マイクロソフトは11月18日、Windows 11を「Agentic OS（エージェントOS）」へと進化させる構想を発表しました。自律型AIエージェントをタスクバーやシステム中枢に深く統合し、ユーザーに代わって複雑な業務を遂行させる狙いです。

最大の特徴は、AIが単なるチャットボットを超え、PC操作の主体となる点です。ユーザーがタスクバーからエージェントに指示を出せば、AIはバックグラウンドで調査やファイル整理、事務作業を自律的に実行します。

この変革を支えるのが、Anthropic社が提唱するオープン規格「MCP (Model Context Protocol)」の採用です。特定のモデルに依存せず、多様なツールと安全に接続できる環境を整備し、Apple等の独自路線と差別化を図っています。

企業導入を見据え、セキュリティ設計も刷新されました。「Agent Workspace」と呼ばれる隔離された実行環境を用意し、エージェントにはユーザーとは別のIDを付与。権限を最小限に留め、AIの誤作動やデータ流出のリスクを抑制します。

さらに、ファイルエクスプローラーへのCopilot統合や、画面上の表データを即座にExcel化する機能も追加されます。これらはすべてIT管理者が制御可能であり、生産性とガバナンスを両立させたい企業にとって強力な武器となるでしょう。

11月18日朝、Cloudflareの大規模障害により、XやChatGPTを含む主要なWebサービスが一時的に利用不能となりました。原因は設定ファイルの不具合によるもので、外部からのサイバー攻撃ではないことが公式に確認されています。

この障害は、UberやSpotify、さらには障害状況を追跡するDowndetectorに至るまで、広範囲なサービスに影響を及ぼしました。多くのサイトでエラーメッセージが表示され、グローバルな業務や日常利用に大きな混乱が生じました。

同社CTOによると、脅威トラフィック管理用の自動生成ファイルが想定サイズを超過したことが引き金でした。これにより、ボット対策機能の基盤システムに潜在していたバグが誘発され、システム全体のクラッシュに至ったのです。

AWSやAzureでも最近同様の障害が発生しており、クラウドインフラの脆弱性が改めて浮き彫りになりました。経営者やエンジニアにとって、特定のプラットフォームへの過度な依存リスクを見直す重要な契機となります。

Microsoftは「コンピュータと会話する」未来に巨額を投じていますが、最新のWindows Copilot Visionの実態はその理想から遠く離れています。米テックメディアによる実機検証では、AIが画面を認識しユーザーを支援するという約束が、現時点ではフラストレーションの源にしかならないことが明らかになりました。

広告で謳われたシナリオを再現しようとしても、Copilotは基本的な物体認識さえ誤りました。画像内のマイクやロケットを正しく識別できず、場所の特定に至っては画像ファイル名に騙される始末です。ファイル名を書き換えるだけで回答が変わる挙動は、視覚情報の解析能力に深刻な疑問を投げかけます。

ビジネスやクリエイティブなタスクにおいても、その能力は期待外れでした。ポートフォリオの要約は恥ずかしいほど陳腐な内容で、表計算シートの分析では明確な数値を読み間違えるミスが頻発しました。現状では、単純な設定変更さえ実行できず、生産性向上どころか混乱を招く結果となっています。

Microsoftの掲げる「AIエージェント」のビジョンは壮大ですが、消費者に提供されている製品は未完成と言わざるを得ません。正確性と信頼性が求められるビジネスシーンにおいて、今のCopilot Visionに依存することはリスクが高いでしょう。今後の改善が待たれますが、現段階での導入には慎重な判断が必要です。

カナダの税務AI企業「Blue J」が、事業モデルを生成AIへ完全移行し、評価額3億ドル超の急成長を遂げました。従来の予測AIを捨てChatGPT基盤へ再構築したこの決断は、深刻な人材不足に悩む税務業界に劇的な生産性革命をもたらしています。

トロント大教授でもあるCEOのアラリー氏は、初期の生成AIが抱える不正確さを理解しつつも、その可能性に全社運を賭けました。従来の技術では到達不能だった「あらゆる税務質問への回答」を実現するため、既存資産を放棄しゼロからの再構築を断行したのです。

最大の障壁である「嘘（ハルシネーション）」は、三つの独自戦略で克服しました。世界的な税務データベースとの独占的な提携、元IRS幹部を含む専門家チームによる常時検証、そして年間300万件超のクエリを用いたフィードバックループです。

