AI Times｜2025年09月16日のAIニュース

マイクロソフト（MS）は、開発者向け主力ツールであるVisual Studio Code（VS Code）およびGitHub CopilotのAIモデル戦略を転換しました。社内ベンチマークの結果に基づき、OpenAIのGPT-5ではなく、AnthropicのClaude Sonnet 4を、最適なパフォーマンスを発揮するモデルとして優先的に採用しています。

VS Codeには、利用状況に応じて最適なモデルを自動選択する新機能が導入されました。特にGitHub Copilotの有料ユーザーは、今後主にClaude Sonnet 4に依存することになります。これは、コーディングや開発タスクにおける性能最適化を最優先した、MSの明確な方針転換と言えます。

MSの開発部門責任者はすでに数カ月前、開発者に向けてClaude Sonnet 4の使用を推奨する社内メールを出していました。このガイダンスは、GPT-5リリース後も変更されていません。同社は、内部テストにおいてAnthropicモデルが競合製品を上回る実績を示したことが、採用の主要な根拠だと説明しています。

Anthropicモデルの採用拡大は、開発環境に留まりません。Microsoft 365 Copilotにおいても、ExcelやPowerPointなどの一部機能でClaudeモデルが導入される計画です。これらのアプリケーション内での特定のデータ処理や推論において、AnthropicモデルがOpenAIモデルよりも高い精度を示したためです。

MSはOpenAIの最大の投資家である一方、AIモデルの調達先を戦略的に多様化しています。これは、特定のベンダーへの依存を避け、製品ポートフォリオ全体で最高のAI体験をユーザーに提供するための戦略的判断です。また、MSは自社開発モデル（MAI-1）への大規模な投資も継続しています。

QuoraのAIプラットフォーム「Poe」は、Amazon Web Services（AWS）と協業し、基盤モデル（FM）のデプロイ効率を劇的に改善しました。統一ラッパーAPIフレームワークを導入した結果、新規モデルのデプロイ時間が数日からわずか15分に短縮され、その速度は従来の96倍に達しています。この成功事例は、複数のAIモデルを大規模に運用する際のボトルネック解消法を示しています。

Poeは多様なAIモデルへのアクセスを提供していますが、以前はBedrock経由の各モデルを統合するたびに、独自のAPIやプロトコルに対応する必要がありました。Poeはイベント駆動型（SSE）、BedrockはRESTベースであり、この違いが膨大なエンジニアリングリソースを消費し、新しいモデルの迅速な提供が課題となっていました。

AWSのGenerative AI Innovation Centerとの連携により、PoeとBedrockの間に「統一ラッパーAPIフレームワーク」を構築しました。この抽象化レイヤーが、異なる通信プロトコルのギャップを埋め、認証や応答フォーマットの違いを吸収します。これにより、「一度構築すれば、複数のモデルを展開可能」な体制が確立されました。

この戦略の結果、新規モデルを統合する際の必須コード変更量は最大95%削減されました。エンジニアの作業内容は、以前の65%がAPI統合だったのに対し、導入後は60%が新機能開発に集中できるようになりました。この生産性向上により、Poeはテキスト、画像、動画を含む30以上のBedrockモデルを短期間で統合しています。

高速デプロイの鍵は、「設定駆動型アーキテクチャ」です。新しいモデルの追加には統合コードの記述は不要で、設定ファイルへの入力のみで完結します。さらに、Bedrockが導入した統一インターフェース「Converse API」を柔軟に活用することで、チャット履歴管理やパラメーター正規化が容易になり、統合作業がさらに簡素化されました。

本フレームワークは、マルチモーダル機能の拡張にも貢献しています。例えば、本来テキスト専用のモデルに対しても、Poe側が画像を分析しテキスト化することで、擬似的な画像理解能力を付与できます。これにより、基盤モデルのネイティブな能力によらず、一貫性のあるユーザーエクスペリエンスを提供可能になりました。

本事例は、AIモデル活用の競争優位性を得るには、個別のモデル連携に時間を使うのではなく、柔軟な統合フレームワークへの初期投資が極めて重要であることを示唆しています。抽象化、設定駆動、堅牢なエラー処理といったベストプラクティスは、AIを大規模展開し、市場価値を高めたい組織にとって必須の戦略となるでしょう。

米国巨大テック企業群が、英国のAIインフラ構築に向け、同時期に巨額の投資計画を発表しました。特にマイクロソフトは300億ドル（約4.5兆円）という過去最大規模の投資を公表し、AI競争の主導権を握る構えです。これは英国のAI競争力強化、経済成長を目的としており、グーグルやOpenAI/NVIDIAもこれに追随する形で大規模なデータセンターやスーパーコンピューター構築を進めます。

マイクロソフトは2025年から2028年にかけ、総額300億ドルを投じます。このうち約半分を投じて、パートナー企業Nscaleと共同で23,000基超のGPUを搭載した英国最大のスーパーコンピューターを建設する計画です。同日にグーグル（アルファベット）も2年間で68億ドル（約1兆円）の投資と新データセンター開設を発表しましたが、マイクロソフトはこれを大きく上回る規模を強調しています。

一方、OpenAIはNVIDIA、Nscaleと提携し、「Stargate UK」と呼ばれるAIインフラパートナーシップを発表しました。これは英国の「主権コンピューティング能力」の強化を目的としています。OpenAIの最先端AIモデルを、公共サービスや金融、国家安全保障といった機密性の高い専門的なユースケースに利用するため、国内のローカルなコンピューティング能力で実行可能にします。

これらの投資は、ドナルド・トランプ大統領の訪英に合わせて発表され、米英両国間の強力な技術提携を象徴しています。英国政府は、AI分野で世界的なリーダーシップを確立することを目指しており、今回の巨額投資を「英国経済への強力な信任投票」と評価しています。計画には、北東部地域にAI成長ゾーンを指定する施策も含まれています。

AIインフラ構築に加え、各社は英国の労働力強化にも貢献します。OpenAIは、AI教育プログラムである「OpenAI Academy」を導入し、2030年までに750万人の労働者のスキルアップを目指す政府の目標を支援します。また、これらの投資は、データセンター関連事業を中心に、数千人規模の新規雇用創出につながる見込みです。

しかし、データセンターの乱立に対する懸念も高まっています。大規模なハイパースケールデータセンターは膨大な電力と水を消費するため、環境団体や市民団体は、気候目標達成の妨げや電力価格の高騰につながると強く批判しています。英国政府に対し、電力・水利用に関する戦略の見直しを求める声が上がっています。

