AI Times｜2025年10月07日のAIニュース

ステルススタートアップAugmented Intelligence（AUI）は、エンタープライズ向けAIエージェントの信頼性を劇的に高める基盤モデル「Apollo-1」を発表しました。従来のLLMが苦手としていた、タスクの確実な実行という課題を克服するため、独自開発のハイブリッドアーキテクチャを採用し、ベンチマークで圧倒的な性能差を示しています。

従来のLLMは、チャットや探索的な対話では優れた能力を発揮しますが、企業が求める複雑なタスクを確実に実行する能力が不足していました。AIエージェントの性能を測るベンチマーク「Terminal-Bench Hard」では、現在の最高モデルでも成功率は30%台に留まり、ビジネスルールが求められる場面で信頼性に欠ける点が大きな課題でした。

Apollo-1は「ステートフル・ニューロ・シンボリック推論」というハイブリッド構造に基づいています。これは言語の流暢さを担うニューラル層と、意図や制約といった構造化された論理を担うシンボリック層を統合し、タスク実行における「確実性（Certainty）」を保証するためのものです。

Transformerモデルが次のトークンを確率的に予測するのに対し、Apollo-1は会話の中で次に取るべき「アクション」を予測します。この構造により、エンコーダが自然言語をシンボリックな状態に変換し、決定エンジンが次の行動を決定するという、閉じた推論ループを実行。統計的な予測ではなく、決定論的な動作を実現しています。

この決定的な動作は、企業ポリシーの遵守において極めて重要です。例えば、銀行が「200ドル以上の返金には必ずID確認を義務付ける」といった制約を、Apollo-1では「System Prompt（振る舞い契約）」として定義し、確実に実行できます。これは、純粋な生成AIでは保証できない行動の信頼性を実現します。

ベンチマーク結果はその有効性を示しています。航空券予約タスクを評価する「TAU-Bench Airline」において、Apollo-1は92.5%という驚異的な通過率を達成。これは競合するトップモデルの56%を大きく引き離すものであり、金融、旅行、小売など、タスク実行の信頼性が求められる業界での応用が期待されます。

Google DeepMindは10月7日、ユーザーインターフェース（UI）を直接操作できるAIエージェント向けの新モデル「Gemini 2.5 Computer Use (CU)」を発表しました。これは、Gemini 2.5 Proの視覚理解能力を基盤とし、ウェブページやモバイルアプリでのクリック、タイピングといった人間と同じ操作をAIに実行させるものです。これにより、複雑なデジタルタスクの全自動化を可能にし、生産性の飛躍的向上を目指します。

従来のAIモデルは構造化されたAPI経由で連携していましたが、フォーム記入やログイン後の操作など、多くのデジタル業務にはグラフィカルUIへの直接的な操作が必要でした。Gemini 2.5 CUは、これらのボトルネックを解消し、汎用性の高いエージェント構築に向けた重要な一歩となります。

同モデルは、複数のウェブおよびモバイル制御ベンチマークで、既存の主要な競合モデルを上回る卓越した性能を示しています。特に、Online-Mind2Webなどのブラウザ制御評価では、最高精度を達成しながらも、業界最低水準の遅延を実現しており、実用性の高さが証明されています。

開発者は、Gemini APIの新しい「`computer_use`」ツールを通じてこの機能を利用可能です。エージェントは、ユーザー要求と環境のスクリーンショットを入力として受け取り、分析。モデルはクリックや入力などのUIアクションの関数コールを返し、タスクが完了するまでこのプロセスを反復します。

コンピューターを制御するAIエージェントには誤用や予期せぬ動作のリスクが伴うため、安全性は特に重視されています。モデルには、安全機能が直接組み込まれており、さらに開発者向けの多層的な安全制御機能が提供されます。セキュリティ侵害やCAPCHAs回避などの高リスクな行動は拒否またはユーザー確認を求められます。

Gemini 2.5 CUモデルは本日より、Google AI StudioおよびVertex AIを通じてパブリックプレビューとして利用可能です。Google内部では、既にUIテストの自動化や、Project Marinerなどのエージェント機能に本モデルのバージョンが活用されており、ソフトウェア開発における効率化への寄与が期待されています。

IBMはAnthropicと戦略的提携を発表し、主力エンタープライズ・ソフトウェア群に大規模言語モデル（LLM）Claudeを統合します。特に、開発環境（IDE）である「Project Bob」にClaudeを組み込むことで、レガシーコードの刷新と開発者生産性の劇的な向上を目指します。

