World Wide Webの発明者であるティム・バーナーズ＝リー氏が最近のインタビューで、AIがウェブの未来に与える影響について見解を述べました。同氏は、AIがウェブを破壊するとは考えていないものの、大手テック企業によるデータの独占や、AIエージェントが既存の広告モデルを崩壊させる可能性に警鐘を鳴らしています。その上で、個人が自らのデータを管理する「データ主権」こそが、健全なウェブの未来を築く鍵だと強調しました。

AIはウェブの構造を根本から変える可能性を秘めています。特に懸念されるのが、ユーザーの代わりにAIエージェントが情報を収集・要約する世界の到来です。これにより、ウェブサイトへの直接アクセスが減少し、広告収入に依存する多くの情報プラットフォームが立ち行かなくなる恐れがあります。バーナーズ＝リー氏は、この変化がウェブのオープン性を損ない、情報の多様性を奪う危険性を指摘しています。

一方で、AIは長年の課題だった「セマンティックウェブ」構想を実現する起爆剤にもなり得ます。セマンティックウェブとは、コンピューターが文章の意味を理解し、自律的に情報を処理できるようにする仕組みです。これまではデータの構造化が進まず実現が困難でしたが、現代のAIは非構造化データから意味を読み解く能力を持ちます。これにより、AI同士がデータを交換し、より高度なサービスを生み出す未来が期待されます。

こうした変化の中で、バーナーズ＝リー氏が解決策として提示するのが、彼が率いるInrupt社で開発を進める分散型技術「Solid」です。これは、個人が自身のデータを「データウォレット（Pod）」と呼ばれる安全な場所に保管し、どのアプリにどのデータへのアクセスを許可するかを自らコントロールできるようにする仕組みです。データがプラットフォームから個人へと返還されるのです。

このデータウォレットは、真に利用者の利益のために働く「パーソナルAIエージェント」の基盤となります。例えば、AIがあなたの健康データや購買履歴を安全に参照し、最適な食事を提案したり、最もお得な買い物を代行したりすることが可能になります。企業はユーザーのデータを囲い込むのではなく、ユーザーの許可を得てデータにアクセスし、より良いサービスを提供することで競争することになるでしょう。

しかし、こうした理想的な未来は市場原理だけで実現するものではありません。バーナーズ＝リー氏は、巨大プラットフォーマーがデータを手放すインセンティブは乏しいと指摘します。かつてウェブの標準化団体W3Cを設立した経験から、彼はAI時代においても企業間の協調と標準化が不可欠だと考えています。同時に、データの相互運用性を促すための政府による規制も必要になるかもしれません。

ウェブは今、AIという巨大な波によって、その発明以来の大きな転換期を迎えています。バーナーズ＝リー氏の提言は、単なる技術論にとどまりません。データという21世紀の石油を、一部の巨大企業から個人の手にどう取り戻すかという、社会のあり方を問うものです。経営者やエンジニアは、この「データ主権」という新たな潮流をいかに捉え、自社の戦略に組み込んでいくべきかが問われています。

Metaは2025年11月10日、1,600以上の言語に対応する多言語自動音声認識（ASR）モデル「Omnilingual ASR」をオープンソースで公開しました。このモデルは、OpenAIのWhisper（99言語対応）を大幅に上回る言語カバレッジを誇り、Apache 2.0ライセンスの下で商用利用も可能です。企業の多言語対応や新たな音声アプリケーション開発を加速させる一手となるでしょう。

「Omnilingual ASR」の最大の特徴は、その圧倒的な言語カバレッジです。公式サポートする1,600言語に加え、「ゼロショット学習」という技術を用いることで、事前の再学習なしに新たな言語の文字起こしが可能になります。これにより、理論上は世界に存在する約5,400の言語に対応できるとされ、これまでデジタル化から取り残されてきた少数言語の活用に道を開きます。