インターネットインフラ大手CloudflareのCEOマシュー・プリンス氏は、AI企業による無償のコンテンツスクレイピングに対抗するため、革新的な「Pay-per-crawl（クロールごとの支払い）」モデルの必要性を強く訴えています。同社は既に、AIプラットフォームに対し、コンテンツへのアクセス権を得るために対価支払いを求める新ツールを展開し、既存のコンテンツエコシステム再構築を目指しています。

この背景には、生成AIの台頭により、従来のインターネットの収益モデルが崩壊している現状があります。Googleなどが検索結果の最上部にAIによる要約（回答）を提示する「回答エンジン」へとシフトした結果、メディアサイトへのトラフィック誘導が大幅に減少し、広告収入に依存していた出版社の経営基盤を脅かしています。

プリンス氏は、コンテンツクリエイターが存続するためには新たな「価値の交換」が必要だと指摘します。その第一歩が、Cloudflareが提供する不正なAIクローラーを識別しブロックする技術です。コンテンツ提供者がアクセスを制限することで、市場に「希少性」を生み出し、AI企業との交渉力を高めます。

Cloudflareのこの行動に対し、Associated Press（AP通信）を含む多くの出版社やメディア企業は熱狂的な支持を示しています。多くのCEOからは、これまでAIに一方的に利用され「諦めていた状況」から、市場原理に基づきコンテンツの正当な対価を得られる希望が見えた、との声が上がっています。

プリンス氏が最も望ましい未来として描くのは、AI企業が研究機関ではなく、Netflixのようなコンテンツ配信プラットフォームになるシナリオです。AIプラットフォーム間で独自の高品質なコンテンツへのアクセス権が差別化要素となり、クリエイターに対して年間数百万ドル規模の支払いが行われるようになると予測しています。

実際に、AI企業が高額な対価を支払う事例も出始めています。Redditは、GoogleやOpenAIから年間約1.4億ドルの契約を獲得しましたが、これはNew York Timesが得た対価の7倍にも及びます。これは、Redditの持つユニークな情報が、AIモデルの「知識の穴」を埋めるのに非常に高い価値を持っていることを示しています。

この新しい市場原理は、トラフィック数ではなく、情報やストーリーテリングの質に基づいた評価を可能にします。Cloudflareは、インターネットの根幹を支える企業として、単に自社の利益だけでなく、報道や学術研究など良質なコンテンツを生み出すエコシステム全体の健全性を守ることを使命としています。

マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、大規模言語モデル（LLM）の訓練コストを最適化するための「スケーリング則」構築ガイドを公開しました。これは、数百万ドルにも上る開発費を効率的に使い、大規模モデルの性能を高い信頼性で予測するための体系的な指針を提供します。AI開発における予算と性能のトレードオフを解消する画期的な分析です。

スケーリング則とは、小さなモデルの学習結果から、同じモデルファミリーのより大きなターゲットモデルの性能（特に損失）を推定する手法です。従来、この手法は開発者ごとに異なり、その有効性がブラックボックス化していました。今回の研究では、40種類のモデルファミリー、485の独自モデルを分析し、1,000以上のスケーリング則を検証しています。

最も重要な提言の一つは、予測の堅牢性を高めるために、多様なサイズのモデルを少数訓練することを優先すべき点です。単に非常に大規模なモデルを訓練するよりも、5つ程度の小規模モデルを分散して訓練することが、スケーリング則の精度向上に寄与すると結論付けています。

また、リソースを効率的に活用するため、ターゲットモデルをデータセットの約30%まで部分的に訓練し、そのデータを使って性能を外挿することで、大幅なコスト削減が可能となります。加えて、訓練過程の最終損失だけでなく中間チェックポイントのデータを利用することが予測信頼性を高める鍵です。

ただし、訓練開始直後（100億トークン以前）のデータはノイズが多く、予測精度を低下させるため破棄すべきだと研究者は推奨しています。開発者は、予測誤差率（ARE）が4%以内であれば最良、20%以内であっても意思決定に十分役立つ精度として目標設定が可能です。

興味深い発見として、完全に訓練されたモデルの「中間段階」のデータが、別のターゲットモデルの予測に再利用できることが判明しました。これは、追加コストなしに予測リソースを増強できることを意味します。また、小規模モデルと大規模モデルの挙動は予想以上に類似していることも確認されました。

研究チームは今後、モデルの訓練時間だけでなく、モデルの応答時間（推論時間）に関するスケーリング則へと分析を拡大する計画です。ユーザーの新しいクエリに対して「最適な思考量」を予測する技術は、リアルタイムでのAI活用においてさらに重要性を増すと期待されています。

AIコードレビュープラットフォームを提供するCodeRabbitは、シリーズBラウンドで6000万ドル（約90億円）を調達し、企業評価額を5億5000万ドル（約825億円）としました。設立からわずか2年でこの評価額に達した背景には、GitHub Copilotなどに代表されるAIによるコード生成の普及で、レビュー工程が新たなボトルネックとなっている現状があります。この資金調達はScale Venture Partnersが主導し、NvidiaのVC部門も参加しています。

CodeRabbitは、増加するAI生成コードのバグに対処し、開発チームの生産性向上に貢献しています。同社の年間経常収益（ARR）は1500万ドルを超え、月次20%という驚異的な成長率を維持しています。Chegg、Grouponなど8,000社以上の企業が既に導入しており、急速に市場のニーズを取り込んでいることがわかります。

AIによるコード生成は効率を高める一方、その出力はしばしばバグを含み、シニア開発者がその修正に時間を費やす「AIのベビーシッター」状態を生み出しています。CodeRabbitは、企業の既存のコードベース全体を深く理解することで、潜在的なバグを的確に特定し、人間のように具体的なフィードバックを提供します。

創業者であるハージョット・ギル氏によると、CodeRabbitの導入により、企業はコードレビューに携わる人員を最大で半減できる効果が見込めるとしています。これは、開発サイクルにおける最も時間のかかる作業の一つであるコードレビューの効率化をAIが担うことで実現されます。

AIコードレビュー市場では、Graphite（5200万ドル調達）やGreptileなど、有力な競合が存在します。しかし、CodeRabbitは AnthropicのClaude Codeなどのバンドルソリューションと比較して、より包括的かつ技術的な深みがあると主張し、スタンドアローン製品としての優位性を強調しています。

