AI Times｜2025年09月23日のAIニュース

マイクロソフトは2025年9月23日、アプリケーションの近代化と移行を加速させる新しいエージェント型AIツールを発表しました。GitHub CopilotとAzure Migrateに搭載される新機能で、レガシーシステムの更新という企業の大きな課題に対応します。自律型AIエージェントがコード分析から修正、展開までを自動化し、開発者の負担を軽減。これにより、従来は数ヶ月を要した作業を数日で完了させ、企業のイノベーションを後押しします。

中核となるのはGitHub Copilotの新機能です。Javaと.NETアプリケーションの近代化を担う自律型AIエージェントが、レガシーコードの更新作業を自動化します。従来は数ヶ月かかっていた作業が数日で完了可能になります。AIが面倒で時間のかかる作業を代行するため、開発者は付加価値の高いイノベーション活動に集中できるようになります。Ford Chinaではこの機能で70%の時間と労力を削減しました。

AIエージェントは、.NETとJavaの最新バージョンへのアップグレードを具体的に自動化します。コードベースを分析して非互換性の変更点を検出し、安全な移行パスを提案します。依存関係の更新やセキュリティ脆弱性のチェックも自動で実行するため、開発者は手動での煩雑な作業から解放されます。これにより、パフォーマンスやセキュリティの向上が迅速に実現できます。

Azure Migrateにも、チーム間の連携を円滑にするエージェント型AI機能が追加されました。移行・近代化プロジェクトが停滞する原因となりがちなIT、開発、データ、セキュリティ各チームの足並みを揃えます。AIが主要なタスクを自動化し、ガイド付きの体験を提供するため、特別な再教育なしで迅速な対応が可能です。

新しいAzure MigrateはGitHub Copilotと直接連携し、IT部門と開発者が同期して近代化計画を立案・実行できるようになります。アプリケーションポートフォリオ全体の可視性も向上し、データに基づいた意思決定を支援します。新たにPostgreSQLや主要なLinuxディストリビューションもサポート対象に加わり、より多くのシステム移行に対応します。

マイクロソフトは技術提供に加え、新プログラム「Azure Accelerate」を通じて企業の変革を包括的に支援します。このプログラムでは、専門家による直接支援や対象プロジェクトへの資金提供を行います。企業のクラウド移行とAI活用を、技術、資金、人材の全ての面から後押しする体制を整えました。

AI開発のOpenAIは2025年9月23日、OracleおよびSoftBankと提携し、米国内に5つのAIデータセンターを新設すると発表しました。「スターゲイト」計画の一環で、高性能AIモデルの開発・運用基盤を強化します。これにより米国のAI分野における主導権確保を目指します。

新設されるデータセンターは合計で7ギガワットの電力を消費する計画で、これは500万世帯以上の電力に相当します。Oracleとはテキサス州など3拠点で、SoftBankとはオハイオ州とテキサス州の2拠点で開発を進めます。これにより、OpenAIのAI開発に必要な膨大な計算資源を確保します。

この大規模投資の背景には、AIモデルの性能向上が計算能力に大きく依存するという現実があります。CEOのサム・アルトマン氏は「AIはインフラを必要とする」と述べ、米国がこの分野で後れを取ることは許されないと強調しました。特に、急速にAIインフラを増強する中国への対抗意識が鮮明です。

今回の発表は同社のインフラ投資加速の一端です。先日には半導体大手Nvidiaから最大1000億ドルの投資を受け、AIプロセッサ購入やデータセンター建設を進める計画も公表しました。AI開発競争は、巨額の資本を投じるインフラ整備競争の様相を呈しています。

「スターゲイト」は現在、Microsoftとの提携を除くOpenAIの全データセンタープロジェクトの総称として使われています。国家的なAIインフラ整備計画として位置づけられ、トランプ政権も規制緩和などでこれを後押ししています。米国のAIリーダーシップを確保するための国家戦略の一環と言えるでしょう。

一方で専門家からは懸念も上がっています。計算規模の拡大だけがAI性能向上の唯一解ではないとの指摘や、膨大な電力消費による環境負荷を問題視する声があります。インフラの規模だけでなく、市場が求めるアプリケーションを創出できるかが、真の成功の鍵となりそうです。

Google Cloudは2025年9月23日、ソフトウェア開発の動向に関する年次調査「2025 DORAレポート」を発表しました。世界中の技術専門家約5,000人を対象としたこの調査から、AIが開発者のツールキットに不可欠な存在となった現状が明らかになりました。

レポートの最も重要な発見は、開発者によるAIツールの利用率が90%に達したことです。これは昨年から14%の増加であり、開発者やプロダクトマネージャーが日常業務にAIを深く組み込んでいる実態を示しています。彼らは中央値で1日2時間をAIとの作業に費やしているといいます。

AIの導入は具体的な成果に繋がっています。回答者の80%以上がAIによって生産性が向上したと回答しました。さらに、59%がコードの品質にも良い影響があったと報告しており、AIが開発業務の効率と質の両方を高める上で重要な役割を担っていることがうかがえます。

一方で、AIへの信頼には課題も残ります。広く利用されているにもかかわらず、「AIを大いに信頼する」と答えたのは24%にとどまり、30%は「ほとんど信頼していない」と回答しました。この「信頼のパラドックス」は、AIが人間の判断を完全に代替するのではなく、あくまで支援ツールとして認識されていることを示唆しています。

AIの影響は個人にとどまらず、組織全体に及びます。レポートはAIを「鏡であり増幅器」と表現。結束力の高い組織ではAIが効率性をさらに高める一方、分断された組織ではその弱点を浮き彫りにする傾向があることを指摘しています。組織の土台がAI活用の成否を左右するのです。

Googleは、AI導入を成功させるにはツールだけでなく、組織的な変革が不可欠だと強調します。そのための指針として、技術と文化の両面から成功に不可欠な7つの能力を定義した「DORA AI Capabilities Model」を新たに提唱し、データに基づいた実践的なガイダンスを提供しています。

AIの普及は開発者の役割も変えつつあります。今後は、コードを直接記述する時間よりも、解決すべき課題をより小さなタスクに分解する、建築家のような役割が重要になるとみられています。要件定義といった上流工程への注力が、より一層求められるようになるでしょう。

アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は2025年9月23日、生成AIサービス「Amazon Bedrock」のセキュリティ機能「Guardrails」と、機密データを別の文字列に置き換える「トークナイゼーション」技術を統合する方法を発表しました。これにより、機密情報を保護しつつ、後工程でデータを活用できる「可逆性」を確保できます。金融など規制の厳しい業界での安全なAI活用が期待されます。