このAIファーストIDE「Project Bob」は、既にIBM内部の6000人の開発者に利用されており、平均で45%の生産性向上という驚異的な成果を上げています。このツールは、単なるコード補完ではなく、Java 8から最新バージョンへの移行など、複雑なモダナイゼーションタスクを自動化します。

Project Bobの最大の特徴は、AnthropicのClaudeだけでなく、Mistral、MetaのLlama、IBM独自のGranite 4など、複数のLLMをリアルタイムでオーケストレーションしている点です。これにより、タスクに応じて最適なモデルを選択し、精度、レイテンシ、コストのバランスをとっています。

また、両社はAIエージェントの企業導入における課題、特に本番環境でのガバナンスに着目しています。共同でセキュアなAIエージェント構築ガイドを作成し、設計・展開・管理を体系化するAgent Development Lifecycle（ADLC）フレームワークを提供します。

IBMは、AIガバナンスを強化するため、watsonx Orchestrateに新たな機能を追加します。オープンソースのビジュアルビルダーLangflowを統合し、さらにリアルタイム監視とポリシー制御を行うAgentOpsを導入します。

企業がAI導入で直面する「プロトタイプから本番への溝」を埋めることが狙いです。この包括的なアプローチは、単にエージェントを構築するだけでなく、エンタープライズ級の信頼性、コンプライアンス、セキュリティを確保するために不可欠な要素となります。

OpenAIは年次開発者向けイベントで、ChatGPTをAI駆動型コマース（Agentic Commerce）の核とする野心的な戦略を披露しました。アプリ連携機能により、SpotifyやFigmaといったプログラムをChatGPTのウィンドウから離れずに呼び出せるように設計。これにより、AIファーストのインターネット像が具体化し、顧客が購入を行う場所、小売業者が販売を行う場所としての地位を確立しようとしています。

この戦略の核心は、先週発表された決済システム「Instant Checkout」と、今回発表されたアプリ連携が組み合わされた点にあります。Instant CheckoutはShopify、Etsy、Stripeなどの店舗に対応した単発購入のための決済インフラを提供。アプリ連携はサービスプロバイダーに独自のフロントエンドを構築させます。これにより、OpenAIは手数料収入という、月額サブスクリプションを遥かに超える巨大な収益源を確保する位置につきました。

OpenAIはもはやAI技術企業に留まらず、AmazonやWal-MartといったECの巨人とも直接競合します。連携パートナーにはUber、Expedia、Instacart、Targetなどが名を連ねており、ユーザーの広範な裁量的支出をChatGPT経由で取り込む狙いです。ベン・トンプソン氏の理論でいうところの、小売業者に顧客を誘導する「スーパー・アグリゲーター」として機能するわけです。

市場調査会社Adobeのレポートでは、AIアシストによるオンラインショッピングは、今年のホリデーシーズンに米国で520%の成長を遂げると予測されています。これは、消費者が製品を探す際に検索エンジンではなく、チャットボットに移行することを意味します。Googleも競合する「AP2」プロトコルを導入していますが、OpenAIはより強力な勢いを持って市場に先行しています。

将来的にAI駆動型コマースは、単なる製品検索の代替に終わりません。OpenAIのシステムは、指定価格以下になったらフライトを自動予約したり、コンサートチケットを入手次第即座に購入したりするエージェント主導の購買に発展可能です。小売側も交渉エージェントを立てるなど、購買行動全体に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。

AWSは、Amazon Bedrockのバッチ推論ジョブに対する自動モニタリングソリューションを発表しました。これは、大規模なデータセットをコスト効率よく処理しつつ、運用管理のオーバーヘッドを最小化する目的で設計されています。リアルタイムのジョブステータス可視化と監査記録の自動保持を実現し、AIを活用した大規模なデータ処理の信頼性を高めます。

Bedrockのバッチ推論は、即時性が要求されない大規模ワークロードに特化しており、オンデマンドオプションと比較して最大50%の価格削減が可能です。例えば金融サービスでは、数百万件の顧客データからパーソナライズされた推奨を効率的に生成するなど、大量データ分析に大きなメリットをもたらします。

このソリューションは、AWS Lambda、Amazon EventBridge、Amazon DynamoDBといったサーバーレスサービスを組み合わせています。EventBridgeがバッチ推論ジョブの状態変化を監視し、ジョブ完了や失敗時に即座にLambda関数を起動させ、手動でのステータス確認作業を不要にします。

起動されたLambda関数は、ジョブの詳細やステータスをDynamoDBテーブルに記録します。このテーブルは、一元化されたジョブのライフサイクル管理機能として機能します。これにより、処理の開始/終了時刻、処理件数、エラー件数などが追跡可能です。