開発者がAI生成コードに依存する度合いが高まるにつれ、その信頼性を担保するためのAIコードレビューの需要はさらに拡大する見通しです。CodeRabbitが提示する高精度なレビュー機能が、今後のソフトウェア開発における必須インフラとなる可能性を示唆しています。

Googleは9月16日、AIエージェントがユーザーに代わって行う購入を対象としたオープンプロトコル「Agent Payments Protocol (AP2)」を発表しました。この新規格は、AIプラットフォーム、決済システム、小売業者の間で高い相互運用性を確立し、全ての取引履歴に監査可能な追跡記録を提供することを目的としています。既にMastercard、American Express、PayPalを含む60以上の主要金融機関や小売業者が支持を表明しており、AI駆動型コマースの基盤となることが期待されます。

AP2は、AIエージェントがリアルタイムで複雑な取引や交渉を行う未来を想定して設計されました。例えば、ユーザーの要望に応じてエージェントが航空会社やホテルのエージェントと同時に連携し、予算内に収まるパッケージを自動で予約するといったケースです。GoogleはGitHubで仕様を公開しており、オープンな共同プロセスを通じて、決済・テクノロジーコミュニティ全体での普及を目指しています。

AIエージェントが自律的に購入を遂行する際の最大の懸念は、意図しない取引や詐欺リスクです。AP2はこのリスクに対処するため、購入前に二段階の承認プロセスを要求します。まず「Intent Mandate（意図の委任）」で検索・交渉権限を与え、次に特定のオファーが見つかった際に「Cart Mandate（カートの委任）」で最終購入を承認します。

特に重要なのは、全てのプロセスで監査可能な追跡記録（オーディット・トレイル）が保持される点です。これにより、不正が発生した場合でも経緯を再調査できます。また、より詳細な意図を設定することで、価格上限などを指定した完全自動購入も可能です。さらに、暗号資産ウォレットからの購入を可能にする拡張機能も協力企業と共に提供されています。

Meta社は2025年8月下旬、カリフォルニア州のAI規制を巡る政治プロセスに介入するため、独自の州レベルスーパーPAC「Mobilizing Economic Transformation Across (Meta) California」を設立しました。これは、AI開発におけるMetaの利益を保護し、厳格化する州法案の成立を阻止することが目的です。AI業界の巨大企業が自社単独で政治資金団体を立ち上げるのは極めて異例であり、その資金力と戦略が注目されています。

このスーパーPACの最大の特徴は、マーク・ザッカーバーグCEOの事実上の個人支配下にある点です。Metaの独自の企業所有構造により、同氏は会社資金を無制限に州選挙に投じることができます。これにより、Metaは他の企業や業界連合に忖度することなく、自社のAI開発戦略に特化した政治的優先事項を推進できる体制を確立しました。

Metaが焦点を絞るカリフォルニア州は、AI産業が集積する中心地であり、州法案が事実上、全米のAI規制の標準を決定する影響力を持っています。現在、カリフォルニア州では、AI企業に安全性プロトコルの公開を義務付けるSB 53など、業界の成長を妨げかねない厳格な規制案が審議されています。

Metaの戦略は、規制に反対する候補者への資金提供だけでなく、競合他社の利益になるAI法案を推進する候補者への攻撃広告も視野に入れています。設立発表のタイミングは、州議会の会期末、知事による法案署名・拒否権行使の決定期間直前であり、「最大の威嚇効果」を狙った政治的圧力だと指摘されています。

他の主要AI企業が共同で業界連合PACを立ち上げる中、Metaが単独行動を選んだ背景には、Zuckerberg氏の独自の経営スタイルに加え、AI人材を巡る競合他社との激しい争いがあると見られています。Metaは自社のオープンソースAI戦略に有利な政治環境を独自に築きたい考えです。

この動きは、AIのガバナンスが確立されていない状況下で、巨大テック企業が政治プロセスを通じて自社の技術的優位性を法的に確保しようとする試みを示しています。経営者やリーダーは、AI規制の動向が技術開発だけでなく、政治的な資金力によっても大きく左右される現実を理解し、今後の法案審議の行方を注視する必要があります。

YouTubeは「Made on YouTube 2025」にて、クリエイターの生産性向上と収益拡大を目的とした大規模なAIツール群を発表しました。Shorts制作効率化のほか、チャンネル運営分析、著作権保護、そして多言語展開を支援する機能が焦点です。これにより、クリエイターはコンテンツ制作における高い生産性とグローバルな収益機会を得られると期待されます。

特に注目すべきは、ショート動画（Shorts）向けにGoogleの動画生成モデル「Veo 3 Fast」が統合された点です。これは低遅延の480p動画をテキストプロンプトから生成でき、静止画に動画の動きを適用する機能も搭載されます。クリエイターはアイデアを即座に映像化でき、トレンドへの対応速度が飛躍的に向上します。

編集作業の負担も大幅に軽減されます。「Edit with AI」は、カメラロールの生素材から最適な場面を抽出し、音楽やトランジション、ボイスオーバーを自動で付与し、初稿を生成します。また、会話の内容をキャッチーな楽曲に変換する「Speech to Song」も導入され、より手軽なリミックス文化を推進します。

チャンネル運営の効率化のため、YouTube StudioにはAIチャットボット「Ask Studio」が導入されます。これはチャンネルのパフォーマンス分析や視聴者の反応に関する実用的なインサイトを提供し、収益化戦略を支援します。タイトルやサムネイルのA/Bテストも最大3パターンまで比較可能となり、最適化を促進します。

グローバル展開とブランド保護も重要なテーマです。自動吹き替え機能はさらに進化し、翻訳された音声に合わせたリップシンク技術（口の動きの同期）をテストすることで、翻訳動画のリアリティを大幅に高めます。視聴者が違和感なく視聴できる環境を提供します。

さらに、YouTubeパートナープログラム（YPP）参加者向けには、自身の顔の無断利用を検知し、削除を管理できる「肖像検出」機能がオープンベータ展開されます。これはクリエイターが自身のイメージや評判を守り、デジタル著作権を管理する上で重要なリスク管理ツールとなります。

