2025年 AI・ディープラーニング最先端技術とDCONへの応用アイデア発想支援レポート

Part 1: 2025年 AI/DLランドスケープ – 基礎とメガトレンド

1.1. コアAI/DLコンセプト：2025年版リフレッシャー

2025年現在、人工知能（AI）およびディープラーニング（DL）技術は、驚異的な速度で進化を続けています。DCON（高専ディープラーニングコンテスト）への革新的なアイデアを考案するためには、これらの最先端技術の動向を正確に把握することが不可欠です。本セクションでは、現在のAI/DL分野を支える中核的な概念を再確認し、2025年におけるその位置づけを明確にします。

ニューラルネットワークとディープラーニングの再訪

ニューラルネットワークの基本的な構成要素である層（レイヤー）、ニューロン、そして学習の根幹をなすバックプロパゲーションといった概念は、依然としてAI技術の中核を成しています。しかし2025年においては、これらの要素がかつてない規模と複雑さで組み合わされ、最先端モデルの基盤を形成しています。特に、Transformerアーキテクチャは、その登場以来、自然言語処理（NLP）分野を席巻し、現在ではコンピュータビジョンやマルチモーダル処理など、多岐にわたる領域でその優位性を示し続けています 1。このアーキテクチャの進化と応用範囲の拡大は、現在のAI技術トレンドを理解する上で欠かせない要素です。

この技術的進展の背景には、モデルの巨大化、学習データの膨大化、そして計算能力の飛躍的向上が密接に関連し合うという、一種の共生関係が存在します。大規模言語モデル（LLM）に代表されるように、モデルのパラメータ数は数十億から数兆に達し 2、これらのモデルを効果的に学習させるためには、比例して増大する多様かつ高品質なデータセットが不可欠です 4。そして、このような巨大なモデルとデータを扱うためには、膨大な計算リソースが必要となります 7。例えば、OpenAIのo3モデルの開発では、学習計算量が桁違いに増加したことが報告されています 7。この三者の相乗的なスケーリングは、最先端の基盤モデル開発における参入障壁を高める一方で、既存の強力なモデルを活用し、特定の応用分野や特化型モデルの開発に注力するという新たな道筋も示唆しています。

DCONへの示唆： これらの基礎技術の理解は、より高度なモデルの動作原理を掴むため、あるいは基礎レベルでの革新や特定のハードウェアへの応用を考える上で極めて重要です。高専生が次世代のGPT-5のような巨大モデルをゼロから構築することは現実的ではありませんが、既存の大規模モデル（API経由やオープンソース版）を活用し、小規模ながら質の高いカスタムデータセットでファインチューニングを行ったり、特定のタスクに特化した小型モデルを効率的に実行するためのハードウェアを開発したりすることは、DCONにおける有力なアプローチとなり得ます。

Transformer革命の継続

Transformerアーキテクチャは、もはや自然言語処理（NLP）だけの技術ではありません。2025年現在、その影響力はコンピュータビジョン（Vision Transformer、ViT）1、マルチモーダルアプリケーション、さらにはロボティクスのような分野にまで及んでいます 8。この広範な適応性の中心にあるのが、自己注意（Self-Attention）メカニズムです。このメカニズムにより、モデルは入力シーケンス内の各要素間の関連性を動的に捉え、長距離の依存関係や複雑な文脈情報を効率的に処理することが可能になります。これにより、かつては困難であった膨大かつ複雑なデータセットの処理が現実のものとなりました。

DCONへの示唆： DCONのプロジェクトにおいては、Transformerの特定コンポーネントに特化した新しいハードウェアアクセラレーションを探求したり、Transformerベースのモデルを独自の「ものづくり」課題に応用したりするアイデアが考えられます。例えば、製造ラインにおける異常検知や、設計図からの3Dモデル生成支援など、高専の専門分野と親和性の高い応用が期待できます。

データの重要性

AIの進化において、データが依然としてその生命線であることは変わりありません。2025年のトレンドとしては、大規模データセットの構築 4、合成データ（Synthetic Data）の台頭 4、そして堅牢で公正なAIを実現するための高品質で多様かつ代表性のあるデータの重要性がますます強調されています 4。特に、モデルの性能や公平性に直結するデータ品質の確保は、AI開発における最重要課題の一つとして認識されています。

DCONへの示唆： DCON特有のニッチな問題に対して、革新的なデータ収集手法や生成戦略を考案することは、プロジェクトの大きな差別化要因となり得ます。また、データ品質の問題を深く理解し、それに対処する仕組みを組み込むことは、信頼性の高いシステム構築に不可欠です。例えば、特定の工業製品の欠陥データや、地域特有の環境データなど、入手が困難なデータセットを効率的に作成する技術は、DCONで高く評価される可能性があります。

1.2. 2025年の主要AIテーマ（学会トレンドと専門家の予測の統合）

2025年のAI分野は、いくつかの大きなテーマによって特徴づけられます。これらは、主要な国際会議での発表内容や専門家の予測を統合することで見えてくる、技術開発の方向性を示しています。

人間中心のAIとアライメント

AI技術は、単なる能力向上を超えて、人間の価値観、好み、意図にいかにして整合させるかという課題に直面しています。この「アライメント」の追求が、2025年のAI開発における中心的なテーマの一つです。

• ニュアンスを捉えた評価： NeurIPS 2024では、人間の洞察、多様なユーザー層、文化的背景を考慮した評価フレームワークの必要性が強調されました 4。特に、PRISM Alignment Datasetは、画一的な評価指標に疑問を投げかけ、多様な集団やドメインにおける性能指標の変動性を明らかにした点で注目されます 4。
• 選好学習（Preference Learning）： 人間のフィードバックに基づく強化学習（RLHF）や直接選好最適化（DPO）といった技術は、モデルをより協調的で無害なものにするために不可欠な要素として研究が進んでいます 6。ICLR 2025でも、安全性とアライメント確保におけるヒューマン・イン・ザ・ループの重要性が指摘されました 11。
• 情報に基づいた人間の入力： 全ての人間のアノテーションが等価ではなく、特定のデータサブセットに対して専門家の判断を選択的に求めることで、モデル品質を効率的に向上させることが示されています 4。

この人間中心のアプローチは、AIが単にタスクをこなすだけでなく、人間社会にとって真に有益で信頼できるパートナーとなるための鍵です。AIの能力が向上するにつれて、人間の役割は単純なデータラベリングから、より高度な嗜好の抽出、安全性の検証（レッドチーミング）、複雑な推論タスクに対する専門的フィードバックの提供へと変化しています 4。これは、AIシステムが自律的かつ複雑なタスク（例：エージェントAI 8）をこなせるようになるほど、人間の入力の「質」と「性質」がより重要になることを意味します。量の問題ではなく、洞察の深さ、文化的理解 11、そして高度な推論を導く能力が求められるのです。

DCONへの示唆： ユーザーフィードバック機構を組み込んだり、多様なグループにとっての使いやすさに焦点を当てたり、あるいはアライメントの課題に斬新な方法で取り組むDCONプロジェクトは、大きなインパクトを持つ可能性があります。「人間の洞察」を、DCONのハードウェア／ソフトウェアソリューションの中核的な一部としてどのように組み込めるかを検討することが重要です。例えば、DCONプロジェクトで、この進化する人間とAIのパートナーシップを促進するツールやハードウェアを開発することも考えられます。

生成AIとマルチモーダリティの爆発的進化

多様なデータタイプを生成し理解する能力は、2025年のAIにおける最も顕著なトレンドです。

• モダリティ横断： AIはもはやテキストや画像だけに留まりません。2025年には、ビデオ 8、オーディオ（音楽や音声合成を含む）8、3D環境 13、そしてコード 7 の生成と処理において、力強い進展が見られます。
• マルチモーダルLLM（MLLM）： これらの多様なモダリティをシームレスに処理し、それらに跨って推論できるモデルがますます強力になっています 12。CVPR 2025では、「マルチモーダル学習、およびビジョン、言語、推論」が主要なトレンドとして挙げられています 47。

DCONへの示唆： このトレンドは、DCONプロジェクトにとって広大なデザイン空間を開きます。テキストやスケッチからカスタム3Dプリント部品を生成するアイデア、複数の感覚入力を解釈して応答する支援デバイス、あるいはマルチモーダルコンテンツ生成を活用した教育ツールなどが考えられます。

科学と複雑な問題解決のためのAI

AIは、科学的発見を加速し、複雑な現実世界の問題に取り組むためのツールとしてますます活用されています。

• 具体的な応用例としては、より優れたバッテリーの設計 3、創薬（AlphaFoldなど）8、タンパク質設計 8、分子特性予測（Meta社のOMol25 & UMA）6、脳機能の理解 6 などが挙げられます。Google DeepMindによる数学的推論のためのAlphaGeometryやAlphaProofもこの分野の成果です 8。

DCONへの示唆： DCONプロジェクトは、このテーマからインスピレーションを得て、高専の専門分野に関連する特定の技術的または科学的課題にAIを適用することで、非常に革新的な「ものづくり」ソリューションを生み出すことができます。例えば、材料科学、環境工学、あるいは地域産業の課題解決などが考えられます。

効率性と最適化（AIスタックとエッジAI）

モデルが大規模化するにつれて、効率性の追求が不可欠になっています。

• ハードウェア（TPU、GPUなど）8 からモデルアーキテクチャ、推論処理 1 に至るまで、AIスタック全体の最適化に焦点が当てられています。Googleは2025年を「最適化の年」と予測しています 46。
• モデル圧縮技術（プルーニング、量子化、知識蒸留など、特にViT向け）10、効率的なアテンションメカニズム 1、そしてより小型で強力なモデルの開発（OpenAIのo4-mini 7、MetaのLlama 4 Scout 76）が重要です。
• これらの取り組みの多くは、エッジデバイスへの展開を視野に入れています 10。

DCONへの示唆： DCONプロジェクトはしばしばハードウェアを伴うため、エッジAIや効率的なモデルは非常に関連性が高いです。効率的なAIのための新しいハードウェアや、特定の低電力デバイス向けにAIを最適化するソフトウェアなどのアイデアが考えられます。

責任あるAI（安全性、倫理、公平性、透明性、プライバシー、堅牢性）

このテーマは、緊急性を増しながら分野横断的に重要視されています。

• AIの安全性とアライメント： LLMやその他の強力なモデルが意図通りに動作し、害を及ぼさないようにすることが最優先事項です 3。これには、「グリッチトークン」やサイレントなツール故障の緩和、社会規範との整合性の確保が含まれます 45。ICLR 2025では、理論と現実世界のAI安全性の間のギャップが指摘されました 11。
• 公平性とバイアス： データやモデルにおけるバイアスに対処し、公平な結果を保証することが求められます 4。PRISMデータセット 4 や文化的多様性に関する議論 11 が鍵となります。
• 透明性と説明可能性（XAI）： AIの意思決定を人間が理解できるようにすることが重要です 80。LLM自体がこれらの説明を生成するツールとして研究されています 80。
• プライバシー： 特に広範なウェブスクレイピングデータで学習されたLLMにおいて、機密データを保護する必要があります。技術としては、連合学習 38、差分プライバシー 40、準同型暗号 90 などがあります。
• 堅牢性： モデルが敵対的攻撃や分布外データに対して耐性を持つことを保証します 38。
• ガバナンスと標準： AIガバナンスフレームワークの開発と倫理原則の遵守が進められています 82。OECD AI原則は2024年に更新されました 82。

AIシステムが「ブラックボックス」であることはもはや許容されなくなりつつあります。XAI技術の進展 80、堅牢で汚染のない評価の必要性 4、意図しない振る舞いに対するAI安全性の懸念 3、そして制御可能な生成への要求 105 など、多方面からの圧力が透明性と制御性の向上を後押ししています。これは、ユーザー、開発者、規制当局、そしてAIシステム自体（自己修正など）からの要求が複合的に作用した結果であり、AIシステムが本質的により解釈可能で制御可能になる未来を示唆しています。

DCONへの示唆： これらの責任あるAIの側面を慎重に考慮したプロジェクトは、より堅牢で信頼性が高く、社会的に受け入れられやすくなります。説明可能性、プライバシー保護、あるいは公平性を設計段階から組み込むことを検討すべきです。例えば、AI駆動プロセスに対するユーザーコントロールを強化する機能や、AIシステムのリアルタイム監視・介入を容易にするハードウェアの開発は、DCONにおいて非常に革新的な取り組みとなり得ます。

Part 2: 重要AI技術の詳細解説

2025年のAIランドスケープを形作る主要なテーマを概観した上で、本セクションでは、DCONでのアイデア創出に特に重要となるいくつかの技術分野について、より深く掘り下げて解説します。

2.1. 高度な大規模言語モデル（LLM）と自然言語処理（NLP）

大規模言語モデル（LLM）は、依然としてAI分野の進化を牽引する主要な技術です。2025年においては、そのアーキテクチャ、能力、そして応用範囲がさらに拡大・深化しています。

