GoogleのAIエージェント「SIMA 2」は、Geminiの推論能力を活用して、自然言語の指示に従い仮想環境で自律的に行動する。SIMA 2は広範な指示を理解し、Minecraftでの建築やシミュレーションゲームでのナビゲーション、仮想IT環境でのトラブルシューティングなど、多様なタスクをこなせる。
Geminiとの統合により、テキストだけでなく視覚的ヒントや文脈情報も理解できるマルチモーダル推論が可能になり、ゲームや教育、バーチャルリアリティ分野での応用が期待される。Googleは、SIMA 2が動的な仮想環境とやり取りするAIエージェントの開発において大きな進展を示していると説明している。
From: 
Google’s SIMA 2 agent uses Gemini to reason and act in virtual worlds
【編集部解説】
GoogleのSIMA 2は、Geminiの高度な推論能力を活用して仮想環境で自然言語指示に応じて自律的に行動するAIエージェントです。この技術は、SIMA 1と比べて、より広範な指示を理解し、アクションを自動で判断できる点が進化しています。
仮想世界での操作やシミュレーションにおいて、ユーザーが詳細な手順を指示する必要がなくなります。この進化により、ゲームや教育、VRの分野で、より直感的かつインタラクティブな体験が可能になります。
SIMA 2のマルチモーダル推論は、テキストだけでなく、画像や周囲の情報を理解する能力を兼ね備えており、ロボット制御や製造業のシミュレーションなど、幅広い分野への応用が見込まれます。ただし、自律的な判断が増えることで、間違った指示や意図しない行動が生じるリスクも高まります。このため、慎重な検証や責任の所在を明確にする仕組みづくりが求められます。
世界の規制機関も、AIエージェントがリアルな物理環境や仮想空間で自律的に行動するケースに対して、倫理や安全に関するガイドラインの策定が急務となっています。特に、教育や企業の訓練プログラムでAIが重要な役割を担うようになると、誰が責任を負うのか、どのような監視体制が必要かという議論が進むでしょう。
将来的には、SIMA 2のような技術により、ユーザーがより直接的にAIと連携できる環境が広がり、日常生活や仕事の効率化が進む可能性があります。一方で、AIが取り扱う情報の透明性や、人間の判断の自動化が行き過ぎないよう、社会全体でバランスを保つ必要があります。
【用語解説】
SIMA 2（Scalable Instructable Multiworld Agent 2）
Google DeepMindが開発した仮想3D世界で人間と協働する汎用AIエージェント。Geminiの推論能力を統合し、自然言語指示に応じて自律的に行動する。
マルチモーダル推論
テキスト・画像・音声など複数の形式の情報を統合して判断するAIの能力。
Genie 3
Google DeepMindが開発したリアルタイム3D仮想世界生成モデル。テキストや画像入力から新しい環境を即座に生成する。
【参考リンク】
Google DeepMind（外部）
GoogleのAI研究組織。SIMA 2やGenie 3、Geminiなどの先端AI技術を研究・開発している。
Google Gemini（外部）
Geminiモデルの公式サイト。AIアシスタントやマルチモーダル機能を体験できる。
Genie 3（外部）
Genie 3の紹介ページ。リアルタイム3D仮想世界生成モデルを解説。
【参考記事】
SIMA 2: An Agent That Plays, Reasons, and Learns With You in Virtual 3D（外部）
SIMA 2の公式発表記事。Geminiの推論能力とマルチモーダル推論を強調。
Google DeepMind’s Genie 3 powers photorealistic AI-generated worlds（外部）
Genie 3がリアルタイム仮想世界生成に与えるインパクトを解説。
Google’s AI Is Really Good at Minecraft, Without Training（外部）
DreamerというAIが訓練なしでMinecraftを攻略した事例。SIMA 2の背景技術と関連。
Google is building a ‘world modeling’ AI team for games（外部）
Google DeepMindの世界モデルAI開発の動向と将来展望。
【編集部後記】
SIMA 2は、仮想世界で人間と協働するAIエージェントとして、ゲームや教育、ロボット制御など多様な分野への応用が期待されています。Geminiの推論能力により、複雑な指示や未知の環境にも対応できる一方、長期的なタスクや精密な操作には課題も残っています。自律的な学習や自己改善の仕組みは、AIの進化に大きな可能性をもたらすものの、人間の判断や責任とのバランスが問われます。この技術が、私たちの生活や仕事にどのような変化をもたらすのか、また、AIと人間の関係がどう変わるのか、興味深い疑問が数多く浮かびます。