DynamoDBに記録されるデータには、インプット/アウトプットトークン数といった重要なコスト要素のメトリクスも含まれます。これらの詳細な統計情報は、リソース配分の最適化を可能にし、将来的なバッチ推論ワークロードのコスト効率とパフォーマンスを改善するための監査記録となります。

さらに、CloudWatchアラームを設定することで、失敗したジョブへの迅速な対応が促されます。平均ジョブ実行時間やトークンスループット率などを監視し、オペレーションの可視性を高めることが推奨されています。この自動化により、チームは結果分析などの高付加価値業務に集中できます。

OpenAIが内部で使用するAIツール（DocuGPTなど）を公開した直後、SaaS企業の株価が急落しました。Docusign株は12%安、HubSpot株も大幅に下落し、AIの存在がエンタープライズ市場に与える影響力の大きさが浮き彫りとなりました。これは、AI技術の進歩だけでなく、市場の「ナラティブ」が株価を支配する新たな状況を示しています。

市場は、OpenAIのブログ投稿を既存のエンタープライズソフトウェア提供者への「宣戦布告」と解釈しました。発表されたツール自体はAPIを基にした基本的なデモに過ぎなかったにもかかわらず、OpenAIのブランド力と潜在的な脅威が投資家の懸念を増幅させた形です。これにより、既存SaaS企業は競争優位性の再構築を迫られています。

これに対し、影響を受けた企業は冷静な姿勢を見せています。DocusignのCEOは、自社のサービスが契約プロセス全体を管理するAIプラットフォームに進化しており、DocuGPTのようなデモは競争上の脅威ではないと強調しました。基礎的なAI機能と、複雑なエンタープライズ向けソリューションとの違いを訴求しています。

Salesforceも「競争ではなく提携関係だ」との見解を示しています。大規模言語モデル（LLM）は本質的に非決定論的（Non-deterministic）であり、複雑なビジネス用途には、ガードレールや構造化のためのフレームワークが不可欠だと主張。この制御能力こそがエンタープライズパートナーとしての自社の強みです。

RBCキャピタル・マーケッツのアナリストが指摘するように、現在の市場はファンダメンタルズ（基礎収益力）よりもナラティブ（物語）によって動かされています。OpenAIに関するポジティブな言及は逆に株価を押し上げます。例えば、OpenAIのデベロッパーカンファレンスで連携が言及されたFigma株は、一時7%高となりました。

しかし、こうした市場の過敏な反応は一時的な可能性があります。過去にはSalesforceがデータ可視化ツールを発表した際も市場で動揺がありましたが、後に同社はTableauを買収しています。最終的に投資家の信頼を取り戻すには、具体的な収益性や顧客への価値提供を示す「良い数字」が必要となるでしょう。

生成AI大手Anthropicは、インド市場での存在感を一気に高める戦略を進めています。共同創業者兼CEOのダリオ・アモデイ氏が今週インドを訪問し、バンガロールに新オフィスを開設する予定です。インドは米国に次ぐ同社にとって第2の主要市場であり、その攻略に向けた本格的な拡大フェーズに入りました。

この戦略の柱の一つが、インド最大の企業価値を誇る複合企業Reliance Industriesとの提携交渉です。アモデイCEOはムンバイでムケシュ・アンバニ会長ら幹部と会談する見通しです。RelianceはすでにGoogleやMetaと連携しAIインフラ構築を進めており、AnthropicのAIアシスタントClaudeのアクセス拡大を目的とした戦略的連携が期待されています。

インドは10億人を超えるインターネット利用者を抱える巨大市場であり、AnthropicのClaudeウェブサイトへのトラフィックは米国に次いで世界第2位です。同社は新設するバンガロールのオフィスを、主に現地の開発者（デベロッパー）やスタートアップを支援する拠点として位置づけています。これは営業・マーケティング・政策重視のOpenAIとは対照的なアプローチです。

インドでのClaudeの利用は急増しています。9月のClaudeアプリの消費者支出は前年同期比で572%増を記録しました。ダウンロード数も48%増加しており、現地のAIスタートアップが自社製品にClaudeモデルを採用するなど、ビジネス用途での需要も高まっています。この数値は市場の大きな潜在性を示唆しています。

インド市場は競争の激化が予想されます。OpenAIも今年後半にニューデリーでのオフィス開設を計画しているほか、検索AIのPerplexityも通信大手Bharti Airtelとの大規模な提携を通じて、3億6,000万超の顧客へのリーチを確保しています。各社が開発力と提携戦略を駆使し、市場の主導権を争う構図です。

