SIMA 2の技術革新と性能向上

SIMA 2の最大の技術革新は、Gemini 2.5 Flash-Liteモデルの完全統合にあります。このアーキテクチャは、エージェントの「脳」としてGeminiを埋め込み、高レベル目標の理解、複雑な推論の実行、そしてゲームプレイスキルの統合的実行を実現しています。

アーキテクチャの進化

技術仕様として、100万トークン（1,048,576トークン）のコンテキスト長と65,536トークンまでの出力能力を持ち、低レイテンシ用途向けに最適化されています。入力処理は画面のピクセル画像観察と自然言語命令の両方に対応し、テキスト、音声、画像、絵文字、スケッチなど多様なモダリティを単一呼び出しで処理可能です。

自己改善サイクルの実装

SIMA 2の革新的な機能である自己改善能力は、三段階の訓練プロセスで実現されています。

性能評価と成果

特筆すべきは、未見ゲーム環境（MineDojo、ASKA）やGenie 3が生成した完全に新しい3D世界でもゼロショットで動作する汎化能力です。概念転移の能力も実証されており、「採掘（mining）」の概念をあるゲームから学び、別のゲームの「収穫（harvesting）」に適用できるようになっています。

競合他社との差異化要因

SIMA 2の技術的独自性を理解するため、主要な競合他社の汎用AIエージェント研究と比較分析を行いました。

各社のアプローチと特徴

SIMA 2の独自優位性

推論能力の質的飛躍

Gemini統合による最大の質的飛躍は高度な推論能力の獲得です。SIMA 2は「熟したトマトのような色の家に行け」という抽象的な指示を受けると、内部で「熟したトマトは赤い→したがって赤い家に行く」という思考連鎖（Chain-of-Thought）を実行します。

この推論プロセスは、単なるパターン認識を超えて、概念間の関係性を理解し、高レベルの目標を複数の実行可能なサブタスクに分解する能力を示しています。エージェントは実行予定のステップを説明し、ユーザーの質問に答え、自身の行動と環境について推論できるため、「コマンドを与える」関係から「タスクについて推論できる仲間と協力する」関係への転換を実現しています。

AGI実現への影響と実用化展望

SIMA 2の技術進展は、AGI（汎用人工知能）実現への重要な一歩となる可能性があります。DeepMindのLevels of AGI Frameworkによると、SIMA 2は狭義タスクでLevel 2（Competent、熟練者の50パーセンタイル）に相当し、ゼロショット汎化能力により着実にAGIへの道筋を示しています。

ゲーム環境からの技術転用

ゲーム環境がAI訓練に適している理由は、以下の本質的優位性にあります。

ロボティクスへの応用展開

SIMA 2の視覚・言語理解能力のロボット制御への応用は、高レベル制御と低レベル制御の分離アプローチを採用しています。

実用化に向けた課題と展望

DeepMindのロボティクス研究との統合により、RT-1（600以上の言語追従スキル）、RT-2（Vision-Language-Actionモデル）、RT-X（150,000タスク）などの既存技術との相乗効果が期待されます。2024年発表のAutoRT、SARA-RT、RT-Trajectoryとの組み合わせにより、実世界でのタスク実行能力がさらに向上する可能性があります。

SIMA 2は「インタラクティブなコンパニオン」として、コマンドを受け取るだけでなく目標について考え、ユーザーと会話する能力を持っています。この特性により、単なる道具から協働パートナーへの転換が実現し、人間とAIの新しい協調関係の構築が期待されます。