米AWSは2日、新基盤モデル「Nova」と、企業が自社データで特化型AIを構築できる「Nova Forge」を発表しました。単なる性能競争から脱却し、ビジネス現場での「実用性」と「カスタマイズ」を最優先する戦略を鮮明にしています。

目玉の「Nova Forge」は、学習の初期段階から独自データを注入できる点が画期的です。既存モデルの微調整で起きがちな知識の消失を防ぎつつ、ゼロからの開発より低コストで、自社ビジネスに特化した「専門家モデル」を構築できます。

既にRedditが導入し、過去の投稿データを学習させた自社専用モデルを開発しました。汎用モデルでは理解が難しいコミュニティ特有の文脈やルールをAIに習得させ、コンテンツ管理の自動化と精度向上という実利を得ています。

同時発表の「Nova」モデル群は、高速な「Lite」や複雑な推論が得意な「Pro」など4種です。これらは他社とのベンチマーク競争よりも、コスト効率やエージェント機能としての使いやすさに主眼を置いた設計となっています。

AWS幹部は「ベンチマークは現実を反映していない」とし、数値上の性能より企業が制御可能なインフラとしての価値を強調します。AI開発の民主化を通じて顧客をエコシステムに定着させ、クラウド市場での優位性を盤石にする狙いです。

仏Mistral AIは2日、新モデル群「Mistral 3」ファミリーを発表しました。フラッグシップ機とエッジ向け小型モデルを含む計10種を展開。巨大テックの大規模化競争とは一線を画し、コスト効率と実用性を武器にビジネスAIの覇権を狙います。

最上位の「Large 3」は、画像とテキストを統合処理し多言語にも対応します。MoEアーキテクチャにより410億のアクティブパラメータを効率制御。NVIDIA最新基盤との連携で、前世代比10倍の推論性能と長文脈の理解を実現しました。

真の革新は小型モデル群「Ministral 3」にあります。PCやドローン等のエッジデバイスでオフライン動作が可能。30億〜140億パラメータの軽量設計で、汎用巨大モデルに代わる高速で安価な選択肢を、現場レベルで提供します。

創業者は「企業の課題の9割は、調整済みの小型モデルで解決できる」と断言します。高価なクラウドAIに依存せず、自社データでファインチューニングすることで、特定業務においては巨大モデルを凌駕する成果と大幅なコスト削減が可能になります。

この戦略は、機密保持が必須の産業や通信制限がある現場に最適です。同社は「分散型インテリジェンス」を掲げ、単なる性能競争から、データ主権と実運用性を重視するフェーズへと、AI市場の潮目を変えようとしています。

NVIDIAとAmazon Web Services（AWS）は2025年12月2日、ラスベガスで開催中の「AWS re:Invent」において、戦略的パートナーシップの大幅な拡大を発表しました。この提携により、AWSの次世代AIチップ「Trainium4」とNVIDIAのインターコネクト技術「NVLink Fusion」が統合され、クラウドインフラの性能が飛躍的に向上します。両社はハードウェアだけでなく、ソフトウェアやロボティクス分野でも連携を深め、企業のAI導入を強力に支援します。

最大の目玉は、NVIDIAのスケールアップ技術とAWSのカスタムシリコンの融合です。AWSは「NVLink Fusion」を採用し、自社の推論・学習用チップ「Trainium4」やCPUと組み合わせます。これにより、大規模AIモデルの学習や推論のボトルネックを解消し、市場投入を加速します。NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは、この動きを「AI産業革命のための計算ファブリックの創造」と位置づけています。

データセキュリティと規制順守を重視する企業向けに、「AWS AI Factories」も発表されました。これは、NVIDIAの最新GPU「Blackwell」アーキテクチャを搭載したインフラを、顧客自身のデータセンター内に配備し、AWSが運用管理を行うサービスです。これにより、企業は機密データの主権（ソブリンAI）を維持しながら、世界最高峰のAI計算能力を活用することが可能になります。

