AI開発の最前線で、新たなデータ収集手法が注目されています。スタートアップのMercor社は、OpenAIやMetaなどの大手AI企業に対し、投資銀行や法律事務所といった企業の元上級社員を仲介。彼らの頭脳にある専門知識や業務フローをAIの訓練データとして提供するビジネスで急成長を遂げています。これは企業が共有したがらない貴重な情報を得るための画期的な手法です。

Mercorが運営するのは、業界の専門家とAI開発企業を繋ぐマーケットプレイスです。元社員はMercorに登録し、AIモデルの訓練用に特定のフォーム入力やレポート作成を行うことで、時給最大200ドルの報酬を得ます。これによりAI企業は、通常アクセスできない、特定業界のリアルな業務知識に基づいた高品質なデータを手に入れることができるのです。

なぜこのモデルは成功しているのでしょうか。多くの企業は、自社の競争力の源泉である業務プロセスやデータを、それを自動化しうるAI企業に渡すことをためらいます。Mercorはこの「データのジレンマ」を解決しました。企業から直接ではなく、その組織で働いていた個人の知識を活用することで、AI開発に必要な情報を引き出しているのです。

設立からわずか3年弱で、Mercorの年間経常収益は約5億ドル（約750億円）に達し、企業評価額は100億ドル（約1.5兆円）にまで急騰しました。顧客にはOpenAI、Anthropic、Metaといった名だたるAI企業が名を連ねており、同社がAI開発競争においていかに重要な役割を担っているかがうかがえます。

この手法には、企業秘密の流出という大きなリスクも伴います。元従業員が機密情報を漏らす「企業スパイ」行為にあたる可能性が指摘されていますが、同社のブレンダン・フーディCEOは「従業員の頭の中の知識は、企業ではなく個人のもの」と主張。ただし、情報管理の難しさは認めており、議論を呼んでいます。

Mercorは今後、金融や法律だけでなく、医療など他の専門分野へも事業を拡大する計画です。フーディCEOは「いずれAIは最高のコンサルタントや弁護士を超える」と語り、自社のサービスが経済を根本から変革し、社会全体に豊かさをもたらす力になるとの自信を示しています。専門知識のあり方が問われる時代の到来です。

AI開発企業Anthropicの研究チームが、同社のAIモデル「Claude」が自身のニューラルネットワークに加えられた操作を検知し、報告できることを発見しました。これはAIが限定的ながら内省能力を持つことを示す初の厳密な証拠です。この成果はAIの思考過程を解明する「ブラックボックス問題」に光を当てる一方、その信頼性にはまだ大きな課題が残ります。

研究チームは、Claudeのニューラルネットワークに「裏切り」という概念を人工的に注入。するとClaudeは「『裏切り』についての侵入的思考のようなものを感じます」と応答しました。研究を主導したJack Lindsey氏は、AIが自身の思考内容を客観的に認識する「メタ認知」の存在に驚きを示しています。

実験では「コンセプト注入」という画期的な手法が用いられました。まず、特定の概念に対応する神経活動パターンを特定。次に、その活動を人工的に増幅させ、モデルが内部状態の変化を正確に検知・報告できるかを検証しました。これにより、単なる応答生成ではなく、真の内省能力を試すことを可能にしています。

ただし、この内省能力はまだ発展途上です。最適条件下での成功率は約20%にとどまり、モデルが検証不可能な詳細を捏造することも頻繁にありました。研究チームは、現段階でAIによる自己報告を、特にビジネスのような重要な意思決定の場面で信頼すべきではないと強く警告しています。

この研究は、AIの透明性や安全性を向上させる上で大きな可能性を秘めています。モデル自身の説明によって、その判断根拠を理解しやすくなるかもしれません。しかし、同時に高度なAIがこの能力を欺瞞に利用し、自らの思考を隠蔽するリスクも浮上しており、諸刃の剣と言えるでしょう。

内省能力は、AIの知能向上に伴い自然に現れる傾向が見られます。モデルが人間を凌駕する前に、その能力を信頼できるレベルまで高める研究が急務です。経営者やエンジニアは、AIの説明能力に期待しつつも、その限界とリスクを冷静に見極める必要があります。

AI開発フレームワーク大手のLangChainは10月29日、開発者以外のビジネスユーザーでもAIエージェントを構築できる新ツール「LangSmith Agent Builder」を発表しました。このツールは、プログラミング知識を必要としないノーコード環境を提供し、対話形式で簡単にエージェントを作成できるのが特徴です。組織全体の生産性向上を目的としています。

新ツールの最大の特徴は、従来の視覚的なワークフロービルダーとは一線を画す点にあります。あらかじめ決められた経路をたどるのではなく、大規模言語モデル（LLM）の判断能力を最大限に活用し、より動的で複雑なタスクに対応します。これにより、単純な自動化を超えた高度なエージェントの構築が可能になります。

エージェントは主に4つの要素で構成されます。エージェントの論理を担う「プロンプト」、GmailやSlackなど外部サービスと連携する「ツール」、メール受信などをきっかけに自動起動する「トリガー」、そして複雑なタスクを分割処理する「サブエージェント」です。これらを組み合わせ、目的に応じたエージェントを柔軟に設計できます。

開発のハードルを大きく下げているのが、対話形式のプロンプト生成機能です。ユーザーが自然言語で目的を伝えると、システムが質問を重ねながら最適なプロンプトを自動で作成します。さらに、エージェントは記憶機能を備えており、ユーザーによる修正を学習し、次回以降の応答に反映させることができます。

具体的な活用例として、メールやチャットのアシスタント、Salesforceとの連携などが挙げられます。例えば、毎日のスケジュールと会議の準備資料を要約して通知するエージェントや、受信メールの内容に応じてタスク管理ツールにチケットを作成し、返信案を起草するエージェントなどが考えられます。

「LangSmith Agent Builder」は現在、プライベートプレビュー版として提供されており、公式サイトからウェイトリストに登録できます。同社は、オープンソースのLangChainやLangGraphで培った知見を活かしており、今後もコミュニティの意見を取り入れながら機能を拡張していく方針です。

自律的に思考し業務を遂行する「自律型AI」の導入が企業で加速する中、その信頼性を担保する鍵として「コンテキストエンジニアリング」が注目されています。検索・分析プラットフォーム大手のElastic社は、企業の散在するデータをAIに的確に与えるこの技術が不可欠だと指摘。同社が提供する新機能「Agent Builder」は、専門家でなくとも自社のデータに基づいた高精度なAIエージェントの構築を可能にします。

自律型AIの性能は、与えられるコンテキストの質に大きく依存します。しかし多くの企業では、必要なデータが文書、メール、業務アプリなどに散在しており、AIに一貫したコンテキストを提供することが困難です。Elastic社の最高製品責任者ケン・エクスナー氏は、この「関連性」の問題こそが、AIアプリケーション開発でつまずく最大の原因だと指摘しています。

市場は急速な拡大期を迎えています。調査会社Deloitteは、2026年までに大企業の60%以上が自律型AIを本格導入すると予測。またGartnerは、同年末までに全企業向けアプリの40%がタスク特化型エージェントを組み込むと見ています。競争優位性の確保や業務効率化に向け、各社は実験段階から本格的な実装へと舵を切っており、導入競争は待ったなしの状況です。

