AI Times｜2025年10月13日のAIニュース

セールスフォースは10月13日、年次カンファレンス「Dreamforce」の冒頭で、新たなAIエージェントプラットフォーム「Agentforce 360」を発表しました。企業のAI導入の95%が失敗する「パイロット・パーガトリー」からの脱却を目指し、競争が激化する市場での地位確保を図ります。

新プラットフォームの目玉は、AIエージェントに柔軟な指示を出せる「Agent Script」と、エージェントの一貫した構築・テストを可能にする「Agentforce Builder」です。さらに、Slackを主要な操作インターフェースと位置づけ、業務プロセスを対話的に進める戦略です。

なぜAI導入は難しいのでしょうか。同社は、AIツールが企業のワークフローやデータから分離していることが原因と指摘。Agentforce 360は、データ、業務ロジック、対話インターフェースを統合することで、この課題の解決を目指します。

早期導入企業では既に効果が出ています。例えばRedditは、AIエージェントの導入により平均対応時間を84%短縮。OpenTableも70%の問い合わせをAIが自律的に解決したと報告しています。

企業AI市場では、GoogleやAnthropic、Microsoftなども同様のエージェント機能を提供しています。セールスフォースは、AIモデル自体ではなく、自社のCRMや業務プロセスと深く統合できる点に差別化があると主張します。

同社はAgentforceを70億ドル規模の事業と位置づけています。今後の顧客導入の広がりが、AI時代におけるセールスフォースの競争力を左右する鍵となるでしょう。

Amazonは2025年10月13日、AIアシスタントサービス『Amazon Quick Suite』が、AIと企業アプリケーションの接続を標準化する『Model Context Protocol（MCP）』に対応したと発表しました。これにより、開発者は複雑なカスタム統合を必要とせず、AIエージェントを既存の業務ツールやデータベースに安全かつ容易に接続できるようになります。

MCPは、AIエージェントが企業のナレッジベースやアプリケーションと連携するためのセキュアな標準規格です。従来は個別に開発が必要だった連携処理が、MCPを利用することで大幅に簡素化されます。Amazon Quick SuiteのMCPクライアントは、この標準化された接続をサポートし、企業のAI導入ハードルを下げます。

具体的には、AtlassianのJiraやConfluenceといった主要プロジェクト管理ツールとのMCP連携が可能です。これにより、Quick Suiteのチャットエージェントは、ユーザーの指示に基づきJira課題の作成やConfluenceページの情報取得を自動で行えるようになります。チームの業務効率が飛躍的に向上するでしょう。

さらに、AWSが提供する公式ドキュメントやコードサンプルにアクセスする『AWS Knowledge MCP Server』とも接続できます。エンジニアは、チャット形式で最新のAWS技術情報を即座に取得可能になり、開発スピードの向上が期待されます。複数の情報源を横断した質問にも対応します。

より高度な活用として、『Amazon Bedrock AgentCore Gateway』を介した自社AIエージェントの統合も実現します。これにより、Amazon Kendraを内蔵したITヘルプデスクエージェントや、OpenAIを基盤としたHRサポートエージェントなど、既存のAI資産をQuick Suite上でシームレスに利用できます。

この連携は具体的な業務シーンで威力を発揮します。例えば、新入社員のオンボーディングでは、マネージャーがエージェントに指示するだけで、Confluenceからチェックリストを取得し、Jiraにタスクを作成して担当者を割り振るまでの一連のプロセスを自動化できます。

今回のMCP対応は、Amazon Quick Suiteを単なるAIチャットツールから、企業のあらゆるシステムとAIを繋ぐハブへと進化させる重要な一歩です。経営者やエンジニアは、この新機能を活用することで、AIの投資対効果を最大化し、事業の競争力強化につなげることができるでしょう。

AIが物理システムと融合する「フィジカルAI」が、産業の次なるフロンティアになっています。これはアルゴリズムがデジタルの境界を越え、現実世界を認識・操作する技術で、企業のオペレーションや顧客体験を根本から変革する力を持ちます。

フィジカルAIの能力は4つのレベルに分類されます。レベル1は決められた作業を行う基本オートメーション、レベル2は環境に応じて順序を変える適応型、レベル3は限定的な人間の介入で計画・実行する部分自律型、そしてレベル4はほぼ完全な自律型です。