生成AIの業務利用が広がる中、顧客の個人情報といった機密データの取り扱いが大きな課題となっています。特に金融サービスなどでは、顧客情報にアクセスしつつ、個人を特定できる情報（PII）は厳格に保護する必要があります。AIの利便性とデータ保護の両立が求められているのです。

Amazon Bedrockの「Guardrails」機能は、入力プロンプトやモデルの応答に含まれるPIIを検出し、マスキングできます。しかし「{NAME}」のような一般的なマスクに置き換えるため、元のデータに戻すことができません。この「不可逆性」は、後工程で元データが必要となる業務の妨げとなっていました。

この課題を解決するのが「トークナイゼーション」です。機密データを、元のデータ形式を維持したまま、数学的に無関係な別の文字列（トークン）に置き換える技術です。マスキングと異なり、権限を持つシステムはトークンを元のデータに戻せるため、セキュリティとデータの可逆性を両立できます。

今回の手法では、Guardrailsの`ApplyGuardrail` APIを利用します。まずAPIでユーザー入力内のPIIを特定し、検出されたPIIをサードパーティ製のトークナイゼーションサービスに送ります。AIモデルには、そこで生成されたトークンで置き換えたデータを渡して処理を実行させるのです。

例えば、金融アドバイスアプリを考えます。顧客からの質問に含まれるメールアドレスや取引先名をトークン化します。AIはトークン化されたデータで安全に分析を行い、最終的な回答を生成する際に、サービス側で元の情報に戻して顧客に提示します。これにより、安全なデータフローが実現します。

このアーキテクチャにより、企業は機密情報を保護しながら、その有用性を損なうことなく生成AIを活用できます。特に規制の厳しい業界において、コンプライアンス要件とイノベーションを両立させる実用的な枠組みとなります。責任あるAIの導入を促進する重要な一歩と言えるでしょう。

アマゾン ウェブ サービス（AWS）は2025年9月23日、公式ブログにて、複数のAIエージェントが協調して複雑なタスクを解決するフレームワーク「Deep Agents」を、本番環境向け実行基盤「Amazon Bedrock AgentCore」上で稼働させる手法を公開しました。これにより、企業はインフラ管理の負担なく、セキュアで拡張性の高いAIエージェントシステムを迅速に実用化できます。開発者は、既存のコードにわずかな変更を加えるだけで、プロトタイプから本番運用へとスムーズに移行することが可能になります。

AIエージェントは単一タスクの支援ツールから、計画、批評、協調を行う高度なシステムへと進化しています。しかし、その本番運用には信頼性やセキュリティの確保が課題でした。Amazon Bedrock AgentCoreは、こうした課題を解決するために設計されたサーバーレス環境であり、インフラの管理という煩雑な作業から企業を解放します。これにより、開発者はエージェントのロジック構築に集中できます。

AgentCoreの中核機能である「AgentCore Runtime」は、エージェントの実行に特化しています。各ユーザーセッションを独立したマイクロ仮想マシンで実行するため、セッション間の干渉を防ぎ、高いセキュリティを確保します。最大8時間の長時間タスクにも対応し、LLMの応答を待つ間の待機時間には課金されない従量課金制を採用している点も特長です。

AgentCoreの大きな利点は、特定のフレームワークや大規模言語モデル（LLM）に依存しない柔軟性です。LangGraphやCrewAIなど、開発者が使い慣れたツールやモデルをそのまま持ち込み、コードを書き換えることなく本番環境にデプロイできます。これにより、最新のAI技術を迅速にビジネスに取り込むことが可能になります。

今回公開されたのは、リサーチ担当と批評担当のエージェントが連携する「Deep Agents」の実装例です。複雑な調査タスクを複数のエージェントが分担し、情報の収集、統合、改善を繰り返します。AgentCoreを使えば、このような高度なマルチエージェントシステムも容易に本番運用に乗せることができるのです。

AgentCoreへのデプロイは驚くほど簡単です。AWSが提供する「AgentCore Starter ToolKit」を利用すれば、数ステップで完了します。既存のPythonエージェントコードに数行のラッパーコードを追加するだけで準備は完了。ツールキットがコンテナ化からデプロイまでを自動で行い、2〜3分でエージェントが利用可能になります。

AgentCoreは、AIエージェントのプロトタイプ開発から本番運用までの道のりを劇的に短縮します。企業はインフラの複雑さに悩むことなく、AIエージェントがもたらす価値の創出に集中できます。スケーラブルでセキュアなAIエージェント活用の時代が、本格的に到来したと言えるでしょう。

ブロック大学などの研究チームが、主要なAI言語モデルはペルシャ特有の社交辞令「ターロフ」を正しく理解できないことを明らかにしました。GPT-4oやClaude 3.5などの正答率は34〜42%にとどまり、ペルシャ語話者（82%）を大幅に下回りました。この結果は、AIが文化的なニュアンスを読み取れないという重大な課題を浮き彫りにしています。

「ターロフ」とは、言葉通りの意味とは異なる意図を伝える、ペルシャ文化における礼儀作法です。例えば、タクシーの運転手が「支払いは結構です」と言っても、それは本心からの申し出ではありません。乗客は礼儀として3回ほど支払いを申し出るのが一般的です。AIはこうした言葉の裏にある暗黙のルールを理解できず、文字通りに解釈してしまいます。

今回の研究では、AIのターロフ理解度を測る初のベンチマーク「TAAROFBENCH」が開発されました。研究チームはこれを用い、OpenAI、Anthropic、Metaなどが開発した主要な大規模言語モデル（LLM）の性能を横断的に評価しました。結果、ペルシャ語に特化したモデルでさえ、この文化的な壁を越えられませんでした。

この「文化的盲目性」は、ビジネスにおいて深刻な問題を引き起こす可能性があります。研究者らは「重要な交渉の決裂や人間関係の悪化、ステレオタイプの助長につながりかねない」と警鐘を鳴らします。AIをグローバルなコミュニケーションツールとして活用するには、こうした文化的な違いへの対応が不可欠となるでしょう。

なぜAIはこのような間違いを犯すのでしょうか。その根底には、学習データが西洋中心で、直接的なコミュニケーションを前提としているという偏りがあります。AIが真に世界中で役立つツールとなるためには、言語だけでなく、その背景にある多様な文化の機微を学習する必要があることを、この研究は示唆しています。

Google Cloudのフランシス・デスーザ最高執行責任者（COO）が、ポッドキャスト番組で同社のAI戦略を語りました。競合がOpenAIなど巨大AI企業との大型契約を獲得する中、同社はスタートアップ企業の支援に注力することで差別化を図る方針です。AI業界の複雑な競争環境やGPU不足への対応についても言及し、独自の市場戦略を明らかにしました。