企業にとって、このモデルは大きなビジネスチャンスを意味します。ライセンスが商用利用を完全に許可するApache 2.0であるため、大企業も追加費用なしで自社サービスに組み込めます。多言語対応のカスタマーサポート、グローバルなコンテンツの字幕生成、教育ツールなど、これまでコストの壁で実現が難しかった分野での応用が期待されます。

このプロジェクトは、MetaのAI戦略における重要な転換点と見られています。最新の大規模言語モデル「Llama 4」が期待ほどの評価を得られなかった中、Omnilingual ASRはMetaの技術的信頼性を再確立する狙いがあります。制限の多いライセンスから完全にオープンな形態へ移行したことも、コミュニティからの信頼回復とエコシステム拡大に向けた強い意志の表れです。

今回の公開には、複数のモデルファミリーが含まれています。自己教師あり学習用の「wav2vec 2.0」モデルから、高精度な文字起こしを実現する「LLM-ASR」モデルまで、用途に応じて選択可能です。開発者はGitHubやHugging Faceを通じて、モデルやデータセットに即座にアクセスし、自社のプロジェクトに統合することができます。

Omnilingual ASRの登場は、音声認識技術のあり方を「固定的な機能」から「コミュニティが拡張できる基盤」へと変える可能性を秘めています。企業は言語の壁を越えた事業展開を加速でき、研究者やコミュニティは言語の多様性を保護・活用する新たなツールを手に入れたことになります。今後の活用事例が注目されます。

イスラエルの新興企業Qodoが開発したAIコードレビューツールが、プロジェクト管理大手monday.comの開発現場を変革しています。コードの背景を理解する「コンテキスト・エンジニアリング」技術を活用し、月800件以上の問題を未然に防止。開発者の作業時間を年間数千時間も削減する成果を上げており、ソフトウェア開発における品質と速度の両立という課題に、新たな光明を投じています。

monday.comでは、開発組織が500人規模に拡大するにつれ、コードレビューが開発のボトルネックとなっていました。増え続けるプルリクエスト（コード変更の申請）に対し、人間のレビュアーだけでは追いつかず、品質の低下や開発速度の遅延が深刻な課題でした。この状況を打破するため、同社は新たなAIソリューションの導入を検討し始めました。

Qodoの強みは「コンテキスト・エンジニアリング」と呼ばれる独自技術にあります。これはコードの差分だけでなく、過去のプルリクエスト、コメント、関連ドキュメント、さらにはSlackでの議論までをもAIの入力情報とします。これにより、AIは単なる構文エラーではなく、チーム固有の設計思想やビジネスロジックに沿っているかまでを判断し、人間以上に的確な指摘を可能にするのです。

monday.comの分析によると、Qodo導入後、開発者はプルリクエスト1件あたり平均1時間を節約できました。これは年間で数千時間に相当します。さらに、月800件以上の潜在的なバグやセキュリティ問題を本番環境への反映前に発見。「まるでチームに新しい開発者が加わったようだ」と、現場からも高く評価されています。

導入の容易さも普及を後押ししました。QodoはGitHubアクションとして提供され、既存の開発フローにシームレスに統合できます。AIが提案を行い、最終判断は開発者が下す「人間参加型」のモデルを採用したことで、現場の抵抗なく受け入れられました。ツールが開発者の主体性を尊重する点が、導入成功の鍵となりました。

Qodoはコードレビューに留まらず、将来的にはコード生成やテスト自動化までを担う統合開発エージェントプラットフォームを目指しています。独自の埋め込みモデルを開発するなど技術力も高く、NVIDIAやIntuitといった大手企業も既に導入を進めています。開発プロセス全体をAIが支援する未来を描いています。

「コンテキスト・エンジンは2026年の大きな潮流になる」とQodoのCEOは予測します。AIを真にビジネス活用するには、表面的な情報だけでなく、組織固有の文脈をいかに理解させるかが重要です。Qodoの事例は、AIが企業の「第二の脳」として機能する時代の到来を予感させます。

