Google（企業）に関するニュース一覧

米Googleは、人々がAIをどのように使っているかを大規模に調べた実態調査「AI & Economy ATLAS」の初版を公開しました。GeminiアプリやAPIでやり取りされた1500万件の匿名化した対話を集計したもので、これらのサービスは月間10億人以上が利用しています。対象は150カ国以上、140言語、800職種、4000業務に及び、実際の利用実態を過去最大規模でとらえました。

調査からは、職場でのAI利用が「広く浅い」という姿が浮かび上がります。導入は全産業に広がり、米国の雇用の9割を占める全職種の68%で使われている一方、1つの仕事の中でAIが使われる業務は平均で約21%にとどまります。用途もアイデア出しや戦略立案、情報検索、学習といった協働・補助が中心で、業務を完全に自動化する例は全体の1割未満でした。

AIの活用は知的労働に限りません。自動車整備士や産業機械の技術者といった技能職でも、会話型AIをリアルタイムの診断や故障対応、その場での学習に使う動きが出ています。こうした現場の作業者は、画像や動画を扱うマルチモーダルAIを使う割合が2倍高いという特徴も見られました。

見落とされがちなのが、家庭でのAI活用です。ATLASでは対話の86%超が仕事以外の場面で発生しており、買い物の下調べや家電の使い方に加え、税金や免許、罰金といった行政手続きの負担軽減にも役立っています。これらは従来の経済指標では測りにくい価値だと、Googleは指摘します。

世界全体を見ると、AIの普及は各国の1人当たりGDPにおおむね比例し、デジタル格差が残る懸念があります。ただし南米や中東の一部の中所得国では、高所得国並みの利用率も確認されました。調査はGoogle DeepMindの分析基盤「OCTO」を使い、個人情報を除去したうえで集計しており、ケンブリッジ大のダイアン・コイル氏やMITのデービッド・オーター氏も報告に協力しています。

Googleは、Googleアカウントにサインインする新たな手段として、利用者の顔を撮影するセルフィー動画を導入したと発表しました。スマートフォンやパソコンといった普段の端末が手元になく、アカウントからロックアウトされた場合でも、顔認証によって再びアクセスできるようになります。数秒間の頭部の動きを撮影して事前に登録し、再ログイン時に新しい動画と照合して本人であることを確認する仕組みです。

設定は難しくありません。デバイスのカメラを見ながら、案内に沿って頭を少し動かし、複数の角度から顔を捉えるだけで登録が完了します。以降サインインに困ったときは、もう一度セルフィーを撮影すれば、登録済みの動画と比較して本人確認が行われ、アカウントに戻れます。

プライバシー面では、利用者が自分の動画を管理できる点が強調されています。動画は本人の同意のもとで記録・保存され、Googleアカウントからいつでも削除できます。用途はサインイン補助に限定され、保存時には暗号化されるため、使用していない間も安全に保管されるとしています。

なりすまし対策も重視されています。偽の写真や動画、いわゆるディープフェイクによる不正を防ぐため、保存済みのセルフィーと照合するだけでなく、簡単な動きを求めて実際に撮影された生きた映像かどうかを確認します。今回の機能は、パスキーや復旧用連絡先といった既存の柔軟なサインイン手段を補完するものです。

米国エネルギー省（DOE）が主導し、10年で米国の科学的発見を2倍に加速する科学AIの国家計画「Genesis Mission」が節目を迎えました。DOEは水曜、ワシントンで開いたサミットでフェーズ1の初回採択プロジェクトを公表しました。あわせてGoogleは研究者向けに4000万ドル相当のAIトークンとクラウド資金の拠出を表明し、MITも15件のプロジェクトで採択されました。

Googleの拠出は、同社のAI科学ツール群への現物アクセスが柱です。タンパク質の構造を予測するAlphaFold 3や、アルゴリズムを設計するAIエージェントAlphaEvolve、気象予測モデルWeatherNextなどを、採択された研究者に無償で開放します。さらに政府向け対話AI「Gemini for Government」の利用枠を1年間、DOE傘下の全17国立研究所で働く数万人規模のユーザーに提供します。

実際の研究現場では、すでに効果が表れています。Pacific Northwest国立研究所ではAlphaEvolveを用い、人手では扱えない巨大な数学的体系に潜む関係を自動で発見しました。別の国立研究所ではGeminiを顕微鏡に組み込み、校正時間を90分超から約13分へと8倍高速化し、自律的な材料探索を実現したといいます。

一方のMITは、フェーズ1で15件の共同プロジェクトが採択され、うち6件を同大の主任研究者が率います。対象は、宇宙の根源的な問いに迫る量子センサーや、核融合炉のプラズマ挙動のモデル化、化学薬品に頼らないレアアース抽出など多岐にわたります。計画は大学・産業界・国立研究所の連携を条件としており、分野横断での成果創出を促します。