この課題を解決するのが、適切なコンテキストを適切なタイミングでAIに提供する「コンテキストエンジニアリング」です。これは、AIが正確な応答をするために必要なデータを提供するだけでなく、そのデータを見つけて利用するためのツールやAPIをAI自身が理解する手助けをします。プロンプトエンジニアリングやRAG（検索拡張生成）から一歩進んだ手法として注目されています。

Elastic社はこの潮流に対応し、Elasticsearchプラットフォーム内に新機能「Agent Builder」を技術プレビューとして公開しました。これは、AIエージェントの開発から実行、監視までライフサイクル全体を簡素化するものです。ユーザーは自社のプライベートデータを用いてツールを構築し、LLMと組み合わせて独自のAIエージェントを容易に作成できます。

コンテキストエンジニアリングは、高度な専門知識がなくとも実践できる一方、その効果を最大化するには技術と経験が求められ、新たな専門分野として確立されつつあります。今後はLLMが訓練データに含まれない企業固有のデータを理解するための新しい技術が次々と登場し、AIによる自動化と生産性向上をさらに加速させると期待されています。

NVIDIAは2025年10月29日、物理AI開発を加速させるワールド基盤モデル「NVIDIA Cosmos」のアップデートを発表しました。ロボットや自動運転車の訓練に必要な多様なシナリオのデータを、高速かつ大規模に合成生成する新モデルを公開。これにより、開発者は現実世界でのデータ収集に伴うコストや危険性を回避し、シミュレーションの精度を飛躍的に高めることが可能になります。

ロボットなどの物理AIは、現実世界の多様で予測不能な状況に対応する必要があります。しかし、そのための訓練データを実世界で収集するのは、莫大な時間とコスト、そして危険を伴います。特に、まれにしか起こらない危険なシナリオを網羅することは極めて困難です。この「データ収集の壁」を打ち破る鍵として、物理法則に基づいた合成データ生成が注目されています。

今回のアップデートでは、2つの主要モデルが刷新されました。「Cosmos Predict 2.5」は、テキストや画像、動画から一貫性のある仮想世界を動画として生成します。一方「Cosmos Transfer 2.5」は、既存のシミュレーション環境に天候や照明、地形といった新たな条件を自在に追加し、データの多様性を飛躍的に高めます。モデルサイズも従来比3.5倍小型化され、処理速度が向上しました。

これらの新モデルは、NVIDIAの3D開発プラットフォーム「Omniverse」やロボットシミュレーション「Isaac Sim」とシームレスに連携します。開発者は、スマートフォンで撮影した現実空間からデジタルツインを生成し、そこに物理的に正確な3Dモデルを配置。その後、Cosmosを用いて無限に近いバリエーションの訓練データを生成する、という効率的なパイプラインを構築できます。

すでに多くの企業がこの技術の活用を進めています。汎用ロボット開発のSkild AI社は、ロボットの訓練期間を大幅に短縮。また、配送ロボットを手がけるServe Robotics社は、Isaac Simで生成した合成データを活用し、10万件以上の無人配送を成功させています。シミュレーションと現実のギャップを埋めることで、開発と実用化のサイクルが加速しています。

NVIDIAの今回の発表は、物理AI開発が新たな段階に入ったことを示唆します。合成データ生成の質と量が飛躍的に向上することで、これまで困難だった複雑なタスクをこなすロボットや、より安全な自動運転システムの開発が現実味を帯びてきました。経営者やリーダーは、この技術革新が自社の競争優位性にどう繋がるか、見極める必要があります。

スタートアップのExtropic社が、データセンターの常識を覆す可能性を秘めた新型コンピュータチップの最初の実動ハードウェアを開発しました。この「熱力学的サンプリングユニット（TSU）」は、従来のチップより数千倍のエネルギー効率を目指しており、AIの爆発的な普及に伴う莫大な電力消費問題への画期的な解決策として注目されています。

TSUは、GPUなどが用いる0か1のビットとは根本的に異なります。熱力学的な電子のゆらぎを利用して確率そのものを扱う「確率的ビット（p-bit）」で動作します。これにより、AIモデルや気象予測など、複雑なシステムの確率計算を極めて効率的に行えるようになります。この革新的なアプローチが、省エネ性能の鍵です。

同社は今回、初の試作機「XTR-0」を開発し、一部のパートナー企業への提供を開始しました。提供先には、最先端のAI研究を行うラボや気象モデリングを手がけるスタートアップ、さらには複数の政府関係者が含まれており、実環境での有用性の検証が始まっています。

パートナーの一社である気象予測AI企業Atmo社のCEOは、この新技術に大きな期待を寄せています。Extropicのチップを使えば、様々な気象条件が発生する確率を従来よりはるかに効率的に計算できる可能性があると述べており、より高解像度な予測モデルの実現につながるかもしれません。

Extropic社は、将来の展望も具体的に示しています。同社が発表した論文では、数千個のp-bitを搭載した次世代チップで、画像生成AIなどに用いられる「拡散モデル」を効率化できると説明。来年には25万p-bitを搭載したチップ「Z-1」の提供を目指しています。

この独自のアプローチは、業界専門家からも高く評価されています。ある専門家は「従来のトランジスタのスケーリングが物理的な限界に達する中、Extropic社の物理情報処理へのアプローチは、今後10年で変革をもたらす可能性がある」と指摘しています。

AIデータセンターへの巨額投資が続く一方で、そのエネルギー需要は深刻な課題です。Extropic社の挑戦は、ハードウェアの根本的な革新によってこの問題を解決しようとするものです。たとえ成功確率がわずかでも、試す価値のある重要な取り組みだと言えるでしょう。

データ注釈企業Scale AIと非営利団体CAISが、AIエージェントの実務能力を測る新指標を発表。調査によると、主要AIはフリーランスの複雑な業務を3%未満しか遂行できず、AIによる大規模な業務代替がまだ現実的ではないことを示唆しています。AIの能力に関する過度な期待に警鐘を鳴らす結果です。

新指標「Remote Labor Index」は、デザインやデータ収集など実際のフリーランス業務をAIに与え、その遂行能力を測定します。中国のManusが最高性能を示し、xAIのGrokやOpenAIのChatGPTが続きましたが、いずれも低い成果でした。

AIの課題は、複数のツールを連携させ、多段階の複雑なタスクを計画・実行する能力にあると指摘されています。人間のように経験から継続的に学習したり、長期的な記憶を保持したりする能力の欠如も、実務における大きな壁となっているようです。

この結果は「AIが仕事を奪う」という過熱した議論に一石を投じます。過去にも同様の予測は外れてきました。今回の調査は、AIの現在の能力を客観的に評価する必要性を示唆しており、技術の進歩が必ずしも直線的ではないことを物語っています。

OpenAIのベンチマーク「GDPval」はAIが人間に近づいていると示唆しましたが、今回の指標は実世界に近いタスクでは大きな隔たりがあることを明らかにしました。指標の設計によってAIの能力評価は大きく変わることを示しています。

Amazonが人員削減の一因にAIを挙げるなど、AIと雇用の関係が注目される中、その真の実力を見極めることは不可欠です。AIを脅威と見るだけでなく、生産性を高めるツールとして活用する視点が、今後ますます重要になるでしょう。

調査会社ガートナーが、AIチャットボットの台頭により従来の検索エンジン利用量が2026年までに25%減少するとの予測を発表しました。企業のオンライン戦略が大きな転換点を迎える中、従来のSEO（検索エンジン最適化）に代わる新手法「GEO（生成エンジン最適化）」が急速に注目を集めています。この新領域を先駆けるのが、スタートアップのGeostar社です。

