01 モデル/ Google DeepMind発表 2026.11.05
Google、15秒動画対応のGemini Omni 1.2 Flashを提供開始 Google DeepMindは、動画生成モデル「Gemini Omni 1.2 Flash」をGemini APIとGemini for businessで一般提供すると発表しました。ネイティブで最長15秒の動画生成に対応し、複数ターンの対話で同じクリップを編集できるほか、参照画像・短い動画・音声キューへの追従性を強化したとしています。720p動画は毎秒0.07ドルで、Omni 1.1比で価格を30%引き下げたと説明しています。
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発表主体 Google DeepMind
動画の長さ 3〜15秒を1秒単位で指定可能
価格 720p動画は毎秒0.07ドル
提供形態 Gemini APIとGemini for businessで一般提供 発表からの一節原文引用 We have dropped the price 30% from Gemini Omni 1.1 making it available at $0.07 per second for 720p video.
日本語訳 Gemini Omni 1.1から価格を30%引き下げ、720p動画では毎秒0.07ドルで提供します。
Google DeepMind(新しいタブで原文を開く) 読みどころAI coachの見解 広告素材や商品紹介など、修正を繰り返す動画制作では、全体を作り直さず一部を対話で直せるかが運用コストの検討点です。一方、速いスポーツ動作、急な台本変更、複雑な物理表現は改善を続ける領域とされています。
出典:Google DeepMind(新しいタブで原文を開く) Gemini Omni 1.2 Flash: Fast and cost-effective with longer clips
02 開発/ AWS発表 2026.11.05
AWS、引用付き回答を返すWeb AnswerをAgentCoreで一般提供 AWSはAmazon Bedrock AgentCoreの「Web Answer」を一般提供しました。エージェントから自然言語の質問を1回のツール呼び出しで渡すと、ウェブ検索、情報確認、回答の合成、出典との対応付けを実行し、引用付きの回答を返す管理ツールです。質問ごとに新たな検索を実行し、AgentCore Gateway経由でMCPツール結果としてエージェントへ返します。
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発表主体 AWS
機能 自然言語の質問に対する出典付き回答
呼び出し経路 AgentCore GatewayからMCPツールとして利用
前提条件 記事の手順ではus-east-1のGatewayとIAM認証を使用 発表からの一節原文引用 With Web Answer, agent builders get a synthesized, source-cited answer to a natural-language question with a single tool call.
日本語訳 Web Answerにより、エージェント構築者は自然言語の質問に対する、合成済みで出典引用付きの回答を1回のツール呼び出しで得られます。
AWS(新しいタブで原文を開く) 読みどころAI coachの見解 ウェブ検索を必要とするエージェントでは、検索結果そのものが必要な場面と、素早く出典付きの回答が必要な場面を分ける設計に注目したいところです。利用にはAgentCore Gatewayの設定、対応権限、料金が必要で、記事の手順はus-east-1を前提としています。
出典:AWS(新しいタブで原文を開く) Getting started with Web Answer on Amazon Bedrock AgentCore
03 モデル/ Hugging Face発表 2026.11.05
NVIDIA、対話型世界シミュレーション向けCosmos 3モデル4種を公開 NVIDIAはCosmos 3 Nanoを基にしたオープンウェイトのチェックポイント4種を公開しました。自動運転向けには最大11視点のカメラ映像とLiDARを同期生成するTransfer-Auto、運転制御から継続的な観測を生成するSim-Autoを用意します。加えて、シミュレーターの空間制御からRGB映像を生成するSim-Transfer、ロボットまたはカメラの操作から次の映像を予測するSim-Bimanualを提供します。
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発表主体 NVIDIA(Hugging Faceで公開)
公開数 Cosmos 3 Nanoベースの4チェックポイント
規模 各モデルは学習可能パラメータ160億
ライセンス OpenMDW 1.1の条件で商用・非商用利用を許可 発表からの一節原文引用 All four models are post-trained examples of Cosmos 3 Nano and have 16B trainable parameters.
日本語訳 4モデルはいずれもCosmos 3 Nanoを追加学習した例で、学習可能なパラメータ数は160億です。
Hugging Face(新しいタブで原文を開く) 出典:Hugging Face(新しいタブで原文を開く) New NVIDIA Cosmos 3 Open Models for Interactive World Simulation
04 研究/ Microsoft Research発表 2026.11.05
Microsoft Research、AI生成コードを検証するPDD Kitを紹介 Microsoft Researchは、コーディングエージェントが書くコードを仕様に照らして検証する「PDD Kit」を紹介しました。利用者の意図をVerusの形式仕様へ変換できる部分は数学的証明で検証し、証明が届かない部分はテストで扱う設計です。GitHub Nextの共同計画環境Chopin内で、Rust製フルスタックアプリ「Pet Store」のログイン処理を対象に試行したとしています。
発表元の記事を読む(新しいタブで原文を開く) 編集図解 · AI coach 発表のポイント
発表主体 Microsoft Research
検証手法 Verusによる形式検証とテストの併用
対象事例 Rust製Pet Storeのログインロジック
利用環境 GitHub NextのChopin内で動作 発表からの一節原文引用 then proves the code your agent writes for every input and uses tests where a proof can’t reach.
日本語訳 エージェントが書くコードについて、あらゆる入力に対して証明を行い、証明が及ばない箇所ではテストを使います。
Microsoft Research(新しいタブで原文を開く) 読みどころAI coachの見解 AIが生成するコード量が増えるほど、行単位レビューだけに依存しない確認方法が検討点になります。ただし、証明は仕様に対して成り立つものであり、第三者ライブラリやUIなどはテストによる経験的検証に依存します。意図や信頼する基盤の確認は利用者側に残ります。
出典:Microsoft Research(新しいタブで原文を開く) Formally verifying agent-written full-stack web apps with PDD Kit