AIインフラ企業のBasetenは、新たなAIモデルトレーニングプラットフォーム『Baseten Training』の一般提供を開始しました。最大の特徴は、顧客がファインチューニングしたモデルの『重み（weights）』を完全に所有し、他社サービスへ自由に持ち出せる点です。オープンソースモデルの活用でOpenAIなどへの依存を減らしたい企業に対し、インフラ管理の負担なく高性能なカスタムAIを開発できる環境を提供します。

背景には、オープンソースAIモデルの性能向上があります。多くの企業が、高価なクローズドモデルへの依存を減らすため、自社データでモデルをファインチューニングする動きを加速させています。しかし、GPUクラスタの管理やクラウドの容量計画など、インフラ運用には高度な専門知識が必要で、多くの企業にとって大きな障壁となっていました。

Basetenは、モデルの「重み」の所有権を顧客に与えることで、この課題に応えます。競合他社の中には、学習済みモデルを自社プラットフォームに留めるロックイン戦略を取る企業も少なくありません。Basetenは、顧客がモデルを自由に持ち出せるようにすることで、自社の推論サービスの性能で選ばれるという自信を示しています。

技術的な強みは、独自のマルチクラウド管理システム（MCM）です。このシステムは、複数のクラウドプロバイダーから動的にGPUを調達し、コストと可用性を最適化します。これにより、企業は特定のクラウドベンダーとの高価な長期契約なしに、必要な時に必要なだけ計算資源を利用できるようになります。

先行導入企業は既に大きな成果を上げています。データ処理を手がけるAlliumAI社は、推論コストを84%削減。ドメイン特化モデルを開発するParsed社は、エンドツーエンドの遅延を50%改善しました。インフラの複雑さを気にせず、モデル開発に集中できる点が評価されています。

Basetenは、トレーニングと推論の両方をシームレスに連携させることで、AI開発のライフサイクル全体を支援します。ハイパースケーラーとの競争は激化していますが、優れた開発者体験とパフォーマンスを武器に、エンタープライズ市場での存在感を高める構えです。モデルの所有権という透明性が、多くの企業にとって魅力的な選択肢となるでしょう。

Googleが、スマートスピーカー向け新AIアシスタント「Gemini for Home」の展開が順調だと発表しました。しかし、その公式見解とは裏腹に、ユーザーからはアラーム設定やデバイス制御といった基本的な機能不全が多数報告されています。この状況は、生成AIをスマートホームへ統合する上での技術的な難しさを浮き彫りにしています。

Googleは公式ブログで、展開開始2週間を記念し「すべて順調に進んでいる」と成功をアピール。ユーザーの好意的な声も引用しています。しかし、同ブログ内のFAQ（よくある質問）では、「クエリを誤解する」「デバイスを制御できない」といった深刻な問題が上位に挙げられており、公式発表との大きな乖離がうかがえます。

Geminiは、自然言語を理解し、複数の命令を一度に処理できると期待されていました。しかし初期ユーザーの報告によれば、複数のコマンドを連結させる機能がまだ動作せず、旧アシスタントより機能が後退した可能性さえ指摘されています。音声アシスタントの核となる機能でのつまずきは、ユーザーの信頼を損ないかねません。

なぜこのような問題が起きるのでしょうか。従来のAIアシスタントが「特定の命令に特定の動作を返す」コマンド＆コントロール型だったのに対し、Geminiのような生成AIは創造的で柔軟な反面、一貫した結果を出すのが苦手です。この特性が、正確性が求められるスマートホーム制御において課題となっています。

この課題はGoogleに限りません。競合のAmazonが展開する「Alexa Plus」でも、同様に基本的な機能で誤作動が報告されています。生成AIの持つ「曖昧さ」を、いかにして厳密なデバイス制御に結びつけるかは、業界全体の大きな挑戦と言えるでしょう。