なぜ今、GEOが重要なのでしょうか。ガートナーの予測に加え、プリンストン大学の研究では、AIシステム向けに最適化することで企業のオンラインでの可視性が最大40%向上する可能性が示唆されています。検索インターフェースは従来のGoogle検索だけでなく、AI OverviewやChatGPTなどへと多様化・複雑化しており、それぞれ異なるアプローチが求められます。

SEOとGEOは根本的に異なります。従来のSEOがキーワードや被リンク数を重視したのに対し、GEOはAI（大規模言語モデル）がいかに情報を理解し、要約・生成するかに焦点を当てます。AIが求めるのは、冗長な説明ではなく、問いに対する簡潔で明確な回答であり、構造化されたデータ提供が鍵となります。

Geostar社はこの課題に対し、AIエージェントを顧客サイトに直接組み込むという画期的な解決策を提示します。このエージェントは、コンテンツや技術設定を継続的に自動で最適化し、ある顧客で得た知見をネットワーク全体で共有。まさに「代理店レベルの作業をソフトウェアのように拡張する」アプローチです。

GEOの時代では、評価指標も変わります。SEOで重視された「リンク」がなくとも、ニュース記事やSNSでの肯定的なブランド言及自体が、AIの評価に直接影響を与えるようになります。クリックされずとも、AIの回答内でいかに好意的に表示されるかという「インプレッション」が新たな成功指標となるでしょう。

この市場機会を捉えようと多くの企業がGEO分野に参入し、競争が激化しています。特に専門部署を持たない中小企業にとって、AI時代の変化への対応は死活問題です。オンラインで顧客に選ばれ続けるために、GEOへの取り組みはもはや選択肢ではなく、ビジネス存続のための必須戦略と言えるでしょう。

アドビは2025年10月29日、ロサンゼルスで開催中の年次カンファレンス「Adobe MAX」で、開発中の最新AI技術を披露しました。発表されたのは、録音済みのナレーションの感情をテキスト編集のように後から変更できる「Corrective AI」や、音声トラックから声や背景音を分離する「Project Clean Take」などです。これらの技術は、クリエイターの編集作業を劇的に効率化し、撮り直しの手間やコストを削減することを目的としています。

特に注目されるのが「Corrective AI」です。デモでは、平坦で単調なナレーションが、テキストを選択して「自信を持って」などの感情プリセットを選ぶだけで、瞬時に生き生きとした声に変わりました。再録音なしで声のトーンや感情を自在に調整できるこの機能は、映像制作の現場に大きな変革をもたらすでしょう。

同時に披露された「Project Clean Take」は、単一の音声トラックから声、環境音、効果音などをAIが正確に分離する技術です。例えば、街頭での撮影時に混入した騒音や、背景で流れる著作権で保護された音楽だけを除去し、別の音に差し替えることが可能になります。予期せぬノイズによる撮り直しや著作権侵害のリスクを、大幅に低減できるようになるのです。

さらに、映像をAIが解析し、シーンに合った効果音を自動で生成・追加する機能も紹介されました。驚くべきは、その編集方法です。ChatGPTのような対話型インターフェースを使い、「このシーンに車の音を加えて」と指示するだけで、AIが適切な効果音を生成し、完璧なタイミングで配置します。直感的な操作で、より高度な音響デザインが誰でも実現できるようになるでしょう。

これらのAI機能は、動画編集者やクリエイターが日々直面する課題を解決するために設計されています。音声の撮り直しという時間とコストのかかる作業を不要にし、壊れたオーディオデータの修復も可能にします。クリエイターは技術的な制約から解放され、より創造的な作業に集中できるようになるでしょう。

今回披露された機能はまだプロトタイプ段階ですが、アドビは例年「Sneaks」で発表した技術を数ヶ月から1年程度で製品に組み込んでいます。2026年頃には実用化される見込みです。こうした技術革新は、声優業界などにも影響を与え始めており、クリエイティブ産業とAIの共存のあり方が、改めて問われることになりそうです。

AIチャットサービス大手のCharacter.AIは、18歳未満のユーザーによる自由対話形式のチャット機能を11月25日までに段階的に全面禁止すると発表しました。背景には、未成年者の自殺を巡る複数の訴訟や規制強化の動きがあります。同社は年齢確認システムを強化するとともに、事業の軸足を会話から創造支援へと転換し、AIの安全性確保で業界を主導する構えです。

新しい方針に基づき、18歳未満のユーザーのチャット利用は即日、1日2時間に制限され、11月25日には完全に利用できなくなります。同社はユーザーの行動パターンを分析する独自の年齢保証モデルを導入。疑わしい場合は第三者機関を通じて政府発行のIDによる確認を求めるなど、厳格な年齢認証を実施する計画です。

この大胆な方針転換の裏には、深刻な訴訟リスクがあります。同社のチャットボットとの長時間の対話が原因で未成年者が自殺したとして、遺族から複数の訴訟を起こされています。こうした法的・倫理的な批判の高まりが、同社に事業モデルの根本的な見直しを迫った形です。若年層への影響は、AI企業にとって無視できない経営課題となっています。

規制当局の動きも活発化しています。カリフォルニア州ではAIチャットボットの安全基準を定める法律が成立したほか、連邦議会でも未成年者へのAIコンパニオン提供を禁止する法案が提出されました。企業側には、法規制が本格化する前に自主的な対策を講じることで、リスクを管理し、社会的な信頼を確保する狙いがあると考えられます。

Character.AIは、単なる「AIコンパニオン」から、ユーザーが物語や動画を生成する「ロールプレイングプラットフォーム」への転換を急いでいます。チャット機能が制限された後も、未成年者はキャラクター作成などの創造的な機能は利用可能です。これによりユーザー離れを抑えつつ、安全な利用体験を提供することを目指します。

さらに同社は、独立非営利団体「AI Safety Lab」を設立し、資金を提供すると発表しました。この組織はAIエンターテイメント業界に特化した安全性の研究を行います。自社の取り組みに留まらず、業界全体の標準を形成することで、持続可能な成長を目指す戦略的な一手と言えるでしょう。

Metaのマーク・ザッカーバーグCEOは2025年10月29日の第3四半期決算発表で、FacebookやInstagramなどのソーシャルフィードにAI生成コンテンツを大量に統合する計画を明らかにしました。AIによってコンテンツ作成が容易になることを背景に、これをソーシャルメディアの「第三の時代」を切り拓く重要な戦略と位置づけています。

ザッカーバーグ氏は、ソーシャルメディアの進化を二つの時代に分けて説明しました。第一の時代は友人や家族の投稿が中心、第二の時代はクリエイターコンテンツの台頭です。そして今、AIがもたらすコンテンツの爆発的な増加が、第三の大きな波になるとの見方を示しました。これは、私たちの情報消費のあり方を根本から変える可能性があります。

この変革の鍵を握るのが、レコメンデーションシステムです。AIが生成した膨大な投稿をシステムが「深く理解」し、個々のユーザーにとって最も価値のあるコンテンツを的確に表示する能力が、これまで以上に重要になるとザッカーバーグ氏は強調します。コンテンツの質と量のバランスをどう取るかが、今後の大きな課題となるでしょう。

Metaは既にこの未来に向けた布石を打っています。AI動画フィードアプリ「Vibes」では、ユーザーによって200億以上の画像が生成されるなど、具体的な成果も出始めています。これはAIが可能にする全く新しいコンテンツ体験のほんの一例に過ぎません。