AI大手Anthropicは、元Stripeの最高技術責任者（CTO）であるラフル・パティル（Rahul Patil）氏を新たなCTOとして迎えました。これは、急速に増大するエンタープライズ顧客の需要に応えるため、Claudeの大規模かつ信頼性の高いインフラ基盤を構築することを最優先する、戦略的な人事です。

パティル氏は、製品、コンピューティング、インフラストラクチャ、推論、データサイエンス、セキュリティを含むエンジニアリング組織全体を監督します。彼のミッションは、Anthropicが持つ研究の優位性を活かしつつ、Claudeをグローバル企業が依存できる堅牢なプラットフォームへとスケールさせることです。

新CTOは、20年以上にわたり業界をリードするインフラを構築してきた実績があります。特にStripeでは、年間数兆ドルを処理する技術組織を指導しました。この経験は、高い可用性とセキュリティが求められる金融技術の領域で、ミッションクリティカルなシステムを構築する専門知識を示しています。

共同創業者兼社長のダニエラ・アモデイ氏は、Anthropicがすでに30万を超えるビジネス顧客にサービスを提供している点を強調しました。パティル氏の採用は、Claudeを「企業向けをリードするインテリジェンスプラットフォーム」に位置づけるという、同社の強いコミットメントを裏付けるものです。

なお、共同創業者であり前CTOのサム・マキャンディッシュ氏は、Chief Architect（チーフアーキテクト）に就任しました。彼は、大規模モデルトレーニング、研究生産性、RL（強化学習）インフラストラクチャといった根幹の研究開発分野に専念し、技術的な進化を引き続き主導します。

会議記録AIを提供するOtter.aiは今週、法人向けの新製品スイートとAPIを発表しました。同社は、単なる会議の書き起こしツールという地位から脱却し、会議データを一元管理する「企業向け知識基盤（Corporate Knowledge Base）」へと戦略を転換します。CEOのサム・リアン氏は、この進化が企業の成長を加速させ、測定可能なビジネス価値を生み出すための「会話のシステム・オブ・レコード」になると強調しています。

この転換の核となるのがAPIの提供です。これにより、ユーザーはJiraやHubSpotといった外部プラットフォームとOtterのデータをカスタム連携できるようになります。会議で生まれた重要な情報を他の業務フローに自動的に組み込み、会議の記録を単なる文書として終わらせず、実務上の資産として活用することが可能になります。

新スイートには、さらに二つの主要機能が加わります。一つは、ユーザーのOtterデータを外部のAIモデルと連携させるMCPサーバー。もう一つは、企業の会議メモやプレゼンテーション全体を検索し、必要な情報を取り出すAIエージェントです。これらは、社内に点在する「会議知」を集約・活用しやすく設計されています。

背景には、AIブームにより会議記録ツールの市場競争が激化していることがあります。2022年以降、GranolaやCirclebackといった競合他社が台頭し、既存プレイヤーも注目を集めています。Otterは、こうしたレッドオーシャンから脱却し、知識管理というより高付加価値な領域にシフトすることで、ビジネスの拡大を目指しています。

リアン氏は、企業の非効率性の多くは「情報サイロ」から生じると指摘します。会議に存在する膨大な知識を一元化して広範に共有することで、チーム間の連携不足を解消できると期待されています。ただし、機密情報に関する会議については、ユーザーがアクセスを制限できるパーミッションシステムが用意されています。

一方で、AIによる広範な記録・共有はプライバシー上の懸念も伴います。同社は過去に無許可録音に関する集団訴訟の対象となっています。リアンCEOは、プライバシー懸念は業界全体の問題であるとしつつも、「我々は歴史の正しい側にいる」と主張。AIによるイノベーション推進には、会議にAIを導入し、情報へのアクセスを最大化することが不可欠であるとの見解を示しています。

AWSは、新しいエージェントAIツール「Amazon Nova Act」を活用し、Amazon QuickSightにおけるデータストーリー作成の自動化ソリューションを発表しました。QuickSightのデータストーリーは、複雑なデータを対話型の報告書に変換し、迅速な意思決定を支援します。従来、手動で行われていた多量のレポーティング作業を自律化することで、組織全体の生産性を劇的に向上させる狙いです。

Amazon Nova Actの最大の特徴は、従来のLLMが会話に重点を置いていたのに対し、「アクション志向」に特化している点です。この技術は、複雑なWebインターフェース操作タスクを信頼性の高い「アトミックコマンド」に分解し、自律的に実行します。これにより、最小限の人間監視でWebブラウザ自動化を実現し、ビジネス生産性とIT運用を根本的にモダン化します。

