AI Times｜2025年09月24日のAIニュース

NVIDIAは9月24日、マルチモーダルAIモデルファミリー「Nemotron」をオープンソースとして公開しました。NemotronにはAIモデル、データセット、開発ツール群が含まれ、研究および商用目的で利用可能です。GitHubなどを通じて提供され、開発者は透明性の高いAIを迅速に構築できます。これにより、あらゆる規模の企業でAI開発の加速が期待されます。

Nemotronは、AI開発の全段階を効率化するオープンソース技術群です。大学院レベルの科学的推論や高度な数学、コーディングに優れた最先端のAIモデルが含まれます。さらに、モデルの学習に使われたデータセットや、AIを高速かつ低コストで実行するための数値精度アルゴリズムなども提供されます。

なぜNVIDIAはオープンソース化に踏み切ったのでしょうか。それは、広範な問題解決を可能にする「汎用知能」と、各業界特有の課題に対応する「特化知能」の両方を向上させるためです。同社はNemotronを通じて、あらゆる産業でAIの導入を大規模に推進することを目指しています。

既に多くの企業がNemotronの活用を進めています。例えば、セキュリティ企業のCrowdStrikeは、AIエージェントのエコシステム強化に利用しています。また、DataRobotはNemotronを基に、より高速でコスト効率の高い推論モデルを開発するなど、具体的な成果が出始めています。

NVIDIAはNemotron開発で得た知見を次世代GPUの設計に活かす一方、コミュニティの技術も積極的に取り入れています。Alibabaの「Qwen」やMetaの「Llama」といったオープンモデルの技術を活用し、Nemotronのデータセットや機能を強化するなど、エコシステム全体での発展を目指しています。

開発者はGitHubやHugging Face、OpenRouterを通じてNemotronを利用開始できます。NVIDIA RTX PCユーザーはllama.cppフレームワーク経由でのアクセスも可能です。同社は今後もイベントなどを通じて、開発者コミュニティとの連携を深めていく方針です。

クラウド大手のオラクルが、150億ドル（約2.1兆円）規模の社債発行を計画していることが報じられました。これはAI開発をリードするOpenAIとの年間300億ドル規模の歴史的なインフラ契約などに対応する動きです。一連の巨額取引は、投資資金が還流する「循環投資」の様相を呈しており、その実効性やリスクについて専門家から疑問の声が上がっています。

なぜこれほど巨額の資金が必要なのでしょうか。オラクルはOpenAIに対し、次世代AIモデルの訓練と運用に必要な計算資源を供給します。さらに、メタとも200億ドル規模の同様の契約について交渉中と報じられており、AIインフラの需要は爆発的に拡大しています。今回の資金調達は、こうした巨大な需要に応えるための設備投資を賄うことが目的です。

この取引はオラクルだけではありません。半導体大手NVIDIAも、OpenAIに最大1000億ドルを投資すると発表しました。注目すべきは、OpenAIがその資金を使ってNVIDIAのシステムを導入する点です。つまり、NVIDIAが投じた資金が、巡り巡って自社の売上として戻ってくるという構造になっています。

このような「循環投資」モデルは、業界関係者の間で議論を呼んでいます。インフラ提供者がAI企業に投資し、そのAI企業が最大の顧客になるという構図です。これは真の経済的投資なのでしょうか、それとも巧妙な会計操作なのでしょうか。その実態について、多くの専門家が疑問の目を向けています。

取引の仕組みはさらに複雑化する可能性があります。NVIDIAは自社製チップをOpenAIに直接販売するのではなく、別会社を設立して購入させ、そこからリースする新事業モデルを検討中と報じられています。この手法は、循環的な資金の流れをさらに何層にも重ねることになり、関係性の不透明さを増すとの指摘もあります。

OpenAIのサム・アルトマンCEO自身も、先月「AIはバブルだ」と認め、「誰かが驚異的な額の金を失うだろう」と警告しています。AIへの期待が天文学的な予測に達しない場合、何が起こるのでしょうか。現在の巨額投資が過剰だったと判明するリスクは、認識すべき課題と言えるでしょう。

もしAIバブルが崩壊した場合、建設された巨大データセンターはすぐには消えません。2001年のドットコムバブル崩壊後、敷設された光ファイバー網が後のインターネット需要の受け皿となったように、これらの施設も他用途に転用される可能性はあります。しかし、その場合でも投資家はAIブームの価格で投資した分の巨額損失を被る可能性があります。

Google Cloudが、次世代のAIスタートアップ企業の獲得に全力を注いでいます。NvidiaとOpenAIの提携など、巨大企業同士の連携が加速するAIインフラ市場で、Googleは将来のユニコーン企業を早期に囲い込む戦略を選択。クラウドクレジットの提供や技術支援を通じて、自社プラットフォームへの取り込みを急いでいます。これは、AI市場の主導権を巡る競争が新たな局面に入ったことを示しています。

AIインフラ市場では、NvidiaとOpenAIの1000億ドル規模の提携や、Microsoft、Amazon、Oracleによる大型投資など、既存大手間の連携が加速しています。こうした巨大ディールは特定の企業連合が市場を支配する構図を生み出しており、Google Cloudは一見するとこの流れから取り残されているように見えます。

しかし、Google Cloudは異なる賭けに出ています。同社のフランシス・デソウザCOOによれば、世界の生成AIスタートアップの60%がGoogle Cloudを選択。同社は将来有望な企業が巨大化する前に「主要コンピューティングパートナー」として関係を築くことに注力し、今日の巨人を巡る争いよりも価値があると見ています。

GoogleはAIスタートアップに対し、最大35万ドルのクラウドクレジットや、同社の技術チームへのアクセス、マーケットプレイスを通じた市場投入支援などを提供しています。これにより、スタートアップは初期コストを抑えながら、Googleのエンタープライズ級のインフラとAIスタックを活用できるという大きな利点を得られるのです。