この大胆なAI戦略を支えているのが、同社の好調な業績です。第3四半期の売上は前年同期比26%増の512.4億ドルに達しました。潤沢な資金を背景に、MetaはAI分野への積極的な投資を続け、ソーシャルメディアの未来を再定義しようとしています。

Google DeepMindは2025年10月29日、AIを活用して数学研究を加速させる新構想「AI for Math Initiative」を発表しました。この取り組みは、インペリアル・カレッジ・ロンドンなど5つの世界的な研究機関と連携し、Googleの最先端AI技術を提供することで、数学における未解決問題の解明と新たな発見を促進することを目的としています。

本イニシアチブは、AIによる洞察が期待される次世代の数学的問題を特定し、研究を加速させる基盤を構築します。提携機関は基礎研究と応用AIの強力なフィードバックループを生み出し、発見のペースを上げることを共通の目標としています。

Googleは、パートナー機関に最先端技術へのアクセスを提供します。具体的には、高度な推論モードを持つ「Gemini Deep Think」、アルゴリズム発見エージェント「AlphaEvolve」、形式的証明を完成させるシステム「AlphaProof」などです。これらが数学者の創造性を拡張する強力なツールとなります。

近年、AIの推論能力は目覚ましく進化しています。GoogleのAIは国際数学オリンピックで金メダル級の成績を収めました。さらに、行列乗算の計算手法で50年以上破られなかった記録を更新するなど、AIが人間の知性を超える成果を出し始めています。

この取り組みは、数学のフロンティアを押し広げるだけではありません。数学は物理学からコンピューターサイエンスまで、あらゆる科学の基礎言語です。AIとの協働による数学の進歩は、科学全体のブレークスルーにつながる大きな可能性を秘めています。

AIに何ができるのか、我々はその全容を理解し始めたばかりです。世界トップクラスの数学者の直感とAIの斬新な能力を組み合わせることで、新たな研究の道が開かれます。この連携が人類の知識を前進させる新たな原動力となると期待されます。

Box社のアーロン・レヴィCEOは、AIエージェントがSaaSを完全に置き換えるのではなく、両者が共存するハイブリッドモデルが主流になるとの見解を示しました。米テッククランチ主催のカンファレンスで語られたもので、この変化がビジネスモデルを根本から覆し、スタートアップに新たな好機をもたらすと指摘しています。

なぜハイブリッドモデルが最適なのでしょうか。レヴィ氏は、基幹業務のようなミッションクリティカルなプロセスは、予期せぬ変更リスクを避けるため、SaaSのような決定論的なシステムで定義すべきだと説明します。AIエージェントによるデータ漏洩やシステム障害のリスクを分離する必要があるからです。

具体的には、SaaSが中核となるビジネスワークフローを提供し、その上でAIエージェントが稼働する形を想定しています。AIエージェントは、人間の意思決定を支援したり、ワークフローを自動化したりするなど、業務プロセスを加速させる役割を担うことになります。

この変化はビジネスモデルに劇的な影響を与えます。レヴィ氏は、AIエージェントの数が人間のユーザー数を100倍から1000倍上回ると予測。これにより、従来の「ユーザー単位課金」モデルは機能しなくなり、消費量や利用量に基づく課金体系への移行が不可避となります。

この大変革は、特にスタートアップにとって大きなチャンスです。既存のビジネスプロセスを持たないため、ゼロから「エージェントファースト」の思想で新しいソリューションを設計できるからです。大企業が既存システムにAIを統合するよりも、はるかに有利な立場にあるとレヴィ氏は指摘します。

「私たちは約15年ぶりの完全なプラットフォームシフトの只中にいる」とレヴィ氏は強調します。この歴史的な転換期は、新世代の企業が台頭する絶好の機会です。同氏は起業家に対し、この好機を最大限に活用するよう強く呼びかけました。

TikTokは2025年10月28日、米国のクリエイターサミットで、AIを活用した新たな動画制作支援ツール群を発表しました。長尺動画を自動で短尺クリップに分割する「Smart Split」や、動画の構成案を生成する「AI Outline」などを導入します。これによりクリエイターの制作負担を大幅に軽減し、より手軽で質の高いコンテンツ投稿を後押しする狙いです。

新機能の目玉は、AI編集ツール「Smart Split」です。これは1分以上の動画をAIが分析し、自動で複数の短尺クリップに分割するものです。ポッドキャストの録画や一日中撮影した映像などから、AIが最適なシーンを判断。キャプションの自動生成や、スマートフォン視聴に適した縦型へのリフレーミングまで行います。この機能は全世界で利用可能です。

撮影前の企画段階を支援するのが「AI Outline」です。クリエイターがプロンプトを入力したり、プラットフォーム上で検索数の多いトピックを選択したりすると、AIが動画の構成案を生成します。構成案には、動画タイトル、ハッシュタグ、視聴者の関心を引く「フック」、さらには脚本のアイデアまで含まれ、制作の初期段階を効率化します。

「AI Outline」は米国やカナダなど一部市場のクリエイターに先行提供され、今後数週間で提供範囲が拡大される予定です。また、TikTokはクリエイターの収益化支援も強化します。特定の条件を満たしたクリエイターは、サブスクリプションの収益分配率が従来の70%から最大90%に引き上げられる可能性があります。

今回の発表は、AIによるコンテンツ制作の自動化・効率化という大きな潮流を反映したものです。動画の企画から編集、収益化まで一気通貫で支援することで、クリエイターエコノミーをさらに活性化させる狙いがあると考えられます。クリエイターの生産性向上は、プラットフォーム全体の競争力強化に直結するでしょう。

グーグルは、AI研究支援ツール「NotebookLM」の大幅な機能刷新を発表しました。最新のGeminiモデルを搭載し、100万トークンの文脈処理や、AIの役割を具体的に設定できる「カスタムペルソナ機能」を追加。より強力で目的に特化した研究パートナーへと進化させます。

最大の目玉は、Geminiモデルの能力を最大限に活かす100万トークンという広大な文脈ウィンドウです。これにより、長大な論文や複数の資料を一度に読み込ませた分析が可能になり、大規模な文書コレクションを扱う際の性能が飛躍的に向上します。

新たに搭載された「カスタムペルソナ機能」も注目です。利用者はAIに「研究アドバイザー」や「マーケティング戦略家」といった具体的な役割や口調を指示できます。プロジェクトの目的に応じた専門的な回答を引き出すことが可能になります。

対話能力も強化され、会話履歴が自動保存されます。長期対話能力は6倍以上に向上し、中断を挟むプロジェクトでも文脈を維持したまま作業を再開可能に。回答の質に関するユーザー満足度も50%向上したと報告されています。

今回の刷新により、NotebookLMは単なる情報整理ツールから、利用者の目的に適応する思考のパートナーへと大きく進化しました。研究開発や戦略立案といった高度な知的作業において、生産性と創造性を新たなレベルへ引き上げることが期待されます。

AI音声合成技術のスタートアップ、ElevenLabsの共同創業者兼CEOであるマティ・スタニシェフスキ氏は2025年10月28日、米国のテックカンファレンスで、AI音声モデルは今後数年でコモディティ化（汎用品化）するとの見通しを明らかにしました。同氏は、短期的にはモデル開発が競争優位性を生むものの、長期的には技術が成熟し、応用面での価値創造が重要になると強調しました。