Genesis Missionは、AIやスーパーコンピューター、量子技術を組み合わせ「世界最強の統合的な科学発見基盤」の構築を掲げます。科学担当のダリオ・ギルDOE次官は、AIと科学がともに進歩したとき何が可能になるかを示したいと述べ、産学官を束ねた次世代の研究体制づくりに期待を示しました。

ドイツのAIラボ、Black Forest Labs（BFL）は7月23日、マルチモーダル基盤モデル「FLUX 3」を発表しました。単一のプロンプトから画像や、最大20秒の音声付き動画を生成でき、同じアーキテクチャをロボットの視覚と動作にも拡張する点が特徴です。同社にとって初の公開動画生成モデルであり、まずは招待制の限定公開で提供を始めます。

BFLが強調するのは、画像・動画・音声を別々のモデルとして束ねるのではなく、単一アーキテクチャで同時に学習させた点です。同社はこれを「ビジュアル・インテリジェンス」と呼び、創作やシミュレーション、コンピュータ操作、ロボティクスを一つの能力の応用として捉えます。共同創業者でCEOのロビン・ロンバッハ氏は「画像だけを学んだモデルは画像しか生成できない」と述べ、物理世界の理解こそが説得力ある生成を生むと訴えました。

動画機能が今回の目玉です。テキストや画像からの生成に加え、キャラクターを別シーンへ引き継ぐ動画間生成、複数クリップを連結して数分の多カット映像を作る機能などを備えます。すべての動画出力に音声が付随し、20秒という長さは提供を終えたOpenAIのSoraに並ぶ水準です。

もっとも、公開されたのは暫定的な選好テストに限られます。BFLによれば初期候補モデルは10秒・720pの比較でLuma Ray 3.2に93%、Runway Gen-4.5に77%の割合で好まれた一方、最有力の対抗馬であるGoogleのGemini Omni Flashとは52%の互角でした。価格や実運用のSLA、画像モデルのベンチマークは一切示されておらず、企業は総保有コストを算定できません。

BFLは動画基盤をロボット制御へ応用する「FLUX-mimic」も公開しました。スイスのMimic Roboticsと組み、従来30時間以上かかった学習をわずか30分の実機データで特定作業に適応できるといいます。一方、オープンな重みは年内に後追いで提供する予定で、評価額32.5億ドルの同社が築いた開発者基盤をどこまで維持できるかが問われます。

AnthropicはClaudeの音声モードを刷新し、これまでHaikuのみだった対応モデルに上位のOpusとSonnetを加えたと7月23日に発表しました。新モードはテキストチャットで最後に使ったモデルを引き継ぎ、その高速版を既定で用います。従来は素早い応答に強い一方で複雑な業務には不向きでしたが、上位モデルの追加で深い問題解決にも応じられるようになります。

今回の目玉はアプリ連携です。音声モードからGmailやGoogleカレンダー、Slack、Canva、Notionなどにアクセスでき、会議枠の変更やメールの下書き、Notionでの文書作成を声だけで指示できます。Anthropicはピッチの練習や市場調査のブレインストーミングなど、長い対話を伴う実務での利用を想定しています。

この機能は数週間前に会話モデルを刷新したOpenAIとの差別化点になります。ChatGPTの音声モードは会話の自然さを高めたものの、依然として外部ツールを操作して作業を完結させることはできません。一方でClaudeはツール操作まで踏み込み、対話を成果物へ直結させます。

多言語対応も正式版へ移行しました。英語に加え、日本語やフランス語、ドイツ語、韓国語など計10言語を利用でき、言語は手動で指定します。新音声モードは全プラットフォームでベータ提供されますが、無料ユーザーはHaikuと接続アプリ1つに制限されます。

ただし今回、音声モデル自体には手を加えていません。Anthropicは採用する音声スタックの詳細を明かしておらず、OpenAIのような割り込み処理の改善といった会話品質の向上は見込みにくい点に留意が必要です。

元Googleのセキュリティ幹部が創業したスタートアップAegisAIは、AIを悪用したスピアフィッシング攻撃を防ぐため、3600万ドル（約54億円）のシリーズAを調達したと発表しました。ラウンドはBattery Venturesが主導し、既存投資家のAccelとFoundation Capitalも参加しています。同社の累計調達額は4900万ドルに達しました。

背景には、攻撃者がAIを使ってメール攻撃を大規模かつ高度化させている現状があります。AIは同僚の情報や進行中のプロジェクト、最近の出張予定といった個人情報を瞬時に集約し、本物と見分けがつかない偽装メールを即座に作り出せます。共同創業者のCy Khormaee氏は、AIを使った攻撃は今や半数以上が既存の防御をすり抜けているとし、従来の約2倍の効果を持つと指摘します。