AmazonのAWSやOracleがOpenAIやAnthropicといった巨大AI企業との大型契約を獲得する一方、Google Cloudは異なる戦略をとります。特定の巨大企業に依存せず、幅広いスタートアップを顧客として取り込むことで、エコシステム全体の成長を促し、競争力を維持する考えです。

AI業界では、インフラ提供とアプリ開発で企業間の関係が複雑化しています。例えばGoogleは、Cloudサービスを提供しつつ、生成AI分野では自らが競合他社と争います。さらに競合企業に出資することもあり、協力と競争が入り混じる現状が指摘されました。

AI開発に不可欠なGPUの不足は業界全体の課題です。しかし、デスーザ氏はこの状況を顧客獲得の好機と捉えています。安定した計算資源を提供することで新規顧客を引きつけ、長期的な関係を築く戦略の一環として、この課題に取り組む姿勢を示しました。

プライバシー技術専門企業のDuality社は、大規模言語モデル（LLM）への問い合わせを秘匿したまま処理するフレームワークを開発しました。データを暗号化したまま計算できる完全準同型暗号（FHE）という技術を活用し、ユーザーの質問とLLMの回答をすべて暗号化します。これにより、企業の機密情報や個人情報を含むやり取りでも、情報漏洩のリスクを懸念することなくLLMの恩恵を受けられるようになります。

このフレームワークの核心は、FHEによるエンドツーエンドの機密性保護です。ユーザーが入力したプロンプトはまずFHEで暗号化され、LLMに送信されます。LLMはデータを復号することなく暗号化された状態で処理を行い、生成した回答も暗号化したままユーザーに返します。最終的な結果は、ユーザーの手元でのみ復号されるため、途中でデータが盗み見られる心配がありません。

Duality社が開発したプロトタイプは、現在GoogleのBERTモデルなど、比較的小規模なモデルに対応しています。FHEとLLMの互換性を確保するため、一部の複雑な数学関数を近似値に置き換えるなどの調整が施されています。しかし、この変更によってもモデルの再トレーニングは不要で、通常のLLMと同様に機能する点が特長です。

FHEは量子コンピュータにも耐えうる高い安全性を誇る一方、大きな課題も抱えています。それは計算速度の遅さです。暗号化によってデータサイズが膨張し、大量のメモリを消費します。また、暗号文のノイズを定期的に除去する「ブートストラッピング」という処理も計算負荷が高く、実用化のボトルネックとなってきました。

Duality社はこれらの課題に対し、アルゴリズムの改良で挑んでいます。特に機械学習に適した「CKKS」というFHE方式を改善し、効率的な計算を実現しました。同社はこの技術をオープンソースライブラリ「OpenFHE」で公開しており、コミュニティと連携して技術の発展を加速させています。

アルゴリズムの改良に加え、ハードウェアによる高速化も重要な鍵となります。GPUやASIC（特定用途向け集積回路）といった専用ハードウェアを活用することで、FHEの処理速度を100倍から1000倍に向上させることが可能だとされています。Duality社もこの点を重視し、OpenFHEにハードウェアを切り替えられる設計を取り入れています。

FHEで保護されたLLMは、様々な分野で革新をもたらす可能性があります。例えば、医療分野では個人情報を秘匿したまま臨床結果を分析したり、金融機関では口座情報を明かすことなく不正検知を行ったりできます。機密データをクラウドで安全に扱う道も開かれ、AI活用の可能性が大きく広がるでしょう。

米Facebookの親会社Metaは9月23日、AI技術の革新を阻害しうる州レベルの規制に対抗するため、数千万ドル規模のスーパーPAC（特別政治活動委員会）を設立しました。新組織を通じてAI開発に友好的な政治家を支援し、米国の技術的リーダーシップを維持する狙いです。各州で独自のAI規制案が急増していることが背景にあります。

このスーパーPACは超党派で運営され、来年の中間選挙でAIの進歩を支持する候補者を当選させることが目的です。Metaは、AIの発展を擁護するとともに、保護者が子供のオンライン体験を管理できる仕組みを重視する方針を強調しています。これは、同社が直面する子供の安全に関する批判をかわす狙いもあるとみられます。

なぜ今、政治活動を強化するのでしょうか。背景には、連邦レベルでの包括的なAI規制が進まない一方、州議会が独自に規制を策定する動きが全米で加速していることがあります。2025年の会期だけで、全50州で1000を超えるAI関連法案が提出されるなど、規制強化の波が押し寄せています。

この動きはMetaに限りません。大手ベンチャーキャピタルのAndreessen HorowitzやOpenAI幹部も、AI規制に反対する大規模なスーパーPACを設立しています。州ごとに異なる規制が乱立する「パッチワーク」状態は、イノベーションを阻害しかねません。シリコンバレー全体で政治的な影響力確保を急いでいるのです。

カリフォルニア州で、AIの安全性確保を目指す新たな法案「SB 53」が議会を通過し、現在ニューサム知事の署名を待っています。この法案が成立すれば、OpenAIやGoogleといった売上5億ドル超の大手IT企業に対し、最も高性能なAIモデルの安全性テストに関する報告書の公表が義務付けられます。

今回の法案は、2024年に否決された「SB 1047」の修正版です。前法案がAIによる損害の法的責任を企業に負わせる厳しい内容だったのに対し、「SB 53」は自己報告と透明性の確保に重点を置いています。この変更により、IT業界からの反発は以前より和らいでいる模様です。

AI企業の反応は分かれています。Anthropicは法案への支持を表明し、Metaも「正しい方向への一歩」と評価しています。一方、OpenAIや大手ベンチャーキャピタルのAndreessen Horowitzは、州ごとの規制ではなく連邦政府による統一基準を設けるべきだと主張しています。

法案を提出したスコット・ウィーナー上院議員は、連邦政府のAI規制が進まない現状に危機感を示しています。特にトランプ政権がIT業界の意向を強く受け、安全性よりも経済成長を優先していると指摘。そのため、カリフォルニア州が率先してルール作りを主導する必要があると強調します。

この法案が特に重視するのは、AIが悪用された場合の壊滅的なリスクです。具体的には、生物兵器や化学兵器の開発、国家規模のサイバー攻撃、多数の人命を脅かす事態などを想定しています。AI開発者自身から、こうしたリスクへの懸念の声が上がったことが法案提出のきっかけでした。

法案には、大手IT企業の従業員がAIの安全に関する懸念を政府当局へ報告できる保護された仕組みの創設も含まれます。さらに、巨大テック企業以外もAI研究を進められるよう、州が運営する計算資源（クラウドクラスター）「CalCompute」を設立する計画も盛り込まれました。