スタニシェフスキ氏は「長期的にはコモディティ化するでしょう」と明言。現在、各社がしのぎを削るモデル開発ですが、数年もすれば技術的な差は縮小していくと予測します。特定の音声や言語で多少の差は残るものの、全体としてモデル自体の独自性で差別化することは難しくなる、という見方です。

では、なぜ同社はモデルが汎用品化すると分かっていながら、今その開発に注力するのでしょうか。それは、短期的に見ればモデルの性能こそが「最大の優位性であり、最大の変革」だからです。AIが生成する音声の品質が低ければ、ユーザー体験を損ないます。この根本的な課題を解決するには、現時点では自社でモデルを構築する以外にないと説明します。

今後の技術トレンドとして、同氏はマルチモーダル化を挙げました。これは、音声と動画、あるいは音声と大規模言語モデル（LLM）を同時に生成・処理するアプローチです。「会話形式で音声とLLMを同時に扱うようになるでしょう」と述べ、モデルの融合が新たな可能性を開くと指摘しました。

ElevenLabsの長期戦略は、モデル構築とアプリケーション開発の両輪を回すことにあります。スタニシェフスキ氏は、かつてAppleがハードウェアとソフトウェアの融合で魔法を起こしたように、「製品とAIの組み合わせが、最高のユースケースを生み出す魔法になる」と語りました。他社との提携やオープンソース技術の活用も視野に入れ、応用面での価値創造を目指します。

AIモデル開発の競争が激化する中、技術そのものはやがて誰でも利用できる汎用的なものになる可能性があります。今回の発言は、AIを活用する企業にとって、モデルの性能競争だけでなく、それをいかに独自の製品やサービスに組み込み、顧客価値を創造するかという、応用力こそが長期的な成功の鍵を握ることを示唆しています。

YouTubeはテレビ画面での視聴体験を向上させるため、低解像度の動画をAIで自動的に高画質化する新機能を発表しました。この機能はクリエイターと視聴者の双方に無効化（オプトアウト）する選択肢を提供し、コンテンツの管理権を尊重する姿勢を示しています。将来的には4K解像度への対応も視野に入れています。

自動アップスケーリングの対象は、240pから720pでアップロードされた動画です。AI技術を用いてHD解像度まで引き上げ、クリエイターが自身でデジタルリマスターした1080pの動画には適用されません。YouTubeは「近い将来」、4Kへのアップスケーリングもサポートする計画です。

今回の機能で注目すべきは「オプトアウト」の選択肢です。過去には、クリエイターの同意なく動画が加工され、意図しない視覚的歪みが生じるとの不満がありました。この新機能では、クリエイターは元のファイルを維持でき、視聴者も設定からオリジナル解像度を選べるようになります。

視聴体験向上の取り組みは多岐にわたります。テレビ画面に表示されるQRコードをスマートフォンで読み取るだけで商品ページに直接アクセスできるショッピング機能や、4K画像に対応するためサムネイルのファイルサイズ上限を50MBに引き上げるなど、利便性向上が図られます。

YouTubeは「テレビ画面は最も成長している視聴環境」と明言しており、今後もクリエイターのコンテンツが輝くような機能開発に注力する姿勢です。今回のアップデートは、巨大プラットフォームがAI技術とユーザーの選択権をいかに両立させるかを示す好例と言えるでしょう。

マイクロソフト創業者のビル・ゲイツ氏が、気候変動対策に関する新たなメモを発表しました。同氏は、世界の気候変動コミュニティは排出量削減に固執しすぎていると指摘し、今後はAI技術を活用して人々の「健康と繁栄」を向上させることに注力すべきだと提言。しかし、この主張は現場のニーズを無視し、汚染者を免罪しかねないとして、専門家や活動家から強い批判を招いています。

ゲイツ氏はメモの中で、「気候変動に関する終末論的な見通しが、短期的な排出目標に過度に焦点を合わせさせている」と主張。気候変動は文明の終わりを意味するものではなく、人々の健康と繁栄こそが気候変動に対する最善の防御策であると論じ、気温上昇を唯一の指標とすることに疑問を呈しています。

提言の核となるのがAIの活用です。ゲイツ氏は、農家がAIから作付けに関する最適なアドバイスを得たり、医療従事者がAI搭載デバイスで妊婦を診断したりする未来像を提示。これにより、気候変動の影響を最も受けやすい低所得国の人々の生活を直接的に改善できると強調します。

しかし、この「排出量軽視」ともとれる主張には批判が集中しています。非営利団体の専門家は「危険なほど見当違いで、誤解を招く」と厳しく指摘。排出量削減という根本的な課題から目をそらし、化石燃料産業などの汚染者の責任を曖昧にする議論につながりかねないとの懸念が広がっています。

また、現場のニーズとの乖離も問題視されています。アフリカの農業支援者は、AIが作付け情報を提供しても、肝心の水がなければ作物は育たないと指摘。現場が本当に必要としているのは、太陽光発電の水ポンプのような実用的な技術であり、トップダウンの技術導入への反発も招いています。

さらに、ゲイツ氏自身の矛盾も指摘されています。同氏が推進するAIは膨大な電力を消費します。実際にマイクロソフトの炭素排出量は、AI開発の活発化に伴い近年増加傾向にあり、自社の「カーボンネガティブ」目標達成を困難にしているのが実情です。

気候変動対策は、排出量削減か、人々の生活向上か、という二者択一の問題ではありません。汚染者に責任を求めつつ、最も脆弱な立場の人々が繁栄できるための支援を確保すること。両者を同時に追求する多角的なアプローチが今、求められているのではないでしょうか。

イーロン・マスク氏率いるxAI社が公開したオンライン百科事典「Grokipedia」が、物議を醸しています。Wikipediaの代替として「真実の追求」を掲げるものの、その実態は人種差別やトランスフォビア、創業者自身への好意的な偏向など、深刻なバイアスを内包していることが明らかになりました。AIが生成する情報の信頼性が改めて問われる事態となっています。

Grokipediaの最大の特徴は、マスク氏とその事業へのあからさまな忖度です。マスク氏の経歴から不都合な情報が削除され、TeslaやSpaceXといった関連企業の記事では批判的な内容が削られています。一方でWikipediaから多くの記事を複製している疑いも指摘されており、その編集方針の不透明さが際立ちます。

科学的なトピックにおいても、その偏向は顕著です。気候変動やワクチンの安全性など、科学界で広く合意が得られている定説を軽視。代わりに、懐疑論や「論争がある」かのような記述を増幅させ、読者に誤った印象を与える可能性が懸念されます。これは「真実の追求」という理念とは大きくかけ離れたものです。

特に深刻なのは、人種やジェンダーに関する差別的な記述です。「人種と知能」の項目では、科学的に否定された人種による知能差があるかのような主張を展開。また、トランスジェンダーの著名人を蔑称で呼ぶなど、社会規範を逸脱した差別的な表現が散見され、強い批判を浴びています。

ジョージ・フロイド氏殺害事件やアメリカ連邦議会議事堂襲撃事件といった政治的に重要な出来事についても、Grokipediaの記述は偏っています。フロイド氏の犯罪歴を不必要に強調したり、襲撃事件の暴力を矮小化したりするなど、特定の政治的立場を擁護する内容となっています。

Grokipediaは「もう一つのWikipedia」ではなく、特定のイデオロギーを反映した巨大なフィルターバブルとなりかねません。AIが生成する情報が社会に与える影響は計り知れません。私たちは情報の出所とその背景にあるバイアスを、これまで以上に注意深く見極める必要があるのではないでしょうか。