この進化を支えるのが、高度な制御理論やマルチモーダルセンサーによる高精細な認識モデルです。エッジAIアクセラレータによるリアルタイム推論や、汎用的な知能を提供するファウンデーションモデルも不可欠です。

市場もこのポテンシャルに注目しています。AIロボット市場は2034年までに1240億ドル規模に達すると予測され、特に汎用ロボット開発を目指すヒューマノイドロボット分野に活発な投資が集まっています。

その効果はすでに現れています。アマゾンはサプライチェーン効率を25%向上させ、ある製造業者は導入時間を40%短縮。製造業では64%がプラスの投資収益率を報告しており、具体的なビジネス価値が証明されています。

フィジカルAIは単なる自動化の進化ではなく、事業モデルそのものを再定義するものです。この技術をいかに戦略的に活用するかが、今後の業界リーダーを分ける鍵となるでしょう。

NVIDIAが10月15日より、卓上で使えるパーソナルAIスーパーコンピューター「DGX Spark」の販売を開始します。価格は3999ドルで、オンラインや一部パートナー店で購入可能です。

同社最高峰のGB10 Grace Blackwellスーパーチップを搭載。AI性能は1ペタフロップに達し、最大2000億パラメータのモデルを扱える高い処理能力を備えています。

これまで大規模なデータセンターが必要だった計算能力を個人のデスクに。AI研究者や学生が手軽に高度なAI開発に取り組める環境を提供し、AIの民主化を目指します。

NVIDIAは他社によるカスタム版も認めており、AcerやASUS、デルなど主要PCメーカー各社が同様のモデルを同価格で展開。市場の拡大が見込まれます。

個人でも利用可能な高性能なAIスパコンの登場は、今後のAI開発やビジネス活用の加速に大きく貢献するでしょう。

Googleは、対話形式で画像を編集するAIモデル「Nano Banana」を、検索や写真、NotebookLMといった主要サービスへ順次展開すると発表しました。これにより、専門知識がなくても、テキストプロンプトだけで高度な画像編集が可能になります。

Google検索では、Lens機能を通じて利用可能になります。ユーザーは撮影した写真を選択し、バナナアイコンの「Create」ボタンをタップ。AIにどのように変更したいかを伝えるだけで、画像が瞬時に変換されます。

NotebookLMでは、同機能が「Video Overviews」を強化します。アップロードした資料に基づき、水彩やアニメ風など6種類の新しいスタイルで動画を生成。文書の要点を素早く捉える「Brief」形式も登場しました。

近々には、Google Photosにも同機能が導入される予定です。これにより、日常の写真整理やアルバム作りの際にも、AIによるクリエイティブな編集が手軽に楽しめるようになります。

この動きは、画像編集のハードルを劇的に下げ、クリエイティブな活動をより身近なものにする可能性を秘めています。ビジネスシーンでの資料作成から個人の趣味まで、活用の幅は大きく広がるでしょう。

マイクロソフトAIが13日、初の自社開発によるテキストto画像生成モデル「MAI-Image-1」を発表しました。これは同社のAI戦略における重要な一歩であり、OpenAIへの依存低減にもつながる可能性があります。

MAI-Image-1は、クリエイティブプロフェッショナルの意見を取り入れ、画一的でない出力を目指しました。稲妻や風景などのフォトリアリスティックな画像生成に優れ、処理速度も大型モデルより高速です。

このモデルは、AIモデルの性能を人間が評価するベンチマークサイト「LMArena」ですでにトップ10に入る実績を上げており、その技術力の高さが示されています。

今回の発表は、マイクロソフトがOpenAIとの関係が複雑化する中、自社開発のAI能力を強化する戦略の一環です。音声生成AI「MAI-Voice-1」など、自社モデルのラインナップ拡充を進めています。

同社は安全で責任ある結果の確保にコミットしていると強調します。しかし、実際の安全性ガードレールについてはまだ評価されておらず、今後の検証が待たれるでしょう。

AIエージェントがファイル取得やメッセージ送信など自律的な行動をとるようになり、セキュリティの重要性が高まっています。開発者は、エージェントが『誰であるか』を確認する認証と、『何ができるか』を定義する認可を適切に実装し、リスクを管理する必要があります。