Google Cloud戦略の核となるのが「オープンな姿勢」です。自社のAIチップ「TPU」を他社のデータセンターに提供する異例の契約を結ぶなど、あらゆる階層で顧客に選択肢を提供。競合に技術を提供してもエコシステム全体の拡大を優先する、長年の戦略を踏襲しています。この戦略は、競合他社との差別化にどう影響するのでしょうか。

この戦略は、独占禁止法に関する規制当局の懸念を和らげる狙いもあると見られています。オープンなプラットフォームとして競争を促進する姿勢を示し、自社の検索事業における独占的な地位をAI分野で乱用するとの批判をかわす狙いです。同時に、未来の巨大企業との関係構築で長期的な優位性を確保します。

米Microsoftは9月24日、法人向けAIアシスタント「Microsoft 365 Copilot」に、競合Anthropic社のAIモデル「Claude」を統合すると発表しました。これにより利用者は従来のOpenAI製モデルに加え、新たにClaudeを選択できます。タスクに応じた最適なAIを選ぶ柔軟性を提供し、マルチモデル戦略を加速させる狙いです。

今回の統合で、まず2つの機能でClaudeが利用可能になります。1つは複雑な調査を行う「Researcher」エージェントで、高度な推論に優れた「Claude Opus 4.1」が選択できます。もう1つはカスタムAIを構築する「Copilot Studio」です。

Copilot Studioでは、複雑な推論向けの「Opus 4.1」と、大規模データ処理に強い「Sonnet 4」の両方が選択可能です。開発者はタスクごとに最適なモデルを使い分け、より高機能なカスタムAIエージェントやワークフローを構築できるようになります。

新機能は、法人がオプトイン（利用申請）することで、「フロンティアプログラム」を通じて提供されます。利用者は容易にOpenAIモデルとClaudeモデルを切り替え可能。MicrosoftがOpenAIへの依存を軽減し、複数のAIモデルを取り込む戦略を明確に示しています。

Microsoftは最近、開発者ツールでもClaudeの採用を進めており、今後はExcelなど他のアプリへの展開も示唆されています。「これは始まりに過ぎない」としており、最先端のAIを迅速に自社サービスへ統合していく姿勢がうかがえます。

AIプラットフォームのHugging Faceは2025年9月24日、軽量な視覚言語モデル（VLM）をGUI操作エージェントに進化させる新手法「Smol2Operator」を公開しました。この手法は2段階のファインチューニングを通じて、モデルに画面要素の認識能力と複雑なタスクの計画・実行能力を付与します。同社はGUI自動化技術の発展を促進するため、訓練手法やデータセット、モデルを全てオープンソース化し、開発の再現性を高めています。

GUI操作AIの開発では、データセットごとに操作の記述形式が異なり、統一的な学習が困難でした。この課題に対し、同社は多様なデータ形式を標準化された一つのアクション空間に変換するパイプラインを開発。これにより、様々なデータソースを一貫してモデル訓練に活用できるようになりました。企業の開発者は、独自の操作体系に合わせてデータセットを容易に変換できます。

訓練の第1段階では、モデルにGUI上の要素を正確に認識・特定する「グラウンディング能力」を付与します。「ボタンをクリックする」といった低レベルの指示と、画面上の座標を含む実行コードを対にしたデータで学習させ、モデルが画面を「見る」能力の基礎を築きます。これにより、AIは指示された対象を正確に特定できるようになります。

第2段階では、モデルに思考力と計画能力を植え付けます。より高レベルで複雑な指示に対し、次の行動を思考し、複数のステップに分解して実行するデータで訓練します。これにより、モデルは単なる要素認識から、主体的にタスクを遂行するエージェントへと進化し、より複雑な業務自動化への道を開きます。

この2段階訓練により、SmolVLM2-2.2Bという比較的小規模なモデルでも、GUI要素の認識ベンチマークで高い性能を達成しました。同社は、この成果の再現性を担保するため、データ処理ツール、統一されたデータセット、訓練済みモデルを全て公開しており、誰でも追試や応用開発が可能です。

今後の展望として、教師あり学習（SFT）だけでなく、強化学習（RL）や直接選好最適化（DPO）といった手法の活用が挙げられています。これらの手法により、エージェントが静的なデータから学ぶだけでなく、実環境でのインタラクションを通じて学習・改善する、より高度な能力の獲得が期待されます。

企業向けAIモデル開発のCohereは9月24日、1億ドルを追加で調達し、企業価値が70億ドルに達したと発表しました。これは8月の5億ドル調達に続くものです。同時に半導体大手AMDとの提携も締結し、NvidiaとOpenAIの連合に対抗する動きを見せています。この提携は、AI市場の勢力図に変化をもたらす可能性を秘めています。

今回の提携の核心は、CohereのAIモデル群がAMDのGPU「Instinct」で動作可能になる点です。これは市場を独占するNvidia製GPUへの依存を減らす動きと言えるでしょう。さらに、AMD自身もCohereの顧客となり、自社内でAIモデルを活用します。CohereはNvidia製GPUのサポートも継続するとしています。

Cohereは2019年、生成AIブームの火付け役となった論文「Transformer」の共著者によって設立された有力企業です。しかし、OpenAI（企業価値5000億ドルとの報道）やAnthropic（同1830億ドル）といった競合に比べると、企業価値の規模では後塵を拝しているのが現状です。

Cohereは特に「AI主権」を重視する企業をターゲットにしています。これは、自社のデータやAIモデルを外部の事業者に委ねず、自国・自社内で管理したいというニーズに応える戦略です。今回のラウンドに国際的なネットワークを持つ投資家が新たに参加したことも、この戦略を裏付けています。