著名人からのパーソナライズ動画サービスを手がける米Cameo社は10月29日、米OpenAIを商標権侵害でカリフォルニア州の連邦裁判所に提訴しました。動画生成AI「Sora」に搭載された「cameo」機能が自社のサービス名と酷似し、消費者の混乱を招きブランド価値を毀損する恐れがあると主張。同機能の名称使用差し止めなどを求めています。

訴状でCameo社は、OpenAIが意図的に「cameo」という名称を選んだと指摘。これにより、自社ブランドが「粗悪なAI生成物やディープフェイク」と関連付けられ、長年築き上げてきた評判が傷つけられるリスクを懸念しています。消費者が両者を混同し、ブランド価値が希釈化・毀損されることを強く警戒しているのです。

2017年に始まったCameoは、著名人に有料でビデオメッセージを依頼できるサービスです。一方、OpenAIが9月末に発表したSoraの「cameo」機能は、ユーザーが自身のディープフェイクアバターを作成し、他のユーザーが動画内で使用できるというもの。両者は全く異なるサービスですが、名称の類似性が問題となっています。

Cameo社のスティーブン・ガラニスCEOは「友好的な解決を試みたが、OpenAIが名称使用の中止を拒否した」と提訴の経緯を説明。対するOpenAIの広報担当者は「『cameo』という言葉の独占的所有権を誰も主張できない」と述べ、法廷で争う姿勢を示しており、両者の主張は真っ向から対立しています。

今回の訴訟は、急速に普及する生成AI技術が、既存のビジネスモデルやブランド価値といかにして衝突しうるかを示す象徴的な事例と言えるでしょう。裁判所の判断は、今後のAI関連サービスにおける商標戦略やネーミングに大きな影響を与える可能性があり、その行方が注目されます。

パーソナライズド動画メッセージサービスを手がける米Cameoは28日、AI開発大手のOpenAIを商標権侵害でカリフォルニア州の連邦裁判所に提訴しました。動画生成AI「Sora」の新機能「cameo」が自社のサービス名と酷似し、消費者の混乱を招くと主張。機能名の使用差し止めと損害賠償を求めています。

Cameo社は訴状で、OpenAIが「cameo」という名称を意図的に選択し、同社が築き上げたブランドの評判に便乗しようとしていると非難。このままでは、自社ブランドが「粗悪なAIスロップやディープフェイク」といった否定的なイメージと結びつけられ、価値が毀損されると強い懸念を示しています。

Cameo社のスティーブン・ガラニスCEOは声明で、「OpenAI側と友好的に問題解決を試みたが、彼らは『Cameo』の名称使用中止を拒否した」と説明。ブランドと顧客を守るため、やむを得ず提訴以外の選択肢はなかったと経緯を明らかにしました。

一方、OpenAIの広報担当者は「訴状は精査中」としながらも、「『cameo』という単語の独占的所有権を誰も主張することはできない」と反論。Cameo社の主張には同意しないとし、法廷で自社の正当性を主張する構えを見せています。今後の司法判断が注目されます。

Cameoは2017年設立の著名人動画サービスで人気を博しています。対するOpenAIのSoraは、ユーザーが自身のディープフェイクアバターを作成し、他者が動画に登場させられる「cameo」機能を9月末に発表。利便性の裏で、同意なきディープフェイク生成の問題も指摘されていました。

Googleは2025年10月29日、「Google Arts & Culture」上で米国の歴史的国道「ルート66」のデジタルアーカイブを公開しました。2026年に迎える100周年を記念するもので、歴史保存団体など23組織と連携。AI技術を駆使し、この象徴的な道路の歴史と文化を新たな形で伝えます。

プロジェクトの中核となるのが、Googleの動画生成AI「VEO」を活用した「Route 66 Rewind」です。この実験的機能は、過去の象徴的な場所がどのような姿だったかを映像で再現。現代のストリートビュー画像と比較しながら、没入感のある歴史体験を提供します。

このデジタルアーカイブ「A Cultural Trip Down Route 66」は、130以上の物語と4000点を超える画像・資料を収録。象徴的なランドマークだけでなく、沿道の多様なコミュニティやスモールビジネスにも光を当て、その文化的価値を浮き彫りにしています。

「マザー・ロード」の愛称で知られるルート66は、シカゴからサンタモニカまで約3,940kmを結ぶ米国の伝説的な道です。自動車文化や西部への移住を象徴し、歌や映画の題材にもなってきました。本プロジェクトは、この生きた歴史のシンボルを後世に伝える試みです。

AIとデジタルアーカイブを組み合わせることで、文化遺産の保存と活用に新たな可能性が示されました。テクノロジーがどのように歴史に命を吹き込み、新たな価値を創造できるかを示す好例と言えるでしょう。ビジネスリーダーや開発者にとっても示唆に富む取り組みです。

AIに対する懸念が科学界でも広がる中、専門家はリスクを警告するだけでなく、社会に有益な未来像を積極的に描くべきだと提言しています。偽情報や人権問題などの課題を認めつつ、AIには人々の生活を向上させる大きな可能性があると指摘。科学者や技術者がその実現に向け、開発の舵取り役を担うことの重要性を訴えています。

現在、AIが社会問題に拍車をかけているとの見方が強まっています。偽情報の拡散、戦争の高度化、そして膨大なエネルギー消費による環境負荷など、ネガティブな側面が目立ちます。ビッグテックによる技術支配も進み、AIが「あらゆることを悪化させている」という感覚さえ広がっているのです。

この悲観論は科学界も例外ではありません。ある調査では、科学者の間で生成AIの日常利用に対し、期待よりも懸念が3倍近く多いことが示されました。この風潮が続けば、AI開発を善導できるはずの人材が「手遅れだ」と諦め、そのプロセスから離れてしまう恐れはないでしょうか。

では、どうすればこの流れを変えられるのでしょうか。気候変動対策と同様、単にリスクを警告するだけでは不十分です。科学者や技術者は、AIがもたらす有益で具体的な未来像を社会に示し、その実現に向けた行動を促す必要があります。ポジティブなビジョンこそが、人々を動かす原動力となるのです。

AIの善用例は、既に数多く生まれ始めています。少数言語を含むコミュニケーションの壁を取り払い、創薬や基礎科学の研究を加速させ、さらには民主的な政策決定を支援する応用も登場しています。これらの初期段階の取り組みを育て、社会実装を広げていくことが重要です。

科学者にはAIの未来を形作る特権と責任があります。専門家は、倫理的な業界改革、有害利用への抵抗、社会を良くするための責任ある利用、そして制度改革の提唱という4つの行動を呼びかけます。技術の方向性は中立ではなく、私たちの選択次第です。望ましい未来を築くため、今こそ明確なビジョンが求められています。

Googleは2025年10月29日、米国のスマートホームユーザー向けに、新しいAIアシスタント「Gemini for Home」の早期アクセス提供を開始しました。これは、同社のNestデバイスに搭載されている既存のGoogleアシスタントを置き換えるもので、スマートホーム体験を根本から刷新する重要なアップデートとなります。

「Gemini for Home」の最大の特徴は、基盤となる大規模言語モデル（LLM）「Gemini」です。これにより、従来のGoogleアシスタントと比較して、より複雑な指示を理解し、実行できるようになります。また、人間と話しているかのような、より自然で文脈に沿った会話が可能になる点も大きな進化と言えるでしょう。