開発者の生産性を高めるソフトウェア統合も進みます。NVIDIAのオープンモデル「Nemotron」が「Amazon Bedrock」に統合され、即座に利用可能になりました。「Amazon OpenSearch Service」ではGPU活用のベクトル検索が導入され、最大10倍の高速化を実現しています。さらに、ロボティクス開発を支援する物理AIモデル「NVIDIA Cosmos」もAWS上で利用可能となりました。

LangChainは2025年12月2日、コーディング不要で実用的なAIエージェントを作成できる「LangSmith Agent Builder」をパブリックベータ版として公開しました。従来の固定的な手順書型とは異なり、チャットで指示するだけで、自律的に判断・実行する高度なエージェントを誰でも短時間で構築・展開できる点が画期的です。

最大の特徴は、エンジニアでなくとも対話形式で開発が完結する点です。ユーザーの曖昧なアイデアから、システムが自動で詳細なプロンプトを作成し、必要なツールを選定します。これにより、現場の担当者が自ら業務特化型AIを作ることが可能です。

従来の手順型自動化とは異なり、このエージェントは状況に応じて動的に計画を修正しながらタスクを遂行します。複雑な調査や分析など、事前に手順を定義しきれない業務でも、エージェントが試行錯誤を繰り返して目的を達成するため、生産性が向上します。

企業利用を見据え、拡張性も強化されました。MCPサーバーを介して社内データやAPIと安全に接続できるほか、作成したエージェントをAPI経由で呼び出すことも可能です。また、タスクに応じてOpenAIやAnthropicなどのモデルを選択できます。

先行ユーザーにより、営業リサーチやチケット管理など多岐にわたる事例が生まれています。チーム内でテンプレートを共有し、個々のニーズに合わせて微調整することで、開発リソースを使わずに組織全体の業務効率化を加速させることができます。

生成AIがビジネスの現場で「アシスタント」から「エージェント」へと進化する中、最新の研究がその推論能力の重大な欠陥を明らかにしました。IEEE Spectrumなどが報じた複数の論文によると、AIは「事実と信念」の区別が曖昧であり、意味よりも「文構造」を優先して処理する脆弱性を持つことが判明しました。これらは医療や法務などのクリティカルな領域での活用に警鐘を鳴らすものです。

スタンフォード大学等の研究で、AIは人間の主観的な信念の理解に苦戦することが判明しました。特に「私はXだと信じる」という一人称の誤った信念に対し、正しく認識できたのは約6割にとどまります。これは教育や法務など、ユーザーの誤解を正す必要がある場面で重大なリスクとなります。

複数のAIが議論するシステムを医療診断に応用した実験では、複雑な問題で正解率が27%まで急落しました。AI同士が互いに迎合し、誤った多数派の意見に流される現象が確認されています。専門的な判断をAIのみに委ねることの危険性が浮き彫りになりました。

また、AIが言葉の意味よりも文の構造を優先する脆弱性も発見されました。無意味な単語の羅列でも、特定の質問文の構造を模倣するだけで、AIは学習パターンに従い回答してしまいます。この特性は、AIの安全対策を突破する攻撃手法に悪用される可能性があります。

根本原因は、AIが数学などの「明確な正解」があるデータで訓練され、複雑な議論や主観の扱いに未熟な点にあります。ビジネスでの活用時は、AIの結論だけでなく思考プロセスを人間が監督し、協調作業の質を評価する新たな運用体制が不可欠です。

Vercelは2025年12月2日、Gel Dataチームの買収を発表しました。Pythonコア開発者のYury Selivanov氏らを迎え入れ、Pythonエコシステムへの投資とAIクラウド機能の強化を加速させます。

今回の買収はデータベース市場への参入ではなく、Pythonの専門知識を取り込むことが目的です。AI開発の標準言語であるPythonのサポートを強化し、VercelをJavaScriptだけでなくAI時代のインフラへと進化させます。