スタンフォード大学とマサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者が、生成AIが労働市場に与える影響について新たな研究結果を明らかにしました。2022年後半以降、AIに代替されやすい職種では若手技術者の雇用が減少する一方、既存労働者の生産性は大幅に向上することが判明。AIは単純作業を自動化し、経験豊富な人材の業務を支援するため、企業は採用・育成戦略の見直しを迫られそうです。

スタンフォード大学デジタルエコノミーラボの研究によると、2022年後半からAIの影響を受けやすい職種で、若手（22〜30歳）の雇用が明確に減少しています。米国最大の給与計算代行会社ADPの最新データ分析で判明したもので、特にソフトウェアエンジニアなどの職種でこの動きが顕著です。

興味深いことに、若手層の雇用が減少する一方で、同じ職種の中堅・シニア層の雇用は安定、もしくは増加傾向にあります。これは、AIが経験豊富な労働者の専門知識を代替するのではなく、業務を拡張するツールとして機能していることを示唆しています。経験値がAI活用の鍵となりそうです。

一方、マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究では、AIの生産性向上効果が実証されています。2023年の研究では、ChatGPTがライティング業務の生産性を大幅に向上させると判明。特に、これまで成績が振るわなかった労働者ほど、その恩恵が大きかったといいます。

AIがもたらすこの二面性は、業務を「自動化」するか「拡張」するかの違いに起因します。エントリーレベルの定型的なタスクは自動化されやすく、若手の雇用機会を奪う可能性があります。一方、複雑な判断を伴う業務はAIで拡張され、シニア層の生産性をさらに高めるのです。

これらの研究結果は、経営者やリーダーに重要な問いを投げかけています。AIによる生産性向上は不可欠ですが、同時に若手人材の採用や育成戦略を根本から見直す必要がありそうです。人間とAIが協働する新たな組織モデルの構築が、今後の企業競争力を左右するでしょう。

米国のAIスタートアップSkild AIが、脚を切断されるなど極端な物理的損傷を受けても動作し続けるロボットを制御する、汎用AIアルゴリズム「Skild Brain」を開発しました。この技術は、単一のAIが多様なロボットを操作し、未知の身体形状や損傷に即座に適応する画期的なものです。従来のデータ収集の課題を克服し、ロボット知能の飛躍的な進歩を目指します。

この技術の核心は「omni-bodied brain（万能ボディの脳）」というコンセプトです。共同創業者兼CEOのディーパック・パサック氏が提唱するこの考え方は、「あらゆるロボット、あらゆるタスクを単一の脳でこなす」というもの。特定のハードウェアやタスクに特化せず、極めて高い汎用性を持つAIモデルの構築が目的です。

従来のロボットAI開発では、シミュレーションや遠隔操作を通じて学習させていましたが、十分な量の多様なデータを集めることが大きな課題でした。Skild AIのアプローチは、多種多様な物理ロボットを単一のアルゴリズムで学習させることでこの問題を解決。これにより、AIは未知の状況にも対応できる、より一般的な能力を獲得します。

その適応能力は驚異的です。実験では、AIが学習データに含まれていないロボットの制御に成功。四足歩行ロボットを後ろ足だけで立たせると、まるで人間のように二足で歩き始めました。これは、AIが自身の身体状況をリアルタイムで把握し、最適な動作を自律的に判断していることを示唆しています。

さらに、脚を縛られたり、切断されたりといった極端な物理的変化にもAIは即座に適応しました。車輪を持つロボットのモーターを一部停止させても、残りの車輪でバランスを取りながら走行を継続。AIが持つ高い自己修正能力が実証された形です。この能力は、予測不可能な事態が起こりうる現場での活用に大きな可能性を秘めています。

この汎用技術は歩行ロボットに限りません。Skild AIは同様のアプローチをロボットアームの制御にも応用し、照明の急な変化といった環境変動にも対応できることを確認済みです。すでに一部の企業と協業しており、製造現場などでの実用化に向けた取り組みが始まっています。

市場からの評価も高く、同社は2024年に3億ドルを調達し、企業価値は15億ドルに達しました。トヨタ・リサーチ・インスティテュートなども汎用ロボットAIを開発していますが、多様なハードウェアへの対応力でSkild AIは際立っています。この技術は、ロボットの自律性を飛躍的に高める「物理的な超知能」の萌芽として期待されています。

Googleは2025年9月24日、AIサブスクリプションプラン「Google AI Pro」と「Ultra」の加入者に対し、開発者向けツール「Gemini CLI」と「Gemini Code Assist」の提供を開始しました。今回の更新ではモデルのリクエスト上限が引き上げられており、開発者は最新AIをより多く利用できます。これにより、開発ワークフローのさらなる効率化が期待されます。

提供される「Gemini CLI」は、ターミナル上でGeminiを直接操作できるツールです。一方、「Gemini Code Assist」はVS CodeやIntelliJといった統合開発環境（IDE）でコーディングを支援します。これにより、開発者は自身の使い慣れた環境でAIの能力を最大限に活用し、作業を効率化できるようになります。

これらのツールは継続的に進化しており、VS CodeのIDEモードやZedエディタとの統合、CLI向けのGitHub Actionsといった新機能も利用可能です。最新の開発トレンドに対応することで、より高度で効率的なワークフローの構築を支援します。開発者はこれらの機能を活用し、競争力を高めることができるのではないでしょうか。

今回の措置により、開発者は最新モデルであるGemini 2.5 ProやFlashを、より柔軟かつ広範囲に活用できるようになります。コードの生成やデバッグ、技術的な調査といった日常的な作業が高速化し、プロジェクト全体の生産性向上が見込まれます。AIを活用した開発の新たな標準となるかもしれません。

Googleは2025年9月24日、AI開発者が自然言語で公開データにアクセスできる「Data Commons MCP Server」を公開しました。これにより国連や政府機関の信頼性が高い統計データをAIアプリに統合できます。不正確な情報に基づくAIのハルシネーション（幻覚）を抑制し、事実に基づいた開発を促進します。