この品質向上により、顧客満足度を示すNPSは20から80台へ急上昇しました。KPMGなど3,500以上の組織が導入し、従来15時間要した専門的な調査業務をわずか15秒で完了させています。週次利用率は競合を大きく上回る75%超を記録しました。

Blue Jの事例は、技術的な洗練さ以上に「顧客の課題解決」への執念が成功の鍵であることを示唆しています。過去の成功体験や資産に固執せず、リスクを恐れずに破壊的技術を取り入れる姿勢こそが、市場のルールを変える原動力となるのです。

米金融ソフトウェア大手のIntuitは2025年11月18日、OpenAIと1億ドル以上の戦略的パートナーシップを締結したと発表しました。これにより、TurboTaxなどの主要アプリがChatGPT内で直接利用可能になります。

ユーザーはChatGPTとの対話を通じ、税金の還付見積もりやキャッシュフロー予測などの複雑な財務タスクを完結できます。Intuitの持つ膨大な独自データとOpenAIの最新モデルを融合させ、個別化された助言を提供します。

企業向けには、QuickBooksなどのデータを基に、請求書のフォローアップやマーケティングメールの自動作成を支援します。リアルタイムのビジネスデータに基づく収益性向上の提案を、少ない労力で受けられるようになります。

金融情報のAI活用で懸念される誤回答リスクに対し、Intuitは独自の検証メカニズムを導入しています。長年蓄積したドメイン知識を活用して回答の正確性を担保し、ハルシネーションの発生を抑制します。

さらにIntuitは、社内業務においても「ChatGPT Enterprise」の導入を拡大します。従業員の生産性を高めると同時に、自社プラットフォーム上のAIエージェント機能を強化し、顧客体験の革新を目指します。

NVIDIAは2025年11月、AI実用化の最大の障壁であるデータ準備の課題を解決するため、GPUを統合した「AIデータプラットフォーム」を提唱しました。非構造化データを自動で「AI即応データ」に変換し、企業の生産性を劇的に向上させます。

企業のデータの最大9割を占める文書や動画などの非構造化データは、そのままではAIが利用できません。データサイエンティストは散在するデータの整理やベクトル化に多くの時間を奪われ、本質的な分析業務に注力できないのが現状です。

新しいプラットフォームは、ストレージ基盤にGPUを直接組み込むことでこの問題を解決します。データを移動させずにその場で加工するため、不要なコピーを作らず、セキュリティリスクや管理コストを大幅に削減することが可能です。

元データに変更や権限の修正があった場合、即座にAI用のベクトルデータにも反映される仕組みです。これにより情報の鮮度と整合性が常に保たれ、AIエージェントは常に最新かつ正確な情報に基づいて業務を遂行可能になります。

この設計はCisco、Dell、HPEなどの主要ストレージベンダーに採用されています。企業は既存のインフラを通じて、複雑なパイプライン構築の手間なく、即座にAI活用のためのデータ基盤を導入できるようになります。

Hugging FaceのClem Delangue CEOは11月18日、Axiosのイベントにて、現在の市場は「AIバブル」ではなく「LLMバブル」の状態にあると指摘しました。このバブルは来年にも弾ける可能性がありますが、AI技術自体の将来性については楽観的な見解を示しています。

同氏は、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）に資金や注目が集中しすぎている現状を懸念しています。しかしLLMはAIの一側面に過ぎず、生物学や画像、音声といった分野への応用はまだ初期段階にあり、今後数年で大きな発展を遂げると予測しています。

「一つの巨大モデルが全ての問題を解決する」という考え方から、今後は「特化型モデル」の活用へとシフトが進むでしょう。銀行のチャットボットに哲学的な問いは不要であり、より小型で安価、かつ高速なモデルが企業の課題を解決する未来を描いています。

企業の自社インフラで運用可能なカスタマイズモデルの普及は、セキュリティやコスト面でも合理的な選択です。汎用的な巨大モデルへの依存から脱却し、実用性と効率性を重視したAIの実装が、これからのエンジニアや経営者に求められる視点となるでしょう。

バブル崩壊の影響について、同社は堅実な財務戦略で備えています。他社がインフラに巨額を投じる中、Hugging Faceは調達資金の半分を温存し、短期的な熱狂に流されず長期的な持続可能性を追求する姿勢を明確にしています。