NVIDIAは2025年9月23日からニューヨーク市で開催された「クライメート・ウィークNYC」で、AIがエネルギー効率化の鍵を握ることを発表しました。「アクセラレーテッド・コンピューティングは持続可能なコンピューティングである」と強調し、LLMの推論効率が過去10年で10万倍に向上した実績をその根拠として挙げています。

AIはエネルギー消費を増やすだけでなく、それを上回る削減効果をもたらすのでしょうか。調査によれば、AIの全面的な導入により2035年には産業・運輸・建設の3分野で約4.5%のエネルギー需要が削減されると予測されています。AIは電力網の異常を迅速に検知し、安定供給に貢献するなどインフラ最適化を可能にします。

同社はスタートアップとの連携も加速させています。投資先のEmerald AI社と協力し、電力網に優しくエネルギー効率の高い「AIファクトリー」の新たな参照設計（リファレンスデザイン）を発表しました。あらゆるエネルギーが知能生成に直接貢献するよう最適化された、次世代データセンターの実現を目指します。

NVIDIAは自社製品の環境負荷低減にも注力しています。最新GPUプラットフォーム「HGX B200」は、前世代の「HGX H100」に比べ、実装炭素排出強度を24%削減しました。今後も新製品のカーボンフットプリント概要を公表し、透明性を高めていく方針です。自社オフィスも100%再生可能エネルギーで運営しています。

さらに、AIは気候変動予測の精度向上にも貢献します。高解像度のAI気象モデルは、エネルギーシステムの強靭性を高めます。同社の「Earth-2」プラットフォームは、開発者が地球規模の気象・気候予測アプリケーションを構築するのを支援し、再生可能エネルギーの導入拡大にも繋がる重要な技術となっています。

Googleは2025年9月23日、生成AI「Gemini」に新機能「Guided Learning」を追加したと発表しました。これは対話を通じて学習を支援するインタラクティブなパートナー機能です。単に答えを示すのではなく、質問やテストで理解度を確認しながら学習を進めます。個人の学習から専門スキルの習得まで、幅広い用途で深い知識の獲得を支援します。

新機能の最大の特徴は、答えではなく「プロセス」を重視する点です。複雑な問題を尋ねると、関連概念を解説し、ユーザーと共に解決へと導きます。これは表面的な知識ではなく、本質的な理解を促すための設計です。まさに、根気強いパーソナルチューターと言えるでしょう。

活用シーンは多岐にわたります。アップロードした資料から学習ガイドを生成したり、エンジニアのコードデバッグを対話形式で支援したりできます。語学学習や資格試験の準備など、個人のスキルアップから業務利用まで、ユーザーのペースに合わせて段階的に知識を深めることが可能です。

この機能の背景には、学習に特化してファインチューニングされたモデル群「LearnLM」があります。LearnLMは好奇心を刺激するなど、学習科学の原則において高い性能を示します。高品質な図表のデータベースやYouTube動画を引用し、視覚的でわかりやすい学習体験を提供します。

開発のきっかけは、昨年の「Learning Coach Gem」の成功です。ユーザーは単なる答えだけでなく、概念を理解するための「相棒」を求めていることが明らかになりました。プロンプトの専門知識がなくても、自然な対話で深い学びが得られるツールを目指して開発されました。

今回の新機能は、Googleの教育分野への大規模投資の一環です。学生向けGemini Proの無料提供や、AIスキル育成プログラムも同時に発表しました。「責任あるAIは学習を支援し生産性を高める強力なツールだ」と同社は強調し、教育分野でのAI活用を推進しています。

Googleは「教育エコシステムは変革期にある」と見ており、今後もAIで学習を支援するパートナーであり続ける計画です。今回の機能は、誰もが発見の喜びを感じ、知識を深めることを目指しています。ビジネスパーソンのリスキリングにも大きな影響を与える可能性があります。

Googleが、AIモデル「Gemini」を統合したGoogle Playストアの大規模アップデートを発表しました。これにより、アプリの発見からゲームプレイまで、ユーザー体験が大きく変わろうとしています。特に注目されるのが、ゲーム内でのリアルタイムAI支援機能です。

最大の目玉である新機能「Play Games Sidekick」は、ゲームのプレイ中に利用できるオーバーレイ機能です。ユーザーが行き詰まった際、Geminiに音声で質問すると、ゲーム画面をAIが認識し、攻略のヒントやアドバイスをリアルタイムで返します。ゲームを中断する必要がなくなります。

ユーザーインターフェースも大幅に刷新されます。新たに導入される「You」タブは、ユーザーの興味関心に基づき、おすすめのコンテンツやサブスクリプション情報、リワードなどを一元的に表示します。これにより、ストアは個々に最適化されたコンテンツハブへと進化します。

アプリの検索体験もAIで変わります。「Guided Search」と呼ばれる新機能では、具体的なアプリ名ではなく「家を探す」といった目的を入力するだけで、AIが関連アプリをカテゴリー分けして提示。ユーザーはより直感的に目的のアプリを見つけられるようになります。

このほか、個人の実績やステータスを追跡できる新しいゲーマープロフィールの導入や、友人たちと競い合う「Play Games Leagues」も始まります。また、PCでAndroidゲームが遊べる「Google Play Games on PC」もベータ版を終了し、正式版として提供が開始されました。

今回のアップデートは、AIを活用してユーザーエンゲージメントを高めるGoogleの明確な戦略を示しています。開発者や企業にとっては、AIとの連携を前提とした新しいアプリ体験の創出や、パーソナライズされたマーケティング機会の活用が今後の鍵となりそうです。

大規模言語モデル「Qwen」の開発チームは9月23日、AIとの対話の安全性を確保する新しいオープンソースモデル「Qwen3Guard」を公開しました。このモデルは、ユーザーの入力とAIの応答の両方を評価し、リスクレベルを判定します。主要な安全性ベンチマークで最高水準の性能を達成しており、責任あるAI開発を支援する強力なツールとなりそうです。

最大の特徴は、AIの応答生成中にリアルタイムで安全性を検知する「ストリーミング機能」です。これは「Qwen3Guard-Stream」バリアントで提供され、応答がトークン単位で生成されるそばから瞬時に安全性を評価します。これにより、ユーザー体験を損なうことなく、不適切なコンテンツの生成を動的に抑制できます。

従来の「安全か危険か」という二者択一の分類とは一線を画し、「物議を醸す(Controversial)」という中間的なラベルを導入した点も革新的です。この3段階の深刻度分類により、開発者はアプリケーションの特性や目的に応じて、安全基準の厳格さを柔軟に調整することが可能になります。これにより、過度な制限を避けつつ安全性を確保できます。