2025年の最先端アーキテクチャ

• Transformerの進化： Transformerアーキテクチャ 1 は依然としてLLMの基盤ですが、2025年にはより効率的なアテンションメカニズム 1 や特定モダリティ向けの改良が継続して見られます。
• Mixture of Experts (MoE)： Meta社のLlama 4モデル（ScoutおよびMaverick）76 で採用されているこのアーキテクチャは、効率的かつ強力な処理を可能にします。MoEは、モデルが非常に大きなパラメータ数を持ちながら、入力ごとに一部のパラメータのみを活性化させることで効率を向上させます。
  • Llama 4 Scout：約1090億パラメータ中170億がアクティブ、16エキスパート 76。
  • Llama 4 Maverick：約4000億パラメータ中170億がアクティブ、128エキスパート 76。
• バイトレベルモデル： Meta社のDynamic Byte Latent Transformer (BLT) 5 は、バイトレベルで動作し、エントロピーに基づいてバイトを動的にパッチにグループ化することで、効率性、堅牢性、サブワード構造の扱いの向上を実現します。これは従来のトークン化とは異なるアプローチです。
• スケーリング則： 「スケーリング仮説」は依然として有効であり、一般的にはより大きなモデル（そして多くの場合、より多くのデータや計算資源）がより良い性能を示します 3。しかし、近年は「効率的な」スケーリングへの注目が高まっています。

DCONへの示唆： これらのアーキテクチャを理解することは、既存の事前学習済みモデルを選択する際や、より小規模なカスタムモデルを設計する際のトレードオフを評価するのに役立ちます。特にバイトレベルモデルは、DCONのハードウェア制約のあるプロジェクトにおけるデータ圧縮や処理に関するアイデアのヒントになるかもしれません。

マルチモーダルLLM（MLLM）：テキスト、ビジョン、オーディオ等の統合

• ネイティブマルチモーダリティ： Meta社のLlama 4のようなモデルは、「ネイティブマルチモーダル」であり、「早期融合技術」を用いて正確な画像グラウンディングと拡張コンテキスト処理を実現します 77。これは、複数のデータタイプを処理するためにゼロから設計されていることを意味し、後付けの機能ではありません。
• 知覚と推論： MLLMは、感覚入力の理解（知覚）とモダリティ間の推論能力において進化しています 5。Meta社のPerception Encoder (PE) および Perception Language Model (PLM) は、画像やビデオにおける複雑な視覚認識と理解のために設計された主要な例です 5。
• MLLMにおけるアライメント： MLLMを人間の嗜好に整合させるための研究が活発に行われており、一般的な画像理解、マルチ画像、ビデオ、オーディオ、さらには医療や安全といった拡張アプリケーションをカバーしています。これには、特化型アライメントデータセットの構築や新しいアルゴリズムの開発が含まれます 30。
• オープンモデル vs. クローズドモデル： GPT-4oのような強力なクローズドソースモデルが存在する一方で、研究開発を民主化するために、オープンソースのMLLM（例：LLaVA、Qwen-VL、InternVL、Llama 3.1/4 Vision）への関心が高まっています 12。Meta社のPLMは、再現可能なオープンフレームワークとして明示的に設計されています 23。

DCONへの示唆： MLLMはDCONプロジェクトの有力な候補です。MLLMが処理するためのマルチモーダルデータを取得するハードウェアの作成や、複数のモダリティ（例：特定の「ものづくり」タスクのためのスマートアシスタント）を通じてユーザーと対話するMLLM搭載デバイスなどのアイデアが考えられます。

LLMにおける高度な推論

• 「遅い思考」／思考の連鎖（Chain-of-Thought; CoT）： OpenAIのoシリーズ（o1、o3、o4-mini）7 やDeepSeek R1 73 のようなモデルは、応答前に「より長く考える」ように学習され、複雑なSTEM問題に対して思考の連鎖プロセスを使用します。
• 効率的な推論： 長いCoTは計算コストが高いため、CoTを短縮したり、より強力な推論能力を持つ小型LMを構築したり（蒸留、枝刈り、量子化、RL経由）、効率的なデコーディング戦略を開発したりすることで、推論をより効率的にする研究が進められています 73。
• 推論のためのツール利用： OpenAIのo3およびo4-miniは、ChatGPT内のあらゆるツール（ウェブ検索、Pythonによるデータ分析、視覚入力の推論、画像生成）を「エージェント的に利用・組み合わせる」ことで、複雑な問題を解決できます 7。これは強化学習によって教えられます。
• 推論の限界： 進歩にもかかわらず、推論は依然としてLLMの限界に関する研究の主要分野であり、汎化、幻覚（ハルシネーション）、バイアス、セキュリティといった課題と並んでいます 117。

DCONへの示唆： DCONプロジェクトでは、現代のLLMの強化された推論能力を活用して、ハードウェアシステムにおける複雑な意思決定に取り組むことができます。あるいは、特定の効率的な推論タイプのためのハードウェアアクセラレーションモジュール開発に焦点を当てることも考えられます。

エージェントAI：自律エージェントとしてのLLM

• 定義： AIエージェントは、モデルを価値に転換するために必要なグラウンディング、推論、拡張タスクのための抽象化です 46。環境を感知し、意思決定を行い、行動を起こします 2。EMNLP 2024では、多様なタスクのためのLLM搭載エージェントへの関心の高まりが示されました 45。
• 主要能力： 計画、ツール利用、記憶、マルチステップタスク実行 8。GoogleのGemini Advancedにおける「Deep Research」はエージェント的機能の一例です 8。Meta社のCollaborative Reasonerは、AIエージェント間の協調を探求しています 5。
• 次世代エージェント（NGENT）： ドメイン横断的な能力（テキスト、ビジョン、ロボティクス、RL、感情知能など）を統一フレームワークに統合することが提案されています 105。これには、IQ（推論、効率）とEQ（共感、魅力的なコミュニケーション）のバランスを取ることが含まれます。
• 課題： グラウンディング（特定の文脈での言語解釈）、堅牢なツール拡張、幻覚、バイアス、透明性 45、そして長期的なマルチターン推論 123 などが挙げられます。

エージェントAIの台頭は、AIが単なる情報処理ツールから、より自律的にタスクを実行し、環境と対話する能力を持つ存在へと進化していることを示しています。EMNLP 2024で「ノーコード開発・デバッグツール」の構築にLLM駆動エージェントが活用された事例 45 や、Google AIがWorkspaceツールに直接組み込まれ作業を高速化する動き 46、MetaのLlama 4モデルが「ツール呼び出し」や「エージェントシステムの強化」に最適化されていること 76 は、このトレンドを裏付けています。AIが自然言語指示を理解し、タスクについて推論し、ツール（コード生成を含む）を利用する能力が向上するにつれて、AIアプリケーション開発の民主化が進んでいます。これにより、コーディングの専門知識が少ない個人でも、高度なAI搭載ソリューションを作成できるようになり、より広範なクリエイターが力を得ています。

DCONへの示唆： エージェントAIはDCONにとって豊かな分野です。特定のタスクを実行するためにLLMエージェントによって制御される物理ロボット（ものづくり）の構築や、LLMエージェントが物理世界と対話するために使用できる特殊なツールの開発などのプロジェクトが考えられます。高専生が持つ「ものづくり」スキルとこれらの高度なAIツールを組み合わせることで、ハードウェアプロジェクトのソフトウェアコンポーネントを迅速にプロトタイプ化し、構築することが可能になります。

ドメイン特化型LLM

• 必要性： 汎用LLMは、医療、化学、法律など、専門知識を必要とする応用分野では効果が限定的であることが多いです 115。
• 知識注入手法：
  • 動的知識注入（例：RAG）： 推論時に外部の最新情報をLLMに補強します 2。
  • 静的知識埋め込み（例：ファインチューニング）： ドメイン固有のコーパスでLLMを継続的に事前学習またはファインチューニングします 115。
  • モジュラーアダプター（例：LoRA）： ベースLLMを凍結したまま、小規模なタスク固有モジュールを追加して学習させます 2。
  • プロンプト最適化： ドメイン固有の知識や振る舞いを引き出すようにプロンプトを設計します 115。
• 語彙適応： AdaptiVocabは、特に低リソースドメインにおいて、LLMの語彙を対象ドメインに合わせて適応させることで、遅延と計算コストを削減することを提案しています 72。

この分野では、オープンソースモデルの急速な進化も注目すべき点です。OpenAIやGoogle DeepMindのようなフロンティアラボがクローズドモデルでSOTAを推進する一方で、Gemma 8、Llamaファミリー 31、様々なMLLM 12 のような強力なオープンソースの代替手段が著しく増加しています。Meta社のPLMは、再現性のために明示的にオープン化されています 23。EMNLP 2024の基調講演では、研究のためのオープンソースの重要性が強調されました 133。強力なオープンソースモデルの利用可能性は、研究開発への参入障壁を下げ、イノベーションを促進します。しかし、それぞれ独自のニュアンス、学習データ、ライセンスを持つ多くの異なるオープンモデルが急増することは、エコシステムを複雑にし、標準化を困難にする可能性もあります。

DCONへの示唆： 多くのDCONプロジェクトは、特定のドメイン（例：農業、地域産業のニーズ）を対象としています。これらの技術を用いてLLMを調整することで、より効果的かつ効率的なソリューションにつながる可能性があります。特に語彙適応は、ハードウェアに制約のあるプロジェクトにとって興味深いアプローチとなるでしょう。チームは、特定のニーズ、倫理的考慮事項、ハードウェア制約に適合するオープンソースモデルを慎重に評価する必要があります。

深掘り事例：革新的なDCON向けアクセシビリティツールへのMLLM応用

• コンセプト： 視覚障碍者向けのウェアラブルデバイス（ハードウェア「ものづくり」側面）を開発し、MLLMを用いて環境を記述し、テキストを読み上げ、物体を識別し、リアルタイムで質問に答える。
• コア技術：
  • MLLM： リアルタイムのビデオ／オーディオ入力を処理し、記述的なテキスト／音声を生成できる強力なオープンソースMLLM（例：Llama 3.1/4 Visionバリアント 12、MetaのPLM 23）。
  • 効率的なエッジAI： MLLMまたはその重要な部分をウェアラブルデバイス上で効率的に実行する必要がある。これにはモデル圧縮 10 や、視覚処理のためのより小型で効率的なViTアーキテクチャ 1 の利用が含まれる可能性がある。
  • 音声合成／認識： 対話のための音声技術 8。
  • ヒューマン・イン・ザ・ループ／パーソナライゼーション： デバイスが時間とともにユーザーの好み（例：説明の詳細度）を学習する 4。
• DCONにおける価値： 高い社会的インパクト、明確なハードウェアコンポーネント、最先端AIの利用、そして手頃な価格の支援技術として開発されれば事業化の可能性も秘めている。

2.2. コンピュータビジョンにおけるブレークスルー

コンピュータビジョン（CV）分野は、2025年においても目覚ましい進歩を遂げており、特に3Dビジョン、画像・ビデオ生成、リアルタイム認識において革新的な技術が登場しています。

次世代Vision Transformer（ViT）と効率性

• ViTの進展： Vision Transformer（ViT）は、画像分類から物体検出、セグメンテーションへと応用範囲を広げ、依然としてCV分野の主要アーキテクチャの一つです 9。そのメカニズム解明（例：CNNとの比較 48、人間の視線データの統合 9）に関する研究も活発です。
• エッジ展開向け効率的ViT： リソースに制約のあるデバイスでViTを実用化するための研究が大きな推進力となっています。これには以下の技術が含まれます。
  • モデル圧縮： プルーニング（冗長なパラメータやコンポーネントの削除）、量子化（重みや活性化のビット幅削減）、知識蒸留（大規模な教師ViTから小規模な生徒ViTを学習）が主要な手法です 10。
  • ハードウェアを意識した最適化： 特定のハードウェア（GPU、TPU、FPGA、ASIC）を念頭に置いたViTおよび圧縮戦略の設計 10。
  • ソフトウェアツールと評価： エッジデバイス上でのViT展開およびベンチマークのためのフレームワークとメトリクス 10。

DCONへの示唆： 効率的なViTは、特定の検査タスク用のスマートカメラ、小型ロボットの自律ナビゲーション、ウェアラブル支援デバイスなど、オンデバイスでの視覚的知能を伴うDCONプロジェクトに最適です。