ポッドキャスト領域への注力も見逃せません。AIは既存のビデオポッドキャストからプロモーション用のShortsやクリップを自動で提案・生成します。また、音声のみのポッドキャストに対しても、カスタマイズ可能な映像を自動で生成可能となり、オーディオクリエイターの新規開拓と視聴時間増に貢献します。

保険業界向けデータ分析サービス大手のVeriskは、Amazon BedrockとAnthropicのClaude 3.5 Sonnetを活用し、保険会社が抱えるISO格付け変更情報へのアクセス非効率性を劇的に改善しました。生成AIとRAG（検索拡張生成）技術を組み合わせた「Verisk Rating Insights」により、従来数日を要していた複雑なデータ分析がわずか数分で完了できるようになり、顧客の生産性と収益性を大きく高めています。

従来、保険会社がISO格付けコンテンツの変更点を把握するには、パッケージ全体を手動でダウンロードし、複数のバージョン間の差分を手作業で比較する必要がありました。この非効率な作業は、顧客側の分析にテストケースあたり3〜4時間を費やさせ、重要な意思決定を遅らせていました。また、Veriskの顧客サポートチームも、これらの非効率性に起因する問い合わせ対応に週15%もの時間を割かざるを得ませんでした。

Veriskは、この課題を解決するため、Amazon Bedrock上のAnthropic Claude 3.5 Sonnetを核とした会話型インターフェースを開発しました。ユーザーは自然言語で「直近2つの申請におけるカバレッジ範囲の変更点は何か？」といったクエリを入力するだけで、システムが即座に関連情報を要約して返答します。

この高精度な応答を可能にしたのが、RAGとAmazon OpenSearch Service（ベクトルデータベース）の組み合わせです。RAG技術により、LLMは巨大なデータからユーザーの質問に特化した関連性の高い情報チャンクのみを動的に検索・取得し、ファイル全体をダウンロードする手間を完全に排除しました。

生成AIソリューションの導入効果は明らかです。顧客側は分析時間が劇的に短縮されたことで、データ検索ではなく価値創造的な意思決定に集中できるようになりました。また、Verisk側では、ユーザーがセルフサービスで解決できるようになった結果、顧客サポートの負担が大幅に軽減され、サポートリソースをより複雑な問題に集中させることが可能になりました。

Veriskは、新しい生成AIソリューションの信頼性を確保するため、Amazon Bedrock Guardrailsによるコンプライアンス管理と独自のガバナンス体制を構築しました。今後は、この基盤を活かし、さらなるクエリ範囲の拡張や、他の製品ラインへのソリューションの横展開・大規模化を進める計画です。

Googleは、Windowsデスクトップ向けに新しい検索アプリの実験提供を開始しました。これはMacのSpotlightに似た機能を持つ検索バーをPCにもたらし、ユーザーの生産性向上を強力に支援します。ローカルファイル、Google Drive、ウェブ上の情報を瞬時に横断検索できる統合機能が最大の特長です。AIモードも搭載されており、作業フローを中断することなく、高度な情報処理と検索を可能にします。

このアプリは、ショートカットキー「Alt + Space」を押すだけで即座に起動し、現在作業中のウィンドウを切り替えることなく利用できます。文書作成中やゲーム中でも、必要なファイルや情報にすぐにアクセス可能です。特に、ローカルPC内のファイルとGoogle Drive上のクラウドデータを一元的に検索できる点は、ハイブリッドなデータ環境を持つビジネスパーソンにとって大きなメリットとなります。

さらに、Googleのビジュアル検索機能「Google Lens」が内蔵されています。これにより、画面上の任意の画像やテキストを選択し、そのまま検索したり、翻訳したりできます。AI Modeを有効にすれば、複雑な数式問題の解答補助など、より深いAI駆動型の応答を得ることも可能です。検索を単なる情報発見から課題解決ツールへと進化させています。

MicrosoftはCopilot Plus PCなどで検索とAI機能をOSレベルで強化していますが、Googleはこのデスクトップアプリで対抗します。Googleは、Windows環境においても、WebとDriveの圧倒的なデータ連携力と、独自のAI技術を武器に検索における優位性を確立しようとしています。これは、両社のAI戦略の主戦場がOS/デスクトップ環境に移っていることを示唆します。

この新アプリは、ウィンドウの切り替え工数を削減し、情報探索時間を短縮することで、ユーザーの集中力を維持させます。特に大量の文書やデータを行き来する経営者やリーダー、エンジニアにとって、タスクフローを中断しないシームレスな検索体験は、生産性の大幅な改善に直結します。今後の機能拡張次第では、業務における「AIハブ」となる可能性を秘めています。

現在、この新アプリはGoogleのSearch Labsを通じた実験段階にあり、利用はWindows 10以降のPCで、米国ユーザーのみ、言語は英語に限定されています。しかし、この戦略的な動きは、GoogleがデスクトップOSの垣根を越えて、検索体験の主導権を握る意図を示しています。今後の対応言語や機能の拡大に注目が集まります。

NVIDIAは英国のAIエコシステムとの広範なパートナーシップを強調し、英国の国家戦略である「AIメーカー」としての地位確立を強力に支援しています。ジェンスン・ファンCEOの英国訪問に際し、物理AI、ロボティクス、ライフサイエンス、エージェントAIなど最先端領域における具体的な協業事例が公表されました。

英国のAI基盤強化の核となるのは、NVIDIA Grace Hopper Superchipsを搭載した国内最速のAIスーパーコンピューター「Isambard-AI」です。これにより、公的サービスの改善を目指す独自の多言語LLM（UK-LLM）や、早期診断・個別化医療に向けた医療用基盤モデル（Nightingale AI）など、重要な国家プロジェクトが推進されています。

特に物理AIとロボティクス分野での応用が加速しています。Extend Roboticsは製造業向けに安全なロボット遠隔操作システムを開発。Humanoid社は倉庫や小売店向けの汎用ヒューマノイドロボットを開発しており、いずれもNVIDIAのJetsonやIsaacプラットフォームが活用されています。

ライフサイエンス分野では、AIによる創薬の加速が目覚ましいです。Isomorphic LabsはAI創薬エンジンを構築し、英国CEiRSIはNVIDIA技術を用いて複雑な患者のデジタルツインを作成。これにより、大規模かつ多様な患者集団に対する新しい治療法のテストを可能にしています。