米Stack Overflowは、マイクロソフトのイベント「Ignite」において、企業向けAIスタックの一翼を担う新製品群を発表しました。同社は、開発者向けQ&A;フォーラムとしての従来の役割を超え、人間の専門知識をAIエージェントが理解可能な形式に変換するデータプロバイダーへと転換を図ります。これにより、企業内の暗黙知をAI活用可能な資産へと昇華させることが狙いです。

今回の中核となるのは、企業向け製品「Stack Internal」の強化です。従来の社内Q&A;機能に加え、高度なセキュリティと管理機能を搭載。さらに、Model Context Protocol (MCP)を採用することで、AIエージェントが社内データを取り込みやすい環境を整備しました。すでに多くの企業がトレーニング用にAPIを利用しており、AIラボとのデータライセンス契約も収益の柱となりつつあります。

特筆すべきは、データの信頼性を担保する仕組みです。Q&A;データに対し、回答者や作成日時、コンテンツタグといった詳細なメタデータを付与します。これに基づき「信頼性スコア」を算出することで、AIエージェントは情報の正確度を判断できるようになります。CTOのジョディ・ベイリー氏は、将来的にナレッジグラフを活用し、AIが自律的に概念を結びつける構想も示唆しました。

さらに将来的には、AIエージェントが知識の空白を検知し、自ら質問を作成する機能も検討されています。これにより、開発者が文書化に費やす労力を最小限に抑えつつ、組織独自のノウハウを効率的に蓄積することが可能になります。単なる検索ツールではなく、AIと人間が協調してナレッジを育てるプラットフォームへの進化が期待されます。

米国発の報道によると、データインテリジェンス大手のデータブリックスが、評価額1300億ドル（約20兆円）以上での資金調達に向けて協議を進めています。同社は9月に資金調達を完了したばかりですが、AIエージェント時代のデータ基盤としての地位を確立すべく、さらなる資本増強を目指している模様です。

今回の協議が成立すれば、2025年9月に完了したばかりの資金調達時の評価額1000億ドルから、わずか数ヶ月で30%以上の企業価値向上となります。現時点で条件概要書への署名は行われていませんが、市場からの期待値は依然として高い水準にあります。

急成長の背景には、AIエージェントの台頭という市場変化があります。同社CEOは以前、データベースの80%が人間ではなくAIによって作成されるようになったと指摘しており、この潮流に対応するためのAI向けデータベース開発やプラットフォーム強化が急務です。

同社は2025年5月にもオープンソースデータベースのNeonを10億ドルで買収するなど、積極的な投資を続けています。AIがデータ産業の再編を促す中、圧倒的な資金力を背景に市場シェアの拡大と技術統合を加速させる構えです。

NVIDIAとMicrosoftは2025年11月18日、AIインフラおよびスーパーファクトリーに関する協業拡大を発表しました。米国ウィスコンシン州とジョージア州を結ぶ大規模データセンターに次世代GPUBlackwellを導入し、インフラからアプリケーション層まで包括的に連携することで、開発から産業応用までAIの全領域を加速します。

両社は世界最大級のAIデータセンターを連携させ、トレーニング用に数十万基、推論用に10万基以上のBlackwell GPUを導入します。これらを高速なSpectrum-Xイーサネットスイッチで接続し、OpenAIなどの大規模モデル開発を強力に支えます。

企業向けには、Azure上でRTX PRO 6000搭載の仮想マシンを提供開始しました。クラウドからエッジまで一貫した環境を整備することで、製造業におけるデジタルツインの構築や、高度な生成AIアプリケーションの展開を容易にします。

さらに「SQL Server 2025」へNVIDIAのAIモデルを統合し、企業データの活用を高度化します。Microsoft 365でのAIエージェント対応や物理AIの産業利用も推進し、あらゆる業務領域で生産性の向上を実現する構えです。

サンフランシスコ発のAI企業Writerは、非エンジニアでも複雑な業務フローを自動化できる統合AIエージェント基盤を発表しました。チャットによる対話にとどまらず、複数のツールを横断したタスク実行を可能にし、企業の生産性を根本から変革します。

最大の特徴は、自然言語の指示だけでリサーチから資料作成までを完結できる点です。一連の作業手順を「Playbook」として保存すれば、チームでの再利用や定期的な自動実行が可能となり、定型業務を完全に自動化できます。

競合であるMicrosoftやOpenAIに対し、Writerは企業向けの統制機能で差別化を図ります。管理者はAIのアクセス範囲を厳密に制御でき、全ての操作ログを追跡可能です。これにより、規制の厳しい大企業でも安全に導入できる環境を整備しています。

