ICML 2026 スポンサーブース見て歩き

最近は学界にも業界の影響力が大きくなっているようです。今回のICML 2026ソウルでも、スポンサーブースのエリアが展示ホールを丸ごと占めていました。歩き回って見た感想を写真とともに共有します。

ICML 2026スポンサーホールの通路を埋め尽くす参加者たち — スポンサーホール。ノベルティのパーカーをもらおうとする人だかり…

ビッグテック

OpenAI、Google、Apple、Meta、Amazon、Microsoftといった企業が最も大きなスペースを構えていました。運営方式はだいたい似ていて、

Lightning Talkセッション — ブースのステージで所属研究者が交代でリサーチ内容を共有
チーム別の研究者常駐 — 興味のある分野の研究者を訪ねてすぐ質問できる

Noam Brownも来て話をしていたようですが、時間が合わず行けませんでした（泣）

最大の目的は採用のように感じられました。

ICML 2026 Googleブース。柱の前面にブースデモのスケジュールが表示されている — Googleブース。柱の前面が丸ごとブースデモのスケジュールです。後ろにMicrosoftのブースが見えます。

OpenAIブースのスケジュール画面。Agents Q&Aセッションの案内 — OpenAIブースのスケジュール。時間帯ごとにAgents Q&Aのようなセッションが行われます。

ICML 2026 Metaブース — Metaブース — Where ideas become reality.

ブースのステージで進行中のロボティクスLightning Talk — ブースのステージで行われたLightning Talk。

番外編：NAVER

NAVERもブースを出していて、ビッグテックと似た方式で運営していました。各分野のリサーチャーがいて、興味のある分野について会話できました。

MEET TEAM NAVER at ICML 2026の案内板 — NAVERブースの案内板 — Where AI research becomes reality.

米国外のフロンティアラボ

Mistral、ByteDance、Alibaba、Xiaomiなど米国外のフロンティアラボも出展していました。ここもほとんど採用中心でした。

ICML 2026 ByteDanceブース — ByteDanceブース。Seedance 2.5 Preview、Seedream 5.0 Liteといった生成モデルのデモが並んでいました。

ネオクラウド・インフラ・推論

Runpod、Together AI、Nebiusなど、さまざまなネオクラウド企業がブースを出していました。ここも主な目的は採用のようでした。

Runpodブース — AI Infrastructure at Developer Speed — Runpodブース。OpenAIやAnthropicといったリサーチラボが顧客として掲げられています。

VESSL AI — GPUクラスタの提供企業。良いGPUを多く確保することが重要なビジネスで、Lambda Labsのようなポジションです。

VESSL AIブース — The AI Cloud for research teams — VESSL AIブース — オンデマンドGPUと専用クラスタ。

FriendliAI — 推論最適化。GPUを借りてモデルをサービングし、APIとして販売するビジネスモデルで、どれだけ効率よく（価格、bandwidth、latency）サービングできるかが鍵の会社です。

FriendliAIブース — The Frontier Inference Cloud for Agents — FriendliAIブース。出力トークン速度2–5倍、推論コスト50–90%削減を掲げています。

余談ですが、推論最適化といえば思い浮かぶオープンソースvLLMとも縁の深い会社です。FriendliAIはソウル大学コンピュータ工学部のチョン・ビョンゴン（Byung-Gon Chun）教授が自身の研究室（Software Platform Lab）をベースに創業した会社で（現在は休職中）、 vLLMをはじめ現代のLLMサービングエンジンの標準手法となったcontinuous batching （iteration-level scheduling）は、このチームのOrca論文（OSDI 2022）で最初に提案されました（FriendliAIブログ）。 Orcaの筆頭著者でチョン教授の教え子であるユ・ギョンイン（Gyeong-In Yu）博士が現在のCTOで、vLLMの共同開発者クォン・ウソク（Woosuk Kwon）もソウル大学の学部時代にこの研究室でNimble（NeurIPS 2020）の論文を共著した縁があります。

HyperAccel（アクセラレータ）、Nota AI（最適化）といった韓国企業もありました。

データ収集関連の会社

Scale AI、Voxel51、Tolokaといったデータ企業も目立ちました。

Tolokaブース — The human data layer for frontier AI — Tolokaブース。RL Gym、コーディング（SWE-bench拡張）、STEM推論、Physical AIデータを打ち出しています。

Voxel51ブース — The multimodal data platform for Physical AI — Voxel51ブース。NVIDIA、LG、Hyundai、Microsoft、Fordのロゴが並んでいます。

Handshake AI — データを集めて販売する会社。学部生（数学でも語学でも）からデータを集め、フロンティアラボに販売しています。

Handshake AIブース — Advancing frontier AI with human expertise.

その他、印象に残ったブース

General Intuition — ゲームクリッププラットフォーム Medalからスピンアウトしたワールドモデルのラボ。ブースではRocket Leagueを学習したマルチプレイヤーワールドモデルMIRAをデモしていました。

General IntuitionブースのMIRAマルチプレイヤーワールドモデルのデモ — General Intuitionブース。Rocket Leagueを学習したマルチプレイヤーワールドモデルMIRAを紹介しています。

MIRAはKyutaiと共同で、Epic Gamesの協力のもと作られた「プレイ可能なマルチプレイヤーワールドモデル」で、ブログ、テクニカルレポート、コードがすべて公開されています。ウェブで直接プレイすることもできます。要約すると：

5Bパラメータのdiffusion transformer + 600Mのビデオ表現コーデックを、latent空間で diffusion forcingにより動かす構造
ボットのセルフプレイで収集したRocket League 2v2の試合約1万時間で学習 — 物理エンジンやレンダラーなしに、純粋なビデオ予測だけでブーストや衝突などのゲーム力学を再現
最大4人のキー入力を同時に条件として受け取るマルチプレイヤー構造で、B200 GPU 1枚で 20fpsのリアルタイム駆動
短いクリップだけで学習したにもかかわらず、ロールアウトが測定限界の5分を超え、実際には数時間崩れない安定性
学習・推論コードとともに、1,000時間分（4視点合算で約4,000時間）のRocket Science データセットをHugging Faceで公開

投資の話も話題でした。2025年10月にKhosla VenturesとGeneral Catalystのリードでシード1億3,370万ドルを調達し（TechCrunch）、 8か月後の2026年6月にはJeff Bezos、Eric Schmidtらが参加したシリーズA 3億2,000万ドルを企業価値23億ドルで調達しました（TechCrunch）。 Medalに蓄積されたアクションラベル付きゲームプレイデータ（数億時間規模）が中核資産ですが、ブースで聞いたところでは、データを売るのではなくエージェントモデルそのものを販売する方向とのことです。

ElevenLabs — Scribe（STT）チームの方がいて、いろいろ話を聞くことができました。

METR — 気になっていたのですが、ブースに人がおらず残念でした。

METR、Huawei、Nebiusなどが並ぶ奥のブース列 — 奥にある小規模ブースの列。METRやHuaweiのブースが見えます。

Goodfire、**MATS**のようなインタープリタビリティ・アラインメント系のブースもありました。

AIアラインメント研究プログラムMATSのブース — AIアラインメント・セキュリティ研究プログラムMATSのブース。

クオンツ・トレーディング会社も多かったです — Citadel、 Jane Street、Jumpなど。中国のクオンツJoinQuant（聚宽）も大型ブースを出していました。 ML人材の採用競争ではこちらも負けていません。

中国のクオンツ企業JoinQuantの大型ブース — 中国のクオンツ企業JoinQuant（聚宽）のブース。ホールで最も派手なブースの一つでした。

パク・ジョンヒョン（Park Jong Hyun）