2026/01/06 6:06

ボストン・ダイナミクスとディープマインドが新たなAIパートナーシップを結ぶ * 本協力は、ボストン・ダイナミクスのロボット技術とディープマインドの先進的人工知能研究を組み合わせることを目的としている。 * 主な目標は、より高度な自律システムを開発し、ロボティックプラットフォームにおける認識・計画・制御の統合を向上させることである。 * 両社は、安全かつ信頼性の高いAI駆動型ロボットの進展を加速するために、リソース、データ、および知見を共有する方針だ。

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要約▶

Japanese Translation:

改訂サマリー

Boston Dynamics と Google DeepMind は、CES 2026（ラスベガス）にて、DeepMind の Gemini Robotics 基盤モデルと Boston Dynamics の Atlas® ヒューマノイドロボットを産業用途向けに統合するパートナーシップを発表しました。今回の協力は今後数か月間にわたり両社の施設で共同研究を行い、ヒューマノイドが多様なタスクを実行できるようにすることを目指します。初期段階では自動車産業への応用から始め、複数のセクターで信頼性・スケーラビリティ・安全性・効率性を備えた視覚‑言語‑行動モデルの開発を進めます。

Gemini Robotics は Google の大規模マルチモーダル Gemini モデルに基づき、あらゆる形状とサイズのロボットに対して知覚・推論・ツール使用・人間との相互作用をサポートします。Boston Dynamics は 2024 年から商用ヒューマノイド開発を進めており、AI の進歩によって訓練時間が短縮されると指摘しています。Boston Dynamics の大株主である Hyundai Motor Group が CES メディアプレゼンテーションに出席しました。

Atlas のロボット行動担当ディレクターであるアルベルト・ロドリゲス氏は、DeepMind の複雑なロボット向けの信頼性とスケーラビリティを備えたモデル構築の専門知識を強調しました。一方、Google DeepMind のロボティクスシニアディレクターであるカーロライン・パラダ氏は、Gemini Robotics が「AI を物理的世界に導入し、ロボティクスの影響力を拡大する」ことを目指していると述べました。

本文

ロボティクス提携は、ボストン・ダイナミクスのアスレチックインテリジェンスとグーグル・ディープマインドの基盤技術を結集することを目指す

ジーメニ・ロボティクス基盤モデルと新型Atlasロボット群を活用した共同研究が今年から開始される予定です。

LAS VEGAS（2026年1月5日）― モバイルロボティクスの世界的リーダーであるボストン・ダイナミクスと、AI界のトップラボであるグーグル・ディープマインドは、ヒューマノイドロボットに新たな人工知能時代をもたらすことを目的としたAIパートナーシップを結びました。ラスベガスで開催されたCES 2026で発表され、両チームは最先端のジーメニ・ロボティクスAI基盤モデルとボストン・ダイナミクスの新型Atlas®ロボットを統合することを目指します。

本提携の戦略的焦点は、ヒューマノイドが多種多様な産業タスクを遂行できるようにすることであり、自動車産業から始まる製造変革の推進力となると期待されています。共同研究は数か月後に開始され、両社で実施されます。

「グーグル・ディープマインドチームとの提携を大変嬉しく思います」とボストン・ダイナミクスのAtlasロボット行動担当ディレクター、アルベルト・ロドリゲス氏は述べました。「私たちは世界最高に優れたヒューマノイドを構築していますが、複雑なロボット用に新しい視覚‑言語‑アクションモデルを確立するためのパートナーが必要でした。安全かつ効率的に幅広いタスクと産業へ展開できる信頼性・スケーラビリティの高いモデルを構築するには、ディープマインドほど適切な相手はありません。」

ボストン・ダイナミクスは、そのロボットが持つアスレチックさと圧倒的な身体能力で長らく知られていますが、2024年に商用ヒューマノイドを構築する意向を発表したのは、近年のAI進歩がロボットを実世界へ訓練・展開する速度を加速させたことが明らかになったからです。ディープマインドは先端ラボの一つであり、近年では大型多モーダルモデル「ジーメニ」を基盤としたジーメニ・ロボティクスなど、ロボットAI基盤モデルを進化させています。同社のモデルは、あらゆる形状・サイズのロボットが知覚し、推論し、道具を使用し、人間と相互作用できるよう設計されています。

「ジーメニ・ロボティクスモデルはAIを物理世界へ導入するために開発しました」とディープマインドのロボティクス上級ディレクター、カルロナ・パラダ氏は語りました。「ボストン・ダイナミクスチームと協力し、新型Atlasロボットで可能性を探ることにワクワクしています。新しいモデルを開発してロボティクスの影響力を拡大し、ロボットを安全かつ効率的にスケールさせることを目指します。」