技術面では、独自開発のLLM「Palmyra X5」を採用し、低コストかつ高速な処理を実現しました。また、Google Workspaceなど主要アプリと連携するコネクタを標準装備し、システム間の壁を越えたシームレスな連携を提供します。

経営陣はこの変革を、コーディング不要で生産性を高める「Vibe working」と呼び、次世代の働き方として提唱しています。すでに金融や小売など多様な業界で導入が進んでおり、単なる効率化を超えた組織的なインパクトを目指します。

米AIデータセンター大手のLambdaは18日、総額15億ドルの資金調達を実施したと発表しました。リード投資家はTWG Globalが務めます。今月初旬にマイクロソフトと数十億ドル規模のインフラ供給契約を締結したばかりであり、AIインフラ市場での拡大を加速させる狙いです。

今回のラウンドを主導したTWG Globalは、運用資産400億ドルの投資会社であり、アブダビのMubadala Capitalとも提携しています。この強力な資金基盤を背景に、Lambdaは競合であるCoreWeaveに対抗し、AIデータセンター領域でのシェア拡大を図ります。

Lambdaはマイクロソフトに対し、数万基のNvidia製GPUを用いたインフラを供給する契約を結んでいます。以前はCoreWeaveが主要パートナーでしたが、Lambdaも「AIファクトリー」の供給元として、ハイパースケーラーにとって不可欠な存在となりつつあります。

今年2月の調達時には評価額が25億ドルとされていましたが、今回の調達規模は市場の予想を大きく上回りました。IPOの可能性も取り沙汰される中、LambdaはAIインフラの主要プレイヤーとしての地位を確固たるものにしています。

Quoraが運営するAIプラットフォーム「Poe」は18日、複数のAIモデルを併用できるグループチャット機能を開始しました。最大200人のメンバーと共に、200種類以上のAIモデルを一つの会話内でシームレスに活用できる画期的な機能です。

特筆すべきはモデルの多様さです。最新のGPT-5.1やClaude 4.5 Sonnet、動画生成のSora 2 Proなど、目的に応じて最適なモデルを使い分けられます。これにより、単なる対話を超えたマルチモーダルな協働作業が可能になります。

この動きは、AIチャットボットが「個人の助手」から「チームの協力者」へと進化する流れを象徴しています。OpenAIも試験運用を始めており、今後はAIを交えた多人数での共創がビジネスや日常の標準的なスタイルになっていくでしょう。

活用例として、チームでのブレインストーミングが挙げられます。検索に強いAIで情報を集め、画像生成AIで資料を作るなどの連携が可能です。独自のボットを作成・共有することで、未知のユースケースが生まれることも期待されています。

Bloombergの人気ポッドキャスト「Odd Lots」のホスト、ジョー・ワイゼンソール氏がWIREDのインタビューに応じ、過熱するAI投資と米国経済の実相について語りました。同氏は、株式市場がAIブームで活況を呈する一方で、実体経済における生産性向上の効果には懐疑的な見方を示しています。経営者や投資家は、AIバブルがもたらすリソース配分の歪みと、その背後にある構造的な課題を注視する必要があります。

多くの企業がAI活用を掲げていますが、ワイゼンソール氏はこれが人員削減を正当化するための「空爆支援」として使われている可能性を指摘します。現時点でAIツールがホワイトカラーの業務を劇的に代替し、統計的な生産性を押し上げている証拠は乏しいのが実情です。過去のIT革命同様、テクノロジーの普及と成果の間にはタイムラグが存在する可能性があります。

看過できないのは、AIインフラへの巨額投資が引き起こす「クラウディングアウト（締め出し）」効果です。データセンター建設のために発電タービンや変圧器などの電気設備が買い占められ、一般的な商業施設や工場の建設に必要な資材が枯渇しています。資本力のあるテック企業がリソースを吸い上げることで、他産業の設備投資や成長が阻害される副作用が生じています。

米国経済の足元には、ボーイングやインテルに象徴される製造能力の低下という深刻な課題も横たわっています。中国との競争やサプライチェーンの脆弱性は懸念材料ですが、一方で米国には圧倒的なエネルギー資源と富があり、仮に孤立しても自給自足が可能であるという強靭さも併せ持っています。AIバブルの行方は、こうしたマクロ経済の強弱と複雑に絡み合っています。