AegisAIの強みは、AIエージェントが人間のように一通ずつメールを解析する点にあります。両創業者はGmailの安全対策やreCAPTCHAの開発に携わった経歴を持ち、「if-then」型のルールベースの仕組みではAI製の巧妙なメールを捉えきれないと判断しました。同社のAIは、パスワードやCAPTCHAを組み込み一見正規に見える悪意あるPDF添付ファイルなど、従来のフィルターが見逃す脅威も検知できるとしています。

サービス開始から1年足らずで、暗号資産決済のMeshやAIスタートアップのLangChain、プライバシー管理のLokkerなど数十社が導入済みです。市場ではProofpointやMimecastといった既存大手に加え、Lightspeed出資のOceanなど新興勢との競争が激化しています。AegisAIはまずメール領域から始め、将来的にはデータセキュリティなど他分野への拡大も視野に入れています。

米国の大手電力会社とデータセンター開発企業が、AIブームによる電気料金の上昇から消費者を守ると相次いで表明しました。ウォール・ストリート・ジャーナルによると、トランプ大統領が3月に導入した「料金支払者保護誓約」に、これまで約200の組織が署名しました。トランプ氏は木曜日にNextEra EnergyやDuke Energy、Equinix、Digital Realtyなど新たな署名企業を発表する見通しで、参加企業は全米の家庭・企業向け電力供給の約8割を占めます。

この誓約は3月に発表され、当初はGoogleやMeta、Microsoft、Oracle、OpenAI、Amazon、xAIの首脳が署名しました。AIの学習・運用に必要な新規インフラの費用をAI事業者が負担するという内容ですが、具体策は曖昧な公約にとどまります。トランプ氏は発表時、テック企業には批判を鎮める「PR面の助けが必要だ」と述べていました。

今回は電力会社も加わって批判の緩和を図りますが、世論と超党派の懸念はなお収まっていません。一部のデータセンター計画は縮小や凍結に追い込まれ、米最大の送電網運営者PJMは、データセンター需要を理由に13州の消費者へ63億ドルの追加負担を課す見込みです。

誓約の実効性には疑問が残ります。電気料金は通常、連邦政府ではなく州の規制当局や電力取引業者が決めるため、順守を強制する手段がありません。誓約はあくまで任意で違反への罰則もなく、拘束力を欠く約束にとどまっています。

米陸軍は2026年5月に生成AIの「無制限」トークン利用を打ち出したものの、わずか1か月余りでプールを使い切り、6月中旬に利用制限を再導入しました。陸軍の戦闘能力開発コマンド(DEVCOM)の職員には、トークンを急速に消費しているため利用を控えるよう求めるメールが届きました。米メディアのWIREDが報じました。

陸軍CIO(最高情報責任者)のメールによると、5月に無制限提供を発表した直後の6月中旬にはプールが枯渇し、制限を再設定せざるを得なくなりました。陸軍は当面「現行水準」でトークン利用を更新する方針ですが、10月1日以降も更新されるかは不透明だとしています。

陸軍が使うのは、複数の大規模言語モデルを切り替えられる生成AI基盤Ask Sageです。GoogleのGemini、MetaのLlama、OpenAIのChatGPTなどが利用でき、機密性の低い管理対象情報の取り扱いにも認定されています。関係者は「陸軍全体が、たった一つの部門で1年分のトークンを使い切ったようだ」と匿名でWIREDに語りました。

陸軍は職員に生成AIの積極活用を促してきました。職員には月20万トークン以上が割り当てられ、使い切ると自動で追加され、利用の少ない職員にはもっと使うよう促すメールが送られていました。国防総省は6月に、350万人の職員のうち半数近くが業務でAIを使っていると誇っていました。

Samsung（サムスン電子）は7月22日、ロンドンで開いた新製品発表会「Galaxy Unpacked 2026」で、折りたたみスマートフォンの新機種「Galaxy Z Fold8 Ultra」「Fold8」「Flip8」を発表しました。Googleと共同でAIアシスタント「Gemini」の新機能群「Gemini Intelligence」を初めて搭載し、秋に発売するAIスマートグラスの新デザインも公開しました。折りたたみ端末とウェアラブルの両輪で、生成AIを日常の操作へ組み込む戦略を鮮明にしました。

新機種の中核はタスク自動化です。Geminiが対応アプリを従来の少数から40以上へ拡大し、配車やテイクアウト、レストラン予約、旅行手配、チケット購入といった用件を代行します。画面の内容や複雑な画像を読み取って指示として解釈でき、処理中は別のアプリを操作したり、端末を閉じてバックグラウンドで完了を待つこともできます。