エージェントAIおよび生成AIのイノベーションも活発です。Aveniは金融サービスに特化したLLMを開発し、コンプライアンスを確保しながら顧客対応やリスク助言を行うエージェントフレームワークを構築しました。ElevenLabsやPolyAIは、超リアルな音声生成や、大規模な顧客サポート自動化を実現しています。

また、AIスキルギャップ解消への取り組みも重要です。技術ソリューションプロバイダーのSCANは、NVIDIA Deep Learning Instituteと連携し、コミュニティ主導型のトレーニングプログラムを展開しています。これにより、英国全土でAIや専門的なワークロードに対応できる人材育成が進められています。

GoogleのAIチャットアプリ「Gemini」が、新画像編集AIモデル「Nano Banana」の導入により、モバイルアプリ市場で記録的な成長を見せています。特に米国iOSのApp Storeでは、長らく首位を維持していたOpenAIのChatGPTを抜き、トップの座を獲得しました。

Geminiは9月12日に米国App Storeで総合ランキング1位を達成し、現在もその座を維持しています。また、AndroidプラットフォームのGoogle Playでも、9月8日の26位から一気に2位まで躍進。AIアプリ市場の勢力図が大きく変化しています。

アプリインテリジェンス企業Appfiguresのデータによると、9月のダウンロード数は前月比45%増となり、わずか半月で1,260万ダウンロードを記録しました。さらに世界108カ国でiPhone総合アプリのTop 5に入るなど、グローバルな浸透が加速しています。

この成長の最大の要因は、ユーザーが複雑な画像編集やリアルな画像生成を容易に行えるようになった「Nano Banana」モデルへの高い評価です。同モデル導入後、新規ユーザーは2,300万人を超え、共有された画像は5億枚以上に達しています。

利用者の増加は収益にも直結しています。iOSにおけるGeminiの年間収益は630万ドルに達しており、特に「Nano Banana」がリリースされた8月の収益は160万ドルでした。これは1月と比較して1,291%もの大幅な伸びです。

Googleは、教育分野における生成AI活用実験「Learn Your Way」を発表しました。独自AIモデル「LearnLM」を基盤とし、静的な教科書を学習者の興味やレベルに合わせた対話型コンテンツに変革します。学習科学に基づいて設計されたこのツールは、従来のデジタル教材利用者と比較して長期記憶テストで11%のスコア向上を実現しました。

Learn Your Wayの中核となるのは、教育学（ペダゴジー）が注入された特化型モデルLearnLMです。これは現在、Googleの高性能基盤モデルGemini 2.5 Proに直接統合されています。単なる情報検索ではなく、学習プロセス全体にAIを深く関与させ、指導のエッセンスを組み込むことが特徴です。

具体的な機能として、AIは元の教材に基づき、マインドマップ、オーディオレッスン、そしてリアルタイムフィードバック付きのインタラクティブなクイズなどを生成します。これにより、学習者が自身のペースやスタイルで能動的に学びを進められる、自己主導的な学習環境を提供します。

この実証実験で示された11パーセントポイントという記憶定着率の向上は、企業研修や高度な専門知識の習得において、極めて重要な意味を持ちます。生産性向上を目指す経営層やリーダーにとって、特化型AIが教育・トレーニングにもたらす革新性を示す明確な事例として注目されます。

OpenAIは、未成年ユーザーを保護するため、ChatGPTに大幅な安全対策を導入しました。具体的には、ユーザーの年齢を識別するシステムを構築し、保護者が子の利用状況を管理できるペアレンタルコントロール機能を展開します。これは、AIチャットボットの未成年者への悪影響に関する懸念が高まり、米上院で公聴会が開かれるなどの社会的な圧力に対応した動きです。

同社は、18歳未満のユーザーを識別するための「年齢予測システム」を長期的に構築中です。システムが年齢を確信できない場合、安全を期して制限の厳しい「18歳未満向け体験」を適用する方針です。CEOのサム・アルトマン氏は、成人ユーザーに対しても、将来的にはID検証を求める可能性があると示唆しており、プライバシーとのトレードオフが生じています。

18歳未満と識別されたユーザーには、露骨な性的コンテンツや「いちゃつく会話」（flirtatious talk）をブロックするなど、年齢に応じたポリシーが適用されます。特に、自殺や自傷行為に関する会話は厳しく制限され、長期間の対話による安全対策の「劣化」を防ぐための強化策も導入されます。

システムがユーザーの急性的な苦痛や自殺願望を検出した場合、保護者に通知します。保護者と連絡が取れないような稀な緊急時には、未成年者の安全を確保するため、法執行機関への関与も辞さないとしています。同社は、プライバシーや自由よりもティーンの安全を優先するという明確なスタンスを示しています。

今月末までに利用可能となるペアレンタルコントロールでは、保護者が子のChatGPTアカウント（最低年齢13歳）と連携できます。これにより、保護者はチャット履歴や記憶機能の無効化を管理できるほか、新たに「ブラックアワー」として利用禁止時間帯を設定する機能も追加されます。

今回の安全対策強化の背景には、ChatGPTとの長期的な対話後に自殺したとされるアダム・レイン氏の遺族による訴訟があります。遺族は、チャットボットが数カ月にわたり自殺について1,275回も言及し、「自殺コーチ」のようになったと訴えており、AIの安全設計の限界が浮き彫りになっていました。

Y Combinator出身のRulebaseが、プレシードラウンドで210万ドル（約3.1億円）の資金調達を実施しました。同社は、フィンテック企業のバックオフィス業務、特にコンプライアンスや品質保証（QA）を自動化するAIエージェント「コワーカー」を提供し、生産性向上を目指しています。

RulebaseのAIコワーカーは、従来の金融機関でQAアナリストが手動で3〜5%しかレビューできなかった顧客対応を、100%評価できるように設計されています。これにより、手作業を大幅に削減し、人的コストを最大70%削減できると創業者は述べています。

このAIエージェントは、顧客とのやり取りを評価し、規制リスクを即座に特定します。ZendeskやJira、Slackなどの既存プラットフォームと連携し、一連の紛争対応ライフサイクルを管理します。人間による監視（Human-in-the-loop）を維持している点も、金融業界にとって重要です。

Rulebaseが金融サービスに注力する理由は、高度な専門知識（ドメインナレッジ）が要求されるためです。Mastercardの規則やCFPB（消費者金融保護局）のタイムラインといった詳細な知識をシステムに組み込むことが、他社との決定的な競争優位性（Moat）になるとCEOは強調しています。