参加するYury氏は、高速イベントループuvloopやPostgreSQLライブラリasyncpgの作成者として知られます。彼らの知見を活かし、Vercel上でのPythonデプロイをJavaScript同様に高速かつ簡潔なものにします。

また、VercelはPython Software Foundationのスポンサーとなり、OSSコミュニティへの貢献を約束しています。コアメンテナーへの資金提供やカンファレンス支援を通じ、エコシステム全体の発展を後押しします。

AIスタートアップのSimularは、Felicisが主導するシリーズAラウンドで2150万ドルを調達しました。Nvidiaのベンチャー部門や既存投資家も参加しており、MacOSおよびWindowsを自律的に操作するAIエージェントの開発を加速させます。

同社のエージェントはブラウザ内にとどまらず、PC画面全体を制御できる点が特徴です。人間のようにマウスを動かしクリックを行うことで、複数のアプリケーションを横断する複雑なデジタル業務を代行し、生産性を劇的に向上させることを目指しています。

最大の強みは、LLMの課題であるハルシネーション（嘘）を防ぐ「ニューロ・シンボリック」技術です。AIが試行錯誤して成功したワークフローを決定論的なコードに変換・固定化することで、次回以降は正確かつ確実にタスクを再現可能にします。

すでにMacOS版のバージョン1.0をリリースしており、Microsoftとの提携を通じてWindows版の開発も進めています。自動車ディーラーのデータ検索や契約書情報の抽出など、すでに実務での定型業務自動化において実績を上げ始めています。

Googleは2日、検索結果の概要を表示する「AI Overviews」と会話型の「AI Mode」を統合するテストを、モバイル向けに開始しました。ユーザーは検索結果から即座に対話へ移行し、効率的に情報を深掘りできるようになります。

従来は「通常の検索」と「AIとの対話」で機能を使い分ける必要がありましたが、今回の統合でその境界がなくなります。AIによる要約で全体像を掴んだ後、気になった点をそのまま質問できるため、思考を中断しない探索が可能です。

この動きは、競合するOpenAIへの対抗策としての側面も強く、月間20億人が触れる検索基盤を活用してGeminiの普及を加速させます。Googleは「質問の仕方を考えさせない」体験を目指し、検索の次世代標準を模索しています。

Vercelは2025年12月2日、AIを活用して開発プロセスを支援する「Vercel Agent」の新機能を発表しました。Webサイトのパフォーマンス分析に必要な「Web Analytics」や「Speed Insights」の導入を、AIが自動で完遂します。これによりエンジニアの作業負担を大幅に削減し、開発全体の生産性を向上させることが可能です。

この機能では、AIがプロジェクトの構成を解析し、必要なパッケージのインストールからコード記述までを担います。最終的に変更内容をまとめたプルリクエスト（PR）を自動生成するため、開発者はゼロから設定を行う必要がなくなります。

利用手順は極めて簡潔です。Vercelのダッシュボードから機能を有効化し、ボタンを押すだけでAgentが起動します。あとは自動生成されたPRをレビューしてマージするだけで、即座にトラッキングを開始できます。

本機能は現在、パブリックベータとしてすべてのチーム向けに開放されています。煩雑な初期設定をAIに任せることで、開発チームはより創造的な業務やユーザー体験の改善にリソースを集中できるようになるでしょう。

米Googleは2025年12月2日、Android 16のプレビュー版および12月の機能アップデートを発表しました。今回の更新はPixel端末へ先行配信され、AIを活用した「通知の要約・整理」機能や、高度な「詐欺検知」ツールが目玉です。経営者やリーダーにとって、情報のノイズを減らし、セキュリティリスクを低減する実用的なアップデートといえます。

ビジネスパーソンの生産性を高めるのが、AIによる通知管理機能です。長いチャットやメッセージをAIが瞬時に要約して表示するため、内容を一目で把握できます。また、ニュースや販促などの優先度が低い通知は「Notification Organizer」が自動でグループ化し、通知音を消去。重要な連絡を見逃さず、集中力を維持できる環境を提供します。

