SIMA 2の特徴とは？Gemini搭載で自己改善する汎用AI

最終更新日:2025/12/18

SIMA 2の特徴とは？

AIに複雑な作業を任せたいけれど、想定外の状況に対応できるか不安に感じたことはありませんか。Google DeepMindが開発した次世代AIエージェント「SIMA 2」は、3D仮想空間で人間と協働できる画期的な技術です。

本記事では、Gemini統合による推論能力の向上、自己改善サイクルの仕組み、ロボティクスへの応用可能性について解説します。

SIMA 2の概要とGemini統合による進化

Google DeepMindが発表した「SIMA 2」は、3D仮想環境で動作する次世代の汎用AIエージェントです。

前モデルのSIMAは単純な指示に従うことが主な機能でしたが、SIMA 2はGoogleの「Gemini」モデルを統合することで進化しました。

SIMA 2は思考し、推論し、ユーザーと対話できます。タスクについて考え、状況に応じた最適な方法を判断し、その理由を説明できます。

SIMA 2の基本的な仕組みとインターフェースの特徴は、以下の通りです。

なお、AIモデルの開発においては学習データの扱いに注意が必要です。詳しくは「生成AIの著作権侵害事例と対策！日本国内外の判例やリスクを解説」をご覧ください。

人間のようにゲームをプレイする汎用AIエージェントの概要

SIMA 2は「Scalable Instructable Multiworld Agent」の後継モデルで、幅広い3D仮想世界で自然言語の指示に従って行動できます。

出典：Google DeepMind｜SIMA 2: An Agent that Plays, Reasons, and Learns With You in Virtual 3D Worlds

「No Man’s Sky」や「Goat Simulator 3」などの商用ゲームを含む多様な環境でトレーニングされており、人間と同じように視覚情報をもとに行動を決定します。

画面に映る映像を解析し、キーボードとマウスを使って操作するため、ゲームの内部システムにアクセスする必要がありません。

なお、あるゲームに特化したAI（AlphaStarなど）とは異なり、SIMA 2は決められた目標がない自由な環境でも、さまざまなタスクをこなせる汎用性を目指しています。

事前に設定された目標ではなく、人間から与えられた指示を理解して実行する点が特徴です。

Geminiモデルの搭載による推論能力と対話機能の向上

Geminiモデルを統合したことで、SIMA 2はユーザーの曖昧な指示や高い目標を理解し、それを達成するための複雑な推論が可能になりました。

単に「右に曲がる」といった単純な命令だけでなく、「焚き火を探して」のような抽象的な指示も理解できます。

エージェントは自分の行動の意図や、目標達成のための手順を言語化してユーザーに説明できます。たとえば「今から木材を集めます。焚き火を作るために必要だからです」といった形で、思考プロセスを共有します。

出典：Google DeepMind｜SIMA 2: An Agent that Plays, Reasons, and Learns With You in Virtual 3D Worlds

一方的な命令実行だけでなく、ユーザーと対話しながらタスクを進める「協働的な体験」が実現されています。人間がエージェントに質問したり、途中で指示を変更したりしても、柔軟に対応できる点が従来のAIとの大きな違いです。

自律的な行動を支える3つの技術的特徴

SIMA 2が未知の環境や複雑なタスクに対応できる理由として、「汎化性能」「自己改善」「マルチモーダル理解」という3つの技術的な特徴があります。

• 汎化性能：未学習のゲームでも概念を応用してプレイ可能
• 自己改善：試行錯誤と自己評価でスキルを向上させる
• マルチモーダル：画像やスケッチによる指示も理解する

事前に決められた手順通りに動くだけでなく、周りの状況を見て「今何をすべきか」を自分で考えられます。障害物があれば迂回する、必要な道具がなければ探しに行くなど、人間のように状況に応じた判断ができます。

未知の環境に適応する高い汎化性能と学習転移

SIMA 2はトレーニングに含まれていない新しいゲーム（「ASKA」や「MineDojo」など）でも、高い成功率でタスクを実行できます。これは「汎化性能」と呼ばれる能力で、学習した知識を新しい状況に応用できることを意味します。

あるゲームで学んだ「採掘」や「ナビゲーション」といった概念を、別のゲーム環境に転用できる能力が、人間の認知に近い汎用性を実現しています。

たとえば、あるゲームで岩を砕く方法を学べば、別のゲームでも似た操作で資源を集められます。

出典：Google DeepMind｜SIMA 2: An Agent that Plays, Reasons, and Learns With You in Virtual 3D Worlds

さらに、AI（Genie3）が自動生成した初めて見る3D世界でも、すぐに状況を理解して行動できることが確認されました。まったく新しい環境に置かれても、画面に映るものを見て「ここはどんな場所か」「何をすればいいか」を判断できる点が優れています。

