2025
11.19

2025年生成AIの最前線: GPT-5級軍事AI「EdgeRunner」と自律エージェント「DeepAgent」他3選を徹底解剖

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生成AI技術は2025年、軍事から日常業務までを革新する存在となりました。本記事では、GPT-5同等の精度を持つ軍事AI「EdgeRunner」や、1万6000以上のAPIを自律的に活用する「DeepAgent」など、注目の5つの技術をグローバルな視点から解説します。これらを理解することで、ビジネス効率化や戦略立案に活かせ、AIの潜在力を最大限引き出せます。軍事用途の公開情報は限定的ですが、実際の進展はさらに先を行っている可能性が高く、読者の皆さんがこれらをどう活用するかを考えさせる内容です。今すぐ読み進め、AIの未来を掴みましょう。

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Introducing EdgeRunner-Light: AI for DoD/DoW on consumer hardware …

生成AIが変える世界の風景

生成AIの進化は目覚ましく、2025年11月現在、世界中の研究機関や企業が新たなブレークスルーを発表し続けています。例えば、Stanford大学のAI Index Reportによると、生成AIへの投資は前年比18.7%増の339億ドルに達し、ビジネス活用も急増しています。この技術は単なるテキスト生成を超え、軍事戦略の立案や自律的な問題解決までを可能にしています。

なぜ今、これらの技術が重要なのでしょうか？それは、AIが人間の創造性を補完し、効率を劇的に向上させるからです。McKinseyの調査では、企業リーダーの82%が週に一度以上生成AIを使い、75%がポジティブなリターンを報告しています。しかし、軍事分野のように公開されない進展も多く、実際の能力は想像以上かもしれません。あなたは、こうした技術が自分の仕事や生活にどう影響すると思いますか？

この記事では、5つの先端生成AI技術を紹介します。各技術の目的から始め、基本構造、詳細な仕組み、実際の応用例、そして次の技術へのつなぎを論理的に展開します。これにより、読者の皆さんが深い洞察を得られるよう設計しています。まずは、軍事特化のEdgeRunnerから見ていきましょう。

EdgeRunner: 軍事タスクでGPT-5を凌駕するエッジAI

EdgeRunnerの目的は、軍事現場での即時判断を支援することです。クラウド依存を避け、エッジデバイス上で動作するよう設計されており、データセキュリティが重視される軍事環境に適しています。

基本情報として、EdgeRunner 20BはOpenAIのgpt-oss-20bを基にファインチューニングされたモデルで、1.6百万件以上の軍事ドキュメントデータを用いています。arXivの論文によると、軍事ベンチマークでGPT-5と同等かそれ以上の性能を発揮します。

詳細な解説では、戦闘アーム、戦闘医療、サイバー作戦、mil-bench-5kなどのタスクで95%以上の統計的有意差を示します。例えば、高推論レベルの戦闘アームタスクではGPT-5を上回り、NVIDIA RTX 5090上で262トークン/秒のスループットを達成。ハードウェアサポートも充実し、ラップトップやモバイルデバイスでエアギャップ運用が可能で、コスト効率が高い点が特徴です。具体例として、米軍のSpace Forceイベントで採用され、知識ギャップを埋める「AI Battle Buddy」として機能しています。

実践的応用では、軍事以外に災害対応やサイバーセキュリティに拡張可能。オフライン動作が強みで、ネットワーク切断時でも信頼性が高いです。では、次に自律ツール活用のDeepAgentへ移りましょう。この技術は、EdgeRunnerの専門性を補完する汎用性を持っています。

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EdgeRunner AI and Second Front partner on tactical AI | EdgeRunner …

DeepAgent: 16,000超APIを自律的に駆使する推論エージェント

DeepAgentの目的は、複雑なタスクを自主的に解決し、大規模ツールセットから最適ツールを動的に発見することです。従来のワークフロー依存を脱し、柔軟な問題解決を実現します。

基本情報は、RUC-NLPIRチームが開発したエンドツーエンドの深層推論エージェントで、QwQ-32Bのような大規模モデルを基盤にしています。arXiv論文では、内部思考、ツール検索、ツール呼び出し、メモリ折り畳みをテキストストリームで統合したアーキテクチャが記述されています。

詳細解説で注目すべきは、16,000以上のRapidAPIからツールを自然言語クエリで検索・実行する機能。ToolPOというRL手法で訓練され、ToolBenchベンチマークで64.0%の成功率を達成（ReActの55.0%を上回る）。メモリ管理では、エピソード/ワーキング/ツールメモリをJSONで圧縮し、長時間タスクを安定化します。具体データとして、GAIAベンチマークで53.3%の成功率を示し、32BモデルクラスでSOTAです。

実践応用は、ビジネスでの自動化や研究支援に広がり、API-BankやSpotifyのような実世界タスクで有効。あなたなら、どんなタスクにDeepAgentを適用しますか？次は、こうしたエージェントを進化させたAgentic AIを見ていきましょう。