グローバルな利用を想定し、119の言語と方言に対応している点も強みです。インド・ヨーロッパ語族、シナ・チベット語族、アフロ・アジア語族など、世界中の多様な言語で一貫した品質の安全性評価を提供します。これにより、多言語対応のAIサービスを開発する企業にとって、導入のハードルが大きく下がることでしょう。

モデルは、オフラインでのデータセット評価などに適した生成モデル「Qwen3Guard-Gen」と、前述のリアルタイム検知用「Qwen3Guard-Stream」の2種類が提供されます。それぞれに0.6B、4B、8Bの3つのパラメータサイズが用意されており、開発環境やリソースに応じて最適なモデルを選択できます。

開発チームは、AIの安全性を継続的な課題と捉えています。今後はモデル構造の革新や推論時の動的介入など、より柔軟で堅牢な安全手法の研究開発を進める方針です。技術的な能力だけでなく、人間の価値観や社会規範に沿ったAIシステムの構築を目指し、責任あるAIの普及に貢献していくとしています。

著名ベンチャーキャピタリストのアレクサ・フォン・トーベル氏が、次の技術革新の波として量子コンピューティングに大きな期待を寄せています。同氏が率いるInspired Capitalは最近、量子コンピュータ開発を手がけるスタートアップ「Logiqal」社に投資しました。AIの計算需要がインフラを再定義する中で、量子コンピュータこそがAGI（汎用人工知能）以上に科学的発見を解き放つと、同氏は考えています。

なぜ今、量子コンピュータなのでしょうか。フォン・トーベル氏は、AIの急速な進化が背景にあると指摘します。AIが必要とする膨大な計算能力は、既存のインフラを根本から変えつつあります。この大きな変化が、量子コンピュータのような次世代技術の成功確率を高める土壌になっていると分析しています。同氏は量子を「AIの次の革新の波」と位置づけています。

投資先として、同氏はソフトウェアではなくハードウェア開発に焦点を当てました。特に、数あるアプローチの中でも「中性原子」方式に高い将来性を見出しています。そして、この分野の第一人者であるプリンストン大学のジェフリー・トンプソン教授が率いるLogiqal社への出資を決めました。まずは実用的な量子コンピュータを構築することが最優先だと考えています。

量子コンピュータが実現すれば、社会に計り知れない価値をもたらす可能性があります。フォン・トーベル氏は、製薬、材料科学、物流、金融市場など、あらゆる分野で革新が起こると予測します。人間の寿命を20〜30年延ばす新薬の開発や、火星探査を可能にする新素材の発明も夢ではないと語っており、「地球を動かす」ほどのイノベーションになるとしています。

量子分野は、AI分野と大きく異なると同氏は指摘します。世界の量子専門家は数百人程度と非常に限られており、才能の真贋を見極めやすいといいます。一方、AI分野では専門家を自称することが容易で、多くの企業がブランドやスピード以外の持続的な競争優位性、つまり「堀」を築けていないのが現状です。巨大IT企業が優位な市場で、スタートアップが生き残るのは容易ではありません。

Spotifyの元幹部らが今月、AI教育プラットフォーム「Oboe」を立ち上げました。ユーザーが入力したトピックに対し、AIがオーダーメイドの学習「コース」を自動生成するサービスです。開発チームは「質の高い学習体験の民主化」を目的としていますが、情報の信頼性には課題が残ります。

「Oboe」は、チャットボットのような画面で知りたいことを入力するだけで、教科書の一章のような解説文や要点リスト、FAQ、AIがホスト役を務めるポッドキャストまで多様な形式で情報を提供します。これにより、ユーザーは断片的な情報を自ら集める手間なく、体系的に知識を学べます。

しかし、このプラットフォームが抱える最大の課題は情報の正確性です。生成される文章には出典元が示されず、ユーザーは情報の真偽を自ら外部で検証する必要があります。AIが不正確な情報を生成する「ハルシネーション」のリスクは依然として大きな懸念点です。

開発責任者は対策として、複数の大規模言語モデル（LLM）に互いの生成内容をチェックさせる仕組みを導入したと説明します。あるLLMが生成した内容を、別のデータセットで学習した異なるLLMが検証し、誤りを特定・修正することで、不正確さの可能性を減らす試みです。

現時点ではユーザーが誤りを直接報告する機能しかありませんが、数ヶ月以内には情報の出典を示す引用機能を追加する計画です。Oboeは、使われるほどにユーザーの学習スタイルを理解し、人間のように最適化されていく学習プラットフォームを目指しています。

個人の知的好奇心に合わせた学習体験を提供するというコンセプトは野心的です。しかし現状では、情報の信頼性というAI活用の根幹に関わる課題が残ります。ビジネス等で活用するには、引用機能の搭載など、信頼性を高める今後の改善が不可欠と言えるでしょう。

自然言語でアプリを開発する「Vibe Coding（感覚的AIコーディング）」の専用モバイルアプリが、市場獲得に苦戦しています。アプリ情報分析企業Appfiguresの調査によると、多くのアプリがダウンロード数も収益もほとんどない状況です。デスクトップではユニコーン企業が生まれる一方、モバイル市場は未成熟で、技術の完成度にも課題が残っています。

Appfiguresの分析は市場の厳しい現実を示します。この分野で最大手のアプリ「Instance」でさえ、ダウンロード数は1万6000件、収益はわずか1000ドルです。2番手の「Vibe Studio」は4000ダウンロードで収益はゼロ。ほとんどのアプリがユーザー獲得と収益化に苦しんでおり、市場の立ち上がりが遅れていることがうかがえます。

では、モバイルでの未来は暗いのでしょうか。市場はまだ若く、成長の可能性は残されています。今年、Reddit共同創業者が出資する「Vibecode」が940万ドルのシード資金を調達。iOS上でAIを使ってアプリを開発するサービスを開始しており、こうした新規参入が市場を活性化させるか注目されます。

専用アプリは不振ですが、技術は別の形でモバイルに浸透し始めています。例えば、アプリ収益化基盤の「RevenueCat」では、AIアシスタント経由での新規登録が急増しました。AIが開発者を支援し、アプリ内課金の設定などを自動化する裏方として、その存在感を増しているのです。

一方で、技術そのものには課題が残ります。多くの開発者は、AIが生成したコードの品質がまだ不十分だと指摘しています。ある調査では、約95%が「AI生成コードの修正に余分な時間を費やしている」と回答。現状では、人間の開発者がAIを補助的に使う「AIベビーシッター」のような役割が実態に近いようです。

しかし、開発者の関心は非常に高いです。Stack Overflowの調査では、84%がAIツールを「利用中」または「利用予定」と回答し、昨年から増加しています。技術的な課題はありつつも、開発現場でのAI活用への需要は確実に高まっていると言えるでしょう。