両チームは、ヒュンダイのCESメディアプレゼンテーションで記者に追加情報を提供しました。ヒュンダイ・モーターグループはボストン・ダイナミクスの最大株主です。

同じ日のほかのニュース

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2026/01/06 6:05

ベネズエラで停電が起きた際に、BGP に異常が発生しました。

## Japanese Translation: --- ## Summary ロウオービットセキュリティのニュースレターは、ベネズエラが1月2日に停電した際に発生した疑わしいBGP異常を報告しています（Cloudflare Radar のタイムスタンプ 15:40 UTC）。Cloudflare Radar は CANTV (AS 8048) が自身の ASN を **10 回** 前置していることと、BGP 公開が急増し、その後広告される IP 空間が減少した異常なスパイクを示しています。200.74.224.0/20 ブロックから 8 つのプレフィックスが `…52320 8048 …` の経路で Sparkle（イタリア）と GlobeNet（コロンビア）を通じてリークされました。公開 BGP フィード（ris.ripe.net、bgpdump）は異常な AS‑path 構造を確認しており、Sparkle は RPKI フィルタリングが欠如しているため isbgpsafeyet.com で「unsafe」とリストされており、通常のトラフィックにとってルートが魅力的ではありません。 WHOIS データはリークされたプレフィックスがカラカスの Dayco Telecom に属していることを示しています。逆 DNS ルックアップは、これらの範囲が銀行、ISP、およびメールサーバーなどの重要インフラストラクチャをホストしていることを明らかにします。BGP アクティビティのタイミングは政治的不安と一致し（1月3日に爆発報告およびマドゥロが USS Iwo Jima に登場）、国家レベルでの悪用または意図的なルーティング操作を示唆しています。ニュースレターは、通信事業者、ホスティングプロバイダー、およびセキュリティ企業に対し、ユーザーと重要インフラストラクチャをトラフィックの傍受や劣化から保護するために BGP 検証（例：RPKI）を強化するよう促しています。

2026/01/06 7:10

なぜAIは2025年に就業市場に参加しなかったのでしょう？

## Japanese Translation: この記事は、2025年までにAIエージェント革命が起こるという高い期待が過大であると主張しています。サム・オルトマン、ケビン・ワイル、マーク・ベニオフはすべて急速な採用と「デジタル労働」のブームを予測しましたが、実際のテスト（例：ChatGPTエージェントがドロップダウンメニューをナビゲートするのに14分かかったケース）では、大規模言語モデルは未だ鈍く不安定であることが示されています。ガリ・マーカスやアンドレイ・カルパチといったシリコンバレーの懐疑派もこれらの限界を認めており、カルパチはこの時期を「エージェントの十年」と呼びました。著者は、まだ信頼できるデジタル従業員を構築する方法がわからないことを指摘し、未来の仮想的な利益よりも現在の控えめな能力に焦点を移すべきだと訴えています。2026年には、実際の取り組みとして段階的な統合を推奨し、企業はまず小規模プロジェクトで試験運用するよう促し、政策立案者には仮説ではなく現在直面しているAIリスクに対処するよう呼びかけています。 ## Text to translate (incorporating missing details and avoiding inference):** The article argues that high‑profile predictions of an AI‑agent revolution by 2025 have been overblown. Sam Altman, Kevin Weil, and Mark Benioff all forecasted rapid adoption and a “digital labor” boom, but real‑world tests—such as ChatGPT Agent spending fourteen minutes navigating a drop‑down menu—show that large language models remain clumsy and unreliable. Silicon Valley skeptics like Gary Marcus and Andrej Karpathy acknowledge these limitations; Karpathy even referred to the period as the “Decade of the Agent.” The author notes that we still do not know how to build reliable digital employees, and urges a shift in focus from speculative future gains to the current modest capabilities. In 2026, the piece calls for realistic engagement: incremental integration rather than wholesale automation, encouraging companies to pilot small‑scale projects first and prompting policymakers to address present AI risks instead of hypothetical ones.

2026/01/06 1:47

**Show HN:** *Tailsnitch – Tailscale 用のセキュリティ監査ツール*

## Japanese Translation: **Tailsnitch** は、52項目を7つのカテゴリ（アクセス、認証、ネットワーク、SSH、ログ、デバイス、DNS）に分類した検査で、誤設定や過度に許容的なアクセス制御、ベストプラクティス違反を監査する軽量CLIツールです。ユーザーは `tailsnitch` のようなシンプルなコマンドで実行し、結果を severity（`--severity`）、カテゴリ（`--category`）、特定のチェックID（`--checks`）または tailnet（`--tailnet`）でフィルタリングでき、SOC 2 証拠として JSON または CSV へエクスポートできます。ツールは `tailsnitch --fix` による対話型修復をサポートし、dry‑run、auto‑select、および古いデバイス、保留中の承認、auth keys、タグなどの問題を自動的に修正するオプションがあります。認証は OAuth（推奨）または API キーで行われます；監査モードでは `policy_file:read` と `devices:core:read` のスコープが必要で、修復モードではさらに `auth_keys` と `devices:core` が必要です。インストールは簡単です：GitHub Releases から事前ビルドされたバイナリをダウンロードするか、`go install github.com/Adversis/tailsnitch@latest` を実行するか、ソースコード（`git clone https://github.com/Adversis/tailsnitch.git`）をビルドします。既知のリスクは `.tailsnitch-ignore` ファイルで抑制できます（例：`ACL‑008` や `DEV‑006` のようなエントリー）。このファイルは現在とホームディレクトリに検索され、`--no-ignore` で無効化可能です。 Tailnet‑Lock チェック（`DEV‑010`、`DEV‑012`）にはローカルの Tailscale CLI が必要で、遠隔監査時にはマシンの状態を反映し、`--tailscale-path` を使用して上書きできます。 JSON エクスポートはポストプロセッシング（例：`jq` で失敗や severity の概要を一覧表示）用に設計されており、`--soc2 json` または `--soc2 csv` により SOC 2 証拠の生成もサポートします。最後に、Tailsnitch は CI/CD パイプライン（GitHub Actions など）へ統合でき、重大または高 severity の発見があった場合にビルドを自動的に失敗させることで、チームが継続的にセキュリティポリシーを強制するのに役立ちます。