2025年11月18日、NVIDIAはSC25において、スパコン界の最高権威ゴードン・ベル賞のファイナリスト5チームすべてが同社の技術を採用していると発表しました。AIとシミュレーションの融合により、科学計算の常識が覆されつつあります。

かつてCPUが主流だったスパコン市場は、「グレート・フリップ」と呼ばれる大転換を迎えました。現在、世界TOP100システムの88%がGPUなどのアクセラレータを採用しており、そのうち8割をNVIDIA GPUが駆動しています。

特筆すべき成果として、テキサス大学オースチン校などのチームはデジタルツインを用いた津波予測において、従来50年要した計算をわずか0.2秒で完了させ、100億倍の高速化を実現しました。これにより災害時のリアルタイム対応が可能になります。

気候変動対策でも画期的な進展が見られます。スイスのスパコン「Alps」を用いたICONプロジェクトは、地球全体を1km解像度でシミュレーションすることに成功。24時間で146日分の気象変化を予測し、長期的な気候モデルの精度を飛躍的に高めました。

欧州初のエクサスケールスパコン「JUPITER」は、シミュレーション性能だけでなく、116 AIエクサフロップスという驚異的なAI処理能力を提供します。省電力性能を示すGreen500でも上位をNVIDIA搭載機が独占し、効率と性能の両立を証明しました。

これらの成果は、GH200 Grace Hopperなどの最新チップとCUDA-Xライブラリの進化によるものです。ナノスケールのトランジスタ設計や宇宙船エンジンの排気シミュレーションなど、多岐にわたる分野で人類の課題解決を加速させています。

Googleは11月18日、生成AIを活用した新機能「Google Scholar Labs」を発表しました。複雑な学術的な問いに対し、多角的な視点から論文を検索・分析し、的確な回答を導き出す高度なリサーチツールです。

本機能の最大の特徴は、ユーザーの質問を単なるキーワード検索で終わらせない点です。AIが質問内容を分析し、重要なトピックや要素間の関係性を特定した上で、Google Scholar上の膨大な論文群から最適な文献を探し出します。

たとえば「カフェインが短期記憶に与える影響」を調べる際、単に両語を含む論文を探すだけではありません。摂取量や年齢層、認知機能との関係など、複数の切り口から関連論文を収集し、それらが問いにどう答えているかを体系的に提示します。

現在は一部のログインユーザー限定で提供が開始されています。ビジネスにおけるR&D;や市場動向の深掘りなど、高度な情報収集が求められる場面で、文献調査にかかる時間を大幅に短縮し、リサーチの質を高めることが期待されます。

マサチューセッツ工科大学（MIT）エネルギーイニシアチブ（MITEI）は年次研究会議を開催し、エネルギー転換における産学官連携、送電網の強靭化、米中競争の行方を主要テーマとして議論しました。2025年4月のスペイン大規模停電や中国のクリーンテック優位性を背景に、参加者は技術革新の加速と政策の安定性が急務であるとの認識を共有しています。

会議では、単独でのイノベーションは限界に達しており、スタートアップや大学とのパートナーシップが不可欠であると強調されました。特に再生可能エネルギーの統合やデータセンターの需要増大に伴い、既存の電力システムへの負荷が懸念されています。これを受け、MITEIは新たに「データセンター電力フォーラム」を立ち上げ、インフラ強化と緊急時計画の策定に向けた議論を主導する方針です。

脱炭素化の実現に向けた技術的課題も浮き彫りになりました。2050年の目標達成には300テラワット時の蓄電容量が必要と試算されていますが、特許の商業化率はわずか4.2％に留まっています。MIT発の高温熱貯蔵技術や持続可能な燃料開発への期待が高まる一方で、研究室から市場への橋渡しを行う支援体制の強化が求められています。

地政学的リスクについては、中国が風力や太陽光分野で圧倒的なシェアを握る中、米国の政策の一貫性欠如が競争力低下の要因として指摘されました。一方で、電池製造における米中企業の合弁事業など、現実的な供給網強化の動きも見られます。専門家は、米国が競争力を取り戻すには、長期的な超党派のエネルギー政策と国際的な協力体制の構築が必要だと結論付けています。

米民主党のエリザベス・ウォーレン上院議員は、トランプ政権がOpenAIなどの大手AI企業を公的資金で救済する計画の有無について、正式な回答を求めました。AI業界と政権の距離が縮まる中、納税者負担による支援リスクへの懸念が高まっています。