Googleが2025年9月23日、テキストや画像からデザインの方向性を示すムードボードを生成する実験的AIツール「Mixboard」を発表しました。同社の研究部門Google Labsが開発したもので、デザインの初期段階におけるアイデア出しを支援します。米国で公開ベータ版として提供が開始されました。

ユーザーは「メンフィス風の食器」や「リビングでの秋のパーティー企画」といった自然言語の指示（プロンプト）を入力するだけで、関連する画像をAIに生成させることができます。自身の画像をアップロードして、それを基に新たなビジュアルを作成することも可能で、直感的なアイデア探求を実現します。

Mixboardの強みは、自然言語による柔軟な編集機能にあります。生成されたボードに対し、「画像を結合して」といった指示で修正を加えたり、「再生成」や「似た画像を生成」といったワンクリック操作で素早くアイデアを派生させたりすることができます。これにより、試行錯誤のプロセスが大幅に効率化されるでしょう。

このツールは、Googleの最新AIモデル「Gemini 2.5 Flash」と、新しい画像編集モデル「Nano Banana」を基盤としています。これらの技術により、テキストや画像の文脈を深く理解し、ユーザーの意図に沿った高精度なビジュアル生成が可能になっています。

デザイン支援ツール市場では、Figmaの「FigJam」やAdobeの「Firefly Boards」などが存在します。Googleがこの分野に参入したことは、生成AIを活用したクリエイティブ支援ツールの開発競争がさらに激化することを示唆しています。

Mixboardは現在、米国で公開ベータ版として提供されています。Googleは、このツールを通じて、専門家でなくても誰もがAIを使って創造的なアイデアを簡単に探求できる世界の実現を目指すとしています。

オーストラリアのスタートアップAlloyは23日、ロボットが生成する膨大なデータを管理するインフラ開発のため、約300万ドル（約4.5億豪ドル）をプレシードラウンドで調達したと発表しました。このラウンドはBlackbird Venturesが主導しました。同社は、自然言語でデータを検索し、エラーを発見するプラットフォームを提供することで、ロボティクス企業の開発効率向上を目指します。今後は米国市場への進出も計画しています。

あなたの会社では、ロボットが生成する膨大なデータをどう管理していますか。ロボットは1台で1日に最大1テラバイトものデータを生成することがあります。カメラやセンサーから常にデータが送られるためです。多くの企業は、この膨大なデータを処理するために既存のツールを転用したり、内製ツールを構築したりしており、非効率なデータ管理が開発の足かせとなっています。

Alloyは、ロボットが収集した多様なデータをエンコードし、ラベル付けします。利用者は自然言語でデータを検索し、バグやエラーを迅速に特定できます。ソフトウェア開発の監視ツールのように、将来の問題を自動検知するルールを設定することも可能で、開発の信頼性向上に貢献します。これにより、エンジニアは数時間に及ぶデータ解析作業から解放されるのです。

創業者のジョー・ハリスCEOは、当初農業用ロボット企業を立ち上げる予定でした。しかし、他の創業者と話す中で、業界共通の課題がデータ管理にあると気づきました。自身の会社のためにこの問題を解決するよりも、業界全体のデータ基盤を整備する方が重要だと考え、2025年2月にAlloyを設立しました。

Alloyは設立以来、オーストラリアのロボティクス企業4社とデザインパートナーとして提携しています。今回の調達資金を活用し、年内には米国市場への本格的な進出を目指します。まだ直接的な競合は少なく、急成長するロボティクス市場で、データ管理ツールのデファクトスタンダードとなることを狙っています。

ハリス氏は「今はロボティクス企業を設立するのに最高の時代だ」と語ります。同氏は、今後生まれるであろう数多くのロボティクス企業が、データ管理という「車輪の再発明」に時間を費やすことなく、本来のミッションに集中できる世界を目指しています。このビジョンが投資家からの期待を集めています。

Googleは9月23日、AIサブスクリプションプラン「AI Plus」の提供国を新たに40カ国拡大したと発表しました。インドネシアでの先行導入が好評だったことを受け、より手頃な価格で高度なAIツールを世界中に提供する狙いです。対象はアジア、アフリカ、中南米の新興国が中心で、グローバルな利用者層の拡大を目指します。

「AI Plus」プランでは、Geminiアプリでの画像生成・編集や動画生成モデル「Veo 3 Fast」の利用上限が引き上げられます。さらに、Gmail、Docs、Sheetsといった主要な生産性ツールにGeminiが統合され、業務効率の大幅な向上が期待できるでしょう。ビジネスの現場でAIをどう活用できるか、試金石となりそうです。

このプランには、AI搭載のデジタルノート「NotebookLM」の利用上限拡大や、Googleフォト、ドライブ、Gmailで使える200GBのストレージも含まれます。また、これらの特典は最大5人の家族と共有可能で、個人利用だけでなく小規模なチームでの活用も視野に入ります。

新たに追加されたのは、ベトナム、フィリピン、ナイジェリア、メキシコ、ウクライナなど40カ国です。Googleは、価格を各国の市場に合わせて設定することで、新興国市場でのAIサービスの普及を加速させる戦略です。手頃な価格設定が、新たなビジネスチャンスを生むかもしれません。

米Googleは2025年9月23日、検索サービスに統合された対話型AI「AIモード」を、世界中のスペイン語話者向けに提供開始したと発表しました。これにより利用者は、自然言語での質問や対話形式での情報検索、画像のアップロードなどが可能になります。今回の拡大は8月の180カ国への展開に続くもので、多言語対応を加速させ、グローバル市場での利用者基盤を強化する狙いです。

AIモードは、従来のキーワード検索とは一線を画す対話型の検索体験を提供します。利用者は自然な文章で複雑な質問を投げかけ、AIと対話を重ねながら情報を深掘りできます。画像のアップロードにも対応しており、より直感的な情報収集が可能になることで、ユーザーの検索効率は飛躍的に向上するでしょう。

GoogleはAIモードのグローバル展開を急速に進めています。今回のスペイン語対応は、8月に米国や英国などに加え180カ国へ提供範囲を広げたことに続く動きです。既に日本語、韓国語、ヒンディー語などにも対応しており、世界中の多様な言語圏でAI検索の主導権を握るという同社の強い意志がうかがえます。

今回の発表は、Google全体のAI戦略の一環です。同社は検索だけでなく、Android端末での会話型写真編集機能や、より安価なAIサブスクリプションプラン「AI Plus」の提供国拡大も同時に発表しました。製品群全体でAI統合を加速させ、ユーザーの日常生活に深く浸透させる戦略です。