高度な画像・ビデオ合成と編集

• 拡散モデルの支配： 拡散モデルは、高品質な画像・ビデオ生成における最先端技術です 32。OpenAIのSoraはビデオ生成における飛躍的な進歩を示し、世界をシミュレートする能力を持っています 49。GoogleのVeo 2やImagen 3も最先端の能力を示しています 8。
• 制御可能な生成： 生成プロセスに対する制御性（属性、スタイル、レイアウトなど）の強化が主要な研究分野です 105。Att-Adapterは、ペアになっていないデータから拡散モデルにおけるきめ細かい複数属性制御を可能にします 108。LoRA-MDMは、様式化された動作生成を可能にします 109。
• ビデオ生成としての画像編集（Frame2Frame）： 画像編集を時間的なビデオ生成タスクとして再定式化する新しいパラダイムです。Frame2Frameは、VLM（Vision-Language Model）を用いて「時間的編集キャプション」を作成し、画像対ビデオモデルで遷移を生成し、別のVLMで最適なフレームを選択します。これにより、編集精度と画像保存性が向上します 32。
• 統一された生成・編集システム（UES）： UESは、軽量な自己教師ありファインチューニング戦略を提案し、生成モデルを統一された生成・編集システムに変換することで、編集のための個別のモデルや教師あり学習の必要性を排除します 50。

この分野では、現実世界への忠実度（リアリズム）を追求する動きが顕著です。画像・ビデオ合成 8、3D再構成 47、さらには物体検出（RT-DETRはより高い精度を目指す 135）に至るまで、現実世界やユーザーの意図に対するリアリズム、精度、忠実度をより高めようとする絶え間ない努力が見られます。この追求は、AIが複雑で制御されていない環境で効果的かつ確実に動作し、デジタルメディア、シミュレーション、人間とAIのインタラクションといったアプリケーションのために現実と見分けがつかないコンテンツを作成する必要性によって推進されています。これには、より優れたアルゴリズムだけでなく、リアリズムと一貫性の微妙な側面を捉えるより良いデータと評価指標も必要です。

DCONへの示唆： 生成能力は、カスタムビジュアルアセットの作成、ロボット訓練用環境のシミュレーション、クリエイティブ産業向けツールの開発など、DCONプロジェクトで活用できます。Frame2FrameやUESのコンセプトは、新しいコンテンツ作成／編集ツールに関するプロジェクトのヒントになるかもしれません。

3Dビジョン革命：NeRF、Gaussian Splatting、リアルタイム再構成

• CVとグラフィックスの融合： ニューラルレンダリング技術は、コンピュータビジョンとコンピュータグラフィックスの境界を曖昧にしています 47。
• Neural Radiance Fields (NeRF)： 2020年に発表されたNeRFは、複数視点画像からの3D再構成に深層ネットワークを使用するトレンドを加速させました 47。強力である一方、NeRFは学習とレンダリングが遅い場合があります。
• 3D Gaussian Splatting (3DGS)： 新規視点合成のためのより高速な代替手段として登場し、高品質な出力と迅速なレンダリングを実現しています 47。
  • 課題： 3DGSはしばしば多数のガウスプリミティブを必要とし、大きなストレージフットプリント（例：MipNeRF-360の1シーンで約800MB 67）につながります。
  • 効率化のための解決策：
    • ProtoGS： 近傍領域の複数のプリミティブを表現するためにガウス「プロトタイプ」を学習し、SfM（Structure-from-Motion）ポイントをアンカーとして使用し、タイルごとのレンダリング誘導型K-meansで最適化します。これにより、品質を犠牲にすることなくプリミティブ数とメモリを大幅に削減します 67。
    • その他、密なガウス分布を圧縮したり、アンカーポイントから派生したニューラルガウスを用いたりする手法があります 67。
• スパースビューにおける過学習への対処： Self-Ensembling Gaussian Splatting (SE-GS) は、学習中に不確実性を考慮した摂動戦略を組み込むことで、堅牢な3DGSモデルのアンサンブルを作成し、スパースビューからの汎化性能を向上させます 68。

AIビジョンは、静的な画像理解から、時間とともに進化しインタラクションに応答する動的なコンテンツの理解と生成へと移行しています。ビデオ合成 8、複数視点からの3D再構成 47、画像編集のビデオ生成タスクとしての再定式化（Frame2Frame 32）、行動認識 136、そしてインタラクティブな世界生成の展望 47 は、このトレンドを明確に示しています。この進化は、時間的依存性を捉え、因果関係を理解し、将来の状態を予測できるモデルを必要とします。

DCONへの示唆： リアルタイム3D再構成と新規視点合成は、「ものづくり」と非常に関連性が高いです。DCONプロジェクトでは、スマートフォンとProtoGSのような効率的な3DGS技術を用いた低コスト3Dスキャンシステムの作成、これらの手法でキャプチャした実世界のシーンに基づくインタラクティブAR/VR体験の開発、品質検査や物理オブジェクトのデジタルツイン作成のための3DGSの利用などが考えられます。

リアルタイムかつ高精度な物体検出と行動分析

• DETRはYOLOを超える： Real-Time Detection TRansformer (RT-DETR) は、初のリアルタイム・エンドツーエンド物体検出器として発表され、NMS（Non-Maximum Suppression）を排除し、効率的なハイブリッドエンコーダと不確実性最小クエリ選択を用いることで、YOLOシリーズのモデルを速度と精度の両方で上回ります 135。再学習なしで柔軟な速度調整もサポートします。
• 少数ショット行動認識（FSAR）： ラベル付けされた事例が限られている場合にビデオ内の人間の行動を認識するという課題に取り組みます。これは、ビデオデータの複雑さと高いアノテーションコストのため重要です 136。関連研究では、生成ベースとメタ学習ベースのフレームワークに手法を分類し、ビデオインスタンス表現、カテゴリプロトタイプ学習、一般化されたビデオアライメントに焦点を当てています 136。

DCONへの示唆： RT-DETRは、ハードウェア上でリアルタイム物体検出を必要とするあらゆるDCONプロジェクトにとって、強力かつ効率的なバックボーンを提供します。FSAR技術は、特定の行動（例：デバイス制御のための特定ジェスチャーの認識、製造プロセスにおける稀なイベントの特定）に対して大規模なラベル付きデータセットの収集が非現実的なプロジェクトにとって不可欠となる可能性があります。

深掘り事例：Gaussian Splattingと生成的ビデオを用いたインタラクティブ仮想環境作成DCONプロジェクト

• コンセプト： ユーザーが簡単なカメラ設定（例：高専の工房や地域の史跡）で実世界の空間を迅速にキャプチャし、効率的なGaussian Splatting（ProtoGSなど 67）を用いて忠実度の高い3Dモデルに変換し、その後、生成的ビデオ技術（SoraクラスのモデルやFrame2Frameのコンセプト 8）を用いて、この環境にAI生成の動的コンテンツ（例：静止オブジェクトのアニメーション化、仮想キャラクターの追加、さまざまなシナリオのシミュレーション）を配置・変更できるDCONプロジェクトを作成する。
• コア技術：
  • 3Dキャプチャと再構成： マルチビュー画像キャプチャ（例：スマートフォンカメラアレイまたはロボット搭載カメラ）、SfM 67、効率的な3D Gaussian Splatting実装（メモリ／速度向上のためのProtoGS 67）。
  • 生成的ビデオ／画像モデル： 3Dシーン内のテクスチャ、オブジェクト、またはアニメーションシーケンスを作成するため。これには、テキスト・トゥ・ビデオまたは画像・トゥ・ビデオモデルが含まれる可能性があります 8。
  • ユーザーインターフェース： ユーザーがスキャンを開始し、変更を指定し、生成された環境と対話するためのシンプルなインターフェース（ウェブベースまたはVR/AR）。自然言語対話のためにMLLMを活用することも考えられます 12。
• DCONにおける価値： 強力な「ものづくり」（キャプチャ用ハードウェア、処理およびインタラクション用ソフトウェア）、3DGSと生成的ビデオを組み合わせた高い技術的新規性、バーチャルツアー、教育、ゲーム開発、またはシミュレーションにおける潜在的なビジネス応用。

2.3. 強化学習のフロンティア

強化学習（RL）は、試行錯誤を通じて最適な行動戦略を学習するパラダイムであり、2025年においてもロボティクス、ゲームAI、自律システムなど、多岐にわたる分野でその応用範囲を広げています。特に、安全性、マルチエージェント協調、そして模倣学習の高度化が注目されています。

安全な強化学習（Safe RL）

• 動機： ロボティクス、自動運転、ヘルスケア、LLMアライメントなど、安全制約を満たす必要がある実世界問題へのRL適用に不可欠です 129。
• アプローチ： 多くは制約付き基準（Constrained Markov Decision Processes - CMDPs）に基づいており、安全制約下で期待累積報酬を最大化します 132。これには、コスト関数やその他の制約タプルを用いた安全性の定義が含まれます。
• 課題： サンプル効率の低さ、報酬最大化と制約充足のバランス、適切な安全制約の定義、さまざまな定式化に関する理論的理解の深化などが挙げられます 129。
• 技術： Efficient Safe Policy Optimization (ESPO) は、報酬とコスト間の勾配競合に基づいてサンプル操作を行うことで効率を向上させます 138。その他、プライマルベースまたはプライマル・デュアルベースの手法や、LLM向けのSafe RLHF（有害性／バイアスを抑制しつつ有用性を維持）などがあります 132。

DCONへの示唆： 環境や人間と相互作用する物理的なハードウェア（ロボット、自動化システムなど）を含むDCONプロジェクトでは、信頼性を確保し、損傷や危害を防ぐためにSafe RLが不可欠です。

マルチエージェント強化学習（MARL）

• 動機： 複数のエージェントが共有環境で複雑な協調行動を学習することを可能にします（自律ナビゲーション、スウォームロボティクス、協調マニピュレーションなど）130。
• 課題： 汎化性能、スケーラビリティ、サンプル効率、複雑なタスクのための報酬関数設計、スウォームにおける衝突回避などが挙げられます 130。
• 技術とフレームワーク：
  • 対称性強化手法： システムダイナミクスに内在的または外在的な対称性を埋め込む（例：スウォーミングタスク用のGroup Equivariant Graphormer）ことで、内在的対称性が少ないシステムでも汎化性能とスケーラビリティを向上させます 130。
  • LLMベースのグラフ協調MARL（LGC-MARL）： LLMプランナーを用いて複雑なタスクをサブタスクに分解し、行動依存グラフを生成してMARLエージェントの協調を誘導します。クリティックモデルがサブタスクを検証し、LLMの幻覚を軽減します 139。
  • ポリシー共有と等価性： 同種システムにおける順列等価性を活用（例：GNN経由）して重みを共有し、サンプル複雑度を削減します 130。

RLはゲームプレイヤーとしてだけでなく、複雑なインタラクティブシステムの「頭脳」としての役割を増しています。RLの応用は、ロボティクス 8、自動運転 132、ヘルスケア 132、LLMアライメント 132、チップ設計（AlphaChip 8）、そしてマルチエージェント協調 130 へと広がっています。この背景には、RLが不確実性のある複雑な動的環境において、相互作用とフィードバックを通じて最適な意思決定ポリシーを学習するという中核的な強みがあります。これにより、RLは現実世界の不確実性や制約に適応し応答する必要がある幅広いインテリジェントシステムの制御や最適化に独自に適していると言えます。

DCONへの示唆： MARLは、複数の協調ロボットやデバイス（例：捜索救助用の小型ロボットチーム、自動倉庫物流、環境モニタリング）を含むDCONプロジェクトにインスピレーションを与える可能性があります。特にLLM誘導型MARLは新規性の高い分野です。

高度な模倣学習（IL）と逆強化学習（IRL）

• 動機： 報酬関数の指定が困難な場合にデモンストレーションから学習します。IRLは専門家の行動から報酬関数を推定します 38。
• 課題： 従来のIRLは専門家の行動模倣に偏りがちで、探索を制限し、準最適な行動に収束する可能性があります。また、失敗したデモンストレーションからの洞察を見落とすことが多いです 143。敵対的IRL手法は計算コストが高く不安定な場合があります 144。
• 進展：
  • Time-Weighted Contrastive Reward Learning (TW-CRL)： 成功と「失敗」の両方のデモンストレーションを活用するIRLフレームワークです。時間情報を組み込み、成功または失敗に関連する重要な状態を特定する密な報酬関数を学習し、単純な模倣を超えた探索を促し、トラップ状態の回避を助けます 143。
  • Successor Feature Matching (SFM)： 直接的な方策探索による非敵対的IRLアプローチで、学習者と専門家の後続状態特徴量間のギャップを最小化します。専門家のアクションラベルなしで状態のみの環境で機能します 144。

RLにおける「デモンストレーション」と「フィードバック」の定義は拡大しています。従来のILは専門家の軌跡を利用していましたが、TW-CRLのような手法では「失敗した」デモンストレーションも明示的に活用します 143。RLHFは明示的な報酬だけでなく、人間の嗜好スコアを使用します 6。LGC-MARLは、LLMが生成した計画や依存関係グラフを一種のガイダンス／報酬構造として利用します 139。このように、RLエージェントのための学習シグナルを抽出する方法において、より創造的で柔軟なアプローチが取られるようになっています。これは、RLがより弱い、より多様な、あるいは否定的な形の教師あり情報が存在するシナリオにも適用可能になり、その適用範囲を広げていることを意味します。

