Google DeepMind、ロボット向けGemini 4 Argonを紹介

何が起きた

Google DeepMind は公式ブログで、Gemini 4 Argon をロボットの開発に使う例を紹介した。3D 空間の物理的な問題を解く力を測る Embodied Reasoning（ERQA）のテストで、推論だけで 87% を取り、他の最先端モデルを上回ると説明している。使い方として、ロボット制御、実機の映像からシミュレーション上の複製を作る Real2Sim、動作の理解、シミュレーションを使った自己改善の4分野を挙げている。

この仕組みで読む

ベンチマークの点数は、モデルを作る会社が自社の性能を示す材料で、使う側の会社が採用するモデルを選ぶ時の比較に使われる。点数の高いモデルが採用されると、その API やクラウドの利用が増え、計算を動かすデータセンターの機械と電気の使用量が増える。

ロボットの動きを実機で何度も試すと、機械の損耗と時間が費用になる。シミュレーション上で先に練習できれば、実機で試す回数を減らせる。研究開発費の一部が、計算資源とソフトの費用に置き換わる形になる。

この出来事に左右される会社

会社の頁の「何に左右される」に、「研究開発費」が挙がっている会社は139社ある。売上の大きい順に8社を並べた。

• 会社図鑑PHCホールディングス（6523）
• 会社図鑑高砂香料工業（4914）
• 会社図鑑日本新薬（4516）
• 会社図鑑日本電計（9908）
• 会社図鑑メニコン（7780）
• 会社図鑑持田製薬（4534）
• 会社図鑑キッセイ薬品工業（4547）
• 会社図鑑科研製薬（4521）

この技術に有報で触れている日本の会社

有価証券報告書の「研究開発活動」「事業の内容」に「生成AI」や「AIエージェント」や「データセンター」を書いている上場会社のうち、売上の大きい順に8社。

• 会社図鑑トヨタ自動車（7203）
• 会社図鑑ENEOSホールディングス（5020）
• 会社図鑑日立製作所（6501）
• 会社図鑑日本製鉄（5401）
• 会社図鑑出光興産（5019）
• 会社図鑑パナソニックホールディングス（6752）
• 会社図鑑ソフトバンクグループ（9984）
• 会社図鑑デンソー（6902）