すでに米国大手銀行プラットフォームなどでの導入実績があり、エスカレーション率を30%削減するなどの効果が出ています。調達資金を活用し、エンジニアリングを強化するとともに、今後は不正調査や監査準備といった新機能の追加も視野に入れています。

Hugging Faceは、ロボット学習向けデータセットフォーマット「LeRobotDataset:v3.0」をリリースしました。これは、数百万エピソードに及ぶ超大規模なロボティクスデータの取り扱いを根本的に改善するものです。旧バージョンで課題だったファイルシステムの制約を克服し、大容量データをディスクにダウンロードせずに処理できるストリーミング機能にネイティブ対応しました。この進化は、ロボティクス分野におけるAI学習の民主化を大きく加速します。

V3.0の最大の設計上の変更点は、スケーラビリティの確保です。従来、エピソードごとにファイルを保存していたため、エピソード数が増加するとファイルシステムに過大な負荷がかかっていました。新フォーマットでは、複数のエピソードを単一のファイルに集約し、リレーショナルメタデータを用いてエピソード単位の情報を効率的に検索します。これにより、大規模データセットの管理が大幅に簡素化されました。

新たに導入されたストリーミング機能は、ロボット学習のアクセシビリティを劇的に向上させます。専用の`StreamingLeRobotDataset`インターフェースを利用することで、ユーザーはテラバイト級のデータをローカルにダウンロードすることなく、Hugging Face Hubから直接データバッチをオンザフライで処理できます。これは、特にリソースが限られた環境での研究開発に貢献します。

データは効率的な構造で保存されます。低次元のセンサーデータやアクションはApache Parquetファイルに、大量のカメラ映像はMP4ファイルに連結・エンコードされます。また、本フォーマットはHugging FaceとPyTorchのエコシステムに統合されており、ロボット学習特有の時系列データのウィンドウ処理（過去の観測のスタック）をネイティブにサポートしている点も特徴的です。

Metaは来たるConnect 2025にて、AIに特化した次世代のスマートグラスを発表する見込みです。特に注目されるのは、右レンズに小型ディスプレイを搭載し、sEMG（表面筋電図）技術を用いたリストバンドで操作する新型モデルです。この新しいインターフェースは、デバイスとの接し方を根本的に変え、ビジネスパーソンの生産性向上に直結する可能性を秘めています。

この革新的な操作技術は、Metaが2019年に買収したCTRL-Labs社の技術が基盤となっています。sEMGは、ユーザーの手の動きに伴って発生する微細な電気信号を読み取り、それをデバイスへのコマンドとして解釈します。MetaはsEMG技術を「あらゆるデバイスの理想的な入力方法」と位置づけており、その実用化に大きな期待を寄せています。

「Hypernova」とコードネームされるこのディスプレイ搭載グラスは、限定的な視野ながらも、必要な情報を瞬時に表示するために設計されています。価格は約800ドルと予想されており、従来のRay-Ban Metaよりも厚みと重量が増す可能性があります。これは高度なセンサーと小型ディスプレイを内蔵するためと見られます。

一方、ディスプレイ非搭載の既存スマートグラスも引き続き強化されます。Ray-Ban Metaはすでに200万台を販売し成功を収めており、Connect 2025では第3世代の登場が予測されています。高性能なカメラやバッテリー寿命の改善など、AI利用を前提とした継続的なアップグレードが期待されます。

今回のConnectでは、ハードウェアだけでなくAI機能の拡張も主要テーマです。MetaはAIアシスタントを「Meta AI」アプリとして独立させ、AI生成コンテンツの共有機能などを拡充しています。既存のスマートグラスに対しても、AIを活用した機能アップデートが順次提供される見込みです。

主力VRヘッドセットであるQuestシリーズについては、今年は新作の発表は期待薄です。Metaは次期フラッグシップモデル「Quest 4」を2027年頃に据え、当面はHorizon OSをLenovoやAsusなどの外部企業にライセンス供与するプラットフォーム戦略に注力する構えです。

Googleは、AI活用による経済成長を加速させるための「AI政策10のゴールドスタンダード」を発表しました。これは、特に新興経済国がAI変革を達成するための実用的なロードマップを提供するものです。ゴールドマン・サックスの試算によれば、AIの広範な導入は世界のGDPを10年間で7%押し上げる可能性があり、各国政府に対し、デジタルリーダーシップ確立に向けた行動を促しています。

これらの政策基準は、AI変革を実現するための三段階、すなわち「AI対応エコシステムの構築」「広範なAI導入の達成」「政策環境の整備」に分類されます。企業がAIを使いこなすためには、まず政府がクラウドファースト政策を導入し、AI利用の基盤となるコンピューティング能力を確保することが最優先事項です。

さらに、高品質なデータへのアクセスはAI開発の鍵です。公共部門のデータをオープンソース化し、一元的なデータリポジトリを確立する必要があります。ルワンダなどの事例のように、官民連携を推進し、スタートアップに優しい政策環境を整備することが、活発なAIエコシステムへの投資を呼び込みます。

AIの恩恵を国家全体に行き渡らせるには、政府自身がAIの主要な採用者となるべきです。ブラジルでは政府業務にAIを組み込み、行政サービスを効率化しています。また、経済の主要な雇用主である中小企業（SMB）に対し、助成金や研修を通じてAIソリューションへのアクセスを支援することが不可欠です。

AI時代に備えた人材育成は、市民全体を対象とする包括的な計画が必要です。UAEでは、公務員やSTEM学生を含む幅広い層に対しAIトレーニングを提供中です。Google.orgも世界で100万人の政府職員を訓練する取り組みを支援しており、官民一体となったスキルアップが強く求められます。

長期的な成功のためには、予見性のある規制環境の整備が欠かせません。規制の分断を避けるため、各国はISO 42001のような国際的なAI標準を国内規制に採用すべきです。また、シンガポールや日本のように、AIのトレーニングに必要なTDM（テキスト・データマイニング）を可能とする、バランスの取れた著作権制度を支援します。

新しいAI特化型規制を性急に導入する前に、既存の規制がAIにどのように適用できるかをまず評価すべきです。イスラエルのAIプログラムのように、セクターごとの規制当局を強化するなど、「ソフトな」規制ツールを活用することで、規制の断片化を回避しつつ、柔軟かつ段階的な枠組みの発展を目指すことが推奨されています。