DCONへの示唆： DCONプロジェクトが、人間には実演が容易だが報酬関数の定義が難しいタスク（例：複雑な組立作業、ニュアンスのある人間とロボットのインタラクション）を含む場合、TW-CRLやSFMのようなIL/IRL技術がAIコンポーネントの学習に非常に役立つ可能性があります。特に失敗からの学習は強力なコンセプトです。完璧な「専門家データ」が利用できなくても、不完全なデモンストレーションを用いたり、試行錯誤から（特に安全制約を設けて）学習したり、あるいはLLMを用いてRLエージェントの目標や報酬構造の定義を支援したりすることを検討できます。

深掘り事例：Safe RLを用いた人間とロボットの協調DCONプロジェクト

• コンセプト： 人間のユーザーを繊細な組立作業や仕分け作業で支援する協調ロボットアーム（ハードウェア「ものづくり」）を設計する。ロボットは、人間に危険を及ぼしたり部品を損傷したりすることなく、効果的に支援する方法を学習する必要がある。
• コア技術：
  • ロボットアームとセンサー： 物理的なロボットアーム、視覚センサー（例：RT-DETR 135 を用いた物体／手の追跡用カメラ）、場合によっては力／トルクセンサー。
  • Safe RLアルゴリズム： ロボットの方策を学習するために、Safe RLアルゴリズム（例：CMDPベース、ESPOの効率性に触発されたもの 132）を実装する。
    • 報酬関数： タスクの成功した完了／支援、進捗に対して正の報酬。
    • 安全制約／コスト関数： 人間との衝突（視覚／近接センサーで検出）、過度の力、部品の落下につながる行動に対して高いコスト。
  • 人間のインタラクションとフィードバック： システムは、人間のフィードバック（例：修正デモンストレーション、ロボットの行動に対する嗜好スコア 4）を組み込み、報酬と安全性の両側面を洗練させる。安全で役立つ協調に関する人間の嗜好を学習するために、IRL 143 を利用する可能性もある。
  • ハードウェアインターフェース： RLエージェントのアクションをロボットアームの低レベル制御コマンドに変換する必要がある。
• DCONにおける価値： 産業オートメーションと人間とロボットのインタラクションへの高い関連性。物理システムに適用された最先端AI（Safe RL）の実証。製造、物流、または支援技術における強力な「ものづくり」とビジネスの可能性。より安全で直感的な自動化という重要な社会的ニーズへの対応。

2.4. テキストと画像を超えた生成AI

生成AIの能力は、テキストや画像の領域をはるかに超え、オーディオ、3Dコンテンツ、さらにはコード生成といった多様なモダリティへと拡大しています。これらの進展は、DCONにおける「ものづくり」とビジネスの可能性を大きく広げるものです。

オーディオ生成：音楽、表現力豊かな音声合成、サウンドスケープ

• 音楽生成： GoogleのMusicFX 8、SOUNDRAW、Hydra II、Soundful 63、Suno AI、Udio、Riffusion、Mubert 64 といったAIツールは、テキストプロンプトやその他の入力からメロディ、ハーモニー、さらには完全なトラックを生成する能力を持っています。画像、ビデオ、テキストを音楽ガイダンスとして使用するマルチモーダル音楽生成も新たな研究分野として登場しています 57。
  • 技術： 拡散モデル 57、LLM（マルチモーダル処理のためのGPT-4o 57）、VAE、GANなど。
• 表現力豊かな音声合成（TTS）： 基本的なTTSを超えて、スタイル、感情、音色の制御可能性に焦点が当てられています 49。VALL-Eのようなモデルは、短いサンプルからゼロショットで声をクローニングできます 59。FleSpeechは、マルチモーダルプロンプト（テキスト、オーディオ、ビジュアル）を用いた柔軟な制御のためのマルチステージフレームワークです 60。
  • Deepgramの2025年版State of Voice AIレポートによると、音声AIは基盤技術となりつつあり、LLMが音声エージェントの能力を大幅に向上させています 65。
• サウンドスケープと環境音生成： DCASE 2024 Challenge Task 7では、テキスト記述に基づくリアルな環境音のテキスト・トゥ・サウンド生成に焦点が当てられました 54。これには、テキスト記述に基づいて前景音と背景音を生成することが含まれます。
• ディープフェイクオーディオと保護： 合成音声のリアリズムは、ディープフェイクや不正な音声クローニングに関する懸念を引き起こしています。SafeSpeechは、高品質な合成を防ぐためにオーディオに知覚できない摂動を埋め込む防御フレームワークです 59。

生成AIは、もはや単一のモダリティに限定されません。テキストから画像へ 107、テキストからビデオへ 8、テキストからオーディオ／音楽へ 8、テキストからコードへ 7 といった変換が可能になり、さらにはマルチモーダル入力からマルチモーダル出力へと進化しています（MLLM 12、Llama 4 76）。この背景には、拡散モデルやTransformerといった強力な生成アーキテクチャが異なるデータタイプに適応可能であること、そしてLAION-5B 145 やPLM-VideoBench 23 のような大規模マルチモーダルデータセットが利用可能になっていることがあります。AIは、単一モダリティの生成を超えて、多様な入力から多様な形式のコンテンツを合成する柔軟なエンジンへと進化しているのです。

DCONへの示唆： オーディオは強力なインタラクションモダリティです。DCONプロジェクトでは、ハードウェア用のカスタム音声アシスタント、制作物のためのユニークな効果音や音楽の生成、あるいはハードウェアコンポーネントを用いたディープフェイクオーディオの検出／防止といったテーマに取り組むことができます。これにより、DCONプロジェクトの創造的な可能性が大幅に広がります。

AIによるコード生成と理解

• 能力： LLMは、コード生成、翻訳、補完、説明において強力な性能を示しています 4。OpenAIのo3モデルは、CodeforcesやSWE-benchでSOTAを達成しています 7。
• コードLLMのためのRL： RLは、コンパイラ最適化やリソース割り当てからエンドツーエンドのコード合成まで、コードLLMを強化するために使用されています。これには、RLアルゴリズム（方策勾配、アクタークリティック、RLHF、DPO）をコーディング特有の課題（スパース／遅延報酬など）に適応させることが含まれます 69。
• 推論媒体としてのコード： コードの構造化された性質がLLMの推論をどのように強化できるか、またその逆についての研究が進められています 70。
• 課題： 高品質なコードデータセットの作成、包括的なベンチマーク（構文／機能性を超えて効率性、セキュリティ、説明可能性を含む）の策定、低レベル／ドメイン固有言語のサポート、計算コストの最小化などが挙げられます 69。

DCONへの示唆： AIは、高専生がハードウェアプロジェクト用のソフトウェアを開発するのを支援できます。DCONプロジェクト自体が、ハードウェア固有のコード（例：マイクロコントローラ用）のデバッグを支援したり、独自のセンサーとのインターフェース用コードを生成したりするAIを用いたツールであることも考えられます。

深掘り事例：AI生成コードとオーディオを活用したユニークなDCONアプリケーション

• コンセプト： 「ものづくり」を通じてプログラミング概念を学ぶためのインタラクティブな教育ツールキットを作成する。キットは、学生が組み立て可能なモジュラーハードウェアブロック（例：センサー、アクチュエーター、ディスプレイ）で構成される。AIシステムはその後、以下の機能を提供する。
  1. 学生が組み立てたハードウェアの望ましい動作を自然言語で記述できるようにする。
  2. AIによるコード生成を用いて、その動作を実装するためのマイクロコントローラコード（例：Arduino、MicroPython）を生成する 7。
  3. LLMを用いて、生成されたコードや関連するプログラミング概念の説明を提供する。
  4. 表現力豊かな音声合成 60 を用いてこれらの説明を音声化したり、インタラクティブなガイダンスを提供したりして、学習をより魅力的なものにする。
  5. カスタム効果音 54 を生成して、ハードウェアの動作に関するフィードバックを提供したり、学習体験をより遊び心のあるものにしたりする。
• コア技術：
  • モジュラーハードウェアキット： 「ものづくり」の側面。
  • コード生成と説明のためのLLM： 教育的なコード生成と説明のためにファインチューニングまたはプロンプトされたモデル（例：69 の技術を活用）。
  • 表現力豊かなTTS： FleSpeech 60 やVALL-Eのコンセプト 59 のようなモデルによる魅力的な音声出力。
  • AI効果音生成： 文脈に応じた効果音を生成する技術 54。
  • マイクロコントローラプログラミングインターフェース： 生成されたコードをハードウェアにアップロードして実行するため。
• DCONにおける価値： 強力な教育的焦点、複数の生成的AIモダリティの革新的な使用、明確なハードウェアコンポーネント、より魅力的なSTEM教育ツールへのニーズへの対応。教育キットやプラットフォームにおけるビジネスの可能性。

Part 3: 新興パラダイムと未来の展望

AIとディープラーニングの分野は、既存技術の深化と並行して、新たな学習戦略やコンピューティングパラダイムが次々と登場し、未来のAIの姿を形作っています。本セクションでは、DCONでのアイデア発想に繋がる可能性を秘めた、これらの新興領域について解説します。

3.1. 新しい学習戦略

従来の教師あり学習や強化学習の枠組みを超えて、より効率的で、より汎用性の高い学習方法が模索されています。

大規模自己教師あり学習（SSL）

• 概念： SSL手法は、ラベルなしデータから事前タスク（例：入力の一部をマスクして予測する）を作成することで表現を学習します。これにより、高価な人手によるラベリングへの依存を減らします。
• 進展：
  • Split Component Embedding Registration (SpliCER)： 画像をセクションに分割し、各セクションから情報を抽出して、SSLにおけるショートカット学習を克服し、微細／複雑な特徴の学習を誘導します 147。
  • SCOTT (Sparse Convolutional Tokenizer for Transformers) & MIM-JEPA： 畳み込みの帰納バイアスを注入し、Masked Image Modelingフレームワーク内でJoint-Embedding Predictive Architectureを用いることで、ViTを小規模データセットでゼロから学習可能にします 148。これは視覚における「ビッグデータ」パラダイムに挑戦するものです。

SSL、PECFT、効率的な推論モデル、そして連合学習といったアプローチは、「より少ないもので学ぶ」という共通の目標に向かっています。巨大モデルのゼロからの学習はコストとリソース集約的であり 46、特定タスクのためのラベル付きデータは希少または高価である可能性があります。また、実世界のアプリケーションは時間とともに新しいデータやタスクへの適応を必要とし（CLの動機）、エッジデバイスは計算／メモリに制限があります（効率的なViT 10、効率的な推論 73）。これらの背景から、AIをよりデータ効率的、パラメータ効率的、そして計算効率的にするための研究が活発に進められています。

DCONへの示唆： 大規模なラベル付きデータセットが利用できないDCONプロジェクトにとって、SSLは非常に重要です。これらの新しい技術により、チームは特定のハードウェアや問題に対して、限られたカスタムデータで効果的なモデルを学習できる可能性があります。

継続学習（CL）と生涯AIシステム

• 概念： 過去に学習した知識を壊滅的に忘れることなく、新しいデータやタスクから逐次的に学習できるモデルを実現します。変化する環境で時間とともに適応する必要があるAIシステムにとって不可欠です 91。
• 課題： 壊滅的忘却、可塑性（新しいことの学習）と安定性（古い知識の保持）のバランス 91。
• パラメータ効率の良い継続的ファインチューニング（PECFT）： CLとPEFT手法（LoRA、アダプター、プロンプトチューニングなど）を組み合わせ、大規模事前学習済みモデルを効率的に継続適応させます 91。関連するサーベイ 91 では、使用されるPEFT技術に基づいてPECFT手法が分類されています。
• 自己進化エージェント： PNN（Progressive Neural Networks）、メタ学習、LoRAを組み合わせた、スケーラブルな自己進化AIシステムの研究が進められています 150。

DCONへの示唆： リアルタイムまたは長期間にわたって学習・適応するシステム（例：新しい物体を学習するロボット、変化するユーザーの好みに適応するシステム）を含むDCONプロジェクトは、CLの原則から大きな恩恵を受けるでしょう。PECFTは、これを大規模モデルで実用的に実装する方法を提供します。

プライバシーと協調のための連合学習（FL）

• 概念： 機密性の高い生データを中央集権化することなく、複数の分散クライアント（デバイスや組織）間で共有グローバルモデルを協調的に学習します。プライバシー、セキュリティ、規制遵守の懸念に対応します 38。
• ライフサイクル： クライアントデータでのローカル学習、モデル更新の送信、サーバーサイドでの集約（例：FedAvg）、グローバルモデルの更新 84。
• 課題： クライアント間の非IIDデータへの対応、システム／ハードウェアの異質性、通信オーバーヘッド、更新に対する推論攻撃からのプライバシー保護 84。
• FLにおけるプライバシー技術： 差分プライバシー、安全な集約、準同型暗号 40。
• 新たなトレンド： パーソナライズドFL、クロスデバイス対クロスサイロ、RLや量子コンピューティングとの統合 84。