「Data Commons」はGoogleが2018年から運営するプロジェクトで、国勢調査から気候統計まで様々な公的データを統合しています。MCP Serverは、この巨大なデータリポジトリとAIを繋ぐ架け橋です。開発者は複雑なAPIを操作せず、簡単な言葉で必要なデータを引き出せるようになります。

AIモデルは、しばしば不正確で未検証のウェブデータで学習され、事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」が課題です。Googleは、高品質なデータへのアクセスを提供することで、AIの回答を現実世界の検証可能な情報に基づかせ、この問題の解決を目指します。

今回の鍵となる技術が、業界標準の「Model Context Protocol（MCP）」です。AIモデルが多様なデータソースと連携するための共通仕様で、Anthropic社が提唱しました。GoogleのほかOpenAIやMicrosoftなども採用しており、エコシステム全体でのデータ連携を加速させます。

すでに具体的な活用事例も生まれています。NPO法人「ONE Campaign」は、MCP Serverを利用したAIツール「ONE Data Agent」を開発。アフリカの数千万件に及ぶ金融・健康関連データを平易な言葉で分析し、政策提言に役立てています。

MCP Serverは特定のLLM（大規模言語モデル）に依存しないオープンな設計です。Googleは開発者がすぐに試せるよう、Colabノートブックのサンプルや、Gemini CLIからのアクセス方法などをGitHubで公開しています。これにより、多くの開発者が公開データを活用しやすくなるでしょう。

中国の電子商取引大手アリババは24日、米半導体大手NVIDIAとの提携を発表しました。NVIDIAが提供するロボットや自動運転向けの物理AI開発ツールを、自社のAIクラウドプラットフォームに統合します。この提携は、物理世界で動作するAIの開発を加速させることが目的です。

具体的には、NVIDIAの「Physical AI」ソフトウェアスタックを顧客に提供します。これにより開発者は、現実世界の環境を忠実に再現した3Dのデジタルツインを構築できます。この仮想空間で生成された合成データを用いることで、AIモデルを効率的かつ安全に訓練することが可能になります。

この技術は、特にロボティクスや自動運転車、スマート工場、倉庫といった分野での活用が期待されています。現実世界でのテストが困難または危険なシナリオでも、仮想環境でAIを訓練できるため、開発サイクルが大幅に短縮される可能性があります。

今回の提携は、AI事業を強化するアリババの戦略の一環です。同社はAI技術への投資を従来の500億ドルの予算を超えて拡大すると表明。ブラジルやフランスなどでデータセンターを新設し、世界91拠点にまでインフラを拡大する計画も明らかにしました。

アリババは同日、最新の大規模言語モデル（LLM）「Qwen 3-Max」も発表しました。1兆パラメータで訓練されたこのモデルは、同社史上最大かつ最も高性能とされ、特にコーディングやAIエージェントとしての活用に適していると主張しています。

一方のNVIDIAも、AI分野で積極的な投資を続けています。最近ではインテルへの50億ドルの出資や、OpenAIへの最大1000億ドルの投資計画を発表しており、AIエコシステムにおける影響力を一層強めています。

Googleは2025年9月24日、米国で新機能「Search Live」を正式に公開しました。AIと音声で対話しながらスマートフォンのカメラ映像を共有し、リアルタイムな情報検索を可能にします。これまで試験提供でしたが、今後はGoogleアプリ（Android/iOS）から誰でも利用でき、より直感的な検索体験を提供します。

「Search Live」の最大の特徴は、音声と視覚情報を組み合わせた対話型検索です。ユーザーはGoogleアプリやレンズから「Live」アイコンをタップして起動。目の前の物について声で質問すると、AIがカメラ映像を認識し即座に応答します。関連ウェブリンクも提示し、深い情報収集を支援します。

具体的な活用例として、旅行先で見かけた建造物についてカメラを向けて質問したり、新しい趣味である抹茶の道具の使い方を尋ねたりできます。ハンズフリーで対話できるため、作業をしながらでも手軽に情報を得られます。文字入力が不要になることで、検索のハードルが大きく下がると期待されます。

ビジネスや教育の現場でも応用が期待されます。例えば、複雑なAV機器の配線で困った際、カメラで写しながら質問すればAIが視覚的に判断して指示します。子供の科学実験を一緒に見ながら、化学反応の原理をAIに解説させるなど、学習支援ツールとしても活用できるでしょう。

「Search Live」の一般公開は、検索がテキスト入力から、より五感に近い体験へと進化していることを示しています。リアルタイムの視覚・音声情報を活用するAIアシスタントは、様々なサービスのUIに影響を与える可能性があります。企業は自社サービスとの連携を模索する必要があるでしょう。

欧州のテック企業が、米国トランプ政権によるH-1Bビザへの高額手数料導入を機に、高度技術人材の獲得に乗り出しています。英国のユニコーン企業などがSNSで積極的に求人を発信し、ビザ支援や安定した雇用環境をアピール。米国の政策がもたらす不確実性を、自国の技術力強化と国際競争力向上につなげる好機と捉えており、人材獲得競争が激化する見通しです。

英国のフィンテック企業CleoやAIスタートアップSynthesiaなどのユニコーン企業が、この動きを主導しています。創業者らはSNS上で「H-1Bビザで将来が不透明なら我々が助ける」と表明。ビザや移転費用の支援、競争力のある給与を約束し、米国で働く技術者に積極的にアプローチしています。

この動きはユニコーン企業に限りません。スコットランドのAI企業など、多くの中小テック企業もビザ支援を掲げて人材獲得に参入。さらに英国政府もこの状況を好機と見ており、世界トップクラスの人材に対するビザ手数料の撤廃を検討するキャンペーンを強化していると報じられています。

