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Google DeepMindが、シエラレオネでGeminiのGuided Learningを使った教育効果のランダム化比較試験結果を公開しました。 1,763人の中学生を対象に8週間評価し、数学スコアで対照群比+0.258標準偏差の改善が見られたとしています。

試験はFab AIおよびシエラレオネ教育省の支援で、12校・1,763人の中学生を対象に実施されました。 Guided Learningは単に答えを出すのではなく、理解を促す足場かけ質問を重視する設計で、GoogleのLearnLMの取り組みに基づいています。 分析対象の11.3万件以上のやり取りでは、91.4%の会話が概念理解の構築に使われ、Geminiの応答の76%が足場かけ質問だったと説明されています。 数学スコアの改善は8週間で通常の1.2〜1.7年分、授業の約半分で活用した教室では1.8〜2.5年分に相当するとしています。 製品の一般提供や料金変更ではなく、教育現場におけるAI活用の研究・実証結果としての意味が大きい更新です。

Google DeepMindが欧州のロボティクス企業15社を対象に、3か月のAccelerator: Roboticsを開始しました。 参加企業はGoogleのAIスタック、技術支援、Gemini robotics modelsへのアクセスを得て、物理AI・ロボット応用の実用化を進めます。

対象は欧州の初期段階ロボティクススタートアップ15社で、物流、製造、医療、気候、ナビゲーション、3D空間モデルなど幅広い領域が含まれます。 Google DeepMindとGoogleの専門家が、3か月間の技術メンタリング、プロダクト支援、パートナーネットワークを提供します。 記事では、言語・視覚・行動モデルの進歩が、現実世界で安全かつ適応的に動くロボットに繋がると位置づけています。 Gemini Roboticsそのものの一般提供やAPI提供条件の更新ではありませんが、embodied AI、physical world、navigation、3D spatial modelsに関係する公式更新です。 日本での提供条件や開発者向けAPIの変更は示されていません。