DCONへの示唆： FLは、プライバシーが懸念される複数の分散センサーやデバイスからのデータを扱うDCONプロジェクトや、チームが開発したロボット／デバイス群間での協調学習に関連する可能性があります。これは、DCONチームにとって、大規模なリソースを必要とせずに高度なAIをプロジェクトに組み込むことを可能にし、AI能力へのアクセスを民主化するという点で非常に有望です。

3.2. 次世代AIハードウェアとコンピューティング

AIの進化はソフトウェアだけでなく、それを支えるハードウェアの革新と不可分です。2025年には、従来のコンピューティングパラダイムを超える新しいアプローチが注目されています。

ニューロモーフィックコンピューティングとスパイキングニューラルネットワーク（SNN）

• 概念： 生物学的ニューラルネットワークの構造と機能に触発された、脳型コンピューティングパラダイムであり、イベント駆動処理（スパイク）を用いることで、エネルギー効率とリアルタイム適応性を目指します 155。
• SNN： 第3世代のニューラルネットワークとされ、離散的なスパイクで通信し、専用のニューロモーフィックハードウェア（Intel Loihi 2、IBM NorthPole、BrainChip Akida 2、SpiNNaker 2など）上で低消費電力動作の可能性を秘めています 160。
• 応用分野： 画像／ビデオ処理、NLP、センサーフュージョン、強化学習、ロボティクス、IoT、医療機器など 156。
• 課題： SNNの学習は、複雑なダイナミクスとスパイク操作の非微分可能性のため困難です。プライバシーリスク（メンバーシップ推論攻撃など）も調査されています 162。
• ニューロシンボリックAI： シンボリックAI（ルール、論理）とサブシンボリックなニューラルネットワークの統合であり、ニューロモーフィックアプローチが関連しています 155。

ニューロモーフィックコンピューティング 155 や量子AI 8 のような新しいAIパラダイムの開発は、本質的に専用ハードウェアの開発と結びついています。古典的なAIでさえ、AIスタックの最適化にはハードウェア（TPU/GPU 8）とハードウェアを意識したモデル設計 10 が関わっています。将来のAIの性能と効率におけるブレークスルーは、アルゴリズム、ソフトウェア、そして基盤となるハードウェア間の緊密な協調設計ループにますます依存するようになるでしょう。汎用計算だけでは、次世代のAIには不十分かもしれません。

DCONへの示唆： ニューロモーフィックコンピューティングはフロンティア技術です。カスタムニューロモーフィックチップの構築はDCONの範囲を超えるかもしれませんが、既存のマイクロコントローラ上で超低消費電力アプリケーションのためにSNNをシミュレートしたり、市販のニューロモーフィックセンサー／開発キットが利用可能で関連性があればそれらを使用したりするプロジェクトは探求の価値があります。これはDCONの「ものづくり」の焦点と強く合致しており、高専生はそのハードウェア専門知識を活かしてこの協調設計空間を探求するのに適しています。

量子AIの夜明け

• 概念： 量子コンピューティングの原理を活用して、AIアルゴリズムを加速したり、古典コンピュータでは解決困難な問題を解決したりする可能性を秘めています。
• 現状： まだ初期の研究段階です。Google DeepMindは2024年に量子コンピューティングのエラー訂正（AlphaQubit、Willowチップ）における画期的な進歩を報告しました 8。産総研（AIST）は、ハイブリッド量子AI研究のためのスーパーコンピュータABCI-Qを立ち上げました 166。
• 潜在的応用分野： 創薬 122、材料科学、複雑な最適化問題など。

DCONへの示唆： 非常に未来的な技術です。DCON 2025での直接的な応用は考えにくいですが、この長期的なトレンドを一般知識として認識しておくことは有益です。概念的なDCONプロジェクトとして、将来の量子AIが現在の社会問題をどのように解決できるかを探ることも考えられます。

3.3. 汎用人工知能（AGI）への探求

汎用人工知能（AGI）は、AI研究の究極的な目標の一つとして議論され続けています。

• 定義と能力： AGIは、抽象的思考や推論を含む、人間レベルで広範なタスクを理解し、学習し、適用できるAIを指します 8。
• 現状と議論： 現在のAIは特定タスクに優れていますが、ほとんどの研究者は既存システムの単純なスケーリングだけではAGIには至らないと考えています 168。2024年の調査では、AI研究者の76%がこれを「ありそうもない」と評価しています。多くはシンボリック知能が重要な役割を果たすと考えています 168。AGIの正式な定義や合意されたテストはまだありません。
• タイムライン： 専門家の予測は大きく異なります。OpenAIのSam Altman氏はAGIが近い将来（例：2025年）に登場する可能性を示唆していますが 170、調査では中央値として2047年～2060年頃が示唆されています 168。
• 主要なハードル： 常識推論、文脈認識、不確実性の処理、継続学習、長期計画、構造化されたエピソード記憶、因果推論、実世界とのインタラクションなどが大きな課題として残っています 168。

AGIへの道は、常識推論、継続学習、堅牢な実世界インタラクションといった特定の限界を克服するという観点からしばしば議論されます 168。進捗は、ますます複雑化するベンチマークで人間レベルの性能を達成することによって測定されます 171。AGIは単一のイベントとして「到来」するのではなく、これらの高度な能力がAIシステム内に徐々に蓄積される形で実現する可能性があります。異なるシステムが、普遍的に認識されるAGIが登場する前に、「AGI的」スキルの異なるサブセットを示すかもしれません。

DCONへの示唆： AGIはDCONプロジェクトの直接的な目標ではありませんが、AGIへの道のりにおける課題を理解することは、これらの根本的な限界のいくつかに狭く応用的な文脈で取り組むプロジェクトのヒントになります。例えば、特定の「ものづくり」タスクのためのAIの常識推論を改善することに焦点を当てたDCONプロジェクトなどが考えられます。チームは、選択したDCONアプリケーション内で、特定のAI能力（例：ハードウェアのより堅牢な推論、新しい環境へのより良い適応）の限界を押し上げることにプロジェクトを集中させることで、この「段階的なAGI」に貢献できます。

3.4. 社会的インパクトをもたらすAI：DCON応用分野

DCONの過去の受賞作品の傾向を見ると、社会的課題の解決に焦点を当てたプロジェクトが高い評価を得ています。2025年の最先端AI技術をこれらの分野に応用することで、革新的なアイデアが生まれる可能性があります。

• DCONトレンドからの学び： DCON 2025の受賞作品は、介護（ながらかいご - 最優秀賞）、持続可能な一次産業（めたましーど - 2位、Worm Farmer - 農林水産大臣賞）、育児（スマートケアAI - 3位）といった社会的課題に焦点を当てていました 172。これは、明確な社会的利益とビジネスの可能性を持つプロジェクトが強く支持されることを示しています。最優秀賞ではAIと音声認識技術が鍵となりました 172。
• 最先端技術とDCONテーマのマッピング：
  • ヘルスケア／ケアテック（DCONトレンド）：
    • 関連する2025年の技術： 医療レポート分析／要約のためのMLLM 30、AI駆動ゲノミクス／精密医療 174、次世代医療画像AI 174、臨床文書作成のための生成AI 174、支援ロボットのためのSafe RL 129、アクセシビリティツールのためのMLLM（深掘り事例2.1参照）。
    • DCONアイデア例： 特に高齢者向けに、自宅での理学療法エクササイズのリアルタイムフィードバックとガイダンスを提供するために、効率的なViT 10 とMLLM 30 を使用したハードウェアデバイス。
  • 農業／水産業／持続可能性（DCONトレンド）：
    • 関連する2025年の技術： 作物／環境マッピングのための3Dビジョン（NeRF/GS）47、害虫／病害識別用のリアルタイム物体検出（RT-DETR 135）、精密農業におけるスウォームロボティクスのためのMARL 130、資源最適化のためのAI 175。Meta社の「めたましーど」（海苔養殖を音とレーザーで保護）は良い例です 173。
    • DCONアイデア例： 低コストの太陽光発電センサーノード（ハードウェア）と連合学習モデル 84 を組み合わせ、分散型で土壌条件や害虫の存在を監視し、小規模農家に実用的な洞察を提供するシステム。
  • 教育（DCONの新たな可能性）：
    • 関連する2025年の技術： AIによる個別化学習システム 179、生成的AIによる教材作成（深掘り事例2.4参照）、VR/ARを用いた没入型学習 179、LLMを用いた対話型学習支援。
    • DCONアイデア例： 高専の専門分野（機械、電気、情報など）に特化したインタラクティブな学習シミュレータを開発。3DGS 67 を用いて複雑な機械や回路を仮想空間に再現し、学生がLLMベースのAIチューター 70 と対話しながら操作方法や原理を学べるシステム。
  • エンターテインメントとメディア（DCONの新たな可能性）：
    • 関連する2025年の技術： AIによる音楽・効果音生成 8、画像・ビデオ合成・編集 32、3Dコンテンツ生成 13、AIキャラクター作成 31。
    • DCONアイデア例： ユーザーの感情や周囲の環境音に応じて、リアルタイムにBGMやアンビエントサウンドを生成・変化させるインタラクティブなインスタレーションアート作品。ハードウェアとしては、センサー（感情認識用カメラ、マイク）と、生成された音響を再生する特殊なスピーカーアレイを開発。
  • 防災・減災（DCONの新たな可能性）：
    • 関連する2025年の技術： 災害リスク評価のための予測モデリング 180、早期警報システムのための機械学習 180、状況認識のためのソーシャルメディア監視 180、被害評価のためのセンサーデータ分析 180。
    • DCONアイデア例： 地域の河川や急斜面などに設置する、低電力広域ネットワーク（LPWAN）対応の小型センサー群（ハードウェア）と、収集したデータを分析して土砂災害や洪水のリスクをリアルタイムに評価し、地域住民や自治体に警告を発するAIシステム。SNN 161 をエッジデバイスに実装し、超低消費電力での常時監視を目指す。

Part 4: DCON成功のための戦略と推奨事項

これまでに概説した最先端のAI・ディープラーニング技術を踏まえ、高専ディープラーニングコンテスト（DCON）で成功を収めるための戦略と、アイデア発想を促進するための具体的な推奨事項を以下に示します。

4.1. DCONの評価基準と技術トレンドの分析

DCONは、「ものづくり技術」と「ディープラーニング」を活用した作品が生み出す「事業性」を企業評価額で競うコンテストです 182。過去の大会では、最高で10億円という企業評価額も出ています 182。2025年のDCON本選では、特に以下の技術トレンドと評価ポイントが顕著でした 172。

• 社会課題解決型プロジェクトの増加： 介護、育児、農業・水産業といった社会的課題、特に労働力不足や作業効率化といった日本の喫緊の課題に対するソリューションが多数を占めました 172。最優秀賞の「ながらかいご」（介護記録の自動化）173 はその典型です。
• AIと音声認識技術の発展： 最優秀賞に見られるように、会話からの情報抽出技術が高度に発展しています。これは近年のLLMとウェアラブルデバイスの組み合わせによる新たな可能性を示唆しています 172。
• 持続可能な一次産業支援： 「めたましーど」（海苔養殖の鳥獣害対策）173 や「Worm Farmer」（ミミズ養殖支援）173 など、持続可能な農業・水産業を支援する技術開発が目立ちました。環境への配慮とAI技術の融合は今後さらに重要性を増すでしょう 172。
• ケアテック（介護・医療・育児支援技術）の台頭： 高齢化社会や少子化に対応するケアテック分野の作品が上位を独占しました 172。

DCONの審査基準は、大きく「事業コンセプト」「ものづくり」「ディープラーニング」の3点から構成されます 183。

• 事業コンセプト： 事業がもたらす効果、新規性・差別化ポイント、解決すべき社会課題と効果予測の明確性が問われます 183。
• ものづくり： ハードウェア（工業的なものづくり）が含まれているか、実現可能性があるか（技術、法務、コストなど）が評価されます 183。アプリ開発やシステム・ソフトウェア開発のみでは不十分です。
• ディープラーニング： データ取得方法の明確性と現実性、ディープラーニングの活用、そしてその活用が最適解であるかが評価されます 183。学習しないAIモデルでも社会トレンドに合致していれば許容される場合もあります。

本選では、技術審査（信頼性・新規性を5段階評価）とプレゼンテーション審査が行われ、最終的にベンチャーキャピタリスト審査員が決める企業評価額によって最優秀賞が決定されます 183。各大臣賞には、技術性や将来性といった個別の評価軸も加味されます 184。

