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
EmbeddingGemma 2 必要スペック早見表 — RAM 191MB〜・GPU不要で動く【メモリ表・使い方・RAG組み込み・2026年版】
EmbeddingGemma 2の必要スペックは、テキストのみで実測191MB（推定重み約0.54GB）、全モダリティでBF16約1.5GB。GPU不要。メモリ表・使い方・RAG組み込みを解説【2026年10月】
AI
Gemini 4 Argon 徹底解説 — 料金$2/$10・1M出力・ベンチマーク比較【2026年10月】
2026年9月30日発表のGoogle製「Gemini 4 Argon」は、導入価格が入力$2・出力$10（1Mトークン）で、出力は最大100万トークンに対応する。Vals Index首位の総合性能、主要競合との料金比較、現在はFairwind限定の提供状況と未公表事項までを最速でわかりやすく整理する。
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。
お気軽にご相談ください
お問い合わせ