米国政府は、10万ドルの新手数料は既存ビザ保有者には適用されないと説明し、混乱の鎮静化を図っています。しかし、これまでの政策変更の経緯から企業側の不信感は根強く、多くのテック企業は従業員に海外渡航の中止を指示するなど、現場の混乱は収束していません。

今回の政策変更は、特に米国のスタートアップに深刻な打撃を与える可能性があります。大手テック企業は高額な手数料を吸収できますが、資金力に乏しい新興企業にとっては致命的です。有力インキュベーターY CombinatorのCEOは「初期段階のチームには負担できない」と警鐘を鳴らします。

Y CombinatorのCEO、ギャリー・タン氏は、今回の政策を「AI開発競争の最中に、海外の技術拠点へ巨大な贈り物をしているようなものだ」と痛烈に批判。優秀な人材が国外に流出することで、米国の技術革新のリーダーとしての地位が揺らぎかねないと、強い懸念を示しています。

Googleは9月24日、公式ポッドキャストで、次期スマートフォン「Pixel 10」シリーズに搭載する最新チップ「Tensor G5」の詳細を明らかにしました。同社のシリコンチーム担当者が解説し、Tensor G5がGoogle史上最大のアップグレードであり、デバイス上のAI機能を飛躍的に進化させることを強調しました。これにより、スマートフォンの利便性が新たな段階に入ることが期待されます。

Tensor G5は、AI処理能力の向上に特化した設計が特徴です。Googleのシリコンチーム担当者によれば、このチップは技術的なブレークスルーであり、これまでのチップから大幅な性能向上を実現したとのことです。スマートフォンの「頭脳」が進化することで、複雑なAIタスクをデバイス上で高速に処理できるようになります。

新機能で特に注目されるのが、自分の声でリアルタイム翻訳を行う「Live Translate」です。従来の翻訳機能と異なり、まるで自分がその言語を話しているかのような自然なコミュニケーションを可能にします。Tensor G5の高度な音声処理能力が可能にするこの機能は、海外とのビジネスなどで大きな変革をもたらす可能性があります。

さらに、ユーザーの意図を先読みしてアシストするエージェント機能「Magic Cue」や、Pixel 10 Proに搭載される「100x ProRes Zoom」もTensor G5の性能によって実現されます。これらの機能は、単なる操作の補助にとどまらず、ユーザーの生産性を高めるパートナーとしてのスマートフォンの役割を強化することを示唆しています。

今回の発表は、AI処理がクラウドから個人のデバイス（エッジ）へ移行する流れを象徴します。デバイス上でAIが完結すれば、プライバシーと応答速度の向上が両立します。経営者やエンジニアにとって、この「エッジAI」の進化がもたらす新たなビジネスチャンスや生産性向上の可能性は、注視すべき重要なトレンドと言えるでしょう。

カナダの通信大手TELUSは9月24日、NVIDIAの技術を活用し、ケベック州に国内初の完全な「ソブリンAIファクトリー」を設立したと発表しました。これは、データ主権を国内で完全に確保しながらAI開発を推進する国家戦略の一環です。金融からヘルスケアまで幅広い業界でのAI活用を加速させ、国の経済競争力を高める狙いがあります。

TELUSの新施設は、NVIDIAの最新アクセラレーテッドコンピューティングとソフトウェアを基盤としています。HPEとの協業で構築され、AIモデルの学習から推論まで一貫した機能を提供。これにより、全てのデータがカナダ国内に留まり、厳格な管理下に置かれることが保証されます。自国のデータを守りながら、最先端のAI開発を進めることが可能になるのです。

モントリオールで開催されたイベントで、カナダ政府は「デジタル主権」の構築が最優先課題であると強調しました。ソロモンAI・デジタルイノベーション大臣は「自国のデジタル保険証書を構築している」と述べ、国家としてAIのツールとルールを所有する必要性を訴えました。国が主導してAIインフラを整備する強い意志が示されています。

NVIDIAのブリスキー副社長も「各国はAIを自国で開発すべきだ」と主張しています。AIは地域の価値観や文化を反映し、国の規範に沿う必要があると指摘。「デジタルインテリジェンスは単純にアウトソースできるものではない」とし、ソブリンAIの重要性を訴えました。これは世界的な潮流となりつつあります。

このAIファクトリーは、既にOpenTextなどの企業にサービスを提供しています。また、アクセンチュアは業界特化型ソリューションを開発し、ヘルスケア大手のLeagueもAI駆動型ソリューションの実行基盤として活用する予定です。国家インフラが産業界のAI導入を後押しする構図です。

金融分野では、RBCキャピタル・マーケッツがNVIDIAのソフトウェアを用いてAIエージェントを構築しています。NVIDIAの「NeMo」や「NIM」といったツールを活用し、金融市場調査の効率化や顧客への迅速なインサイト提供を目指しており、金融機関の競争力強化に直結します。

カナダはジェフリー・ヒントン氏などAI研究の先駆者を輩出した国であり、AI分野で世界をリードしてきました。しかし、国際競争は激化しています。今回の国家戦略は、そのリーダーシップを維持・強化し、経済と研究エコシステムを活性化させるための重要な一歩と言えるでしょう。

Googleは2025年9月24日、最新の動画生成AI「Veo」を活用し、日本の福田美術館と協力して絵画を動画化する「動く絵画」プロジェクトを発表しました。Veoが静止画から動きを推測し、高精細な動画を生成します。これにより、鑑賞者に新たな芸術体験を提供し、デジタルアーカイブの可能性を広げることを目指します。

この技術の中核は、Veoが静止画からあり得る動きを推測し、時間的に一貫性のある動画を生成する能力にあります。一枚の絵という限られた情報から、数百フレームにわたる連続した映像を創り出すことで、静止画と動画の間のギャップを埋める画期的な試みと言えるでしょう。このアプローチは、どうすれば芸術を新たな方法で探求できるかという問いに答えるものです。