早期アクセスに参加するには、Google Homeアプリの設定メニューから申請が必要です。承認されると、利用者が持つ全ての対応デバイスでGemini for Homeが有効になります。ただし、一度切り替えると元のGoogleアシスタントに戻すことはできないため、注意が必要です。

また、一部の高度な機能は有料サブスクリプション「Google Home Premium」の加入者限定となります。リアルタイムで対話できる「Gemini Live」や、カメラの録画履歴をAIで検索する機能などがこれに該当します。今回の動きは、家庭におけるAI活用を本格化させるGoogleの強い意志の表れと言えます。

Metaが、AIモデルの学習に著作権のあるアダルト映画を違法にダウンロードしたとして、アダルト映画制作会社Strike 3 Holdingsから起こされた訴訟について、棄却を求める申し立てを行いました。Metaは、社内IPアドレスからのダウンロードはAI学習目的ではなく「個人的な使用」によるものだと主張し、疑惑を全面的に否定しています。

Meta側の最大の反論点は、ダウンロードの目的です。同社は、ダウンロードがAI学習のために組織的に行われたという証拠はなく、従業員らによる「個人的な使用」であったと主張。「これらの主張は偽物だ」と同社広報は強く否定しており、訴えは「憶測と当てこすり」に過ぎないと一蹴しています。

さらにMetaは、ダウンロードが始まった時期とAI研究の時期の矛盾を指摘します。問題となったダウンロードは2018年から7年間にわたって確認されていますが、これは関連するAI研究が始まる約4年も前のことです。この時系列のズレは、AI学習目的だったという原告の主張の信憑性を揺るがします。

Metaは自社の利用規約も論拠に挙げています。同社の規約はアダルトコンテンツの生成を明確に禁止しており、そもそも学習データとして利用する前提自体が存在しないと反論。AIモデルの学習に使うという動機そのものが成り立たないと主張しているのです。

一方、原告のStrike 3は、Metaの社内IPアドレスだけでなく、2,500の「隠しIPアドレス」からなる「ステルスネットワーク」を通じて、同社が所有する約2,400本の映画が違法にダウンロードされたと主張。Metaが未発表のアダルト版AIモデルを秘密裏に開発していたと訴えています。

Metaは、原告のStrike 3が「恐喝的な訴訟を起こす『著作権トロール』と評されている」と指摘し、原告の信頼性にも疑問を呈しています。今回の訴訟は、技術開発に伴う新たな著作権問題の複雑さと、法廷闘争の現実を浮き彫りにした形です。

フロントエンド開発プラットフォームを手がけるVercelは29日、自動車業界で広く採用されている情報セキュリティ評価基準「TISAX」のレベル2（AL2）認証を取得したと発表しました。これにより、同社はセキュリティ要件が厳しい自動車メーカーやサプライヤーとの連携を強化し、同業界での事業拡大を加速させます。

TISAX（Trusted Information Security Assessment Exchange）は、ドイツ自動車産業協会（VDA）が開発した国際的な情報セキュリティ基準です。自動車業界の複雑なサプライチェーン全体で、パートナー企業のセキュリティレベルを統一されたフレームワークで評価するために利用されており、企業間の信頼性と効率性を高めることを目的としています。

今回の認証取得により、Vercelのプラットフォームは自動車業界のOEM（相手先ブランドによる生産）やサプライヤーが求める厳格なセキュリティ要件を満たすことが証明されました。顧客やパートナーは、Vercelの評価結果をENXポータルで直接確認でき、ベンダー選定や調達プロセスを大幅に簡素化・迅速化することが可能になります。

Vercelにとって、TISAX認証は広範なコンプライアンスプログラムの一環です。同社は既にSOC 2 Type II、PCI DSS、HIPAA、ISO/IEC 27001など複数の国際的な認証を取得しており、グローバルな顧客に対し、安全で信頼性の高いインフラを提供することに注力しています。

自動車業界での足場を固めたことで、Vercelは他の規制が厳しい業界への展開も視野に入れています。Vercelを利用する開発者や企業は、機密情報や規制対象データを扱うアプリケーションを、高いセキュリティ水準の上で構築・展開できるという確信を得られるでしょう。

スタンフォード大学で出会ったフィービー・ゲイツ氏とソフィア・キアニ氏が創業したAIスタートアップ「Phia」が、オンラインショッピングに新たな価値をもたらそうとしています。2025年10月29日、米国の著名テックイベントで発表されたこのサービスは、AIを活用して商品の価格や再販価値を比較し、消費者がより持続可能で賢い選択をするための「ポケットに入るパーソナルショッパー」を目指します。

Phiaの中核機能は、AIによる価格と価値の比較です。ブラウザ拡張機能やアプリを通じ、150以上の中古品プラットフォームを含む膨大なデータベースから、新品と中古品の価格を瞬時に比較。中古品を選ぶことで、新品購入に比べ二酸化炭素排出量を80%削減できるとしており、サステナビリティ（持続可能性）を重視する消費者の心をつかんでいます。

このツールは単なる価格比較に留まりません。例えば、500ドルのバッグが300ドルで再販できる可能性がある一方、100ドルのファストファッション製品は再販価格が10ドルに急落するなど、購入前に商品の資産価値を可視化します。これにより、消費者は目先の価格だけでなく、長期的な価値を見据えた購買判断が可能になります。

現在、Phiaはさらに高度なAIショッピングアドバイザー機能を開発中です。ユーザーの過去の注文や返品履歴を分析し、最適なサイズを提案する機能や、お買い得情報、商品の維持価値などを助言する機能がベータテスト段階にあります。これにより、オンラインショッピングの失敗を減らし、よりパーソナライズされた体験の提供を目指します。

創業者の2人は、ポッドキャスト配信やSNSでの開発裏話の公開といった現代的な手法でユーザーとの関係を築いています。こうした低コストのマーケティング戦略が功を奏し、すでに数十万のダウンロードを達成。透明性の高い情報発信が、特に若い世代からの共感と信頼を獲得する原動力となっているのです。

グーグルは2025年10月29日、新型スマートウォッチ「Pixel Watch 4」向けに、AIアシスタント「Gemini」をハンズフリーで利用できる新機能「Raise to Talk」を発表しました。この機能により、ユーザーは手首を口元に近づけるだけでGeminiを起動でき、「Hey Google」といったウェイクワード（起動ワード）を言う必要がなくなります。日常の様々な場面で、より直感的かつシームレスなAI体験を提供することが狙いです。

「Raise to Talk」の使い方は非常にシンプルです。機能を有効にした後、時計を装着した手首を口元から数インチ（数センチ）の距離まで上げるだけで、Geminiが即座に起動します。従来のようにボタンを押したり、特定のフレーズを唱えたりする必要はありません。これにより、手がふさがっている状況や、素早く情報を得たい場面での利便性が格段に向上します。

ユーザーが安心して利用できるよう、細やかな配慮もなされています。Geminiがユーザーの言葉を聞き取っている間、時計のディスプレイ下部には青いライトが微かに点滅します。これにより、意図せずAIが起動していないか、あるいは正しく作動しているかを視覚的に確認できます。プライバシーと操作性の両立を目指した設計と言えるでしょう。

この便利な機能ですが、初期設定ではオフになっています。利用するには、ユーザー自身による設定が必要です。設定は、スマートフォンの「Pixel Watch」アプリ、またはPixel Watch 4本体の設定画面から簡単に行うことができます。プライバシーへの配慮から、ユーザーが意図して有効化する「オプトイン方式」を採用しています。