宗教的テキストで訓練されたAIチャットボットが、数千万人のユーザーから精神的な指導や告解の相手として利用され、急速に市場を拡大しています。カトリック系の「Hallow」が一時的にApple StoreでNetflixやTikTokを上回るなど、その普及は驚異的です。AIは人間の深い精神世界にまで浸透し始め、年間最大70ドルを支払う「信仰テック」という新たな巨大市場を形成しています。

特に注目すべきは、主要アプリの規模です。「Bible Chat」はすでに累計3000万ダウンロードを突破し、多くのユーザーが秘密を打ち明けています。これは、AIが単なる情報検索ツールではなく、人間の内面的なニーズを満たす存在として認識され始めている証左です。市場価値を高めたい企業にとって、この精神的・心理的サポート領域は未開拓のブルーオーシャンと言えます。

AI利用の最大の動機は、アクセシビリティの問題を解決することにあります。ユーザーは「午前3時に牧師を起こしたくない」といった理由で、24時間即座に応答するAIを重宝しています。これは、従来の人的サービスでは満たせなかった時間や場所の制約を取り払う、AI導入の典型的な成功例として捉えることができます。

一方で、これらのチャットボットは神や超自然的な存在ではありません。大規模言語モデル（LLM）として、宗教的なテキストパターンに基づき、統計的に最もらしいテキストを生成しているに過ぎません。「ChatwithGod」のCEOが明かすように、ユーザーから「これは本当に神ですか？」という質問が頻繁に寄せられる点に、AIの人間的な応答能力と、それによる根源的な誤解が潜んでいます。

この技術の普及は、倫理的な課題を伴います。AIは訓練データに基づいて応答するため、誤った情報を提供したり、根拠のない安心感を与えたりする可能性があります。人間と異なり、AIには思考や心がないため、ユーザーの最善の利益を考慮に入れることができません。経営層や開発者は、AIが精神的指導を装うことの潜在的な危険性を理解し、責任ある設計が求められます。

CRM（顧客関係管理）の巨大企業であるセールスフォースは、国家安全保障に特化した新事業部門「Missionforce」の設立を発表しました。これは、AI、クラウド、プラットフォーム技術を国防分野のワークフローに統合し、政府機関や軍の業務効率を劇的に向上させることを目的としています。

新部門は、特に米国防総省や連邦政府機関を対象に、AIを活用した近代化を推進します。Missionforceを率いるのは、Government CloudのCEOを務めるケンドール・コリンズ氏であり、「奉仕する人々を支援する上で、今ほど重要な時はない」と、この分野へのコミットメントを強調しています。

Missionforceが注力する核心領域は三つです。具体的には、人員管理（Personnel）、ロジスティクス（Logistics）、および意思決定（Decision-making）へのAI導入を通じて、戦闘員や支援組織がよりスマートかつ迅速に、効率的に活動できるよう支援します。

セールスフォースはこれまでも米陸軍、海軍、空軍を含む連邦政府機関と長年にわたり契約を結んできました。今回の新部門設立は、既存の強固な政府向け事業基盤を活かし、AIブームの中で新たな収益源を確保するための戦略的な一歩と見られます。

国家安全保障向けAI市場は競争が激化しています。OpenAI、Anthropic、Googleといった主要テック企業も、政府機関専用のAIサービスを相次いで展開中です。特にOpenAIは、政府機関向けにエンタープライズ版ChatGPTを年間わずか1ドルで提供するなど、シェア獲得に向けた動きが顕著です。

サンフランシスコ拠点のスタートアップ、MicroFactoryが、犬小屋サイズの卓上ロボット工場を開発し、プレシードラウンドで150万ドル（約2.3億円）を調達しました。同社は設立間もないながら、ポストマネー評価額3000万ドル（約46億円）を獲得。このロボットシステムは、人間が物理的に動きを教えることで複雑な精密製造タスクを迅速に学習できる点が革新的です。

MicroFactoryのシステムは、従来の人型や工場全体の自動化を目指すロボットとは一線を画します。製品は透明な筐体に収められた卓上型の製造キットで、2本のアームを持つ汎用ロボットを搭載。CEOのイゴール・クラコフ氏は、人間型である必要はなく、設計をシンプルにすることで、ハードウェアとAIの両面で汎用性を高められると説明しています。

このシステムの最大の特徴は、ユーザーが直接ロボットアームをガイドして動作を教える、「人間による実演（Demonstration）」学習です。従来のAIプログラミングに比べ、複雑な製造シーケンスを数時間で正確に理解させることが可能となります。これは、熟練工を雇用し指導する際に費やす時間とリソースを大幅に削減できることを意味します。

このコンパクトなロボット工場は、特に高い精度が要求されるタスク向けに設計されています。具体的には、回路基板の組立、部品のはんだ付け、ケーブルの配線などです。また、エレクトロニクス製造だけでなく、食用カタツムリの加工など、ニッチな分野での多様な事前予約も獲得しており、その汎用性の高さを示しています。

今回調達した資金は、商業製品への移行とユニットの出荷、そしてAIモデルの継続的な改善に充てられます。MicroFactoryは、ハードウェア製造に焦点を当てた成長目標を掲げており、初年度に1,000台のロボット（1日あたり約3台）を生産する能力があると述べています。今後も毎年10倍の成長を目指す計画です。

AI搭載アバター動画プラットフォームのD-IDは、ベルリン拠点のB2B動画作成スタートアップSimpleshowを買収しました。これにより、D-IDはエンタープライズ市場におけるデジタルアバターの導入を加速させる構えです。財務条件は非公開ですが、この統合により従業員数は140名に拡大します。

買収の最大のメリットは、Simpleshowが保有する1,500社以上の強力な企業顧客基盤です。Adobe、Microsoft、T-Mobileなど大手顧客の獲得は、D-IDの収益を大幅に押し上げ、早期の黒字化に貢献すると見込まれています。

Simpleshowは2008年創業の老舗であり、SaaSベースのテキスト-ビデオ生成ツール開発に強みを持っています。D-IDのAIアバター技術とSimpleshowの長年のB2B動画制作ノウハウが融合することで、トレーニングやマーケティング動画の制作領域で高い相乗効果を発揮します。

D-IDのギル・ペリーCEOは、この買収が企業向けアバター動画市場で優位に立つための「必要なブースト」であると述べています。両社の製品は最終的に統合され、特に企業研修におけるインタラクティブな学習体験の構築を目指します。

