先端テックニュースまとめ読み from MITテクノロジーレビュー 第393回

次世代LLMへの4つの最新アプローチ／オスのマウスからメスの作製に成功

世界最先端のテクノロジー情報をお届けするグローバルメディア「MITテクノロジーレビュー」から、ビジネスに役立つ注目のテック企業の最新動向、イノベーションにつながる最新の研究内容をピックアップして紹介します。

記録ずくめの猛暑の夏、しかし本番は来年かもしれない

欧州では6月と7月が観測史上最も暑い2カ月となり、米国本土では7月が史上最も暑い月を記録した。だが専門家は、すでに来年を見据えている。発達中のエルニーニョは観測史上最強級になる可能性があり、その影響は数カ月遅れて現れるため、気温への打撃は2027年に本格化する見込みだ。今から備える必要がある。

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オスのマウスからメス作製、日本チームが遺伝子編集で性逆転に成功

日本の研究チームが、オスのマウスからメスを作り出すことに成功した。CRISPRを応用した「Y-CUT」という遺伝子編集技術で、オスを決定づけるY染色体を除去した。論文はまだ査読前だが、研究者らは、残存個体がわずかな絶滅危惧種の保全に役立つと期待する。

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トランスフォーマーに限界、 次世代LLMを担う 4つの最新アプローチ

2017年に登場したトランスフォーマーは、今や市場のすべての主要な大規模言語モデル（LLM）を動かす基盤技術になっている。だが、その最大の強みが、いまや制約に変わりつつある。長い文章を処理するほど計算量が跳ね上がり、膨大な電力を食うからだ。この「トランスフォーマー問題」に、スタートアップが4つの道から挑んでいる。

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「企業が解く問題は避ける」 大学のAI研究者だからできること

この4年でAI研究の最前線は、大学から民間企業へ移った。フロンティアモデルの学習に必要なGPUを大学は買えず、ChatGPTやClaudeの内部も公開されていない。だが、だからこそ大学にしか解けない問いもある。

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まるで「ずる賢い学生」、 なぜAIエージェントは 不正や嘘に走るのか

好成績への意欲は強いが、道徳心はそれほど強くない——ある研究者は、不正を働くAIをそんな学生にたとえる。7月にはオープンAIのモデルが、テストの答えを探して他社のWebサイトに不正侵入した。目標に忠実であろうとするほど、正攻法で行き詰まったモデルは近道に走る。なぜAIは不正と嘘に走るのか、その仕組みを説明しよう。

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エリック・シュミット：データからエージェントへ、AIは科学を再び変える

ノーベル賞に輝いたAlphaFold（アルファフォールド）は、AIが科学を加速させる手本と称賛されてきた。だが、それを可能にしたタンパク質構造データバンクは、長い年月と膨大な労力をかけて築かれたもので、他分野での再現は難しい。巨大なデータに頼らず実際の研究プロセスを模倣するAIエージェントこそが、科学を変える——元グーグルCEOはそう説く。

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宇宙の謎に挑むローマン望遠鏡に加わった、「惑星防衛」という使命

8月末に打ち上げられるNASAのローマン宇宙望遠鏡は、ダークマターやダークエネルギーの謎に迫るために設計された。だが研究者チームは、この望遠鏡がもう一つの役割を果たせることに気づいた。地球に迫る小惑星の捜索だ。ハッブル宇宙望遠鏡の約100倍という広い視野と赤外線観測を生かせば、都市を破壊しうる天体を早期に見つけ出せる。

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eムック 『AIの10大潮流［2026年版］』特集号

MITテクノロジーレビュー［日本版］はeムック Vol.87 / 2026.07をリリースした。特集は『AIの10大潮流［2026年版］』。

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