Geminiの展開は現時点で一部の早期アクセスユーザーに限定されており、極めて緩慢です。一般公開は早くても来春以降と見られています。スマートホームの利便性を飛躍させると期待される新世代AIアシスタントの本格普及には、まだ多くのハードルが残されているようです。

多くの企業で、AI活用が実験段階を終え、投資対効果（ROI）を重視する実行段階へと移行しています。その成功の鍵として、独Celonisや米Scribeなどが提供する、業務プロセスを可視化・分析する「プロセスインテリジェンス」技術が注目を集めています。実際の業務の流れを正確に把握することで、AIを最も効果的な場所に導入し、測定可能な成果を生み出すことが可能になるのです。

しかし、AIプロジェクトから測定可能な利益を得ている企業はわずか11%との指摘もあります。これは技術の問題ではなく、AIを業務のどこに適用すべきかという「コンテキスト（文脈）」の問題です。業務プロセスを理解せずに自動化を進めても、期待した効果は得られません。まず現状を正確に把握することが成功の第一歩と言えるでしょう。

プロセスインテリジェンスの先進企業Celonisは、業務データから「プロセスのデジタルツイン」を生成します。これにより、業務のボトルネックや非効率な部分を特定。AIをどこに、どのように組み込めば最大の効果を発揮するかをデータに基づき設計し、人間とAIが協調して働く仕組みの構築を支援しています。

一方、スタートアップのScribeは、評価額13億ドル（約2000億円）の資金調達に成功しました。同社の新製品「Scribe Optimize」は、従業員の作業内容を自動で記録・分析し、自動化によって最もROIが高まる業務を特定します。「何を自動化すべきか」という企業の根源的な問いに、明確な答えを提示しようとしています。

既に具体的な成果も出ています。メルセデス・ベンツは半導体危機において、Celonisの技術でサプライチェーンを可視化し、迅速な意思決定を実現しました。また、Scribeの顧客は月間35時間以上の業務時間削減や、新人教育の40%高速化といった生産性向上を報告しており、その価値を証明しています。

今後の企業AIは、単一のツールに閉じるのではなく、プロセスという共通言語を通じて様々なシステムやAIエージェントが連携する「コンポーザブル（組み合わせ可能）なAI」へと進化していくでしょう。AIを真の競争力とするためには、まず自社の業務プロセスを深く理解することから始める必要がありそうです。

ウィキペディアを運営する非営利団体ウィキメディア財団は10日、AI開発企業に対し、ウェブサイトからの無断データ収集（スクレイピング）を止め、有料の専用APIを通じてコンテンツを利用するよう公式ブログで要請しました。AIによるアクセスが急増する一方、人間による閲覧が減少しており、サイトの持続可能性への懸念が背景にあります。

財団によると、AIボットが人間を装い、検知システムを回避しながら大量のデータを収集する事例が確認されています。この行為はウィキペディアのサーバーに`深刻な負荷`をかけており、安定的なサービス提供の妨げとなりかねない状況です。今回の要請は、こうした無秩序なデータ利用に歯止めをかける狙いがあります。

一方で、人間によるページビューは前年比で`8%減少`したと報告されています。これは、検索エンジンがAIによる要約を検索結果に表示することで、ユーザーがウィキペディア本体を訪れる機会が減っているためとみられます。アクセス減少は、サイトを支えるボランティア編集者や個人からの寄付が減る一因となり得ます。

そこで財団が解決策として提示するのが、法人向け有料API`『Wikimedia Enterprise』`です。AI企業がこれを利用することで、大規模なデータアクセスを安定的に行えるだけでなく、利用料が財団の非営利活動を支える資金となります。これはAIエコシステムと共存するための具体的な提案と言えるでしょう。

財団はまた、生成AIがウィキペディアの情報を利用する際には、`出典を明記`することも強く求めています。情報源を明らかにすることで、ユーザーは情報の真偽を検証でき、信頼性が高まります。さらに、コンテンツを生み出した数多くのボランティア編集者の貢献に敬意を払うことにもつながります。