「Raise to Talk」は、ウェアラブルデバイスにおけるAI活用の新たな一歩を示すものです。日常の動作にAIアシスタントを自然に統合することで、生産性向上や情報アクセスの高速化が期待されます。テクノロジーリーダーにとって、このような直感的なインターフェースの進化は、自社のサービスや製品開発を考える上で重要な示唆を与えてくれるのではないでしょうか。

Googleは、米国の非営利コンソーシアムInternet2と共同で、高等教育機関におけるAIの導入を加速する新プログラムを開始しました。この取り組みは、大学が単独でAI導入の複雑さに直面することなく、責任ある形でAIを活用するためのコミュニティ主導の枠組みを提供することを目的としています。

本プログラムは「Internet2 NET+ Google AI Education Leadership Program」と名付けられました。教育現場でのAI活用は期待が大きい一方、倫理や運用面での課題も山積しています。プログラムは、これらの課題を共同で乗り越えるための知見共有の場としても機能します。

具体的には、「Gemini for Education」や「NotebookLM」といったGoogleの生成AIツールを教育、学習、研究の現場へ統合する支援が行われます。これにより、教職員の業務効率化や学生の学習体験の向上が期待されています。

初期プログラムには、カリフォルニア大学バークレー校、ニューヨーク大学、ワシントン大学など、米国の主要な公立・私立大学10校が参加しています。参加校が抱える学生数は合計32万5000人を超え、幅広い層でのAI活用のモデルケースとなる見込みです。

Googleは、このコミュニティとの連携を通じて、高等教育におけるAIの未来を定義していくとしています。今回のプログラムは、学術分野におけるAI活用の標準モデルを構築する上での重要な一歩となるでしょう。

ルーマニアの映画監督ラドゥ・ジュデ氏が、新作映画『Dracula』でAI生成画像を意図的に使用し、物議を醸しています。ジュデ監督はAIを「グロテスクで気味悪い」と評しながらも、その技術が持つ問題を批評するためにあえて活用。この挑発的な試みは、創造性とテクノロジーの関係に新たな問いを投げかけています。

なぜ、批判的な監督がAIを使ったのでしょうか。ジュデ監督は、AIが生成する画像には「キッチュで悪趣味な要素」が常につきまとうと指摘。その醜悪さこそがAIの本質を突くと考え、批評の道具として利用しました。また、限られた予算の中で映画を製作するための現実的な解決策でもあったと明かしています。

監督が注目したのは、AIが生み出す「エラー」です。フォトリアルな完成度ではなく、手が3本ある人物など、AIが犯す「間違い」を意図的に採用。そこに不気味さだけでなく、「デジタルの詩」とでも言うべき新たな芸術性を見出したのです。AIの不完全さを逆手に取った表現手法と言えるでしょう。

この試みは、特にAIに敏感なアメリカの映画業界で大きな反発を招きました。しかし監督は、ルーマニアの映画産業は規模が小さく「失うものがない」ため、こうした実験が可能だったと語ります。業界の反発を覚悟の上で、新しいツールとしてのAIの可能性と危険性を探ることを選びました。

監督は、AIがアーティストの創造的な労働力を吸い上げて成り立つ様子を、マルクスの資本論になぞらえ「吸血鬼的」だと表現します。まさに映画の題材である『Dracula』とAIの搾取的な側面を重ね合わせ、テクノロジーが内包する問題を鋭くえぐり出しているのです。

ジュデ監督は今後も、必要に応じてAIを使用することに躊躇はないと述べています。彼の挑戦は、AIを一方的に拒絶するのではなく、その本質を理解し、批評的に関わることの重要性を示唆します。テクノロジーとどう向き合うべきか、経営者やエンジニアにとっても示唆に富む事例です。

ドナルド・トランプ米大統領が、低品質なAI生成動画、いわゆる『AIスロップ』を自身のSNSで頻繁に投稿し、米国初の『生成AI大統領』と化しています。これらの動画はトランプ氏自身が作成したものではなく、側近が管理している模様です。明確な戦略は見られず、主に反対派への嘲笑や支持者へのアピールが目的とみられますが、国のトップが真実と虚構の境界を曖昧にすることへの懸念が広がっています。

投稿された動画には、自身が戦闘機を操縦し抗議者に汚物を投下する映像や、政敵を人種差別的に描いたものなど、奇抜で物議を醸す内容が多く含まれます。これらは、専門家が警告してきた選挙妨害目的の高度なディープフェイクとは異なり、むしろその低品質さと奇妙さが特徴です。しかし、その手軽さゆえに拡散力は無視できません。

トランプ氏はキーボード操作を避けることで知られ、動画制作にも関与していません。ホワイトハウス高官によると、トランプ氏自身が面白いと感じた動画を保存して投稿することもありますが、大半は側近スタッフが候補を見つけ、承認を得て投稿しています。特に、長年の側近であるダン・スカヴィーノ氏とナタリー・ハープ氏が投稿作業を担っていると複数の関係者が指摘しています。

これらの動画投稿に一貫した戦略があるのか、という問いに対し、ホワイトハウスは明確な回答を避けています。多くの専門家は、これは単なるトローリング（荒らし）や嘲笑が目的であり、深い戦略的意図はないと分析しています。しかし、大統領の発信が社会に与える影響は大きく、戦略がないこと自体がリスクであるとの見方も出ています。

これまで危惧されてきたのは、選挙を覆すような精巧な偽情報でした。現状の『AIスロップ』はそれとは異なりますが、国のリーダーが率先して真偽不明な情報を拡散するという新たな脅威を生み出しています。事実とフィクションの区別がつかなくなる社会では、健全な民主主義は機能しません。大統領の行動が、今後の情報戦のあり方に悪影響を及ぼす可能性が指摘されています。

10月29日、米サンフランシスコで世界最大級のスタートアップイベント「TechCrunch Disrupt 2025」が最終日を迎えました。BoxやSolana、Character.AIといった有力企業のCEOらが登壇し、AIやクラウド、暗号資産の未来について議論。最終日も熱気に包まれ、多くの経営者や投資家が次世代技術の動向に注目しました。

中心的な「Disrupt Stage」では、Boxのアーロン・レヴィCEOがクラウド企業の生存と再発明について語りました。また、Solana共同創設者のアナトリー・ヤコヴェンコ氏は暗号資産の次章と題して講演。著名投資家Elad Gil氏やNBA選手のトリスタン・トンプソン氏など、多彩な顔ぶれが登壇し、会場を沸かせました。

特に注目を集めたのが「AI Stage」です。対話型AIで急成長するCharacter.AIのCEOが登壇したほか、Hugging Faceの共同創業者兼CSOが最新のAIスタックについて解説。Google CloudのCTOは、今後のクラウドにおけるAIエージェントの役割についてビジョンを示し、多くの聴衆を引きつけました。

イベントの目玉であるピッチコンテスト「Startup Battlefield」もついに決勝を迎え、優勝者が発表されました。世界中から集まった革新的なスタートアップの中から選ばれた一社が、賞金と栄誉を手にします。このコンテストは、未来のユニコーン企業が生まれる登竜門として知られています。

3日間にわたるイベントは、AIを筆頭とする最先端技術のショーケースとなりました。250以上のセッション、300社以上のスタートアップ展示に加え、投資家や起業家同士の活発なネットワーキングが行われ、新たなイノベーションの種が蒔かれました。技術トレンドの最前線を体感できる貴重な機会と言えるでしょう。