4.2. アイデア発想のための有望な技術領域と応用例

上記の最先端技術とDCONの評価傾向を踏まえ、特に有望と考えられる技術領域と、それをDCONプロジェクトに応用するための具体的なアイデア例を以下に示します。

• エッジAIと効率的モデルの「ものづくり」への応用：
  • 技術： 効率的なVision Transformer（ViT）10、RT-DETRのようなリアルタイム物体検出 135、モデル圧縮技術、SNNやニューロモーフィックコンピューティングの概念 155。
  • DCON応用アイデア：
    • スマート農業支援デバイス： 特定の病害虫を低電力でリアルタイムに検出するエッジAIカメラシステム。ProtoGSのような効率的な3DGS技術 67 を応用し、作物の生育状況を3Dで把握・分析するドローンシステム。
    • 製造ライン向け異常検知器： 製品の微細な欠陥や機械の異音などを、現場の限られた計算資源で検知するコンパクトなAIデバイス。FSAR技術 136 を活用し、少ない不良品サンプルからでも学習可能にする。
    • 地域課題解決型IoTセンサーネットワーク： 例えば、過疎地域の高齢者見守りや、山間部の土砂災害予兆検知など、特定の社会課題に対応するセンサー群と、それらを連携させるエッジAIハブを開発。連合学習 84 を導入し、プライバシーに配慮しつつ各センサーからの情報を統合・学習する。
• マルチモーダルAIとインタラクティブシステムの開発：
  • 技術： マルチモーダルLLM（MLLM）12、Llama 4のようなネイティブマルチモーダルモデル 76、画像・ビデオ・音声生成技術 8、3Dビジョン（NeRF、Gaussian Splatting）47。
  • DCON応用アイデア：
    • 次世代型コミュニケーション支援ツール： 言語的・非言語的情報を統合的に理解し、より自然で豊かなコミュニケーションを支援するデバイス。例えば、聴覚障碍者向けに、会話相手の音声、表情、ジェスチャーをリアルタイムで分析し、より詳細な文脈情報をテキストや触覚で伝えるウェアラブルデバイス。
    • 技能伝承・教育システム： 熟練技能者の作業風景をマルチモーダルデータ（映像、音声、センサーデータ）として記録・分析し、初心者に対してMLLMが対話形式で指導したり、VR/AR空間で3DGSを用いて再現された作業環境でトレーニングしたりできるシステム。
    • 地域文化発信のためのインタラクティブコンテンツ： 地域の祭りや伝統工芸などを3DGSでデジタルアーカイブ化し、訪問者がMLLMと対話しながらその歴史や背景を学んだり、生成AIで関連する物語や音楽を体験したりできるシステム。
• 人間中心・責任あるAIの設計と実装：
  • 技術： 説明可能なAI（XAI）80、Safe RL 129、プライバシー保護技術（連合学習、差分プライバシーなど）40、バイアス緩和技術。
  • DCON応用アイデア：
    • 意思決定支援システムの透明性向上： 農業や医療など、専門知識が求められる分野でのAI診断・推奨システムにおいて、なぜAIがその結論に至ったのかをユーザーに分かりやすく説明する機能をXAI技術を用いて実装する。
    • 安全な協調作業ロボット： 人と共同で作業を行う小型ロボットアームを開発し、Safe RLを用いて人間の安全を最優先に行動するよう学習させる。衝突予測や危険回避機能をハードウェアレベルで組み込む。
    • プライバシー配慮型ヘルスケアデバイス： 個人の健康データを収集・分析するウェアラブルデバイスにおいて、連合学習やオンデバイス処理を基本とし、ユーザーデータのプライバシーを最大限に保護するアーキテクチャを設計する。

4.3. プロジェクト成功のためのヒント

• 課題設定の重要性： DCONでは技術力だけでなく、その技術がどのような社会課題を解決し、どのような事業価値を生み出すかが重視されます 172。高専生の身近な課題や地域社会のニーズから着想を得ることが、共感を呼び、高い評価に繋がる可能性があります。
• 「ものづくり」の精神： DCONはハードウェアの製作を伴うコンテストです 183。AIアルゴリズムだけでなく、それを実装する独創的なハードウェア、センサー技術、デバイス設計にも力を入れることが重要です。最先端AIを搭載したユニークな「もの」を作り上げることが、DCONらしさと言えるでしょう。
• 実現可能性とデモンストレーション： アイデアの斬新さもさることながら、本選では実際に動作するプロトタイプによるデモンストレーションが求められます 183。技術的実現可能性、コスト、法的側面などを考慮し、計画的に開発を進める必要があります。
• チームワークと多様な視点： プログラミング、ハードウェア設計、ビジネスプランニングなど、多様なスキルセットを持つメンバーでチームを構成することが理想的です。異なる視点を取り入れることで、より多角的で完成度の高いプロジェクトが生まれます。
• 継続的な学習と情報収集： AI技術は日進月歩です。本レポートで紹介した技術も常に進化しています。学会発表（NeurIPS 3、ICML 1、CVPR 47、ICLR 11、EMNLP 45、ACL 189 など）の動向や、主要AI企業（OpenAI 7、Google/DeepMind 8、Meta 5）、研究機関（AIST 127、RIKEN AIP 194）の発表、arXivなどのプレプリントサーバー 5 を継続的にチェックし、知識をアップデートしていく姿勢が求められます。

4.4. 創造性を刺激するためのアイデアソン・ワークショップの進め方

本資料で得た知識を基に、チーム内で効果的にアイデア出しを行うためのワークショップの進め方を提案します。

1. インプットセッション：
   • 本レポートの各技術テーマについて、担当者を決めて事前に学習し、チーム内で共有するプレゼンテーション会を実施する。特に「DCONへの示唆」や「深掘り事例」を参考に、どのような応用が考えられるかを議論する。
   • DCONの過去の受賞作品 172 を分析し、成功要因や技術トレンドを把握する。
2. 課題発見ワークショップ：
   • 「Part 3.4. AI for Societal Impact」で挙げたような社会課題や、高専生の身の回りにある課題、地域社会のニーズなどをブレインストーミングでリストアップする。
   • 各課題に対して、本レポートで紹介された最先端AI技術を適用することで、どのような解決策が考えられるかをマッピングしていく。例えば、「介護における人手不足」という課題に対して、「MLLMを用いた状況理解・記録支援」「Safe RLを用いた介助ロボット」といったアイデアを紐づける。
3. 技術シーズからのアイデア発想：
   • 本レポートの「Part 2: 重要AI技術の詳細解説」で紹介された個別の技術（例：Gaussian Splatting、エージェントAI、効率的ViT）を起点に、「この技術を使って何ができるか？」「この技術を活かせる『ものづくり』は何か？」という視点でアイデアを拡散させる。
   • 複数の技術を組み合わせることで、より斬新なアイデアが生まれる可能性も探る。例えば、「3DGSで環境を再現し、その中でエージェントAIが動作するシミュレーションシステム」など。
4. 「ものづくり」と「事業性」の検証：
   • 出てきたアイデアに対して、DCONの評価基準である「ものづくり（ハードウェア要素）」と「事業性（市場性、収益性、社会へのインパクト）」の観点から評価・絞り込みを行う。
   • プロトタイプ製作の実現可能性、目標とする企業評価額などを具体的に検討する。
5. プロトタイピングとフィードバック：
   • 有望なアイデアについては、早期に簡単なプロトタイプを作成し、実際に動かしてみることで課題や改善点を発見する。
   • 教員や外部の専門家、想定ユーザーなどからフィードバックを得て、アイデアをブラッシュアップしていく。

これらのステップを通じて、2025年の最先端AI技術を真に理解し、それをDCONで評価される独創的かつ実現可能なプロジェクトへと昇華させることが期待されます。

Part 5: 結論と今後の展望

2025年のAI・ディープラーニング分野は、LLMのさらなる高度化、マルチモーダリティの浸透、エージェントAIの実用化、そして人間中心・責任あるAIへの強い希求といった大きな潮流の中にあります。これらの技術は、単に既存のタスクを効率化するだけでなく、これまで解決が困難であった複雑な社会課題への新たなアプローチや、全く新しい価値創造の可能性を秘めています。

DCONへの挑戦においては、これらの最先端技術を深く理解し、高専ならではの「ものづくり」の強みと融合させることが成功の鍵となります。特に、以下の点が重要となるでしょう。

1. 社会課題解決への強い意識： DCONでは、技術の新規性だけでなく、それがどのような社会課題を解決し、どのような価値を提供するのかという「事業性」が厳しく評価されます。介護、育児、農業、環境、防災など、地域社会や日本全体が抱える課題に目を向け、AI技術をその解決にどう活かせるかを考えることが、共感を呼び、高い評価を得るための第一歩です。
2. ハードウェアとの融合による独自性： AIアルゴリズムの高度化が進む一方で、それを実世界で機能させるための独創的なハードウェア、センサー技術、デバイス設計の重要性はますます高まっています。エッジAI、効率的なモデルアーキテクチャ、SNNのような次世代コンピューティングの概念を視野に入れ、ソフトウェアとハードウェアが緊密に連携した「ものづくり」こそが、DCONにおける競争優位性を確立します。
3. 人間中心設計と責任あるAIの実践： AIが社会に深く浸透する中で、その安全性、公平性、透明性、プライバシーへの配慮は不可欠です。開発するシステムがどのように人間と関わり、どのような影響を与えるのかを常に意識し、説明可能性や安全性を設計段階から組み込むことが、信頼される技術を生み出す上で重要となります。
4. 学際的なアプローチと継続的な学習： 最先端AI技術は、コンピュータサイエンスだけでなく、認知科学、脳科学、倫理学など、多様な分野との接点を持ちながら発展しています。幅広い視野を持ち、常に新しい情報を吸収し続ける姿勢が、革新的なアイデアを生み出す土壌となります。

本レポートで紹介した技術は、あくまで2025年現在のスナップショットです。AIの世界は驚くべき速度で進化し続けており、今日最先端とされる技術も、明日には新たなブレークスルーによって塗り替えられる可能性があります。DCONに挑戦する高専生の皆さんには、本レポートを羅針盤の一つとしつつも、常に知的好奇心を持ち続け、自ら学び、試し、創造することで、未来を切り拓くような素晴らしい作品を生み出してくれることを大いに期待しています。

付録A：主要AIカンファレンスと論文リポジトリ

AI・ディープラーニングの最先端技術を継続的に把握するためには、主要な国際会議のプロシーディングや論文リポジトリの活用が不可欠です。以下に代表的なものをリストアップします。

• 国際会議：
  • NeurIPS (Neural Information Processing Systems): 機械学習全般、特に理論とアルゴリズムに関するトップカンファレンス。3
  • ICML (International Conference on Machine Learning): NeurIPSと並ぶ機械学習のトップカンファレンス。1
  • CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition): コンピュータビジョン分野の最高峰カンファレンスの一つ。47
  • ICLR (International Conference on Learning Representations): 深層学習を中心とした表現学習に関する主要会議。11
  • EMNLP (Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing): 自然言語処理における実証的手法に関するトップカンファレンス。45
  • ACL (Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics): 自然言語処理分野のもう一つの最高峰カンファレンス。189
• 論文リポジトリ：
  • arXiv (cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.CL, stat.ML): 最新の研究論文がプレプリントとして公開される主要なリポジトリ。多くの重要論文がまずarXivで公開されます。5

これらの情報源を定期的にチェックすることで、最新の研究動向や技術的ブレークスルーをいち早くキャッチアップすることができます。

付録B：主要AI企業の最新動向発信元

AI技術開発をリードする主要企業の動向を把握することも、最先端を知る上で重要です。

• OpenAI: 7
• Google / Google DeepMind: 8
• Meta AI (FAIR): 5
• その他研究機関 (日本国内例):
  • AIST (産業技術総合研究所): 127
  • RIKEN AIP (理化学研究所 革新知能統合研究センター): 194

これらの企業の公式ブログや研究発表は、実用化に近い技術や将来の方向性を示唆する貴重な情報源となります。

付録C：2025年注目AI技術・キーワード一覧表

表：2025年における主要LLM（一部抜粋、200に基づく）

(注：上記リストは200の情報を基に2025年初頭までの主要モデルを抜粋し、Llama 4に関する情報76を追加したものです。パラメータ数やリリース日は情報源により若干の差異がある場合があります。)

表：2025年注目ディープラーニングフレームワーク（一部抜粋、197に基づく）

(注：上記リストは主要なものを抜粋したものであり、他にも多くのフレームワークが存在します。)