今回の要請は、AI開発におけるデータ利用の倫理とコストに関する議論を加速させる可能性があります。AI企業が「自由な知識」の源泉であるウィキペディアとどう向き合うのか。その対応が、今後の`AIと社会の健全な関係`を築く上で重要な試金石となりそうです。

営業支援ツール「6sense」の創業者アマンダ・カーロウ氏が設立したAIセールス新興企業「1mind」が、シリーズAラウンドで3000万ドル（約45億円）を調達しました。同社が開発するAIエージェント「Mindy」は、ウェブサイトへの訪問者対応や商談同席といったインバウンド営業に特化し、技術的な質疑応答から契約締結までを自律的に完結させます。人間の営業担当者の役割を再定義する可能性を秘めています。

AI営業市場ではメール送信や電話営業といったアウトバウンド領域が飽和状態にありますが、1mindはインバウンド領域に特化することで差別化を図っています。「Mindy」は、セルフサービス型のウェブサイトを強化するだけでなく、大規模な法人契約の商談にセールスエンジニアの代理として同席し、技術的な質問に回答。さらに新規顧客の導入支援まで担うことが可能です。

「Mindy」はOpenAIやGoogle Geminiなど複数の大規模言語モデル（LLM）を基盤としつつ、決定論的AI（Deterministic AI）を組み合わせることで、情報の正確性を担保しています。企業の製品情報や競合情報などを学習させた後は、逸脱することなく情報を提示。不明な点については「分かりません」と回答するよう訓練されており、「ハルシネーション（幻覚）」を抑制します。

1mindは既にHubSpot、LinkedIn、New Relicなど30社以上の企業に導入されています。これらの契約は試験的なものではなく、年間契約が中心で、平均契約額は数千万円規模（six figures）に上るといいます。大手企業からの採用は、その実用性が市場で高く評価されている証左と言えるでしょう。

今回の資金調達ラウンドを主導したBattery Venturesとの交渉では、カーロウ氏自身のAIアバターが活用されたことも注目されます。投資家は、このアバターを通じてデューデリジェンス（資産査定）を行い、事業計画やケーススタディについて質問。AIが人間と遜色なく、複雑な対話をこなせることを証明しました。

カーロウ氏は、将来的にはAIエージェントが、より高度な営業職であるアカウントエグゼクティブの役割さえも代替、あるいは大きく変革すると予測しています。現在は顧客との信頼関係の構築が課題ですが、技術が成熟すれば、最終的には人間を介さないAIエージェント同士の取引が主流になる可能性も示唆しています。

Amazon Prime Videoのドラマ「House of David」制作陣が、シーズン2で350を超えるショットに生成AIを全面的に活用したことが明らかになりました。これは、従来のVFX（視覚効果）にかかる莫大なコストと時間を削減する目的です。ハリウッドではAI活用への反発が根強いものの、制作効率化の現実的な解決策としてAI導入が静かに進んでいることを示す象徴的な事例と言えるでしょう。

制作総指揮のジョン・アーウィン氏は「従来のVFX手法に比べ、コストはごくわずかだ」と語ります。低予算では不可能だった大規模な戦闘シーンや壮大な風景描写を、AIが可能にしたのです。同氏は、実写の俳優とカメラを「操り人形の手」に、AIが生成するデジタル世界を「操り人形そのもの」に例え、創造性の新たな形を強調しています。

しかし、ハリウッドの反応は一様ではありません。アカデミー賞受賞監督のギレルモ・デル・トロ氏がAIアートの主流化を嘆くなど、多くのクリエイターが芸術性の喪失を懸念しています。また、俳優組合（SAG-AFTRA）はAIによる雇用の喪失を警戒しており、業界全体で賛否両論が渦巻いているのが現状です。

こうした逆風の中でも、AIは制作現場に浸透しつつあります。アーウィン氏はRunwayやLumaなど10以上のツールを組み合わせて活用。同氏はAIが制作費を抑えることで「より多くのプロジェクトが実現可能になり、結果的に新たな雇用を生む」と反論します。AI技術は、制作プロセスに組み込まれる標準ツールへと変貌を遂げようとしています。