今後は、ユーザーがアバター動画を中断し、直接質問をしたり、クイズを受けたりできるような、より高度なインタラクティブ機能の開発に注力します。これは、アバター活用の主流が一方向的なプレゼンテーションから双方向的な学習・コミュニケーションへと移行していることを示します。

デジタルアバター市場は激戦区であり、D-IDは競合するSynthesiaやSoul Machinesに加え、GoogleやMcKinseyなどもソリューションを開発しています。D-IDはSimpleshowの買収を通じて、この競争環境での市場シェア拡大を狙います。

ロンドン発の消費者テック企業Nothing社は、2億ドル（約310億円）の資金調達を発表し、評価額を13億ドルに引き上げました。同社は来年、既存の概念を覆す「AIネイティブデバイス」を市場に投入します。これは、従来のOSとは大きく異なる、AIに特化した新しいオペレーティングシステム（AI OS）を基盤とする戦略です。

このAI OSは、スマートフォンやヘッドホンといった既存の製品群に加え、スマートグラス、電気自動車（EV）、さらには人型ロボットまで、将来登場するあらゆるデバイスの頭脳となることを目指しています。ペイCEOは、この特化型OSを通じて、ユーザー一人ひとりに合わせた「超パーソナライズされた体験」を提供できると強調しています。

ペイCEOは、OS開発における独自の強みとして、コンテキストやユーザー知識を持つ「最後の流通接点（ラストマイル）」を握っている点を挙げます。これにより、単なるツールではない、ユーザーの日常生活に深く入り込み、真に役立つAI体験をハードウェアに統合できると説明しています。

Nothing社の挑戦は、過去に大衆市場の支持を得られなかったAIネイティブデバイスという未開拓の領域です。Appleのような大手企業でさえ成功を収めていない上、OpenAIと元Appleデザイナーのジョニー・アイヴ氏が共同開発する競合製品も存在します。Nothing社にとって、需要を創出し、この新たなカテゴリーを確立できるかが最大の試練となります。

Googleは2025年9月16日の「Made by Google 2025」において、スマートフォン「Pixel 10」シリーズや「Pixel Watch 4」を含む新製品ラインナップを発表しました。この最新ポートフォリオは、Pixel開発10周年という節目を記念し、最先端のGoogle AIを深く統合しています。特に、デバイス上で動作する生成AI「Gemini」の機能が大幅に強化され、ユーザー体験の劇的な向上を目指します。

今回発表されたPixel 10シリーズには、通常モデルに加え、Pro、Pro XL、そして折りたたみ式のPro Foldが揃い、フルラインナップとなりました。デザインも一新され、発売10周年を飾るにふさわしいアップグレードが施されています。企業や開発者は、これらの多様なフォームファクターで、AIを活用した新しいモバイルソリューションの可能性を探ることが可能です。

新しいPixel製品群の核となるのは、高度に統合されたAI機能です。Googleは、Pixel上でGeminiの5つの新たな機能を提供することを明らかにしました。この最新のGoogle AIは、これまで以上にユーザーのパーソナライゼーションを可能にし、日常的なタスクをよりスムーズに実行できるよう設計されています。AIによる生産性向上は、ビジネス利用における最大の関心事となるでしょう。

また、同時に発表された「Pixel Watch 4」にも注目が集まります。Watch 4は、緊急時に備えた衛星通信機能（Emergency Satellite Communications）を搭載しており、ユーザーの安全確保を最優先しています。さらに「Pixel Buds A Series 2」やアクセサリー群「Pixelsnap」も投入され、Googleのエコシステム全体が強化されています。

AT&Tは、迷惑電話やロボコールを自動で選別するAIアシスタント機能「デジタルレセプショニスト」のテストを一部顧客向けに開始しました。これは個人の通話履歴データを活用し、キャリアのネットワーク側で自動的に通話をスクリーニングするものです。未知の番号からの着信に対し、AIが発信者と用件を確認することで、多忙なビジネスパーソンの生産性向上に貢献します。

この機能の最大の特徴は、AIが個々の端末ではなく、AT&Tのネットワーク全体に組み込まれている点です。GoogleやAppleの既存機能がデバイス上の連絡先リストに依存するのに対し、AT&TのAIはネットワークから得るユーザーのコールパターンを分析します。これにより、頻繁なやり取りを把握し、信頼できる発信者を正確に判断することで、より高い精度での通話フィルタリングを実現しています。

未知の番号から着信があった場合、AIアシスタントが自動で応答し、発信者が人間であるか、または緊急性があるかを声のトーンなどから判定します。基準を満たした通話のみを本人に転送するか、メッセージを残すかを選択できます。

また、ユーザーは専用アプリを通じてAIによる通話のリアルタイム文字起こしを確認し、いつでも会話に加わることも可能です。AT&Tの最高データ責任者によると、このAIアシスタントは単なるスクリーニングに留まらず、将来的に予約やスケジュール調整といった複雑なタスクの代行へと進化する可能性を秘めています。

米Googleは2025年9月、地図サービスGoogle Mapsにおいて、カントリーとヒップホップを融合させたアーティストShaboozey氏とのユニークなコラボレーションを発表しました。同氏の全米ツアー「The Great American Roadshow」に合わせ、ツアー体験を拡張するカスタム機能を提供します。これは、地図アプリのユーザーエンゲージメントを高める新たな試みとして注目されます。

今回の提携の目玉は、ストリートビューで使用される人型アイコン「Pegman」の特別デザイン化です。Shaboozey氏の象徴であるカウボーイハットとシルバーのボロタイを装着したPegmanが、ツアー会場周辺を探索する際に表示されます。視覚的な楽しさを提供し、地図の利用体験をパーソナライズしています。

さらに、Shaboozey氏自身がキュレーションした「お気に入りスポットリスト」も公開されました。リストには、立ち寄りやすいロードサイドのスモークハウスやプールホール、ヴィンテージストアなど、ツアー中に立ち寄る地域密着型の隠れた名所が含まれます。ファンは、彼のおすすめを辿ることで、より深い旅の体験を得られます。

Google Mapsは、このコラボレーションを通じて、単なる移動手段としての機能を超越しようとしています。記事では、このリストが単なる地図ではなく「都市への舞台裏パス」であると強調されています。デジタルプロダクトがコンテンツプロバイダーと連携し、ユーザーにユニークな付加価値を提供する好例です。