本文へスキップ
株式会社オブライト
AI Provider2026-05-17

Google DeepMind

別名: Google DeepMind / DeepMind / Google AI

Google の AI 研究部門。旧 Google Brain と DeepMind が統合して誕生し、Gemini・Gemma・Veo・Imagen・AlphaFold などの主要 AI 研究・製品を担当する。


概要

Gemini 3.1 Pro の Deep Research Max・Gemma 4 のオープンウェイトモデル・Veo 3 の音声付き動画生成など、2026年も多数の主要リリースを行っている。Google Search・Google Workspace など自社サービスへの AI 統合を加速中。

研究領域

LLM・マルチモーダル AI・科学的 AI(タンパク質構造予測など)・強化学習など多岐にわたる研究を展開。自律型 AI エージェントの開発でも業界をリードしている。

関連コラム

AI
Gemini 3.1 Pro × Deep Research / Deep Research Max 解説 — Google が公開した自律リサーチエージェント【2026年4月版】
Google が 2026年4月21日に発表した Deep Research / Deep Research Max(Gemini 3.1 Pro 搭載)の概要。MCPサポート、ネイティブビジュアライゼーション、長時間リサーチワークフロー、DeepSearchQA 93.3% / Humanity's Last Exam 54.6% のベンチマーク、Gemini API 経由の有料プレビュー提供などを公式情報ベースで整理します。
AI
Gemma 4入門ガイド — 概要・特徴・Ollamaでの始め方【2026年完全解説】
Googleが2026年4月2日にリリースしたGemma 4の完全ガイド。E2B、E4B、26B MoE、31B Denseの4バリアント、Apache 2.0ライセンス、マルチモーダル対応など最新情報とOllamaでの実行方法を詳しく解説します。
AI
Gemma 4 vs Llama 4 vs Qwen 3.5徹底比較 — 2026年ローカルLLM選定ガイド
Gemma 4、Llama 4、Qwen 3.5の3大ローカルLLMを徹底比較。ベンチマーク性能、ライセンス、日本語対応、ハードウェア要件、ユースケース別の選定基準を詳しく解説します。
AI
WeatherNext 3とは 衛星データ直接学習で毎時5km予報を実現
Google DeepMindが2026年9月3日に発表した気象AI「WeatherNext 3」を技術者向けに解説する。静止気象衛星の観測データを直接学習し解像度5km・毎時更新を実現した仕組みと、Maps Platform Weather API・BigQuery・Zarr形式提供の使い分けを整理する。
AI
Gemini 3.8 Flash/Cyberとは 料金・ベンチマーク・Cyber版の位置づけ
Gemini 3.8 Flashは2026年9月2日発表のGoogle製モデル。料金は1Mトークンあたり入力$0.75・出力$3.75で3.7 Flash据え置きだが、12月31日までの導入価格で以降は倍増する。1Mコンテキスト、主要ベンチマーク、限定提供のCyber版の位置づけまでを最速で整理する。
AI
[Cerebras Inference 上のマルチモーダル Gemma 4 31B](https://www.cerebras.ai/blog/gemma-4-on-cerebras-the-fastest-inference-is-now-multimodal) 徹底解説(2026-06-29 発表)— GPU エンドポイントの 35 倍・1,851 tok/s、Cerebras 初のマルチモーダル対応で画像 / スクリーンショット / チャート / UI 状態を投入可能、Google DeepMind 初モデル + Apache 2.0 オープンウェイト、Claude Haiku 4.5 の 18 倍速で Intelligence Index 29 の同等品質 『computer use / 画像駆動エージェント / UI デバッグ / ダッシュボード分析』の実用領域を wafer-scale で解禁
**Cerebras が 2026-06-29 に [Gemma 4 31B を Cerebras Inference で公開](https://www.cerebras.ai/blog/gemma-4-on-cerebras-the-fastest-inference-is-now-multimodal)**、同社プラットフォームで **初のマルチモーダル対応**、Google DeepMind の **初モデル** となる公開プレビュー。**パフォーマンス**: **1,851 output tokens/秒**(一般的な GPU エンドポイントの **35 倍**)、**first token 1.5 秒以下**(推論込み)、[Artificial Analysis Intelligence Index で 29](https://artificialanalysis.ai/) を記録(Claude Haiku 4.5 の 30 と同等)、**Cerebras 上で Haiku の 18 倍速**。**モデル仕様**: **[Gemma 4 31B](../columns/gemma-4-technical-report-2026-07) dense アーキテクチャ**(MoE ではない)、**Apache 2.0 オープンウェイト**、long-context 対応、画像理解(スクリーンショット・チャート・ドキュメント・UI 状態・図面・スキャンページ・フォーム)。**独自価値**: これまで GPU 上では実用不可能だったマルチモーダルワークロード(**computer use / 画像駆動エージェント / UI デバッグ + コードパッチ生成 / ダッシュボードのリアルタイム分析 / 長文ドキュメント要約**)を wafer-scale 速度で解禁。**位置付け**: [Gemma 4 Technical Report](../columns/gemma-4-technical-report-2026-07) で解説した Google DeepMind の open-weights 戦略が、**Cerebras の wafer-scale ハードウェアと組み合わさって『マルチモーダル × 高速推論 × オープンウェイト』の新たなインフラスタック** に到達した事例、[OpenAI GPT-5.6 + ChatGPT Work](../columns/openai-chatgpt-work-launch-2026-07)・[Claude Cowork](../columns/claude-cowork-web-mobile-launch-2026-07) が下地とする **クローズドモデル陣営に対する open-weights + 高速推論陣営の反攻**。[Nous Portal 経由の 300+ モデル中立](../columns/nous-portal-cloud-hermes-agent-2026-07) や [ローカル LLM 展開](../columns/local-llm-landscape-2026-june-update) と組み合わせて **オープンウェイト実用時代の 2026 年後半 AI インフラスタック** を構成。**Cerebras Inference Cloud の公開プレビュー**(期間限定)で提供、[API ドキュメント](https://inference-docs.cerebras.ai/models/gemma-4-31b) 参照。

関連用語

お気軽にご相談ください

お問い合わせ