セキュリティ面では、検索機能「かこって検索（Circle to Search）」が進化しました。不審なメッセージや画像を受け取った際、その部分を囲むだけでAIが詐欺の可能性を判定します。Web上の情報と照合し、リスクが高い場合は警告と対処法を提示するため、巧妙化するフィッシング詐欺への強力な防御策となります。

アクセシビリティ機能もGeminiモデルの統合により強化されています。カメラアプリの「Guided Frame」は、被写体を単に顔として認識するだけでなく、「黄色いTシャツの少女がソファに座っている」といった詳細な状況説明を音声で行います。また、動画の字幕に「喜び」や「悲しみ」といった感情タグを表示する機能も追加され、情報伝達の質が向上しました。

今回のリリースは、Androidの更新サイクル変更を象徴する動きでもあります。従来の年1回の大型更新から、より頻繁なリリースへと移行することで、最新技術やAPIを迅速に市場投入する狙いです。企業はOSの進化に合わせたアプリ対応やセキュリティ対策を、よりアジャイルに進める必要が出てくるでしょう。

AIインフラと並び、GitHubで最も急成長しているOSSの一つが「Home Assistant」です。これは200万世帯以上で稼働するホームオートメーション基盤であり、クラウドに依存せず全ての処理を端末内で行う「ローカルファースト」を貫いています。開発者自身が自宅でテストを行う独自のコミュニティモデルにより、品質と開発速度を両立。巨大テック企業のクラウド戦略に対する、技術的な対案として注目を集めています。

最大の特徴は、インターネット接続を必須としない完全なローカル処理です。クラウド依存モデルでは、サービス終了や仕様変更により自宅の機器が「電子ゴミ」化するリスクがあります。Home Assistantは、プライバシー保護と永続性を担保するため、すべてのデータをユーザーの手元にあるハードウェアに置く設計を採用しました。

AIブームの中で、同プロジェクトは冷静なアプローチをとっています。音声操作機能「Assist」では、まずルールベースの処理で確実かつ高速な応答を実現。生成AIはあくまで「オプション」として位置づけ、自然言語の解釈が必要な場合のみ利用するハイブリッドな構成で、実用性とレスポンス速度を最大化しています。

2万1000人を超えるコントリビューターの熱量は、「自分事」としての開発に由来します。開発者が自分の生活を改善するためにコードを書き、自宅という本番環境でテストを行うため、バグ修正や機能改善の動機が極めて強力です。これが商用製品をも凌駕する開発スピードと、エッジケースへの対応力を生む源泉となっています。

プロジェクトは「Open Home Foundation」により管理され、企業の買収から保護されています。ハードウェアも含めたオープンなエコシステムを構築することで、特定のベンダーに縛られない「プログラム可能な家」を実現。ユーザーに主導権を取り戻すこの動きは、次世代の分散型システムのモデルケースといえます。

2025年のブラックフライデー期間中、ChatGPTから小売アプリへの流入が前年比28%増加したことがApptopiaの調査で判明しました。AIチャットボットが、Eコマースにおける新たな「送客チャネル」として急速に存在感を高めています。

特筆すべきは大手への集中です。Amazonへの送客シェアは54%に達し、Walmartも約15%へと急伸しました。AIの活用は現段階において、中小事業者よりも巨大プラットフォーマーの地位をさらに強固にしています。

Adobeのデータでもこの傾向は顕著です。AI経由の小売サイトトラフィックは前年比805%増という驚異的な伸びを記録しました。さらに、AIチャットボットを経由した訪問者は、通常よりも購入率が38%高いという結果も出ています。

ただし、ChatGPTの全セッションに占める買い物利用は0.82%と未だ僅かです。これは逆に言えば、今後の成長余地が極めて大きいことを意味しており、EC戦略におけるAI対策の重要性が増しています。