この事例は、経営者やリーダーにとって重要な示唆を与えます。それは、コスト削減と生産性向上というビジネス上の強い動機が、業界の抵抗や芸術的な懸念を乗り越えてイノベーションを推進する力になるという点です。AI活用がもたらす破壊的変化にどう向き合い、自社の競争力に繋げるかが今、問われています。

オブザーバビリティ（可観測性）プラットフォームを手がける米Chronosphereは、説明可能なAIを活用した新しいトラブルシューティング機能を発表しました。AIによるコード生成でシステムが複雑化し、障害対応が困難になるという課題に対応します。競合のDatadogなどがひしめく市場で、AIが判断根拠を自ら説明するという独自のアプローチで差別化を図ります。

新機能の最大の特徴は、AIが自動で結論を出すのではなく、データに基づいた調査経路をエンジニアに「提案」する点です。エンジニアは「なぜこの提案がされたのか」という根拠を確認でき、常に主導権を握れます。これにより、AIが誤ったガイダンスを出す「自信はあるが間違っている」という問題を避け、信頼性を高めています。

この機能の中核をなすのが「Temporal Knowledge Graph」です。システムのサービス、インフラ、変更履歴を時系列で関連付けた生きたマップとして機能します。単なるシステムの構成図とは異なり、「いつ何が変わったか」を追跡することで、障害発生の根本原因を特定しやすくします。

Chronosphereは、競合との違いを明確に打ち出しています。多くのAIツールがパターン認識や要約に留まる中、同社はカスタムアプリケーション固有のデータも分析対象に含めます。これにより、表層的な相関関係ではなく、本質的な因果関係を解明し、エンジニアを誤った結論から守ることを目指します。

コスト削減も重要な訴求点です。監視対象のデータ量が爆発的に増加する中、同社のプラットフォームはデータ量を平均84%削減できると主張しています。これは、多くのログデータが保存されるだけで活用されていないという企業の課題に直接応えるもので、CIOにとって大きな魅力となるでしょう。

同社はオールインワン戦略をとらず、専門ベンダーと提携する道を選びました。LLM監視やインシデント管理など5社の専門ツールと連携し、各分野で最高水準の機能を提供します。これにより、大企業が求める深い専門性と包括的な可観測性を両立させる狙いです。新機能は現在一部顧客向けに提供され、一般公開は2026年を予定しています。

Googleは2025年11月10日、地図サービス「Google Maps」向けに、AIモデル「Gemini」を活用した複数の新しい開発者向けツールを発表しました。テキスト指示でインタラクティブな地図のプロトタイプを自動生成する「Builder Agent」などを提供し、開発者が地図データを活用したプロジェクトを迅速かつ容易に構築できるよう支援します。

中核となる「Builder Agent」は、自然言語で指示するだけで地図ベースのプロトタイプを生成する画期的なツールです。「特定の都市のストリートビューツアーを作成」といった簡単なテキスト入力から、必要なコードが自動で書き出されます。生成されたコードは、プレビュー確認やFirebase Studioでの直接編集が可能です。

開発者が持つ独自のAIモデルとの連携も強化されました。「Grounding Lite」機能を使えば、自社のAIアシスタントをGoogle Mapsの地理空間データに接続できます。「Contextual View」は、ユーザーの質問に対し、地図や3D表示で直感的な回答を提示するローコード部品です。

開発効率をさらに高めるため、「MCP Server」と呼ばれるコードアシスタントも提供されます。これはGoogle Mapsの技術ドキュメントにAIが接続するもので、APIの使用方法などについて対話形式で質問し、迅速に回答を得られます。ドキュメント検索の手間が大幅に削減されるでしょう。