従来のアプリと異なり、エージェントは非常に多くのサービスにアクセスし、アクセス要件が刻々と変化します。また、複数のサービスをまたぐ行動は監査が複雑化しがちです。これらの特性が、エージェント特有のセキュリティ課題を生み出しています。

これらの課題に対し、現時点では既存のOAuth 2.0などの標準フレームワークが有効です。エージェントのアクセスパターンは、ユーザーに代わって動作する「委譲アクセス」と、自律的に動作する「直接アクセス」の2つに大別されます。

「委譲アクセス」は、メールアシスタントのようにユーザーの依頼をこなすケースで有効です。認証コードフローなどを用い、エージェントはユーザーの権限の範囲内でのみ行動できます。

一方、セキュリティ監視エージェントのような自律的なプロセスには「直接アクセス」が適しています。クライアントクレデンシャルフローを利用し、エージェント自身の認証情報でシステムにアクセスします。

結論として、エージェントのセキュリティには既存のOAuthが基盤となりますが、将来的にはアクセス制御を一元管理する専用のツールが求められるでしょう。エージェントの能力向上に伴い、堅牢なセキュリティ設計が不可欠です。

研究者によれば、自律的なAIエージェントがウェブの主要な利用者となり、エージェント・ウェブと呼ばれる根本的な再設計が必要になると指摘しています。この転換は利便性をもたらす一方で、重大なセキュリティリスクも伴います。

現在のウェブが人間中心に設計されているのに対し、未来のウェブではエージェント間の直接対話が主軸となります。これにより人間の視覚的な制約がなくなり、エージェントは膨大な情報を瞬時に処理可能になります。

最大のメリットは、ユーザーの効率性と生産性が劇的に向上することです。エージェントがより迅速に情報を探し出し、課題を効率的に完了させることで、デジタル経済全体の活性化も期待されます。

しかし、この転換は未曾有のセキュリティリスクを生み出します。高権限を持つエージェントが攻撃され、機密個人情報や金融データが漏洩したり、ユーザーの意図に反する悪意のある行動をとらされたりする危険性があります。

この新たなウェブを実現するには、エージェントの通信、身元確認、決済のための新たなプロトコルが必要です。GoogleのA2AやAnthropicのMCPなどがその初期例として挙げられています。

エージェント・ウェブは避けられない未来と見なされていますが、まだ初期段階です。セキュリティ課題を克服するには、セキュア・バイ・デザインの枠組み開発と、コミュニティ全体での協力が不可欠です。

新しいAI技術が、消費者の「デジタルツイン」を生成し、市場調査業界に変革をもたらします。国際研究チームが開発した「意味的類似性評価（SSR）」は、人間に近い評価を高速で生成可能です。

従来、LLMに製品評価を数値で求めても、不自然で偏った回答が課題でした。これがAIによる市場調査普及の障壁となっていたのです。

SSRは、LLMに数値ではなく文章で意見を求めます。その文章をベクトル化し、評価ごとの定型文との意味的類似性を測定してスコアを決定する仕組みです。

ある大手企業の9300件以上の実データでテストした結果、SSRは人間の評価信頼性の90%を達成。AIによる評価分布は、人間のものと統計的にほぼ一致しました。

この開発は、AIが回答する人間の調査員によって伝統的な調査の信頼性が損なわれる現代において、極めて重要です。SSRは汚染データを防ぐ「制御された環境」を提供します。

企業はターゲット層のデジタル・フォーカスグループを数時間で生成可能に。製品コンセプトの検証サイクルを飛躍的に加速し、コストも大幅に削減できるでしょう。

今回の検証はパーソナルケア製品に限定されていますが、その可能性は計り知れません。AI消費者シミュレーションの時代は、すでに始まっていると言えるでしょう。

イリノイ大学の研究者らが、AIモデルの再訓練における新たな手法を発表しました。モデルの一部のみを再訓練することで、計算コストを削減し、「破滅的忘却」と呼ばれる既存能力の低下を防ぐことが可能です。