プロジェクトでは2つの動作モードが開発されました。一つは「アニメーションモード」です。学芸員が絵画に描かれた雨の動きや旅人の歩みといった要素を指定し、Veoがそれらを基に物語性のある動画を生成します。これにより、絵に込められた物語がより明確に視覚化され、鑑賞者は新たな視点を得ることができます。

もう一つの「フォトリアリスティックモード」は、絵画の元になったであろう現実の風景を再現することに焦点を当てます。Veoは静止画を元に、写真のようにリアルな世界の動画を生成します。これは、芸術家が目にしたであろう風景をデジタルで追体験させる試みであり、芸術的解釈の源泉を探る新しい手法です。

このプロジェクトは、単なる芸術鑑賞の拡張に留まりません。静的なデジタルアーカイブを、分析や物語表現に活用できる動的な資産へと変える道筋を示しています。文化財の保存と活用において、AIが果たす役割の大きさを示唆する先進的な事例ではないでしょうか。

Googleは9月24日、月額約5ドルの安価なAIサブスクリプションプラン「AI Plus」を、インドネシアやメキシコなど40カ国以上で提供開始しました。標準プランが高価な新興国市場で有料ユーザーを獲得し、先行するOpenAIに対抗する狙いです。この動きは、世界のAIサービス市場の勢力図に影響を与える可能性があります。

このプランでは、最新AIモデル「Gemini 2.5 Pro」へのアクセスが可能です。加えて、画像生成ツール「Flow」や動画生成ツール「Veo 3 Fast」など、クリエイティブな作業を支援する機能も含まれます。GmailやDocsといったGoogleの各種アプリ内でもAI機能が使えるようになり、業務効率の向上が期待できます。

さらに、AIリサーチアシスタント「NotebookLM」の拡張機能や、200GBのクラウドストレージも提供されます。専門的な情報収集や資料作成、データ保管といったビジネスシーンでの実用性を高めており、コストパフォーマンスに優れたサービス内容となっています。

この動きの背景には、OpenAIとの激しい顧客獲得競争があります。OpenAIもインドネシアなどで月額5ドル未満の「ChatGPT Go」を展開済みです。月額20ドルの標準プランが浸透しにくい市場で、両社は低価格戦略を加速させ、次なる巨大市場の主導権を争っています。

月額料金は多くの国で約5ドルに設定されていますが、ネパールやメキシコなど一部地域では、最初の6ヶ月間は50%割引が適用されます。巨大IT企業による価格競争は、今後さらに多くの地域で高機能なAIツールの普及を後押しすることになるでしょう。

AIアプリ開発プラットフォームを手がけるスタートアップEmergent社が9月24日、シリーズAで2300万ドル（約34億円）の資金調達を発表しました。非技術者がプロンプトでアプリを開発できるプラットフォームを構築します。AIエージェントが開発からデプロイ、バグ修正までを支援し、アプリ制作のハードルを大幅に下げることを目指しています。

今回のラウンドはLightspeed社が主導し、Y Combinator社やTogether Fund社なども参加しました。著名なエンジェル投資家として、元a16zのBalaji Srinivasan氏やGoogleのJeff Dean氏も名を連ねています。これにより、同社の累計調達額は3000万ドル（約45億円）に達しました。

Emergentの最大の特徴は、専門知識のないユーザーを対象としている点です。ユーザーが簡単な指示を出すと、AIエージェントが対話形式で要件を確認し、アプリを構築します。API連携やサーバーへのデプロイといった技術的な工程も自動で管理するため、ユーザーはアイデアの実現に集中できます。

同社は、開発プロセスを支えるインフラを独自に構築しました。特に、AIエージェントがコードのエラーを自動で検出し、修正する機能は強力です。これにより、ユーザーは技術的なエラーメッセージに悩まされることなく、スムーズにアプリを完成させ、運用・保守することが可能になります。

プラットフォームは2025年6月のローンチ以来、既に100万人以上が利用し、150万を超えるアプリが作成されるなど、急速にユーザーを拡大しています。ペットのワクチン管理アプリを30分足らずで作成できた事例もあり、その手軽さと実用性が証明されています。

創業者は、元Google系スタートアップCTOのMukund Jha氏と、元Dropbox勤務のMadhav Jha氏の双子の兄弟です。二人はAIによるエージェントベースのアプリ開発が今後の経済で巨大な役割を果たすと確信し、この問題の解決に長期的に取り組むことを決意しました。

アプリ開発の簡易化市場にはCanvaやFigmaなどの大手も参入し、競争が激化しています。その中でEmergentは、アプリを「作る」だけでなく、公開後の共有、バグ修正、サポートといったライフサイクル全体をAIで支援する点で他社との差別化を図っています。

リード投資家であるLightspeed社のパートナーは、Emergentの深い技術力と、開発後の運用まで見据えた包括的なアプローチを高く評価しています。「コーディング能力という参入障壁をほぼゼロにし、誰もがデジタル経済に参加できる世界を目指す」と同氏は期待を寄せています。

Googleは9月24日、AIを活用したムードボード作成アプリ「Mixboard」のパブリックベータ版を米国で公開しました。このサービスは、テキスト指示だけでAIがアイデアを画像化し、ムードボードを作成できるのが特徴です。Pinterestなどの競合サービスと異なり、利用者は既存の画像コレクションを必要とせず、創造的なアイデア出しを手軽に始められます。

Mixboardの最大の特徴は、テキストプロンプトを入力するだけでAIがアイデアを具現化してくれる点です。利用者は手持ちの画像がなくても、ゼロからプロジェクトを開始できます。創造性を刺激するためのテンプレートも用意されており、誰でも手軽にムードボード作りを始められる設計になっています。どのようなアイデアを形にできるでしょうか。