引用文献

1. ICML 2024: Paper Review #4 - G-Research, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.gresearch.com/news/icml-2024-paper-review-4/
2. Large Language Models: A Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2402.06196v3
3. Review of NeurIPS 2024 and predictions for ML in 2025 - Austin Tripp, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.austintripp.ca/blog/2025-01-01-neurips24-and-trends25/
4. The importance of humans: AI expectations for 2025 and key ..., 6月 1, 2025にアクセス、 https://labelbox.com/blog/ai-predictions-for-2025-and-neurips-2024-learnings/
5. Meta FAIR advances human-like AI with five major releases - AI News, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.artificialintelligence-news.com/news/meta-fair-advances-human-like-ai-five-major-releases/
6. Sharing new breakthroughs and artifacts supporting molecular ..., 6月 1, 2025にアクセス、 https://ai.meta.com/blog/meta-fair-science-new-open-source-releases/
7. Introducing OpenAI o3 and o4-mini | OpenAI, 6月 1, 2025にアクセス、 https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/
8. Year in review: Google's biggest AI advancements of 2024, 6月 1, 2025にアクセス、 https://blog.google/technology/ai/2024-ai-extraordinary-progress-advancement/
9. arXiv:2504.05583v1 [cs.CV] 8 Apr 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2504.05583
10. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2503.02891
11. ICLR 2025 Recap | Appen, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.appen.com/blog/iclr-2025-recap
12. Position: Multimodal Large Language Models Can Significantly Advance Scientific Reasoning - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2502.02871?
13. LMME3DHF: Benchmarking and Evaluating Multimodal 3D Human Face Generation with LMMs - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.20466v2
14. Meta AI Advances Multimodal AI with Perception Encoder and Perception Language Model, 6月 1, 2025にアクセス、 https://app.daily.dev/posts/meta-ai-advances-multimodal-ai-with-perception-encoder-and-perception-language-model-dds9xwi7d
15. Meta AI's Perception Language Model: A New Era in Vision-Language Modeling - UBOS, 6月 1, 2025にアクセス、 https://ubos.tech/news/meta-ais-perception-language-model-a-new-era-in-vision-language-modeling/
16. Meta introduces advanced AI models for vision and language tasks - Investing.com, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.investing.com/news/stock-market-news/meta-introduces-advanced-ai-models-for-vision-and-language-tasks-93CH-4025901
17. Meta AI Introduces Perception Encoder: A Large-Scale Vision Encoder that Excels Across Several Vision Tasks for Images and Video - MarkTechPost, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.marktechpost.com/2025/04/18/meta-ai-introduces-perception-encoder-a-large-scale-vision-encoder-that-excels-across-several-vision-tasks-for-images-and-video/
18. [2504.13181] Perception Encoder: The best visual embeddings are not at the output of the network - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2504.13181
19. Meta Perception Language Model (PLM): Open Vision-Language AI Model Set to Boost Crypto AI Tokens in 2025 | Flash News Detail - 比特币，加密货币, 6月 1, 2025にアクセス、 https://cn.blockchain.news/flashnews/meta-perception-language-model-plm-open-vision-language-ai-model-set-to-boost-crypto-ai-tokens-in-2025
20. facebook/Perception-LM-1B - Hugging Face, 6月 1, 2025にアクセス、 https://huggingface.co/facebook/Perception-LM-1B
21. Locate 3D: Meta FAIR, 6月 1, 2025にアクセス、 https://locate3d.atmeta.com/
22. Locate 3D: Real-World Object Localization via Self-Supervised ..., 6月 1, 2025にアクセス、 https://ai.meta.com/research/publications/locate-3d-real-world-object-localization-via-self-supervised-learning-in-3d/
23. [2504.13180] PerceptionLM: Open-Access Data and Models for Detailed Visual Understanding - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2504.13180
24. PerceptionLM: Open-Access Data and Models for Detailed Visual Understanding - Meta AI, 6月 1, 2025にアクセス、 https://ai.meta.com/research/publications/perceptionlm-open-access-data-and-models-for-detailed-visual-understanding/
25. Artificial Intelligence Apr 2025 - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 http://arxiv.org/list/cs.AI/2025-04?skip=1275&show=2000
26. PerceptionLM: Open-Access Data and Models for Detailed Visual Understanding, 6月 1, 2025にアクセス、 https://huggingface.co/papers/2504.13180
27. PerceptionLM: Open-Access Data and Models for Detailed Visual Understanding | Request PDF - ResearchGate, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.researchgate.net/publication/390892900_PerceptionLM_Open-Access_Data_and_Models_for_Detailed_Visual_Understanding
28. [Literature Review] PerceptionLM: Open-Access Data and Models for Detailed Visual Understanding - Moonlight | AI Colleague for Research Papers, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.themoonlight.io/en/review/perceptionlm-open-access-data-and-models-for-detailed-visual-understanding
29. 1月 1, 1970にアクセス、 https://ai.meta.com/blog/meta-fair-advances-human-like-ai-five-major-releases/
30. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2503.14504
31. AI at Meta Blog, 6月 1, 2025にアクセス、 https://ai.meta.com/blog/
32. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2411.16819v4
33. 1月 1, 1970にアクセス、 https://ai.meta.com/blog/advancing-ai-systems-through-progress-in-perception-localization-and-reasoning/
34. 1月 1, 1970にアクセス、 https://ai.meta.com/blog/llama-4-herd-beginning-new-era-natively-multimodal-ai-innovation/
35. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2504.13181
36. 1月 1, 1970にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2504.13180
37. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.13180v1
38. ICML 2024 Papers, 6月 1, 2025にアクセス、 https://icml.cc/virtual/2024/papers.html
39. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2412.10400v3
40. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2505.01976v1
41. [PDF] Reinforcement Learning Enhanced LLMs: A Survey - Semantic Scholar API, 6月 1, 2025にアクセス、 https://api.semanticscholar.org/arXiv:2412.10400
42. Reinforcement Learning Enhanced LLMs: A Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2412.10400v2
43. (PDF) Reinforcement Learning Enhanced LLMs: A Survey - ResearchGate, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.researchgate.net/publication/387105347_Reinforcement_Learning_Enhanced_LLMs_A_Survey
44. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2412.10400
45. EMNLP 2024 Highlights - Megagon, 6月 1, 2025にアクセス、 https://megagon.ai/emnlp-24-highlights/
46. 2025 and the Next Chapter(s) of AI | Google Cloud Blog, 6月 1, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/transform/2025-and-the-next-chapters-of-ai
47. Three of the Hottest Topics in Computer Vision Today - CVPR 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2025/News/Paper_Trends
48. Everything About CVPR 2025 - The Biggest Computer Vision Conference of the Year - Analytics Vidhya, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/06/cvpr-2024/
49. Research | OpenAI, 6月 1, 2025にアクセス、 https://openai.com/research/
50. Beyond Generation: Unlocking Universal Editing via Self-Supervised Fine-Tuning - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2412.02114v2
51. 1月 1, 1970にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2411.16819
52. MMMG: A Comprehensive and Reliable Evaluation Suite for Multitask Multimodal Generation - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2505.17613v1
53. A Multimodal Symphony: Integrating Taste and Sound through Generative AI - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2503.02823v1
54. arXiv:2501.08587v1 [cs.AI] 15 Jan 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2501.08587
55. A Multi-Agent AI Framework for Immersive Audiobook Production through Spatial Audio and Neural Narration - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.arxiv.org/pdf/2505.04885
56. arXiv:2504.16289v1 [eess.AS] 22 Apr 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2504.16289
57. A Survey on Music Generation from Single-Modal, Cross-Modal, and Multi-Modal Perspectives: Data, Methods, and Challenges - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.00837v1
58. Vision-to-Music Generation: A Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2503.21254v1
59. arXiv:2504.09839v1 [cs.SD] 14 Apr 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 http://www.arxiv.org/pdf/2504.09839
60. arXiv:2501.04644v1 [eess.AS] 8 Jan 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2501.04644
61. A Comprehensive Survey with Critical Analysis for Deepfake Speech Detection - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 http://arxiv.org/pdf/2409.15180
62. A Survey of Deep Learning for Complex Speech Spectrograms - ResearchGate, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.researchgate.net/publication/391706861_A_Survey_of_Deep_Learning_for_Complex_Speech_Spectrograms
63. The Best AI Music Apps for Musicians in 2025 - SOUNDRAW Blog, 6月 1, 2025にアクセス、 https://blog.soundraw.io/post/best-ai-music-apps-for-musicians-in-2025
64. Best AI Music Generator Software in 2025 - AudioCipher, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.audiocipher.com/post/ai-music-app
65. The Rise of Enterprise Voice AI Agents, 6月 1, 2025にアクセス、 https://6890003.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/6890003/2025%20State%20of%20Voice%20AI%20Report-Deepgram.pdf
66. Artificial Intelligence Index Report 2025 - AWS, 6月 1, 2025にアクセス、 https://hai-production.s3.amazonaws.com/files/hai_ai_index_report_2025.pdf
67. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2503.17486
68. arXiv:2411.00144v3 [cs.CV] 12 Mar 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2411.00144?
69. Enhancing Code LLMs with Reinforcement Learning in Code Generation: A Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2412.20367v3
70. Code to Think, Think to Code: A Survey on Code-Enhanced Reasoning and Reasoning-Driven Code Intelligence in LLMs - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2502.19411v1
71. Google DeepMind CEO: AI-Designed Drugs Coming to Clinical Trials in 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/google-deepmind-ceo-ai-designed-drugs-coming-to-clinical-trials-in-2025/
72. arXiv:2503.19693v1 [cs.CL] 25 Mar 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2503.19693?
73. Efficient Reasoning Models: A Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.10903v1
74. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2402.06196
75. 1月 1, 1970にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2504.10903
76. Announcing Meta Llama 4 model support on OCI Generative AI - Oracle Blogs, 6月 1, 2025にアクセス、 https://blogs.oracle.com/ai-and-datascience/post/announcing-meta-llama-4-support-oci-generative-ai
77. Llama 4 models from Meta now available in Amazon Bedrock ... - AWS, 6月 1, 2025にアクセス、 https://aws.amazon.com/blogs/aws/llama-4-models-from-meta-now-available-in-amazon-bedrock-serverless/
78. Trustworthy AI Must Account for Intersectionality - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.07170v1
79. Justified Evidence Collection for Argument-based AI Fairness Assurance - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2505.08064v1
80. LLMs for Explainable AI: A Comprehensive Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2504.00125
81. LLMs for Explainable AI: A Comprehensive Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.00125v1
82. AI principles - OECD, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.oecd.org/en/topics/ai-principles.html
83. AI compliance in 2025 - Wiz, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.wiz.io/academy/ai-compliance
84. Federated Learning: A Survey on Privacy-Preserving Collaborative Intelligence - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2504.17703
85. NOT-OD-25-118: Request for Information on Responsibly Developing and Sharing Generative Artificial Intelligence Tools Using NIH Controlled Access Data, 6月 1, 2025にアクセス、 https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-25-118.html
86. Explainable AI in Usable Privacy and Security: Challenges and Opportunities - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.12931v1
87. Advancing privacy in learning analytics using differential privacy - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2501.01786v1
88. [2505.01976] A Survey on Privacy Risks and Protection in Large Language Models - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.arxiv.org/abs/2505.01976
89. AI and Privacy 2024 to 2025: Embracing the Future of Global Legal Developments, 6月 1, 2025にアクセス、 https://cloudsecurityalliance.org/blog/2025/04/22/ai-and-privacy-2024-to-2025-embracing-the-future-of-global-legal-developments
90. Privacy-Enhancing and Privacy- Preserving Technologies in AI: - Centre for Information Policy Leadership, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.informationpolicycentre.com/uploads/5/7/1/0/57104281/cipl_pets_and_ppts_in_ai_mar25.pdf
91. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2504.13822
92. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2504.17703
93. arXiv:2503.08968v1 [cs.CR] 12 Mar 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2503.08968
94. arXiv:2502.12734v1 [cs.CR] 18 Feb 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2502.12734
95. Survey of Adversarial Robustness in Multimodal Large Language Models - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2503.13962v1
96. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2503.13962
97. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2504.05408
98. Forewarned is Forearmed: A Survey on Large Language Model-based Agents in Autonomous Cyberattacks - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2505.12786v1
99. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2503.11917v3
100. Open Challenges in Multi-Agent Security: Towards Secure Systems of Interacting AI Agents, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2505.02077v1
101. [2503.11917] A Framework for Evaluating Emerging Cyberattack Capabilities of AI - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2503.11917
102. A Framework for Evaluating Emerging Cyberattack Capabilities of AI - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2503.11917v1
103. Deepfake Defense in the Age of AI - The Hacker News, 6月 1, 2025にアクセス、 https://thehackernews.com/2025/05/deepfake-defense-in-age-of-ai.html
104. Best Certifications for AI Consultants in 2025 (Ranked) - Teal, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.tealhq.com/certifications/ai-consultant