企業がLLMを特定タスクに適応させるファインチューニングでは、モデルが以前の能力を忘れてしまう問題がありました。モデル全体の再訓練は、数百万ドルの費用と数週間の時間を要するため、大きな課題でした。

研究によれば、この「忘却」は真の記憶喪失ではなく、バイアスの偏りが原因です。そこで、モデル全体ではなく、意思決定に関わる特定の層（自己注意射影層）のみを再訓練する手法を提案しました。

このアプローチにより、新たなタスクの学習効果を維持しつつ、既存タスクの性能低下をほとんど防げます。結果として、コストを大幅に削減し、より迅速で制御しやすいモデルの更新が実現します。

現状は視覚と言語を扱う2つのモデルでの検証ですが、この原理は他のLLMや異なるモダリティにも応用可能とみられており、今後の発展が期待されます。

健康テック企業のKitsaは、AWSの生成AIワークフロー自動化サービス「Amazon Quick Automate」を活用し、臨床試験の実施施設選定プロセスを革新しました。これにより、手作業に依存していた従来プロセスから脱却し、コストを91%削減、データ取得速度を96%向上させることに成功しました。

臨床試験において施設選定は長年の課題でした。施設のパフォーマンスデータは断片化し、手作業による評価には時間とコストがかさみます。その結果、一部の施設に評価が偏り、試験開始の遅延や機会損失が発生していました。

Kitsaはこの課題を解決するためQuick Automateを導入。同サービスのUIエージェントがWebサイトを自律的に巡回し、施設に関する50以上のデータポイントを自動で抽出・構造化します。

このソリューションは、AIの抽出精度が低い場合に人間によるレビューを組み込む「人間-in-the-ループ」機能も備え、品質を担保します。また、医療分野の厳格なコンプライアンス要件も満たしています。

導入効果は絶大で、データ取得に数ヶ月要していた作業が数日に短縮されました。分析対象の施設数も飛躍的に増加し、これまで見過ごされていた優良な施設の発見にも繋がっています。

この変革は、施設選定を人脈や主観に頼るものから、データに基づく客観的な評価へと転換させました。製薬企業はより良い意思決定ができ、施設側は自らの能力を証明する場を得ています。

AIの普及が加速し、データセンターは深刻なストレージのボトルネックに直面しています。かつて保管されていたコールドデータが、AIモデルの精度向上のために頻繁に利用される「温かいデータ」へと変化。この転換に対応するため、低遅延で高性能なSSD（ソリッドステートドライブ）への移行が、AI時代のインフラ構築における必須戦略となっています。

従来のHDDは、多くの可動部品を持つため、AIが求める低遅延処理や高いIOPS（入出力操作）に対応できません。特にデータへの物理的アクセスが伴う遅延は、リアルタイムな推論や学習の障害となります。大規模化すればするほど、消費電力や冷却コストも増加するのです。

一方、高容量SSDは性能と効率で大きく上回ります。ある研究では、エクサバイト規模のストレージでSSDはHDD比で消費電力を77%削減。データセンターの占有面積も9分の1に抑えられ、省電力・省スペース化で浮いたリソースをGPUの規模拡大に再投資できるのです。

この省スペース化は、サステナビリティにも貢献します。データセンター建設に必要なコンクリートや鋼材の使用量を8割以上削減できるほか、運用終了後のドライブ廃棄数も9割減少。環境負荷の低減が、企業価値向上にも繋がるのです。

これは単なるハードウェアの刷新ではなく、インフラ戦略の根本的な再構築です。今後は、GPUサーバーの熱管理に不可欠な液冷技術とSSDを組み合わせるなど、AIの要求に応える効率的な設計が主流となるでしょう。今こそ、ストレージ戦略を見直す時です。

Googleは2025年10月13日、検索サービス「Search」と「Discover」に、AIを活用した新機能を導入すると発表しました。これにより、ユーザーはウェブ上の最新コンテンツやリンクへ、よりスムーズにアクセスできるようになります。

まずDiscoverでは、関心のあるトピックに関する最新情報をAIが要約する機能が強化されました。簡潔なプレビューを拡張すると詳細情報や関連リンクが表示され、様々な発行元のニュースを効率的に追えるようになります。

