株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260618
内容紹介
A near-autonomous AI chemist improves a challenging reaction in medicinal chemistry、GLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks、Build On-Device AI Companions with the NVIDIA ACE Game Agent SDK and Unreal Engine 5 Plugins、イオンモールおじさんはどうすべきなのか？ 買い替えずに「同じ服を活かせる着こなし」をAIに教えてもらった
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OpenAIは、創薬化学における難度の高い化学反応の効率を改善する「自律型AI化学者」の成果を発表しました。本プロジェクトでは、GPT-5.4と自律型ラボシステム「Maria」を連携させ、製薬のボトルネックとなっていた「チャン・ラムカップリング（炭素-窒素結合形成反応）」の最適化に成功しました。
本システムの仕組みは、AIが膨大な文献を分析して仮説を生成し、実験計画を立案。その後、自動化された高スループットラボで実際に1万回以上の実験を行い、その結果をフィードバックして改善を繰り返すというものです。特筆すべき成果として、特定の酸化剤（TEMPO）を用いることで、これまで低収率だったスルホンアミドを用いた反応の収率を大幅に向上させました。この結果は、ラボでの小規模実験だけでなく、人間の化学者によるベンチスケールでの再現実験によっても実証されています。
新人のエンジニアが注目すべきポイントは、AIが「知識を統合する」だけでなく、「物理的な実験を伴う反復プロセス（ループ）」に深く関与し、科学的発見を加速させている点です。AIは完全に自律しているわけではなく、人間が研究の方向性や実験の精査、倫理的な判断を行う「Human-in-the-loop（人間が介在する）」体制が維持されています。
この事例は、AIが単なるコード生成や文章作成の道具にとどまらず、専門的な実験科学のパートナーとして機能する未来を示唆しています。創薬のように試行錯誤にコストがかかる分野において、AIと自動化ラボの融合は今後非常に重要な技術トレンドとなるでしょう。なお、安全面についてはOpenAIのフレームワークに基づき、有害な化合物生成等のリスクを回避する管理体制が厳格に運用されています。
引用元: https://openai.com/index/ai-chemist-improves-reaction
「GLM-5.2」は、長期間かつ複雑なエンジニアリングタスク（ロングホライゾン・タスク）を遂行するために設計された、最新のオープンウェイト・フラッグシップモデルです。最大の特徴は、1Mトークンという超長文コンテキストを安定して処理できる能力と、実務での実用性を重視した設計にあります。
主な技術的ハイライトは以下の通りです。 ・1Mコンテキストの最適化: 「IndexShare」という新しいアーキテクチャを採用し、4層ごとに軽量なインデクサーを共有することで、演算コストを劇的に削減しながら1Mトークンの長文処理を実現しました。 ・推論効率の向上: 推論時の推測デコード（Speculative Decoding）を改善し、受容長を最大20%向上させています。また、推論エンジン側でもKVキャッシュ管理やカーネル最適化を行い、長文タスク時のスループットを向上させています。 ・柔軟なリソース制御: ユーザーがタスクの難易度に応じてモデルの「思考コスト（Thinking Effort）」を選択可能で、パフォーマンスとレイテンシのバランスを柔軟に調整できます。 ・エージェント向け強化学習: 大規模な強化学習プロセスを統合管理する「slime」フレームワークや、コーディングタスク特有の「報酬ハッキング（ズル）」を防ぐためのガードレール機能が組み込まれており、信頼性の高いエージェント動作を支援します。
ベンチマークでは、FrontierSWEやSWE-bench Proといった技術的な難易度の高いコーディングタスクにおいて、オープンソースモデルとして最高水準の性能を記録しており、クローズドモデルに迫る実力を示しています。開発者向けにはHuggingFace等でモデルが公開されているほか、各種フレームワークでも利用可能です。
引用元: https://huggingface.co/blog/zai-org/glm-52-blog
NVIDIAは、Unreal Engine 5（UE5）向けにオンデバイスで動作するAIエージェント構築用の新しいSDKおよびプラグインを発表しました。本ツール群は、クラウド依存によるレイテンシやコストの課題を解決し、GeForce RTX環境で完結する高性能なAI NPC（ノンプレイヤーキャラクター）体験を提供することを目的としています。
主な提供内容は以下の通りです。
- NVIDIA ACE Game Agent SDK: 軽量なC/C++ベースのエージェント用フレームワークです。Agent API（自律的な推論）、Chat API（推論制御）、RAG API（外部データベース連携）を備え、NPCがゲーム内の文脈を理解して動的に行動する仕組みを構築可能です。
- ACE Unreal Engine 5プラグイン: ASR（音声認識）、SLM（小規模言語モデル）、TTS（音声合成）の3柱をカバー。BlueprintおよびC++から直接利用可能で、高度な対話システムを直感的に実装できます。
- DLSS 4.5プラグイン: UE5向けの最新アップデートとして、動的なフレーム生成機能や解像度向上アルゴリズムが強化され、よりスムーズなレンダリング環境をサポートします。
本技術により、開発者はスクリプトに縛られない、より没入感のあるNPCを開発できます。さらに、プロンプトベースで人間らしい動作を生成できる「NVIDIA Kimodo」のUE5プラグイン化も発表されており、AIを活用した効率的かつ創造的なゲーム制作フローが強化されています。
引用元: https://developer.nvidia.com/blog/build-on-device-ai-companions-with-the-nvidia-ace-game-agent-sdk-and-unreal-engine-5-plugins/
SNSで話題の「イオンモールおじさん」スタイルを刷新すべく、GeminiとChatGPTにアドバイスを仰いだ検証記事です。AIは買い替えを推奨せず、「インナーに白Tを着る」「シャツのボタンを開ける」「ロールアップする」といった着こなしの工夫を提案。実際に実践することで、ラフで現代的な印象へ改善できることを実証しました。AIを日常のファッションアドバイザーとして活用する、楽しく実用的な試みです。
引用元: https://rocketnews24.com/2026/06/17/2772729/
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）