これら新機能群の基盤には、すべてGoogleの高性能AIモデル「Gemini」が採用されています。また、「Styling Agent」を利用すれば、企業のブランドイメージに合わせ、地図の色やスタイルを簡単にカスタマイズできます。機能とデザインを両立した独自の地図アプリが実現します。

Googleは開発者向けツールだけでなく、消費者向けの地図サービスにもGeminiの統合を進めています。今回の一連の発表は、地図アプリ開発のハードルを下げ、あらゆるビジネスで地理空間情報の価値を高めることを目指すものです。AIによる開発体験の革新は、今後さらに加速するでしょう。

Googleは2025年11月10日、北アイルランドでのAI活用プログラムの成果を発表しました。100人の教師がAI「Gemini」を半年間試用し、週平均10時間の業務削減を達成。AIが教育現場の負担を軽減し、個別化学習を創出する可能性を示しています。

教師たちは、AIによって生まれた時間を生徒との対話や自身の専門能力開発に再投資しました。プログラム期間中には、事務作業の効率化から魅力的な授業コンテンツの考案まで、600を超える独自の活用事例が報告され、AIが教育の質を高める創造的なパートナーになりうることを示唆しています。

ある高校のICT（情報通信技術）責任者は、Geminiを使って保護者への手紙の草稿や校外学習のリスク評価書を短時間で作成。さらに、教材を試験対策用のポッドキャストに変換するなど、AIを駆使して本来の「教える」業務に集中できるようになったと語ります。これはAIによる生産性向上の好例と言えるでしょう。

AIの活用は、個別化学習やインクルーシブ教育の推進にも貢献しています。例えば、ある地理教師はAIで教材の視覚的なマインドマップを作成し、神経多様性を持つ生徒の全体像の理解を支援しました。また、特定の生徒のニーズに合わせた授業計画を瞬時に作成する事例も報告されています。

この試験プログラムの成功を受け、北アイルランドの教育当局「C2k」は、Geminiのトレーニングをより多くの教師に展開する計画です。C2kの責任者は、「教育者はこの機会を積極的に受け入れるべきだ」と述べ、AI活用スキルの普及に意欲を示しています。教育現場でのAI導入が本格化する兆しです。

Googleは、AIは教師の代替ではなく、あくまで教育者を支援する強力なツールであると強調しています。同社は今後も教育機関との連携を深め、教育原則に基づいた責任あるAI開発を進める方針です。テクノロジーの主役はあくまで人間であり、教師がAIをどう活用するかが成功の鍵となりそうです。

AIビデオプラットフォーム大手のKalturaは、イスラエルのスタートアップeSelf.aiを約2700万ドル（約40億円）で買収する最終契約を締結したと発表しました。この買収により、Kalturaは自社のビデオ製品群にeSelf.aiが持つリアルタイム対話型アバター技術を統合し、よりパーソナライズされた動画体験の提供を目指します。

買収されたeSelf.aiは、SnapのAI開発者だったアラン・ベッカー氏らが2023年に共同設立した企業です。写真のようにリアルなデジタルアバターを生成し、ユーザーの画面を認識しながら30以上の言語で自然な対話を行う技術に強みを持ちます。同社の専門チーム約15名は全員Kalturaに合流します。

Kalturaにとって今回の買収は、極めて戦略的な一手と位置付けられています。同社は単なる動画配信プラットフォームから、動画をインターフェースとする顧客・従業員体験の提供者へと進化を図っています。アバターの「顔」だけでなく、知能や企業データと連携した完全なワークフローを提供することが狙いです。

統合後の技術は、営業、マーケティング、顧客サポート、研修など多岐にわたる分野での活用が期待されます。例えば、ウェブサイトに埋め込まれたAIエージェントが顧客の質問にリアルタイムで応答したり、従業員向けの個別トレーニングを提供したりすることが可能になります。これにより、ビジネス成果への直接的な貢献を目指します。