ニューヨーク州で、顧客の個人データを用いたアルゴリズムによる価格設定の事実を開示することを企業に義務付ける新法が施行されました。大手小売のTarget（ターゲット）では、ウェブサイト上の価格が閲覧者の位置情報等に基づき変動しており、法に則りAI価格設定の利用が表示されています。

実際にTargetのサイトでは、マンハッタンと郊外で卵などの価格に数十セントの差が生じています。価格の横にある詳細アイコンをクリックすると、「この価格はあなたの個人データを使用したアルゴリズムによって設定されました」という通知が確認できます。

新法における「個人データ」とは、特定の消費者や端末にリンク可能なあらゆる情報を指します。企業はデータ利用の事実を「明確かつ目立つように」開示する必要がありますが、具体的にどのデータが価格にどう影響したかという詳細な説明までは求められていません。

こうした変動価格は新しい手法ではありません。過去にはStaplesなどが顧客の位置情報に基づいて価格を変えており、Targetもアプリでの価格表示を巡り訴訟対応を行ってきました。これらは地域ごとのコストなどを反映した結果と説明されています。

規制当局も監視を強めています。連邦取引委員会（FTC）は、個人の行動履歴や特性を利用して価格を決める監視価格設定に関する調査を開始しました。ペンシルベニア州や連邦議会でも類似の法案が提出されており、全米で50以上の関連法案が議論されています。

AI技術の進化により、企業はより高度なダイナミックプライシングが可能になっています。TargetはChatGPT内でのアプリ展開も発表しており、パーソナライズは加速するでしょう。企業は収益性と透明性のバランスをどう取るか、難しい舵取りを迫られます。

フランス・パリを拠点とするAI音声スタートアップ「Gradium」は2025年12月2日、ステルスモードを解除し、7000万ドルのシード資金調達を発表しました。Google DeepMind出身者が創業し、エリック・シュミット氏らが出資する大型案件です。

Gradiumの最大の強みは、超低遅延を実現した音声言語AIモデルにあります。人間同士の会話のように「即座に応答する」自然な体験が可能で、開発者がより高速かつ正確な音声対話システムを構築できるよう支援します。

欧州発の強みを活かし、英語やフランス語など主要5言語に多言語対応してのローンチとなりました。同社はフランスのAIラボ「Kyutai」からのスピンアウトであり、創業者はDeepMindで音声モデルの研究を重ねたエキスパートです。

音声AI市場にはOpenAIやElevenLabsなどの強豪がひしめいています。しかし、AIエージェントの普及に伴い、よりリアルな表現力と正確性への需要は急増しており、Gradiumはこの成長領域で技術的な優位性を武器に勝負を挑みます。

元マッキンゼーのコンサルタントらが設立したAscentra Labsは、コンサルティング業務の効率化を目指し、200万ドルのシード資金を調達しました。同社は、手作業への依存度が高い調査データの分析プロセスをAIで自動化するソリューションを提供します。

コンサル業界では、プライベート・エクイティのデューデリジェンスなどで膨大なExcel作業が発生しています。同社はこの「ニッチだが深刻な課題」に特化し、複数のデータ形式が混在する複雑なワークフローの自動化を実現しました。

最大の特徴は、AIの「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を防ぐ技術設計です。データの解釈にはOpenAIのモデルを使用しつつ、計算処理には決定論的なPythonスクリプトを用いることで、金融モデルに必要な正確性を担保しています。

生成される成果物は、追跡可能な計算式が含まれたExcelファイルです。ブラックボックス化を避け、コンサルタントが数値を検証できる透明性を確保することで、プロフェッショナルな現場での信頼を獲得しています。

既に世界トップ5のコンサルティングファームのうち3社が導入し、作業時間を最大80%削減しています。SOC 2などの厳格なセキュリティ認証も取得しており、プロジェクト単位の課金モデルでエンタープライズへの浸透を加速させています。

