎用人工知能（AGI）に向けた重要な一歩であると述べた。また、ディープマインドはSIMA 2がロボット工学とAIの具現化の将来に重要な影響を与えると警告した。.

SIMA 2は自ら考え、インタラクティブな環境で行動します

SIMA 2 は、仮想 3D ワールド向けの最も有能な AI エージェントです。👾🌐

Geminiを搭載したこのロボットは、基本的な指示に従うだけでなく、インタラクティブな環境で考え、理解し、行動することができます。つまり、テキスト、音声、さらには画像を通して話しかけることができるのです。その方法はこちら🧵 pic.twitter.com/DuVWGJXW7W

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) 2025年11月13日

同社は をリリースしました 。Googleによると、このAIエージェントは画面を観察することと、仮想キーボードとマウスの操作によって数百の基本スキルを学習しました。また、最新バージョンのAIエージェントでは、AIが自ら考えることで、さらに一歩進んだ機能を備えていることも認めています。

Google DeepMindは、AIエージェントにGeminiが搭載されていることも明らかにしました。SIMA 2とGeminiを統合することで、AIエージェントはユーザーの高次の目標を理解し、複雑な推論を実行し、ゲーム内で目標指向のアクションを巧みに実行できるようになるとDeepMindは述べています。. 

同社 によれば、 SIMA 2は仮想3D世界向けに開発された同社で最も高性能なAIエージェントだという。DeepMindは、このエージェントとのやり取りは、命令を与えるというよりも、目の前の課題について推論能力を持つ仲間と協力するような感覚に近いと感じた。

発表によると、SIMA 2は基本的な指示に従うだけでなく、インタラクティブな環境で思考、理解、行動を起こす能力も備えています。このAIエージェントは、ユーザーがテキスト、音声、さらには画像を通じてSIMA 2と対話することを可能にします。.

Googleは、Gemini AIモデルが 支援している 。同社はさらに、Geminiは、人間中心の新しいエージェントがゲーム内で、従来のシステムでは達成できなかったレベルの推論によって協調するのを支援すると付け加えた。

同社はまた、仮想環境全体におけるSIMA 2のtronな一般化についても報告しました。DeepMindは、SIMA 2が論理プロンプト、画面描画、絵文字など、より長く複雑なタスクを完了したことを確認しました。Googleは、この機能により、SIMA 2のパフォーマンスは幅広いタスクにおいて人間のプレイヤーに近づくと述べています。また、SIMA 2のタスク完了率は65%で、SIMA 1の31%を大きく上回ったと同社は指摘しています。.

DeepMindは、SIMA 2がGenie 3によって生成された全く新しい3D世界の中で指示を解釈し、行動することを発見しました。このプロジェクトは昨年リリースされ、単一の画像またはテキストプロンプトからインタラクティブな環境を構築します。同社によると、SIMA 2はテスト前まで遭遇したことのない世界において、自ら方向を定め、目標を理解し、意味のある行動をとることができました。.

Googleは、人間中心のエージェントが、これまで経験したことのない世界においても、詳細な指示を実行する能力がはるかに向上したと主張した。SIMA 2は学習した概念をあるゲームから別のゲームに転送し、類似したタスク間の関連性を理解できると同社は述べた。.

DeepMindはSIMA 2に対処すべき欠陥を発見した

研究者たちは に注目しました 。エージェントは試行錯誤とGeminiから生成されたフィードバックを用いて、新たな経験データを作成しました。この新たな経験データには、SIMA 2が生成したタスクを試行し、自身の軌跡データを次のバージョンのモデルにフィードバックするトレーニングループが含まれています。

DeepMindはSIMA 2を人工知能の進歩として称賛しましたが、研究は解決すべき課題も発見しました。Googleは、限られた記憶領域内での作業、非常に長く複数ステップのタスクへの対応、3D AIシステムに見られる視覚的解釈の課題など、解決すべき課題をdentしました。.

DeepMindは 明らかにしました 、SIMA 2が将来のロボット工学やナビゲーションに活用できるスキルのテストベッドとして機能していることをtronロボット工学、そして現実世界におけるAGIへの応用に向けた