AI分野では、OpenAIとの競争が激化しています。OpenAIがインドネシアなどで低価格プラン「ChatGPT Go」を展開する中、Googleも「AI Plus」で対抗しています。主要な言語市場への迅速な対応は、生成AIサービスの競争において利用者獲得の重要な鍵となるでしょう。

なお、GoogleのAI機能には注意が必要です。検索結果上部にAI要約を表示する「AI Overview」と、今回対象の「AIモード」は別の機能です。AIモードは、対話AI「Gemini」と直接チャットする没入型の体験であり、より能動的な情報探索を目的としています。

元GoogleのAIノートアプリ「NotebookLM」の開発者3名が、音声ファーストのAIリサーチアプリ「Huxe」を9月23日に公開しました。このアプリは、AIが生成するポッドキャスト形式でニュースやリサーチ情報を要約し、ユーザーの情報収集を支援します。同社はConvictionなどから460万ドル（約6.9億円）を調達。アプリはiOSとAndroidで利用可能です。

Huxeの最大の特徴は、複数のAIホストが特定のトピックについて議論する「ポッドキャスト」を自動生成する点です。ユーザーはAIホストと対話し、質問したり別の角度からの説明を求めたりできます。これは、元々開発に携わったNotebookLMの音声機能をさらに発展させたもので、情報収集のあり方を変える可能性を秘めています。

このアプリは、ユーザーのメールやカレンダーと連携し、スケジュールに基づいたパーソナライズされた日次ブリーフィングを提供します。また、関心のあるトピックを「ライブステーション」として登録すると、関連ニュースを継続的に追跡し、最新情報を音声で更新してくれます。これにより、受動的かつ効率的な情報収集が実現します。

開発チームは2024年12月にGoogleを退社後、当初はB2B向けのチャットボットを開発していました。しかし、音声生成機能へのユーザーの強い関心を捉え、消費者向け市場へ転換。スクリーンタイムが長く、情報過多に悩む知識労働者や専門家を主なターゲットとしてHuxeを開発しました。

Huxeはシードラウンドで460万ドルを調達しました。FigmaのCEOやGoogle Researchのジェフ・ディーン氏など著名投資家も名を連ねています。音声AI市場は成長が著しく、ElevenLabsやOboeといったスタートアップも参入。GoogleやMetaも類似機能を開発しており、競争が激化しています。

法律事務所の業務効率化を支援するAIスタートアップ、Superpanel社が2025年9月23日、シードラウンドで530万ドル（約8億円）の資金調達を発表しました。このラウンドはOutlander VCとField Venturesが共同で主導しました。同社は調達資金を活用し、法律事務所が新規クライアントを受け入れる煩雑なプロセス「リーガルインテイク」を自動化するプラットフォームの開発を加速させます。

Superpanelのプラットフォームは、法律事務所に「デジタルチームメイト」を提供します。電話、テキストメッセージ、メールなど様々なチャネルを通じてクライアントと対話し、案件に関する情報収集や書類共有を自動で進めます。これにより、これまで事務所スタッフの作業の半分を占めていた受け入れ業務の負担を大幅に軽減できるとしています。あなたの組織でも、同様の定型業務はありませんか？

このシステムは、クライアントを誘導して案件の種類や管轄区域、必要な書類を整理します。一方で、AIによる判断が難しい曖昧な点やリスクが伴う場合は、人間の担当者に判断を仰ぐエスカレーション機能を備えています。これにより、自動化による効率性と人間による信頼性を両立させたワークフローの構築を目指します。

今回調達した資金は、主に人材採用の加速と、プラットフォームの機能拡張に充てられます。特に、事故や不法行為などで損害を受けた原告側のクライアントを支援する法律事務所向けのサービス強化に注力する方針です。CEOのジュリアン・エメリー氏は、市場での競争力を高めていく考えを示しています。

法律分野はAIによる変革が急速に進んでおり、多くのスタートアップが参入する激戦区です。Superpanelの競合にはClio GrowやLegalClerk.aiなどが存在します。消費者がAIツールによって即時的な対応を期待する現代において、いかに優れた顧客体験を提供できるかが差別化の鍵となりそうです。

創業の背景には、エメリー氏自身の経験があります。彼は過去に法的な助けを求める際に、手続きが煩雑で費用も高いと感じた原体験から、この課題解決に着手しました。AI技術の進化が、これまで自動化が困難とされてきた複雑なリーガルインテイクのプロセスを変革する好機と捉えています。

Googleは2025年9月23日、米国でGoogleフォトの対話型AI編集機能を対象の全Androidユーザーに展開開始しました。音声やテキストで指示するだけで、同社のAI「Gemini」が写真を自動で編集します。これにより、専門知識がなくても高度な写真編集が可能となり、クリエイティブな表現の幅が広がります。

この新機能は、アプリ内の「Help me edit」ボタンから利用できます。ユーザーは編集ツールやスライダーを直接操作する必要がありません。代わりに「もっと明るくして」「背景の人を消して」といった自然な言葉で指示を出すだけで、AIが意図を汲み取り、写真を編集します。

この機能は、Googleの高性能AIモデル「Gemini」の能力を活用しています。当初は最新スマートフォン「Pixel 10」の利用者向けに限定公開されていましたが、今回、対象機種が大幅に拡大されました。これにより、より多くのユーザーが最先端のAI技術を手軽に体験できます。

簡単な明るさ調整や不要物の除去はもちろん、古い写真の修復といった高度な編集も可能です。さらに「ペットのアルパカをハワイのワイキキに移動させて」のような、現実にはない創造的な画像生成にも対応し、写真編集の楽しみを広げます。

一度の指示で終わりではありません。AIによる編集結果に対して「もう少しこうして」といった追加の指示を出すことで、対話しながら微調整を重ね、理想の仕上がりに近づけることができます。「make it better（もっと良くして）」といった曖昧な指示から始めることも可能です。

現在の提供対象は、米国在住で18歳以上のユーザーに限定され、言語は英語のみです。また、GoogleはAIで生成・編集された画像であることを示す技術標準「C2PA」にも対応しており、コンテンツの信頼性確保にも配慮しています。

GoogleとKaggleは、2025年11月10日から14日の5日間、AIエージェント開発に特化したオンライン集中講座「AI Agents Intensive」を開催します。この講座は、AIの次なるフロンティアとされるAIエージェントの構築スキルを習得することが目的です。GoogleのAI研究者やエンジニアが作成したカリキュラムを通じ、参加者は基礎から高度なマルチエージェントシステムまでを学びます。

カリキュラムは、単純なAIエージェントから高度なマルチエージェントシステム構築までを網羅。アーキテクチャ、ツール、メモリ、評価手法など、プロトタイプから本番環境への移行に必要な知識を体系的に学べます。企業のAI活用を次の段階へ進める機会となるでしょう。