データストーリーの作成自動化は、ビジネスユニットごとの多様なレポーティングニーズに対応します。手作業による複数のナラティブ（物語）作成にかかっていた膨大な時間が削減されます。分析担当者はルーティンワークから解放され、より価値の高いデータ分析と、データ駆動型の意思決定そのものに時間を振り向けられるようになります。

この自動化を実現するためのプロンプト（指示）設計にはベストプラクティスが推奨されています。具体的には、エージェントに行わせたい動作を簡潔かつ具体的に記述することです。さらに、ログインやダッシュボード公開などの大きなアクションを、複数の小さな実行ステップ（act()コール）に分割することが、信頼性の高いワークフロー構築に不可欠とされています。

Amazon Nova Actは、QuickSightの堅牢な視覚化能力と結びつくことで、データの活用方法を一変させます。これにより、反復的なタスクが最小限に抑えられ、チーム全体のデータに基づいた意思決定が加速されます。これは、AWSが提供する次世代の自律型自動化の一例であり、AI活用による市場価値向上の鍵となるでしょう。

Google Labsは、ノーコードAIミニアプリビルダー「Opal」の提供地域を、日本を含む世界15カ国に拡大しました。Opalは自然言語の指示だけでAI搭載のWebアプリを構築できるツールです。このグローバル展開と同時に、Googleは開発者がより複雑なアプリを作成できるように、デバッグ機能の高度化とコアパフォーマンスの大幅な改善も発表しています。

Opalは、プログラミング知識がないユーザーでもAIの力を活用したアプリ開発を可能にすることを目指しています。当初、Googleはシンプルなツールの作成を想定していましたが、米国の初期導入ユーザーは、予想を遥かに超える洗練され実用的なアプリを生み出しました。この創造性の高まりが、今回のグローバル展開の主な動機となりました。

新たにOpalが提供開始されるのは、カナダ、インド、ブラジル、シンガポールなどに加え、アジア地域では日本、韓国、ベトナム、インドネシアなど主要な15カ国です。これにより、世界中のより多くのクリエイターが、ビジネスプロセスの自動化やマーケティングの効率化にAIを活用できるようになります。

ユーザーがより複雑なワークフローを構築するにつれて、透明性と信頼性の確保が求められていました。これに応え、Googleはノーコードのまま高度なデバッグプログラムを導入しました。視覚的なエディタでワークフローをステップバイステップで実行でき、エラーが起きた箇所を即座に特定できるため、推測に頼る作業を不要にします。

さらに、Opalのコアパフォーマンスも大幅に改善されました。従来、新しいアプリの作成には最大5秒以上かかっていましたが、この時間が劇的に短縮されています。また、複雑な複数ステップのワークフローでも処理を並列実行できるようにし、全体の待ち時間を削減することで、開発の効率性を高めています。

AIフレームワーク大手LangChainのハリソン・チェイスCEOは、OpenAIなどが参入する「ビジュアルワークフロービルダー（VWB）」市場に対して、懐疑的な見解を示しました。同氏は、VWBは真の「エージェントビルダー」ではなく、将来的にその役割は「シンプルなノーコードエージェント」と「コードによる高複雑度ワークフロー」の二極に分化し、VWBは淘汰されると提言しています。

VWBは非技術者によるAI構築を目的としていますが、チェイス氏はこの導入障壁が低いという前提を否定します。複雑なタスクを扱う場合、すぐにノード（要素）とエッジ（接続）が絡み合い、UI上での管理が極めて困難になります。特に、高い信頼性が求められるシステム設計においては、VWBは実用的な選択肢とはなり得ないのが現状です。

AIシステムの構築において、予測可能性が高いが自律性に欠けるものが「ワークフロー」、自律性が高いが予測しにくいのが「エージェント」です。VWBは基本的に複雑な処理の経路を視覚化する「ワークフロー」であり、真の自律的なエージェント構築には適していません。

今後のAIシステム開発の最適解は、複雑性に応じて二極化します。低複雑度のユースケースでは、プロンプトとツールのみで構成されるシンプルな「ノーコードエージェント」が主流になります。モデルの性能向上に伴い、エージェントが対応可能なタスクの範囲は拡大すると予想されます。

一方、高度な分岐ロジックや並列処理を必要とする高複雑度のタスクには、やはり「コードによるワークフロー」が不可欠です。LangChainが開発するLangGraphなどがこれに当たります。しかし、コード生成コストがゼロに近づくことで、非技術者でもこの領域に参入しやすくなると期待されています。

