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AnthropicとAndon Labsは、AIエージェントが室内ドローンで人物を探索・追跡できるかを測るDrone-Benchを公開しました。物理世界でのAI能力の進展と、監視・安全保障を含むデュアルユース上のリスクを測定する研究です。

Drone-Benchは、室内で人物を見つけて追跡する任務を、3D再構成、自己位置推定、経路計画、人物検出、追跡の5サブタスクに分解して評価します。 Anthropicは15モデルを評価し、新しいモデルほど全サブタスクで性能が伸び、最前線モデルは再構成以外の工程で人間とAIのチームによる基準に近づいたと報告しています。 Claude Fable 5は実機で検出・追跡を基準以上に行えた一方、再構成誤差が位置推定・航行に累積し、部屋間を完全自律で移動することには失敗しました。 検索救助、災害対応、適法な公共安全での用途がある一方、過剰監視や悪用の懸念もあるため、能力の進展を早期に把握してガバナンスを整備する必要があるとしています。 製品提供やAPI変更ではなく研究・安全性評価です。ロボティクス、embodied reasoning、空間理解を扱う開発者は、エンドツーエンドの自律化を判断するための公開ベンチマークとして参照できます。

Anthropicは、ロボット犬を使ったProject Fetchの第2フェーズを公開しました。 Claude Opus 4.7をClaude Codeで使い、人間チームが以前完了したタスクを大幅に短時間で進めたと報告しています。

Project Fetchは、非ロボティクス専門家が市販の四足歩行ロボットを使って高度なタスクを行う実験として始まりました。 第2フェーズでは、Claude Opus 4.7をClaude Codeで使い、研究者はラップトップ接続、初期プロンプト入力、コマンド承認、次タスク移行承認に限定した役割を担いました。 Anthropicによると、Opus 4.7は過去に少なくとも1つの人間チームが完了した全タスクを10倍以上高速に完了しました。 両方の人間チームが完了した4タスクでは、Claude単独の所要時間は9分35秒で、Claudeなしチームより37.7倍、Claudeありチームより18.9倍速かったとされています。 ただし、ロボット制御が解決されたわけではなく、ビーチボールを正確に動かす「fetching」部分や低レベルのアクチュエーション方策は依然として難しいと明記されています。 Gemini/Gemma系ではありませんが、物理世界AI、ロボティクス、embodied reasoningに近い研究更新として重要です。製品提供、API、料金、日本での利用条件は記載されていません。

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。