映画『マネー・ショート』のモデルとなった著名投資家マイケル・バーリ氏が、NVIDIAやPalantirに対して10億ドル規模の空売りを仕掛けました。AIバブル崩壊を予測し、独自のメディアを通じて市場心理に直接働きかける「宣戦布告」を行っています。

バーリ氏は、NVIDIAの株式報酬制度が株主利益を損なっていると批判し、減価償却の操作や循環取引による需要の捏造を指摘しています。AIブームは90年代後半のシスコシステムズと同様、過剰なインフラ投資によるものだと警告します。

これに対しNVIDIAは異例の7ページにわたるメモを公開し、バーリ氏の計算には誤りがあると反論しました。自社は不正企業ではないと主張しますが、バーリ氏は「エンロンではなく、バブル崩壊前のシスコに似ている」と応酬しています。

特筆すべきは、バーリ氏がSECへの登録を解除し、発言の自由を得たことです。自身のニュースレター「Cassandra Unchained」は開設1週間で9万人の購読者を獲得し、規制に縛られずに詳細な分析と悲観論を展開し始めています。

市場が懸念するのは、彼の影響力が自己成就的予言となる可能性です。過去にも著名投資家の批判が企業の信用不安を招き、崩壊を早めた例があります。バーリ氏の発信が投資家の疑心暗鬼を呼び、売りが売りを呼ぶ展開が危惧されています。

現在、時価総額4.5兆ドルのNVIDIAにとって、失うものは甚大です。AI時代の覇者としての地位を守れるか、それともバーリ氏の予言通りバブル崩壊の引き金となるか。金融市場は固唾をのんでこの対立の行方を見守っています。

2025年の年末商戦に向け、OpenAIやGoogleなど大手テック企業がAIによる買い物支援機能を相次いで強化しました。しかし、最新のスマートウォッチ選定を依頼した検証において、推奨される製品情報の鮮度や正確性に重大な課題があることが判明しました。

最大の問題点は、各AIが最新モデルではなく数年前の旧型製品を推奨する傾向にあることです。例えばGarminの最新機ではなく旧型を最良として提示するなど、ユーザーが仕様の違いを理解しないまま型落ち品を購入してしまうリスクが浮き彫りになりました。

ツールごとの特徴も明らかになっています。ChatGPTは詳細なヒアリングとスペック比較に優れますが、情報の古さが足かせです。MicrosoftのCopilotは価格履歴の提示やレビューの要約機能が充実しており、比較的実用性が高いと評価されています。

一方でPerplexityは、購入リンクへのアクセスは迅速ですが、2021年発売の古い製品や信頼性の低い商品を提案する場面がありました。GoogleのGeminiは店舗への在庫確認電話を代行する新機能を搭載しましたが、検証では正しく機能しませんでした。

結論として、現時点でのAIショッピング機能は発展途上であり、完全な信頼を置くのは危険です。製品の新旧や細かなスペック差を正確に把握するには、依然として専門家によるレビュー記事や動画の方が確実であり、AIの回答には人間による検証が不可欠です。

ChatGPTのような高度なAIが、なぜ「今何時？」という単純な問いに正確に答えられないのでしょうか。その原因は、大規模言語モデル（LLM）が持つ構造的な特性にあります。本稿では、AIが時間を認識できない技術的理由と、そこから見えるLLM活用の本質的な注意点について解説します。

LLMは膨大な過去のデータを学習し、次に来る言葉を予測するシステムです。専門家はこれを「大量の書物がある無人島にいるが、時計を持っていない状態」と例えます。つまり、外部の現在時刻にアクセスする機能はデフォルトでは備わっておらず、Web検索などのツールを使わない限り、AIは自身の内部時間を持てないのです。

なぜシステム時計を常に連携させないのでしょうか。それはAIの短期記憶にあたる「コンテキストウィンドウ」に限界があるためです。毎秒のように時刻データを入力し続けると、限られたメモリ領域がノイズ情報で埋め尽くされ、肝心な会話やタスク処理の能力を低下させるリスクがあります。

さらに、最新の研究ではAIがアナログ時計の読み取りやカレンダーの理解も苦手とすることが判明しています。ビジネスでAIを活用する際は、AIが「事実を知っている」のではなく「それらしい答えを予測している」だけであることを理解し、正確性が必須な場面では適切な外部ツールと組み合わせることが重要です。

Googleは11月27日、AIを活用した3つの新しい学習実験を公開しました。「Google Arts & Culture」の新機能として、日常の写真や自撮り、対話型動画を通じ、科学や歴史、芸術を直感的に学べる体験を提供します。

「Learn Everything」は、身近な写真を撮影すると、AIがその物体を比喩に使って複雑な概念を解説します。「World Toon Video」では、自撮り写真からユーザー自身を主人公にした教育アニメを生成し、歴史の舞台に入り込めます。

「Art Chat」は、作品解説動画を見ながら自由に質問できる機能です。GoogleのGeminiが即座に回答するため、視聴を中断せず疑問を解消できます。生成AIによる教育・エンタメの新たなUX事例として注目されます。

Googleは27日、テルアビブ大学（TAU）とのAI研究提携を深め、2026年から2028年までの新たな3カ年計画を発表しました。Google.orgから100万ドルを拠出し、最先端の基礎研究と現地のAIエコシステム育成を加速させます。

本提携では、機械学習モデルの効率化、量子アルゴリズムの探求、多言語・多文化に対応する生成AIの評価手法などが重点領域です。プライバシー保護技術の向上も含め、AIが抱える根本的な課題の解決を目指して研究を推進します。

Googleの研究チームとTAUは、気候変動や生成AIの評価に関する共同プロジェクトも立ち上げます。研究者にはGoogle Cloudのクレジットや最新のオープンモデル「Gemma」が提供され、大規模な計算資源を直接活用可能です。

次世代育成も柱の一つです。法学や人文学といった非計算科学分野の学生向けにAI教育コースを統合するほか、イスラエルの大学生に対しGoogle AI Proプランを1年間無償提供するなど、幅広い層への高度なスキル普及を図ります。