Kalturaのロン・イェクティエルCEOは、「eSelf.aiの技術は、単なる録画映像の口パクではない、リアルタイムの同期対話においてクラス最高だと判断した」と述べています。技術力に加え、企業文化や地理的な近さも買収の重要な決め手となったようです。

Kalturaは2021年にナスダックへ上場し、AmazonやOracleなど800社以上の大企業を顧客に持つ企業です。今回の買収は同社にとって4件目となり、継続的な成長戦略の一環であることを示しています。動画の役割がコンテンツ管理から対話型インターフェースへと変化する中、同社の次の一手に注目が集まります。

OpenAIとGoogleは2025年11月10日、米国の退役軍人が軍務から民間生活へ円滑に移行するための新たな支援プログラムをそれぞれ発表しました。両社は強みであるAIやクラウド技術を駆使し、キャリア転換、スキルアップ、社会復帰を多角的にサポートします。これは、退役軍人が持つリーダーシップや規律といった資質を社会で活かすことを目的とした、テクノロジー企業による新しい形の社会貢献と言えるでしょう。

OpenAIは、退役・離職後12ヶ月以内の軍関係者および退役軍人に対し、ChatGPT Plusを1年間無料で提供します。これにより、軍隊での経験を民間企業の求めるスキルセットに翻訳した履歴書の作成や、AIとの対話による面接練習が可能になります。福利厚生に関する複雑な書類の解説など、個々人の課題に寄り添った支援を24時間いつでも受けられるのが特徴です。

一方、Googleはより包括的で多岐にわたる支援策を展開しています。Google Cloudを通じた技術トレーニングや、新たに「生成AIリーダー」を育成する認定プログラムを提供し、これまでに数万人が参加しました。また、12週間にわたり社内チームに軍人を受け入れる実務フェローシップ「SkillBridge Program」も実施し、実践的なスキル習得を後押ししています。

Googleの支援はキャリア構築に留まりません。Google.orgを通じて退役軍人支援の非営利団体に総額5000万ドル以上を寄付するほか、AIを活用した3Dビデオ通信技術「Google Beam」を海外基地などに導入し、軍務で離れた家族との臨場感あるコミュニケーションを支援するパイロットプログラムも開始します。

これらの取り組みの背景には何があるのでしょうか。退役軍人は、リーダーシップや高い適応力といった、ビジネスの世界でも高く評価される資質を備えています。IT大手にとって彼らの支援は社会貢献であると同時に、優秀な人材を発掘・育成する絶好の機会でもあります。AIを活用した再就職支援は、今後他の分野でも応用可能なモデルケースとなりそうです。

Googleは11月10日、ゲーム開発大手Garenaと提携し、Google Play上で人気バトルロイヤルゲーム「Free Fire」のeスポーツリーグを開始しました。11月23日までの期間中、日本を含む31市場のプレイヤーがランクマッチの成績を競い合います。上位入賞者には、賞品として総額1億5000万相当のGoogle Play Pointsが贈られます。

今回の取り組みは、Googleが9月に発表したプラットフォーム戦略の一環です。同社はGoogle Play Gamesのアップデートで「リーグ機能」構想を打ち出し、第1弾として「Subway Surfers」でリーグを開催しました。「Free Fire」との提携は、巨大なユーザーベースを持つ人気タイトルを取り込むことで、リーグ機能の普及を加速させる狙いがあると考えられます。

参加のハードルは極めて低く設定されています。プレイヤーはGoogle Play Gamesのプロフィールを持っているだけで、特別なエントリーなしに参加可能です。スマートフォンだけでなく、PC版のGoogle Play Gamesからのプレイもスコアに反映されるため、デバイスを問わず気軽に参加できる点が特徴です。

Googleはゲームリーグの開催を通じて、ユーザーのエンゲージメント向上とプラットフォームの活性化を目指しています。これは開発者にとって、自社ゲームの新たなプロモーション機会となり得ます。プラットフォーマー主導のイベントが、ゲーム市場にどのような影響を与えるか、今後の動向が注目されます。