このアプリの中核を担うのは、Googleの最新画像編集モデル「Nano Banana」です。このモデルは、複雑な編集指示を理解し、リアルな画像を生成する能力に優れています。先に公開され人気を博したAIアプリ「Gemini」の成功を支えたのもこの技術であり、その性能の高さが証明されています。

Mixboardは、Pinterestのコラージュ機能と直接競合します。しかし、Pinterestが利用者のピン留めした画像などを使うのに対し、MixboardはAIによる画像生成を起点とします。これにより、まだ形になっていない漠然としたアイデアを探求するプロセスを強力にサポートできるのが強みです。

GoogleはMixboardの用途として、インテリアデザインの考案、イベントテーマのブレインストーミング、DIYプロジェクトのアイデア出しなどを挙げています。画像とテキストを組み合わせて、多角的な視点からアイデアを練ることが可能で、ビジネスや個人の創造活動に大きく貢献することが期待されます。

デジタルムードボードは、特に若年層の間で人気が高まっています。Pinterestのコラージュアプリ「Shuffles」がTikTokでバイラルヒットした例もあります。Mixboardは、こうした市場の需要に応え、AI技術でクリエイティブな表現を支援する新たなツールとして注目されます。

Mixboardは現在、米国の利用者を対象にGoogle Labsでパブリックベータ版として提供されています。利用者は生成した画像を再生成して新たなアイデアを得たり、ボードの内容からAIにテキストを生成させたりすることもできます。フィードバック用のDiscordコミュニティも開設されています。

Googleは、AIを活用して行政サービス（GovTech）の変革を目指すスタートアップ支援プログラムを発表しました。医療やエネルギー、危機対応といった公共サービスは需要増に直面しており、AIによる効率化や近代化が急務です。このプログラムは、企業のソリューション導入を加速させることを目的としています。

今回の第一期生として、欧州、中東、アフリカ、トルコから25社が選出されました。700社を超える応募の中から厳選された企業群は、既に行政運営の進化を様々な分野で推進しています。AI技術とGoogleの専門家による指導を通じて、さらなる成長が期待されます。

ヘルスケア分野では、エジプトの「Chefaa」が慢性疾患患者向けの処方箋アプリを、ナイジェリアの「E-GovConnect」がデータに基づき健康リスクを早期発見する仕組みを提供します。また、サウジアラビアの「Sahl AI」は、医師と患者の会話から自動でカルテを作成する技術を開発しています。

気候変動対策も重要なテーマです。トルコの「ForestGuard」はAIとセンサーで山火事を初期段階で検知し、UAEの「FortyGuard」は都市のヒートアイランド現象を管理するための精密な温度データを提供。スペインの「Plexigrid」は再生可能エネルギーによる送電網の需要増に対応します。

市民サービスや行政手続きの効率化も進んでいます。ポーランドの「PhotoAiD」はスマートフォンでパスポート写真を撮影できるサービスを展開。サウジアラビアの「Wittify AI」は、現地方言を理解するアラビア語AIアシスタントを政府機関向けに開発しています。

参加企業の創業者からは「AIが市民中心のサービスを実現する」など期待の声が上がっています。プログラムはオンラインで開始し、10月にはドバイで集中合宿を実施。Googleは選出企業が政府と連携し、社会に貢献するAIアプリケーションを構築することに期待を寄せています。

ソーシャルアプリ「Neon Mobile」が、ユーザーの通話を録音しAI企業に販売、対価として報酬を支払うモデルで注目を集めています。2025年9月、米Apple App Storeでランキング2位に急上昇。手軽に収入を得られる一方、専門家はプライバシー侵害やデータ悪用のリスクに警鐘を鳴らしており、その手法が問われています。

Neonは、ユーザーが通話音声をAI学習データとして提供し報酬を得る仕組みです。例えばNeonユーザー間の通話では1分30セントが支払われます。AI開発に不可欠な音声データを、金銭的インセンティブを通じて効率的に集めることが目的です。

このアプリは短期間でランキングを急上昇させました。この事実は、一部の消費者が少額の報酬と引き換えに自らのプライバシーを提供することに抵抗がなくなっている可能性を示唆します。AI技術の浸透が、データプライバシーに対する価値観を変えつつあるのかもしれません。

専門家はNeonの手法に深刻な懸念を示します。片側の音声のみを録音する手法は、多くの州で違法となる「盗聴法」を回避する狙いがあると指摘。利用規約ではNeon社に広範なデータ利用権が与えられ、想定外の利用リスクがあります。

Neonは個人情報を削除すると主張しますが、声紋データ自体がリスクとなり得ます。収集された音声は、本人の声を模倣した「なりすまし詐欺」に悪用される恐れがあります。誰がデータを購入し、最終的にどう利用するのかが不透明な点も大きな問題です。

Neonは創業者名を「Alex」としか公開せず、データ販売先のAI企業も明らかにしていません。こうした運営の不透明性は、ユーザーがデータの使途を把握できないことを意味します。万が一データが漏洩した場合の影響は計り知れず、企業の透明性が改めて問われています。

スタートアップのMindstate Design Labsが、AIを活用して幻覚作用を伴わないサイケデリック様薬物を開発しました。同社は最近、オランダでの第1相臨床試験で、開発化合物「MSD-001」の安全性と忍容性を確認。7万件超の体験談をAIで分析し、精神疾患への有効作用のみを抽出する独自手法を採用。従来の治療が持つ副作用の克服を目指します。

同社の中核は、生化学データと7万件以上の「トリップレポート」を統合したAIプラットフォームです。臨床試験データからSNS、ダークウェブまで多岐にわたる情報源を解析。これにより、特定の薬物が脳に与える影響と、それによって引き起こされる精神状態との関係を精密にモデル化し、幻覚作用のない化合物の設計を可能にしました。