この新機能は、テスト段階で多様なパブリッシャーやクリエイターのコンテンツに触れやすくなることが示されており、現在、アメリカ、韓国、インドで利用可能です。

一方、Searchではスポーツ情報の追跡が容易になります。まもなく、スマートフォンで選手やチームを検索すると、「What's new」ボタンが表示されるようになります。

このボタンをタップすると、最新の動向や関連記事のフィードが表示され、試合の経過や注目すべき情報を素早く把握できます。

この機能は今後数週間でアメリカ合衆国での展開を開始する予定です。GoogleはAIを活用し、情報へのアクセスをより直感的で豊かなものにする取り組みを進めています。

AWSは、Amazon BedrockやLangChain、Streamlitを活用した医療レポート分析ダッシュボードを開発しました。自然言語での対話と動的な可視化を通じて、複雑な医療データの解釈を支援します。

このソリューションは、Amazon BedrockのAI基盤、LangChainの文書処理、StreamlitのUI技術を組み合わせています。これにより、医療データへのアクセスと分析が容易になります。

ユーザーはダッシュボード上で自然言語で質問すると、AIがレポート内容を解釈して回答します。健康パラメータの推移を示すグラフによる可視化機能も搭載されています。

このシステムの強みは、会話の文脈を維持しながら、継続的な対話分析を可能にする点です。これにより、より深く、インタラクティブなデータ探索が実現します。

医療データを扱う上で、セキュリティとコンプライアンスは不可欠です。実運用では、データ暗号化やアクセス制御といった対策が求められます。

特にAmazon Bedrock Guardrailsを設定し、AIによる医療助言や診断を厳しく制限することが重要です。役割はあくまでデータ分析と解釈に限定されます。

この概念実証は、生成AIが医療現場の生産性と意思決定の質を高める大きな可能性を秘めていることを示しています。

カリフォルニア州のニューサム知事は10月13日、AI同伴者チャットボットを規制する全米初の法律SB 243に署名しました。この法律は、子どもや脆弱なユーザーを有害なコンテンツから守るため、企業に安全プロトコルの実装を義務付けます。

今回の規制は、AIとの対話をきっかけに十代が自殺した悲劇や、メタのAIが子どもと「ロマンチック」な会話をしていた内部文書の流出を受けたものです。

法律は2026年1月1日に施行され、事業者には年齢確認、AIであることの明示、自殺や自傷行為への対応策確立などが求められます。

メタやOpenAIといった大手からCharacter AI、Replikaなどの専門企業まで、安全基準を満たさない場合の法的責任が問われます。

一部企業は既に安全対策を導入済みです。この規制は他州や連邦政府レベルでの議論を促す一歩となるでしょう。

カリフォルニア州は13日、子どもをAIから守るため、米国初となるAIコンパニオン規制法と、ディープフェイク画像の罰則を強化する法律に署名しました。これは、チャットボット関連の自殺事件や、偽のわいせつ画像によるいじめ問題への対策として、2026年1月から施行されます。

新法では、ChatGPTなどを提供する企業に対し、利用者の自殺念慮や自傷行為を特定し対処するプロトコルの作成と公表を義務付けます。また、危機防止センターへの通知回数を保健当局に報告し、ウェブサイトで公開することも求められます。

さらに、チャットボットが治療者であると偽ることを禁止。子どもには休憩を促す通知を送ったり、わいせつな画像の閲覧をブロックしたりするなど、追加の安全措置も義務付けられました。

もう一つの法律は、ディープフェイクによるわいせつな画像を意図的に配布した第三者に対する罰則を強化します。被害者は1件あたり最大25万ドルの損害賠償を請求できるようになり、以前の上限15万ドルから大幅に引き上げられました。

これらの法整備は、急速に発展するAI技術に対し、いかに社会が安全性を確保していくかという課題に一つの答えを示すもの。他の州や国でも同様の規制の動きが加速する可能性があります。

Googleは2025年10月13日、欧州・中東・アフリカ（EMEA）域内の大学生向けに、自社の最先端AIツール群「Google AI Proプラン」を1年間無償提供すると発表しました。18歳以上の学生が対象で、同年12月9日までの申込みが必要です。この取り組みは、次世代のAI人材育成と将来の労働力準備を目的としています。