講座は、専門家による解説と実践的なコーディングラボを組み合わせて進められます。DiscordやYouTubeのライブ配信を通じ、Googleの専門家と直接議論する機会も提供。参加者は能動的かつ双方向的に学習を進めることが可能です。

講座の最後には、学んだスキルを応用するキャップストーンプロジェクトが用意されています。優秀者には賞品が贈られるほか、GoogleとKaggleの公式SNSで紹介されるチャンスもあります。実践的なスキルを証明する貴重な機会となるでしょう。

本講座は、初心者から専門知識を深めたい経験者まで幅広く対象としています。今年初めに開催された前回の「GenAI Intensive」講座には28万人以上が参加。未来の自律システム構築を担う人材の育成を目指します。

Googleは2025年9月23日、メキシコ進出20周年を記念し、首都メキシコシティでAI分野への投資拡大と新サービスを発表しました。教育、社会課題解決、新製品投入を柱に同国での事業を強化します。現地では国民の89%がGoogleを肯定的に評価しており、AIによるさらなる貢献が期待されます。

人材育成のため、学生に「Google AI Pro」を1年間無料で提供します。また、教員向けAI研修には200万ドルを追加拠出しプログラムを拡大。さらに、中小企業10万社を対象に、マーケティングや財務管理へのAI活用を学ぶ無料研修も開始します。

メキシコの社会課題解決にもAI技術を応用します。モンテレイ市ではAIで交通信号を最適化し渋滞を緩和する「Project Green Light」を導入。また、国家機関と協力し、衛星画像から洪水を最大7日前に予測するAIモデルの活用を進めます。

消費者向けに、最新AI検索「AIモード」をスペイン語で提供開始します。翻訳アプリもGeminiモデルで強化し、リアルタイム会話や言語学習機能を向上。さらにスマートフォン「Google Pixel」をラテンアメリカで初めて同国に投入します。

事業拡大の証として、首都メキシコシティに新オフィスを開設予定です。20年前にラテンアメリカ初のスペイン語圏拠点として進出して以来、一貫して成長しており、今後も現地のイノベーション創出と人材活用に注力する方針です。

AI人材マッチングのMercor社CEO、Brendan Foody氏が2025年10月27日から29日に開催されるTechCrunch Disrupt 2025に登壇します。同氏はAIステージで、人工知能が仕事の進め方だけでなく「誰が働く機会を得るか」をいかに変革しているかについて講演します。AIを活用した新たな人材発掘や採用バイアスの排除など、次世代の採用戦略を考える上で重要な示唆が得られるでしょう。

働き方の未来は、もはや遠い未来の話ではありません。Foody氏は、AIが仕事の進め方だけでなく、「誰が働く機会を得るか」という採用の根幹をリアルタイムで再定義していると指摘します。AIによる人材発掘から採用プロセスの効率化、AIで強化されたチームの台頭まで、議論は多岐にわたる見込みです。

Foody氏が率いるMercor社は、AIで企業と優秀な技術者を結びつけ、わずか17ヶ月で年間経常収益（ARR）を5億ドルにまで急成長させました。Peter Thiel氏らも支援する同社の成功は、AIが労働市場をいかに速いスピードで変えているかを如実に示しています。

講演では、スタートアップから大企業のリーダーまでが、AIをどのように活用できるかが語られます。AIを使って新たな人材プールを開拓する方法、採用過程における無意識の偏見を排除する技術、そして未来の変化に対応できる強固な組織を構築するための具体的な戦略が示される予定です。

TechCrunchは、2025年10月27日から29日にサンフランシスコで開催する世界最大級のテックカンファレンス「Disrupt 2025」について、チケットの早期割引販売を9月26日（太平洋標準時）に終了すると発表しました。期限までの購入で最大668ドル安く参加できます。本イベントは1万人を超える創業者や投資家が一堂に会し、テクノロジーの未来を形作る重要な機会となります。

Disruptは、かつてDiscordやMintといったスタートアップが世界に飛躍するきっかけを掴んだ伝説的なイベントです。今年はTechCrunch創立20周年を記念する特別な回となり、過去最大規模での開催が期待されています。参加者は最先端の技術動向を直接学び、貴重なビジネスチャンスを探る絶好の機会を得られるでしょう。

カンファレンスでは、業界を牽引する250人以上のイノベーターが登壇します。Khosla Ventures創設者のヴィノッド・コースラ氏やBox共同創業者のアーロン・レヴィ氏、NetflixのCTOであるエリザベス・ストーン氏など、豪華な顔ぶれが名を連ねており、200以上の示唆に富むセッションが予定されています。

セッション以外にも、有望スタートアップが競う「Startup Battlefield 200」や、100社以上のデモ展示、2,000件以上の商談が組まれるネットワーキング機会など、多彩なプログラムが用意されています。経営者や技術者にとって、新たな協業先や投資先を見つける貴重な場となるのではないでしょうか。

最大668ドルの割引が適用される期間は、9月26日午後11時59分（太平洋標準時）までと迫っています。世界の技術トレンドの最前線に触れ、自社の成長戦略に活かしたいと考える経営者やリーダーにとって、早期の申し込みがコスト削減につながります。

著名投資家のヴィノド・コースラ氏が、10月27日からサンフランシスコで開催される「TechCrunch Disrupt 2025」に登壇します。炉辺談話形式で、AIが変革する未来や、持続可能な企業を築くための知見を共有。起業家や投資家にとって必聴のセッションとなるでしょう。

コースラ氏は、AIがもたらす15年後の世界について率直な見解を述べます。前例のない豊かさと大規模な雇用の変化が共存する未来を予測。あらゆる分野で起こる変革を見据え、起業家が今聞くべき本質的なアドバイスを提供する予定です。

Khosla Ventures創業者として、AIや気候変動、ヘルスケア分野で革新的な企業を支援。その率直な物言いと、現状維持を超えた壮大な思考で知られています。セッションでは、教科書では学べない厳しい現実を乗り越えるための実践的な洞察が期待されます。

昨年のDisruptでも同氏のセッションは満員の聴衆を集め、大きな話題となりました。鋭い批評と未来を見通すビジョンを組み合わせる能力は、参加者に大きな刺激を与えます。アイデアの評価から課題克服まで、具体的な知見を得られる貴重な機会となるはずです。

TechCrunch Disruptは、1万人以上の創業者、投資家、イノベーターが集う世界最大級のテックカンファレンスです。テクノロジー業界の伝説的な投資家から直接話を聞けるまたとない機会であり、最新動向を把握する絶好の場となるでしょう。