懸念の背景には、OpenAIの財務責任者が一時「政府による下支え」を示唆したことや、同社が半導体向け補助金の適用拡大を要望した事実があります。ウォーレン氏は、企業がリスクの高い賭けを行い、失敗時には政府に依存する構図を危惧しています。

OpenAIのアルトマンCEOは「政府保証は不要」と主張し、政権顧問のデビッド・サックス氏も救済を否定しています。しかしウォーレン氏は、AI企業が意図的に「大きすぎて潰せない」状況を作り出していると指摘し、12月1日までの詳細説明を求めました。

Googleは18日、「Google Play Best of 2025」を発表しました。今年最大の特徴は、アジア太平洋地域の開発者による圧倒的な躍進と、生活に浸透した実用的なAI活用です。全体の受賞作の約74%をアジア勢が占め、特にゲーム分野ではその比率が86%に達しました。世界のアプリ市場において、イノベーションの重心がアジアへ移りつつある現状を鮮明に映し出しています。

今年の最優秀アプリ（Best App）には、情報過多な現代において「あえてつながらない」時間を作る『Focus Friend』が選出されました。また、最優秀ゲーム（Best Game）には、カード開封の触感までデジタルで再現した『Pokémon Trading Card Game Pocket』が輝きました。いずれも単なる機能提供にとどまらず、ユーザーの体験価値や感情的な充足感を高める設計が高く評価されています。

ビジネス視点で注目すべきは、AIの活用が「機能アピール」から「課題解決の黒子」へと進化した点です。マルチデバイス部門を受賞した写真編集アプリ『Luminar』や、日本のマンガで英語を学ぶ『Langaku』のように、AIは裏側で複雑な処理を担い、ユーザーには直感的な成果物だけを提供するスタイルが主流となりつつあります。

地域別戦略としての徹底したローカライゼーションも勝敗を分けました。インド市場向けの『Cookie Run India』では、現地の菓子文化を取り入れることで成功を収めています。グローバル展開を狙う企業にとって、現地文化への深い理解と、PCやXRを含むマルチデバイス展開への適応が、今後の競争力を左右する決定的な要素となるでしょう。

GitHubは11月18日、デザイナーとエンジニアの連携を強化する「Annotation Toolkit」をオープンソースで公開しました。Figma上で設計意図を明確に記録し、開発時の手戻りや誤解を未然に防ぐためのツールです。

開発現場では、デザインの意図が正しく伝わらず、後工程で修正コストが嵩むことが課題です。GitHubの社内調査によると、アクセシビリティに関する問題の48%は、設計段階での適切な文書化によって回避可能でした。

本ツールは、Figma内で利用できるスタンプ形式のライブラリです。レスポンシブ挙動や画像の代替テキストなど、視覚情報だけでは伝わらない詳細な仕様を、デザインファイル上に直接埋め込むことができます。

これにより、重要な情報がチャットツール等に散逸するのを防ぎます。エンジニアは推測で実装する必要がなくなり、設計段階から品質基準を満たす「シフトレフト」な開発プロセスが実現します。

ツールはFigma CommunityまたはGitHubから即座に入手可能です。OSSとして公開されているため、組織は自社のワークフローに合わせてカスタマイズし、チーム全体の生産性を高めることができます。

Googleは2025年11月18日、企業向けAndroid端末において、RCSメッセージのアーカイブ機能を導入しました。これにより、Pixelなどの管理対象デバイスを利用する組織は、高度なセキュリティと法的な記録義務の両立が可能になります。

企業通信が暗号化プラットフォームへ移行する中、従来の通信キャリア依存のログ取得ではコンプライアンス維持が困難でした。新機能は、訴訟時の証拠開示や情報公開請求への確実な対応を実現する重要なソリューションです。

本機能はサードパーティ製アプリがGoogle Messagesと直接連携し、デバイス上でデータを取得します。メッセージの送受信に加え、編集や削除も記録されるため、IT部門は完全かつ正確なログを確保できます。

特筆すべきは、アーカイブ処理が端末内で行われるため、通信経路のエンドツーエンド暗号化が維持される点です。従業員には機能が有効であることが通知され、SMSやMMSとの後方互換性も担保されています。

IT管理者は設定画面から容易に機能を展開でき、CelltrustやSmarshといった主要ベンダーがすでに対応を表明しています。Googleは、2026年に向けてさらなる対応アプリの拡充を予定しています。