105. NGENT: Next-Generation AI Agents Must Integrate Multi-Domain Abilities to Achieve Artificial General Intelligence - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.21433v1
106. : LLMs for Human-AI Collaboration on Controllable Academic Paper Revision - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2505.11336v1
107. Generative AI for Film Creation: A Survey of Recent Advances - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.08296v1
108. arXiv:2503.11937v2 [cs.CV] 1 Apr 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2503.11937
109. arXiv:2503.19557v1 [cs.CV] 25 Mar 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2503.19557?
110. [2505.02527] Text to Image Generation and Editing: A Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2505.02527
111. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2505.02527v1
112. Large Language Models: A Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2402.06196v1
113. Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens ..., 6月 1, 2025にアクセス、 https://ai.meta.com/research/publications/byte-latent-transformer-patches-scale-better-than-tokens/
114. Meta Open-Sources Byte Latent Transformer LLM with Improved Scalability - InfoQ, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.infoq.com/news/2025/01/meta-byte-latent-transformer/
115. The future of AI: Built with Llama - Meta AI, 6月 1, 2025にアクセス、 https://ai.meta.com/blog/future-of-ai-built-with-llama/
116. [2504.10903] Efficient Reasoning Models: A Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2504.10903
117. LLLMs: A Data-Driven Survey of Evolving Research on Limitations of Large Language Models - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2505.19240v1
118. [2505.19240] LLLMs: A Data-Driven Survey of Evolving Research on Limitations of Large Language Models - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2505.19240
119. [2505.17952] Beyond Distillation: Pushing the Limits of Medical LLM Reasoning with Minimalist Rule-Based RL - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2505.17952
120. Computer Science - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 http://www.arxiv.org/list/cs/new?skip=300&show=500
121. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2505.19240
122. Highlights from the Dialogues stage at I/O 2025 - Google Blog, 6月 1, 2025にアクセス、 https://blog.google/technology/developers/google-io-2025-dialogues-ai-quantum-storytelling/
123. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2504.16939
124. Meta AI Introduces Collaborative Reasoner (Coral): An AI Framework Specifically Designed to Evaluate and Enhance Collaborative Reasoning Skills in LLMs - MarkTechPost, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.marktechpost.com/2025/04/19/meta-ai-introduces-collaborative-reasoner-coral-an-ai-framework-specifically-designed-to-evaluate-and-enhance-collaborative-reasoning-skills-in-llms/
125. Injecting Domain-Specific Knowledge into Large Language Models: A Comprehensive Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2502.10708v1
126. [2502.10708] Injecting Domain-Specific Knowledge into Large Language Models: A Comprehensive Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2502.10708
127. AIST report 2024, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.aist.go.jp/pdf/aist_e/aist_report/aist_report_2024.pdf
128. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2502.10708
129. A Review of Safe Reinforcement Learning: Methods, Theories and Applications, 6月 1, 2025にアクセス、 https://kclpure.kcl.ac.uk/portal/files/300373453/A_Review_of_Safe_Reinforcement_Learning_Methods_Theories_and_Applications_2_.pdf
130. arXiv:2501.01136v2 [cs.RO] 25 Apr 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2501.01136
131. [2402.06196] Large Language Models: A Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2402.06196
132. arXiv:2402.02025v2 [cs.LG] 8 May 2024, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2402.02025
133. Main Conference Keynotes - EMNLP 2024, 6月 1, 2025にアクセス、 https://2024.emnlp.org/program/keynotes/
134. [Literature Review] Pathways on the Image Manifold: Image Editing via Video Generation, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.themoonlight.io/en/review/pathways-on-the-image-manifold-image-editing-via-video-generation
135. DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection, 6月 1, 2025にアクセス、 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/html/Zhao_DETRs_Beat_YOLOs_on_Real-time_Object_Detection_CVPR_2024_paper.html
136. A Comprehensive Review of Few-shot Action Recognition - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2407.14744?
137. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2411.18892
138. NeurIPS Poster Enhancing Efficiency of Safe Reinforcement Learning via Sample Manipulation, 6月 1, 2025にアクセス、 https://neurips.cc/virtual/2024/poster/93629
139. Enhancing Multi-Agent Systems via Reinforcement Learning with LLM-based Planner and Graph-based Policy - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2503.10049
140. Multi-Agent Reinforcement Learning for Resources Allocation Optimization: A Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.21048v1
141. Offline Multi-agent Reinforcement Learning via Score Decomposition - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2505.05968v1
142. arxiv.org, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2504.21048
143. TW-CRL: Time-Weighted Contrastive Reward Learning for Efficient Inverse Reinforcement Learning - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.05585v1
144. Non-Adversarial Inverse Reinforcement Learning via Successor Feature Matching | OpenReview, 6月 1, 2025にアクセス、 https://openreview.net/forum?id=LvRQgsvd5V
145. 20 Open-Source Datasets for Generative and Agentic AI - Analytics Vidhya, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/02/open-source-datasets-for-generative-and-agentic-ai/
146. Enhancing Code LLMs with Reinforcement Learning in Code Generation: A Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2412.20367v2
147. Divide and Conquer Self-Supervised Learning for High-Content Imaging - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2503.07444v1
148. arXiv:2502.18056v1 [cs.CV] 25 Feb 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2502.18056
149. Parameter-Efficient Continual Fine-Tuning: A Survey - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.13822v1
150. the self-learning agent with a progressive neural network integrated transformer - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2504.02489?
151. Agentic AI Needs a Systems Theory - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2503.00237v1
152. arXiv:2503.18511v1 [cs.LG] 24 Mar 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2503.18511
153. arXiv:2412.16543v3 [cs.AI] 25 Mar 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.arxiv.org/pdf/2412.16543
154. Paradigms of AI Evaluation: Mapping Goals, Methodologies and Culture - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2502.15620v1
155. Neuromorphic computing: the future of AI | LANL, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.lanl.gov/media/publications/1663/1269-neuromorphic-computing
156. Growth Opportunities in Neuromorphic Computing 2025-2030 | - GlobeNewswire, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.globenewswire.com/news-release/2025/04/18/3063975/0/en/Growth-Opportunities-in-Neuromorphic-Computing-2025-2030-Neuromorphic-Technology-Poised-for-Hyper-Growth-as-Market-Surges-Over-45x-by-2030.html
157. Neuromorphic Computing Market Trends & Forecast 2024-2031 | $6.8B Market By 2030, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.einpresswire.com/article/815392165/neuromorphic-computing-market-trends-forecast-2024-2031-6-8b-market-by-2030
158. Neuro-Symbolic AI in 2024: A Systematic Review - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2501.05435
159. Neuro-LIFT: A Neuromorphic, LLM-based Interactive Framework for Autonomous Drone FlighT at the Edge - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2501.19259v1
160. Neuromorphic Computing The Next Frontier in Brain-Inspired AI, Scalable Architectures, and Intelligent Systems - ResearchGate, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.researchgate.net/publication/388876273_Neuromorphic_Computing_The_Next_Frontier_in_Brain-Inspired_AI_Scalable_Architectures_and_Intelligent_Systems
161. Self-cross Feature based Spiking Neural Networks for Efficient Few-shot Learning - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2505.07921v2
162. arXiv:2502.13191v2 [cs.LG] 16 Mar 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 http://arxiv.org/pdf/2502.13191
163. A Survey on Neuromorphic Architectures for Running Artificial Intelligence Algorithms, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.researchgate.net/publication/382613210_A_Survey_on_Neuromorphic_Architectures_for_Running_Artificial_Intelligence_Algorithms
164. Sustainable AI: Mathematical Foundations of Spiking Neural Networks - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2503.02013
165. Spiking Neural Networks and Their Applications: A Review - PMC - PubMed Central, 6月 1, 2025にアクセス、 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9313413/
166. NVIDIA and AIST Launch ABCI-Q Supercomputer for Hybrid Quantum-AI Research, 6月 1, 2025にアクセス、 https://quantumcomputingreport.com/nvidia-and-aist-launch-abci-q-supercomputer-for-hybrid-quantum-ai-research/
167. Future of AI Research - Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), 6月 1, 2025にアクセス、 https://aaai.org/wp-content/uploads/2025/03/AAAI-2025-PresPanel-Report-FINAL.pdf
168. Most AI researchers are skeptical about language models achieving AGI - The Decoder, 6月 1, 2025にアクセス、 https://the-decoder.com/most-ai-researchers-are-skeptical-about-language-models-achieving-agi/
169. Understanding the Stages of Artificial Intelligence: A Critical Insight for Healthcare Professionals - GlobalRPH, 6月 1, 2025にアクセス、 https://globalrph.com/2025/02/understanding-the-stages-of-artificial-intelligence-a-critical-insight-for-healthcare-professionals/
170. Altman Predicts AGI by 2025 - Perplexity, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.perplexity.ai/page/altman-predicts-agi-by-2025-tUwvEDkiQ9.auqNAMT0X5A
171. The 2025 AI Index Report | Stanford HAI, 6月 1, 2025にアクセス、 https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
172. 【2025年最新】高専DCON本選入賞チーム徹底解説！7億円評価の最優秀作品とは - Zenn, 6月 1, 2025にアクセス、 https://zenn.dev/taku_sid/articles/20250511_kosen_dcon
173. DCON2025 豊田工業高等専門学校 “NAGARA”が企業評価額7億円で ..., 6月 1, 2025にアクセス、 https://dcon.ai/news/20250510001/
174. Five AI Innovations That Will Redefine Healthcare In 2025 - Forbes, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/02/28/five-ai-innovations-that-will-redefine-healthcare-in-2025/
175. Agentic AI in Agriculture [7 Case Studies][2025] - DigitalDefynd, 6月 1, 2025にアクセス、 https://digitaldefynd.com/IQ/agentic-ai-in-agriculture/
176. Navigating the Future: How AI is Transforming Modern Agriculture in 2025 Budget, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.morningagclips.com/navigating-the-future-how-ai-is-transforming-modern-agriculture-in-2025-budget/
177. New AI Technology Aims to Revolutionize Fish Farming - Access, 6月 1, 2025にアクセス、 https://access-ci.org/new-ai-technology-aims-to-revolutionize-fish-farming/
178. Case Studies: Cincoze Embedded Computer Powers Precision Tuna Fishing, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.automate.org/motion-control/case-studies/cincoze-embedded-computer-powers-precision-tuna-fishing
179. Education Technology Trends to Watch in 2025 - Digital Learning Institute, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.digitallearninginstitute.com/blog/education-technology-trends-to-watch-in-2025
180. Disaster Response with AI - Number Analytics, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.numberanalytics.com/blog/disaster-response-with-ai
181. Next-Gen Disaster Tech: AI Transforms Social Media and Big Data into Life-Saving Insights, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.japan.go.jp/kizuna/2025/03/next-gen_disaster_tech.html
182. 全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト 「good digital award」教育部門 部門優秀賞に選定 - AIポータルメディアAIsmiley, 6月 1, 2025にアクセス、 https://aismiley.co.jp/ai_news/dcon-digitalgov/
183. DCON2025 大会概要・エントリー - DCON【公式】, 6月 1, 2025にアクセス、 https://dcon.ai/entry/
184. DCON2025 本選 - DCON【公式】, 6月 1, 2025にアクセス、 https://dcon.ai/final/
185. DCON2025 【最新】第6回全国高等専門学校ディープラーニング ..., 6月 1, 2025にアクセス、 https://dcon.ai/
186. ICLR 2025 Spotlights, 6月 1, 2025にアクセス、 https://iclr.cc/virtual/2025/events/spotlight-posters
187. The 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing - EMNLP 2025, 6月 1, 2025にアクセス、 https://2025.emnlp.org/
188. Call for Main Conference Papers - EMNLP 2024, 6月 1, 2025にアクセス、 https://2024.emnlp.org/calls/main_conference_papers/
189. Trends in the Treatment of ACL Tears in 2025 - Pullman Regional Hospital, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.pullmanregional.org/hubfs/Dr.%20Tingstad%20Presentation%20PDF.pdf?hsLang=en
190. ACL Rolling Review 2025: Key Dates & Tips - HubiFi, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.hubifi.com/blog/arr-date-research-plan
191. Workshops - ACL 2024, 6月 1, 2025にアクセス、 https://2024.aclweb.org/program/workshops/
192. Other Workshops and Events (2025) - ACL Anthology, 6月 1, 2025にアクセス、 https://aclanthology.org/events/ws-2025/
193. AI Research Archives - Engineering at Meta, 6月 1, 2025にアクセス、 https://engineering.fb.com/category/ai-research/
194. RIKEN AIP Progress Report Meeting Series | Center for Advanced Intelligence Project, 6月 1, 2025にアクセス、 https://aip.riken.jp/riken-aip-progress-report-meeting-series/
195. RIKEN Research 2024, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.riken.jp/en/news_pubs/pubs/riken_research/2024/index.html
196. FramePainter: Endowing Interactive Image Editing with Video Diffusion Priors - arXiv, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2501.08225
197. Top 11 Deep Learning Frameworks to Watch in 2025 - Maruti Techlabs, 6月 1, 2025にアクセス、 https://marutitech.com/top-8-deep-learning-frameworks/
198. A Comprehensive Survey of Machine Unlearning Techniques for Large Language Models, 6月 1, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2503.01854v1
199. Novel machine learning paradigms-enabled methods for smart building operations in data-challenging contexts: Progress and perspectives, 6月 1, 2025にアクセス、 https://www.nso-journal.org/articles/nso/full_html/2024/03/NSO20230068/NSO20230068.html
200. Best 44 Large Language Models (LLMs) in 2025 - Exploding Topics, 6月 1, 2025にアクセス、 https://explodingtopics.com/blog/list-of-llms