LangChainは、すでに存在するVWBに追従せず、よりシンプルなノーコードエージェントの作成支援と、LLMによる高品質なワークフローコード生成の改善に注力すべきだと結論づけています。これは、AI開発ツール市場における明確な戦略転換を意味します。

米MITのエンジニアチームは、機械学習（ML）を活用し、従来の製法に比べ5倍の強度を持つ3Dプリント可能なアルミニウム合金を開発しました。この新合金は、航空機や高性能自動車部品の軽量化を加速させ、輸送産業における大幅なエネルギー節約に貢献すると期待されています。MLによる効率的な材料設計と積層造形（3Dプリント）技術の組み合わせが、高強度と耐熱性を両立させました。

従来、新しい合金を開発するには、100万通り以上の組成をシミュレーションする必要がありましたが、MLを導入することで、わずか40通りの組成評価で最適な配合を特定できました。複雑な要素が非線形に寄与する材料特性探索において、MLツールは設計空間の探索を劇的に効率化します。この手法は、今後の合金設計プロセス全体を変革する可能性を秘めています。

高強度を実現した鍵は、製造プロセスにあります。従来の鋳造では冷却に時間がかかり、合金の強度を左右する微細な析出物が大きく成長してしまいます。対照的に、チームが採用したレーザー粉末床溶融結合（LBPF）などの3Dプリント技術は、急速な冷却と凝固を可能にし、予測通りの高強度を持つ微細な析出物を安定的に生成しました。

新合金は、現行の最強の鋳造アルミニウム合金に匹敵する強度を持ち、さらにアルミニウム合金としては非常に高い400度Cまでの高温安定性を誇ります。これにより、ジェットエンジンのファンブレードなど、これまでチタンや複合材が使われていた部品への適用が可能になります。チタンより50%以上軽量かつ最大10分の1のコストで済むため、部品製造の収益性を高めます。

この3Dプリント可能な新合金は、複雑な形状の製造に適しており、航空機部品のほかにも、高性能自動車やデータセンターの冷却装置など、幅広い分野での利用が見込まれています。材料設計と積層造形の特性を組み合わせたこの新たな設計手法は、様々な産業における軽量化ニーズに対応し、革新的な製品開発の扉を開きます。

米OpenAIは2025年10月、AIの悪用を阻止するための最新レポートを公表しました。2024年2月からこれまでに、同社の利用ポリシーに違反した40以上の悪意あるネットワークを排除したと報告しています。AIが悪用される事例が増える中、同社は安全性を確保するための取り組みを強化しています。

阻止対象は国家レベルの脅威から一般的な犯罪活動まで多岐にわたります。具体的には、権威主義体制が人口を制御したり他国を強制したりする目的でAIを利用する事例や、詐欺、悪意あるサイバー活動、そして秘密裏の影響工作などが含まれています。

脅威アクターの動向として、彼らはAIによって全く新しい攻撃能力を獲得しているわけではないと分析されています。むしろ、既存の攻撃手法（古いプレイブック）にAIを「ボルトオン」することで、活動をより高速化・効率化させている傾向が顕著です。

OpenAIは、ポリシー違反が確認された場合、当該アカウントを即座に停止する措置を講じています。さらに、悪用に関する知見やデータを提携パートナーと共有することで、業界全体のセキュリティ対策と防御策の改善を推進し、一般ユーザーの保護強化に努めています。

イーロン・マスク氏が率いるAI企業xAIは、元モルガン・スタンレーのバンカーであるアンソニー・アームストロング氏を新CFOに任命しました。アームストロング氏は、4月に合併したxAIとX（旧Twitter）の両社の財務を監督します。主要幹部の退任が続く中、金融のプロフェッショナルを迎え、経営の安定化を図る狙いです。

アームストロング氏は、投資銀行モルガン・スタンレーで長年キャリアを積み、金融の専門家として知られています。特に、彼がXの買収取引時にマスク氏に対して助言を行っていた実績が注目されています。xAIは巨大な資金調達と急速な事業拡大を目指しており、同氏の高度な知見が不可欠と判断されました。

xAIは前CFOが7月に退任して以来、数カ月にわたり財務責任者が不在でした。今回の任命により、空席が解消されるとともに、退任が報じられているXの現CFO、マフムード・レザ・バンキ氏の後任も兼ねることになります。両社の財務基盤を統合・強化する重要な役割を担います。

xAIとXでは、この数カ月で主要な幹部の離脱が相次いでいます。8月にはxAIの法務責任者や共同創業者の一人、そして7月にはXの元CEOであるリンダ・ヤッカリーノ氏も辞任しています。不安定な経営環境の中、財務の要となるCFOの確保は急務でした。