開発された「MSD-001」は、47人の健康な被験者を対象とした第1相臨床試験で良好な結果を示しました。参加者は幻覚や自己喪失感を経験することなく、感情の高まりや想像力の向上といった精神作用を報告。これは同社のAIプラットフォームの有効性を裏付ける重要な成果と言えるでしょう。

さらに、脳波測定によっても薬物の有効性が示唆されています。MSD-001を投与された被験者の脳は、シロシビンなど従来のサイケデリック薬物で見られる脳波パターンと多くが一致しました。これは、薬物が脳に到達し、神経可塑性を促進するという意図した通りの作用を発揮していることを科学的に裏付けるものです。

このアプローチの根底には、サイケデリックの治療効果は幻覚体験ではなく、神経可塑性の促進にあるという仮説があります。神経可塑性とは、ニューロンが成長し新たな接続を形成する能力のこと。MSD-001は、この作用に関わるセロトニン2a受容体を標的とし、不要な副作用を排除する設計となっています。

Mindstate社はMSD-001を基盤とし、他の薬物を組み合わせて不安軽減や洞察力向上など特定の精神状態を精密に実現する治療薬を目指しています。ただし、今後はFDA（米国食品医薬品局）の承認という大きな規制の壁を乗り越える必要があります。トークセラピーと切り離した薬単体での承認を計画しています。

専門家の評価は分かれています。幻覚のない穏やかな体験は、より多くの患者にとって安全な選択肢になり得るとの肯定的な見方がある一方、「幻覚を伴わないものはサイケデリックとは呼べない」との指摘も。しかし、うつ病などに苦しむ人々が単に「気分を良くしたい」と望むなら、有効な治療法になる可能性は認められています。

2021年設立の同社は、Y CombinatorやOpenAI、Coinbaseの創業者など著名な投資家から支援を受けています。これは、AIを活用した創薬、特にアンメット・メディカル・ニーズが高い精神疾患領域への期待の表れと言えるでしょう。今後の事業展開が注目されます。

Googleは9月24日、中小企業がデジタルツールを活用して事業を成長させるための新しいリソースハブを開設しました。このハブでは、AIを搭載したGoogle広告やビジネスプロフィールなどのツールを提供し、広告活動の効率化や顧客へのアピールを支援します。多くの中小企業がデジタル広告で収益を伸ばしており、同社は技術によって、よりスマートな働き方を民主化することを目指しています。

デジタルツールは、中小企業にとって事業成長の鍵となっています。調査によれば、中小企業の82%がデジタル広告によって収益が増加したと回答。また79%が、これらのツールが大企業と競争する上で役立っていると認識しており、競争環境の平準化に貢献しています。

新しいリソースハブでは、Google広告やビジネスプロフィール、Merchant Centerといったツールを通じてAIの力を提供します。これにより、専門のマーケティングチームを持たない企業でも広告活動を効率化し、潜在顧客に対して効果的に自社をアピールできるようになります。

実際に多くの企業がGoogleのツールで成功を収めています。例えば、ルイジアナ・クローフィッシュ・カンパニーは、Google広告を活用することで、卸売専門から全米の消費者に直接商品を届ける人気ブランドへと成長しました。デジタル化が事業転換の契機となっています。

救急キットを販売するMy Medic社や、高品質な着圧ソックスを開発したVIM & VIGR社も、デジタルツールで成功した企業です。彼らはGoogle広告やYouTubeを駆使して全国、さらには海外の顧客を獲得し、ニッチな市場で大きな成長を遂げました。

Googleは、これらの成功事例が今後も生まれるよう、企業の成長を支援するツール構築に継続して取り組む姿勢です。新しいリソースハブは、AIを活用して中小企業が次の25年も繁栄し続けるための重要な一歩となるでしょう。

米TechCrunchは、年次技術カンファレンス「Disrupt 2025」を10月27日から29日にサンフランシスコで開催します。世界中から1万人以上の創業者や投資家が集結する本イベントでは、250人以上の専門家が登壇し、200を超えるセッションを通じてテクノロジーの未来を議論します。

今年の最大の目玉は、AIの未来を多角的に掘り下げる「AIステージ」です。Character.AI、Hugging Face、Runwayといった業界を牽引する企業のリーダーが一堂に会します。生成AIの最前線から自動運転、クリエイティブ分野、さらには国防技術への応用まで、AIがもたらす変革の全貌が明らかになるでしょう。

ベンチャーキャピタルはAIスタートアップに何を求めているのでしょうか。Cowboy Venturesの創業者らが登壇し、投資家の視点からAIの事業機会とリスクを語ります。また、Hugging Faceの共同創業者は、AI開発の基盤となるモデルやプラットフォームの未来について解説。Google CloudのCTOも登壇し、AIを大規模に展開する実践的な戦略を共有します。

AIの応用範囲は物理世界にも急速に広がっています。自動運転技術を開発するWayveやWaabiのCEOが、現実世界におけるAIの進歩と課題を議論。さらに、国防高等研究計画局（DARPA）の責任者やスタートアップCEOが、国家安全保障におけるAIの役割とビジネスチャンスについて語ります。

Diggの創業者で著名な投資家でもあるケビン・ローズ氏の登壇も決定しました。彼は自身の起業や、Uber、OpenAIへの初期投資の経験を基に、逆境を乗り越えて事業を成長させる秘訣や、有望なスタートアップを見極める方法について、実践的な知見を共有する予定です。経営者や投資家にとって見逃せないセッションとなるでしょう。

本イベントは、世界的なピッチコンテスト「Startup Battlefield 200」の舞台でもあります。過去にDropboxやCloudflareを輩出したこのコンテストでは、次世代のユニコーン企業が生まれる瞬間を目撃できるかもしれません。トップレベルの専門家や投資家と直接交流できるネットワーキングの機会も豊富に用意されています。