試行錯誤とフィードバックに基づく自己改善サイクル

人間のデモンストレーションデータだけに頼らず、エージェント自身のプレイ経験とGeminiからのフィードバックを用いて学習する「自己改善能力」が SIMA 2の特徴です。

タスクに失敗した場合でも、Geminiがヒントを生成し、再挑戦時にそれを取り入れることで、試行錯誤を通じて成功率を高めていきます。

たとえば、初回は障害物を避けられなくても、フィードバックをもとに2回目は別のルートを選ぶといった学習が可能です。

出典：Google DeepMind｜SIMA 2: An Agent that Plays, Reasons, and Learns With You in Virtual 3D Worlds

このサイクルにより、人間の介入なしに自律的にスキルを習得し、より複雑なタスクに対応できるようになります。従来のAIは一度学習すれば固定されましたが、SIMA 2は継続的に成長し続ける点が特徴です。

曖昧な指示や画像を理解するマルチモーダル対応

テキストによる言語指示だけでなく、画像、手描きのスケッチ、絵文字などさまざまな入力形式（マルチモーダル入力）を理解できることもSIMA 2の強みです。

「机の上を片付けて」のような曖昧な指示でも、画面を見ながら「何をどうすればいいか」を自分で考えられます。たとえば、散らかっている範囲を確認し、物をどこに移動すれば整理できるかを判断できます。

また、画面上に描かれたスケッチを見て対象物を特定し、その場所へ移動するといった高度な認識・行動も可能です。たとえば、ユーザーが画面に円を描けば、その位置にある物体や場所を目標として理解します。

出典：Google DeepMind｜SIMA 2: An Agent that Plays, Reasons, and Learns With You in Virtual 3D Worlds

将来的な活用シーンとロボティクスへの展望

SIMA 2の技術は、仮想空間での活用にとどまらず、将来的には物理世界のロボット制御への応用が期待されています。

Google DeepMindは、ゲーム環境で獲得したスキルが実世界のAIアシスタントやロボットの基盤になると考えています。

ゲームにおいて移動する、道具を使う、協力して作業するといった基本スキルは、家庭用ロボットや産業用ロボットにも必要な能力です。

仮想空間で安全に練習させて、その経験を実際のロボットに応用できれば、開発にかかる費用や失敗のリスクを減らせます。

ただし現時点では、長時間の記憶を保つことや、何段階もある複雑な作業、細かい動作の制御など、まだ解決すべき課題も残っています。

仮想空間でのトレーニングや業務シミュレーションへの応用

SIMA 2の技術は、企業の業務シミュレーションや従業員トレーニングに活用できる可能性があります。仮想空間で作業を何度も試させることで、最も効率の良い動き方や手順を見つけられます。

工場や倉庫の仮想モデル（デジタルツイン）と組み合わせれば、作業の遅れが起きやすい場所を事前に見つけて、改善案を試すこともできます。

新人研修では、危険な作業や高価な機械を使う前に、AIに先に試させて「ここに注意が必要」というポイントを洗い出せます。

倉庫のレイアウト決定、ロボットへの指示、作業の確認など、人の判断が必要で自動化しにくかった業務にも使える可能性があります。実際に試す前にシミュレーションで確認できるため、ミスや無駄なコストを減らせます。

 物理ロボットの制御に向けた基礎スキルの習得と可能性

SIMA 2が獲得したナビゲーション、ツール使用、協調的タスク実行などのスキルは、実際のロボットを動かすために必要な基礎能力です。画面を見て行動を決めるやり方は、カメラで周囲を見るロボットにも応用しやすい特徴があります。

ロボット開発の初期段階で、仮想環境内でAIに試作させれば、難しい作業の確認を安全に、低コストで行えます。実際のロボットで試す回数を減らせるため、開発にかかる時間も短縮できます。

ただし、仮想環境と物理世界では物理法則や予測できない要素が異なるため、学習内容をそのまま移すのは難しい面もあります。

細かい動作の制御や、複雑な3Dシーンの正確な認識は、今後の研究テーマとされています。

まとめ

SIMA 2は、Geminiモデルの統合により、指示実行型AIから推論・対話・自己改善が可能な汎用エージェントへと進化しました。

未知の環境への高い適応力、試行錯誤による学習サイクル、マルチモーダル入力への対応といった特徴により、柔軟で自律的な行動が可能です。

現在は研究段階ですが、将来的には業務シミュレーション、トレーニング支援、ロボティクスへの応用が期待されています。

AI技術の発展に伴い、学習データの著作権管理も重要な課題となっています。生成AIと著作権の関係について詳しく知りたい方は「生成AIの著作権侵害事例と対策！日本国内外の判例やリスクを解説をご参照ください。

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