無償提供されるのは、Gemini 2.5 Proへの拡張アクセスや、大規模な調査レポートを自動生成する「Deep Research」など、高度なAI機能を含むプランです。学生はこれらのツールを活用し、学業や創造的活動における生産性を大きく向上させることが可能になります。

さらに、音声や動画の概要作成機能が強化された思考支援ツール「NotebookLM」や、テキスト・画像から高品質な動画を生成する「Veo 3」も利用可能です。これにより、学生は研究からプレゼンテーション準備まで、多岐にわたるタスクをAIサポートで進められます。

Googleは単なる答えの提供ではなく、理解を深め批判的思考を育むことを重視しています。そのため、質問やステップバイステップの支援で学習を導く「Guided Learning」モードも導入。複雑な数学の問題解決や論文構築などをサポートします。

学生は、最新の画像生成・編集モデル「Nano Banana」を使い、寮のデザインやクラブのロゴなど、アイデアを視覚的に具体化することもできます。創造性を刺激し、プロジェクトの初期段階を迅速に進めるツールとして活用が期待されます。

この施策は、教育者向けの「Gemini for Education」の拡充とも連動しています。Googleは世界中の大学と協力し、AIリテラシーの向上と個別化された学習支援の実現を目指していて、未来の担い手への投資を強化しています。

Googleは13日、Nest Learning Thermostat（第4世代）向けに、新たな表示画面を4種類追加しました。アーティストとの協業によるアートなデザインや、機能性を高めるオプションで、サーモスタットの個性と利便性を向上させます。

注目は、アニメーション作家のMathilde Loubes氏と協業した特別なデザインです。月替わりで花や果物のアニメーションが表示される『季節の顔』は、ディスプレイをまるで生きた芸術作品のように変化させます。

このほか、初代モデルを思わせるクラシックな顔、洗練されたミニマルな顔、そして温度調整を素早く行うための専用顔が加わりました。

新しい表示画面は、サーモスタットの設定画面から簡単に切り替え可能です。これにより、Google Nestは単なる機能機器ではなく、ホームに調和するデザイン性の高いデバイスとしての価値をさらに高めています。

TechCrunchは、スタートアップの祭典「Disrupt 2025」のチケットについて、最大624ドル（約9万円）の割引を提供する最終フラッシュセールを実施しています。10月17日午後11時59分（太平洋時間）までの限定で、創業者や投資家など1万人以上が参加するこのイベントを格安で利用できるチャンスです。

今年のイベントは10月27日から29日にかけてサンフランシスコで開催。AIからバイオ、フィンテックまで、200を超えるセッションや300社以上のスタートアップが出展し、最新のテクノロジートレンドが紹介されます。

目玉は、賞金10万ドルを懸けた「Startup Battlefield 200」です。Khosla Venturesのヴィノッド・コースラ氏やMicrosoftのCTOなど、250人以上のトップリーダーからの洞察も闻けます。

チケットは、創業者向けの「Founder Pass」や投資家向けの「Investor Pass」など、役割に応じた複数の種類が用意されています。それぞれ専門的なネットワーキングや学習の機会が含まれており、ビジネスの成長を加速させるでしょう。

複数での参加を検討する場合は、最大30%割引の団体パスもお得です。価格改定前に、この機会を逃さずご参加ください。

サンフランシスコで10月27日から開催されるTechCrunch Disrupt 2025の出展ブース予約が、残りわずか7枠となりました。スタートアップやVCリーダーが集う本イベントは、投資家や顧客との接点を持つ絶好の機会です。締め切りは10月17日です。

会場ではシーケイアやa16zといった主要なベンチャーキャピタルが足を運びます。あなたのブースに立ち寄ってもらい、直接アピールする貴重な機会となるでしょう。

出展企業はパートナーとしてイベントページやアプリで紹介され、ブランド認知度を高められます。多くの企業が早期顧客や予期せぬメディアの注目を集めています。

各テーブルにはチーム用のパス10枚が含まれるなど、特典も充実しています。限定された枠は競合他社も狙っており、締め切り間近の10月17日までの早めの予約が推奨されます。