アームストロング氏の着任は、xAIがAI開発競争で優位に立ち、大規模な資本を必要とするフェーズに入る重要なタイミングと重なります。彼はマスク氏との強力な関係を基盤に、AIとメディア事業のシナジーを最大限に引き出すための財務戦略を推進することが期待されています。

OpenAIが提供する動画生成AI「Sora 2」について、安全対策の大きな抜け穴が指摘されています。同社は公人の描写をデフォルトでブロックすると発表していましたが、故人となった著名人に関する動画が多数生成・拡散されているためです。遺族からは、故人の尊厳を損なうAI動画の作成・送信をやめるよう訴えが出ており、倫理的な問題が浮上しています。

Sora 2の登場以来、ソーシャルメディア上には、死去した著名人を題材にした動画が溢れています。事例として、DJプレイを行うブルース・リー氏、スタンドアップコメディをするマイケル・ジャクソン氏、スピーチ中に口ごもるマーティン・ルーサー・キング・ジュニア氏などが確認されています。これらの動画は、故人を不謹慎な状況や文脈に利用しているケースが多く見られます。

故人のAI利用は、遺族にとって深刻な苦痛をもたらしています。俳優ロビン・ウィリアムズ氏の娘ゼルダ・ウィリアムズ氏は、父親のAI動画を送るのを止めるよう公に求めました。彼女は、「父が望むことではない」と強く反発しており、AIが故人を単なるプロップ（小道具）として扱う現状に強い懸念を示しています。

OpenAIは、生存する公人やユーザー向けに「カメオ」機能を提供しており、本人が顔をスキャンしオプトインすることで、自身の肖像利用をエンド・ツー・エンドで管理できる仕組みを保証しています。しかし、故人にはこの「同意」の枠組みが適用されないため、故人の肖像が同意なく無制限に利用されるという権利上の大きな不均衡が生じています。

生成AIの技術が進化するにつれて、故人の肖像権や人格権をどのように保護するかという課題が世界的に重要になっています。Sora 2が故人の利用を事実上容認している現状は、AI開発企業が安全ポリシーを策定する際の倫理的境界線について、さらなる議論と明確化が求められていることを示唆しています。

Googleは7日、AIサブスクリプションサービス「Google AI Plus」の提供国を大幅に拡大すると発表しました。新たに36カ国を追加し、合計77カ国で利用可能となります。これは、最新のAIモデルと機能を活用し、ユーザーの生産性を高めるための戦略的な一歩です。

Google AI Plusの最大の利点は、GeminiがGmailやDocsといった主要アプリに組み込まれる点です。これにより、メール作成やドキュメント要約などの日常業務をAIで自動化し、ビジネスパーソンの業務効率を飛躍的に向上させます。

さらに、画像生成・編集モデルである「Nano Banana」や、動画生成機能の利用制限が緩和されました。また、高度なノート作成AIである「NotebookLM」へのアクセスも拡大しており、研究や分析を行うユーザーにとって強力なツールとなります。

本プランは、高度なAIモデルをより低価格で利用できるように設計されています。サービス拡大を記念し、新規加入者に対しては最初の6カ月間が50%割引になる期間限定の優待も提供されます。

AIが生成する映像は「低品質なゴミ（Slop）」ばかりという認識を覆す事例が登場しました。ジョシュ・ウォレス・ケリガン氏（Neural Viz）は、MidjourneyやRunwayなどの複数の生成AIツールを駆使し、複雑な設定を持つSFシネマティックユニバースを構築しています。彼はAIを単なるツールとして捉え、高品質な映像作品を個人で制作し、ハリウッド業界からも注目されています。

ケリガン氏の成功の鍵は、AIの限界を把握し、それを回避する戦略にあります。AIが苦手なアクションシーケンスを避け、あえて「トーキングヘッド」のドキュメンタリー形式を採用。また、人間の「不気味の谷」を避けるため、エイリアンキャラクターを主役に据えました。古いTVのような粗い画質にすることで、レンダリングの不完全さも隠しています。

AIが全てのプロセスを自動化するわけではありません。ケリガン氏は、まず従来のやり方で脚本を書き、ストーリーボードを作成します。さらに、彼は照明の均一性や視線の一貫性を保つなど、10年以上のキャリアで培った映像制作のノウハウを全て適用しています。AIを使いこなすには、高度な伝統的スキルが必要不可欠なのです。