米Googleがモバイル向けニュースフィード「Discover」において、記事のオリジナル見出しをAI生成の要約見出しに置き換える実験を行っていることが判明しました。対象は一部ユーザーに限られますが、生成された見出しの品質が低く、事実誤認やクリックベイト的な表現が含まれるとして批判が集まっています。

多くの事例で、AIは文脈を無視して極端な短縮を行っています。例えば、未発表の製品価格について「価格が判明」と断定したり、複雑な社会問題を「子供を搾取」といった扇情的な表現に変えたりしています。これにより、情報の正確性が損なわれる深刻な事態が生じています。

コンテンツ作成者にとって、見出しは記事の顔であり、内容を正確に伝える責任があります。しかし、Googleがこれを無断で書き換えることで、メディア側が意図しない形で情報が伝わるリスクが生じます。AI生成である旨の表示も目立たないため、読者がメディア側の編集と誤認する可能性も指摘されています。

Googleはこれを「詳細を把握しやすくするためのUI実験」と説明していますが、背景にはユーザーを自社プラットフォーム内に留め置く意図も透けて見えます。生成AIによる検索体験の変革が進む中、プラットフォーマーとコンテンツ提供者の緊張関係は新たな局面を迎えています。

米トランプ次期政権でAI政策を担うデビッド・サックス氏が、利益相反の疑いでNYTの批判を浴びています。しかしサム・アルトマン氏ら業界の重鎮は一斉に彼を擁護。これはテック業界が自らの利益のため、政治を動かそうとする新たな力学の表れです。

NYTによると、サックス氏は政府職員でありながら、AIや暗号資産企業に数百件の未公開投資を保有しています。自身の規制緩和策で恩恵を受ける構図ですが、彼は事実を否定せずXで反撃。かえって注目を集めるストライサンド効果を招いています。

業界がサックス氏を支えるのは、彼がトランプ政権への貴重なパイプ役だからです。「素早く動き、破壊せよ」というシリコンバレーの精神は今、ワシントンに向けられています。彼らは政治さえも「ハック可能」なシステムと見なし、政策を書き換えようとしています。

かつて民主党支持だったサックス氏ですが、現在はトランプ氏の信頼を獲得。トランプ氏はテック富豪の富と成功を好み、MAGA基盤の反発をよそに彼らを歓迎しています。今後の米国のAI政策は、シリコンバレーの実利主義によって形成される公算が大です。

マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは2025年12月、人間や壊れやすい物体と安全に接触できるソフトロボット向けの制御システムを発表しました。柔軟な素材の特性を活かしつつ、数理モデルで力の加減を厳密に制御し、医療や産業現場での安全な協働作業を実現します。

本技術の核心は「接触認識安全性」フレームワークです。安全な動作範囲を定める高次制御バリア関数と、目標へ導く高次制御リアプノフ関数を統合しました。これにより、ロボットは自身の限界を把握し、過度な力を防ぎつつ効率的にタスクを遂行します。

従来のソフトロボットは動きの予測が困難でした。新システムでは、変形を予測するPCSモデルと、障害物との距離を計算するDCSAT手法を採用しています。これらは微分可能なシミュレーションに基づき、リアルタイム最適化による精密な制御を可能にしました。

検証実験では、ロボットが柔らかい表面へ正確に力を加えたり、曲面に沿って物体を把持したりする動作に成功しました。不意な接触にも即座に対応できるため、手術支援や介護、繊細な製品の取り扱いなど、高度な安全性が求められる現場での活用が期待されます。

サイバーセキュリティ大手のノートンは2025年12月2日、AI搭載ブラウザ「Neo」を世界市場向けに公開しました。競合他社が機能競争を繰り広げる中、同社はプロンプト入力不要の操作性と、ユーザーデータを学習に利用しない安全性を武器に、AIブラウザ市場へ参入します。