特に重要なのが、Runwayのモーションキャプチャ機能の活用です。ケリガン氏は自身で全キャラクターのセリフを演じ、表情や動きをAIモデルにマッピングさせています。これにより、彼は監督としてだけでなく、ゴラムを演じたアンディ・サーキスのように、AIをマスクとして使いこなす俳優としても機能しています。

AIのバグや不具合さえも、作品の創造的なインスピレーションとしています。例えば、AIがキャラクターの肌の一貫性を保てなかった際、それを「モーフ抑制剤」を止められたことによるエイリアンの変態（メタモルフォーゼ）という設定として物語に取り込みました。機械のミスが、世界観の深みへと昇華されています。

この事例は、ハリウッドの伝統的な労働モデルに大きな変化をもたらしています。ケリガン氏のように、AIを活用することで、個人クリエイターはスタジオからの独立性を高め、自ら制作した知的財産を所有できます。AI時代において成功するのは、技術者ではなく、これらのツールを最大限に活用できる「アイデアを持つ人」と予測されています。

マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、核融合炉の安定稼働に不可欠なプラズマ挙動の予測モデルを開発しました。機械学習（ML）と物理ベースのシミュレーションを組み合わせることで、運転終了時の「ランプダウン」におけるプラズマの不安定化を正確に予測します。この技術は、炉の損傷を防ぎ、将来的な核融合発電プラントの信頼性と安全性を飛躍的に向上させると期待されています。

核融合炉の心臓部であるトカマク型装置は、太陽の核よりも高温のプラズマを強力な磁場で封じ込めます。プラズマ電流が不安定になると、炉内壁を損傷するリスクがあり、特に高速で循環する電流を停止させるランプダウン時に問題が発生しやすいです。損傷が発生すると、修理に時間と多大な資源が必要となります。

MITが開発したのは、ニューラルネットワークと既存のプラズマダイナミクス物理モデルを組み合わせたハイブリッド手法です。超高温・高エネルギーのプラズマはデータ収集が難しく高コストですが、この複合モデルを採用することで、非常に少ない実験データで高い精度を実現しました。これにより、トレーニング効率が大幅に改善されます。

この予測モデルに基づき、プラズマを安定的に停止させるための具体的な制御指令（トラジェクトリ）を自動生成するアルゴリズムも開発されました。スイスの実験用トカマク（TCV）での検証では、従来手法に比べて迅速かつ安全にランプダウンを完了できることが統計的に証明されています。実用化に向けた大きな一歩です。

この技術は、MITのスピンアウト企業であり、世界初の商用規模の核融合炉開発を目指すコモンウェルス・フュージョン・システムズ（CFS）社と共同で進められています。CFSが開発中の実証炉「SPARC」に本モデルを適用し、高エネルギーなプラズマの安定制御を実現することで、安全かつ信頼性の高い核融合発電の実現を加速させます。

Googleは、フラッグシップAIモデルである「Gemini」を中核に据え、スマートホームプラットフォームの抜本的な再構築に乗り出しています。これまでGoogle HomeやNest製品は競合に後れを取り停滞気味でしたが、同社はこの現状を打破し、AIによって家庭内体験を根本から変革できると確信しています。製品責任者への取材を通じ、次世代スマートホーム戦略の全容が明らかになりました。

同社は、長年にわたり製品を開発しつつも、途中で戦略を放棄してきた歴史があるとの批判にさらされてきました。スマートホームもその一つと見なされがちでしたが、Googleは依然としてこの分野にコミットしています。特に、現在のAI技術が家庭内でのデバイスとの相互作用を劇的に変化させると強調しており、Geminiはその実現の鍵を握ります。

Geminiの導入は、従来の音声アシスタントの限界を超え、より文脈を理解した自然な操作を可能にすると期待されます。AIがユーザーの行動や意図を学習し、自宅にあるあらゆる機器との連携を最適化する狙いです。これにより、ユーザーはよりシームレスで直感的なスマートホーム体験を得られるようになります。

戦略上の重要な論点として、Googleが単なるハードウェアメーカーに留まるのか、それともオープンなプラットフォーム提供者として業界全体を牽引するのかが議論されています。製品責任者は、Geminiを活用することで、どちらの立場であってもスマートホーム全体を向上させられると見ています。この戦略の明確化は、提携企業やデベロッパーにも大きな影響を与えます。

Googleは、Geminiによる変革を確信する一方で、我々が理想とする真にインテリジェントなスマートホームの実現にはまだ道のりがあることを認めています。AIを活用した新しいGoogle Homeスピーカーなどの具体的な製品投入に加え、プラットフォームとしての進化を継続し、市場価値と生産性を高めるコネクテッドホームの実現を目指しています。