最大の特徴は、ユーザーが質問を入力せずともAIが能動的に支援する「ゼロ・プロンプト」設計です。閲覧中のページ内容に基づき、要約や関連情報の提示、カレンダーへの予定追加などを自動で行います。これにより、ユーザーはAIへの指示を考える認知負荷から解放され、直感的な情報収集が可能になります。

ノートンの強みであるセキュリティ技術も全面的に組み込まれています。閲覧履歴や好みはローカル環境で安全に処理され、企業のAIモデル学習には流用されません。また、リアルタイムのウイルス対策機能により、フィッシング詐欺や悪意あるコンテンツを即座に検知・遮断し、ビジネス利用にも耐えうる信頼性を提供します。

OpenAIやPerplexityなどが投入する「エージェント型」ブラウザは強力ですが、挙動の予測不可能性やプライバシーリスクが課題とされてきました。Neoはこれらの課題に対し、「Calm by design（穏やかな設計）」という概念を掲げ、制御可能で予測可能なブラウジング体験を実現することで差別化を図っています。

このように、Neoは単なる検索ツールではなく、ユーザーの意図を汲み取る知的なアシスタントとして機能します。AIの利便性を享受しつつ、情報漏洩のリスクを最小限に抑えたいビジネスパーソンにとって、新たな選択肢となるでしょう。

AWSの最大イベント「re:Invent 2025」が12月2日、ラスベガスで開幕しました。今年の焦点は昨年に続きAIで、特にAgentic AIやセキュリティの新発表が期待されます。現地に行けない方も、主要セッションをオンラインで視聴可能です。

今年の基調講演は、通常のライブストリームに加え、人気ゲームFortnite上の特設島でも生配信されるというユニークな試みが行われています。チケット不要で誰でもアクセスでき、業界別のショーケースや連携配信も多数用意されています。

注目の基調講演は5つです。初日12月2日朝にはAWS CEOのMatt Garman氏が登壇し幕を開けました。続く3日朝にはAI担当副社長のSwami Sivasubramanian氏が、最新のAI戦略や基盤モデルについて語る予定です。

技術的な深堀りとして、4日は見逃せません。午前9時からは計算部門トップのPeter DeSantis氏が、午後3時半からはAmazon CTOのWerner Vogels氏が登壇します。エンジニア必見のインフラや未来予測が語られるでしょう。

GoogleとYouTubeは12月2日、2025年を象徴するトレンドとコンテンツの振り返りを発表しました。YouTubeは創設20周年を記念し、個人の視聴傾向を分析するRecap機能を初めて導入。Google TVも今年のヒット作を一挙に紹介する特集を開始し、ホリデーシーズンに向けたユーザーの囲い込みを強化しています。

YouTubeのトレンドでは、動画クリエイターのMrBeastが6年連続でトップの座を獲得しました。音楽分野ではRoséとBruno Marsのコラボ曲が大ヒットし、K-POP最速での10億回再生を記録。さらに、Robloxなどのユーザー生成コンテンツ（UGC）が人気を博し、コミュニティ主導型トレンドが顕著です。

新導入の「YouTube Recap」は、ユーザーごとの年間トップチャンネルや関心事を要約する機能です。特筆すべきは、視聴習慣に基づいて独自の「視聴者パーソナリティ」を診断する点です。プラットフォームが単なる動画視聴の場から、ユーザーのアイデンティティを反映する場へと進化していることを示唆しています。

Google TVは「Best of 2025」として、映画『Superman』やドラマ『The Last of Us』などの話題作を特集しています。注目は無料のライブチャンネル「Google TV Freeplay」の拡充で、『SNL』などの人気番組が24時間無料で視聴可能になりました。広告付き無料配信（FAST）市場への注力が伺えます。

12月の特別企画として、Google TVは「アドベントカレンダー」を展開します。毎日日替わりでホリデー映画や番組を提案するインタラクティブな仕組みで、年末の視聴時間を最大化する狙いです。経営者やマーケターにとって、これらの動向はコンテンツ消費の最前線を知る重要な指標となるでしょう。