研究や資料作成に向けては、「NotebookLM」を改称した「Gemini Notebook」を新型折りたたみ機にプリインストールしました。Fold8シリーズの大画面では、写真や文書、音声メモを左右に並べて取り込み、スライドや動画、クイズ、ポッドキャストを自動生成できます。3機種には「Google AI Pro」の6カ月無料トライアルが付属します。

Samsungは、Googleおよび眼鏡ブランドのGentle Monster、Warby Parkerと共同開発したAIスマートグラスの新型2種を追加し、計4種のデザインを公開しました。QualcommのSnapdragon AR1 Gen 1を採用し、連続9時間の駆動と付属ケースによる7回分の追加充電に対応します。GeminiとSamsungのBixbyを選べ、メッセージ要約や翻訳、経路案内、カメラ映像の解析を利用できます。

一方、カメラ内蔵に伴うプライバシー懸念も残ります。担当のJaein Choi氏は、録画中を示すLEDが覆われると録画を止める仕組みを備えると説明し、Metaと同じ課題を「業界共通の問題」と位置づけました。あわせてGoogleは、Android 17にiPhoneからのデータを無線で移す純正の移行機能を組み込み、写真や連絡先に加えパスワードやeSIMも引き継げるようにしました。

Metaは2026年7月、自社の新画像生成モデルMuseが生成した画像に不可視の透かしを埋め込む独自の検出技術「Content Seal」を発表しました。3月に同社の監督委員会が偽情報対策として自社ツールの活用を求めたことへの回答ですが、米メディアThe Vergeは、Googleが先行して提供する標準「SynthID」を採用すれば済んだはずだと指摘しています。

Content Sealの仕組みはSynthIDとほぼ同じです。人間の目には見えない透かしを画像に埋め込み、専用ツールで走査してAI生成物と本物を判別します。切り抜きや圧縮、リサイズ、スクリーンショットを経ても透かしが残る点も共通しており、機能面での独自性はほとんど見当たりません。

それだけに、なぜMetaが独自路線を選んだのか疑問が残ります。同社はコンテンツの来歴標準化を進める団体C2PAの運営委員を務め、GoogleのSynthIDは競合のOpenAIも既に採用しています。透明性向上へ他社と協調する土壌がありながら、後発で別系統の仕組みを立ち上げた形です。

現時点のContent Sealには多くの制約があります。検出はMetaが試験公開する専用Webツールでしか行えず、Muse以前のモデルが作った画像や動画には対応していません。1日あたりの検出回数にも上限が設けられ、上限のないC2PAと比べて使い勝手で劣ります。

精度面の懸念も大きいです。ロイターの検証では、Content Sealは切り抜いたMuse生成画像の半数超を検出できませんでした。The Verge記者がMuse画像をGeminiやC2PAの判別ツールに通したところ、いずれもAI生成と確認できず、Meta外のプラットフォームでの表示にも課題を残しています。

米ベンチャー投資会社Menlo Venturesのパートナー、マット・マーフィー氏は、TechCrunchのポッドキャスト「Equity」で、AIスタートアップの創業者が従来と異なる戦略を取るべきだと語りました。同氏は出資先のAnthropicが5月までに売上のランレートで470億ドルに達したと指摘し、25年の投資経験でも例のない成長だと述べました。

Anthropicの売上ランレートは2025年の90億ドルから急拡大し、5月には470億ドルに達しました。マーフィー氏はこの伸びについて、インターネット、モバイル、初期のクラウドのいずれの波でも見たことがない水準だと強調します。Menloは同社の5億ドルのシリーズDを主導し、その成長を間近で見てきました。

マーフィー氏が繰り返し訴えるのは、優れたモデルそのものは競争優位の源泉ではないという点です。同氏によれば、AnthropicはClaude CodeやMCP、Claude Skillsを通じて、単なる強力なモデルから包括的なプラットフォームへと転換しました。この基盤づくりこそが持続的な差別化になると位置づけています。

Menloは、どのファンドにもきれいに収まらない案件でありながら、無収益・未ローンチの段階でAnthropicを40億ドルの評価額で支援しました。マーフィー氏は、GoogleとAmazonが投資家として加わったことを初期の有望なサインだったと振り返ります。さらに同氏は、LovableやLegoraが過去25年で最速の成長を見せていると述べ、その速度が競争を目指す創業者にとって新たな基準になると指摘しました。

Googleは、同社のAIアシスタント「Gemini」アプリのライブ機能「Gemini Live」を使い、カメラで映した対象についてリアルタイムに助言を得る方法を公式ブログで紹介しました。画面のLiveアイコンをタップしてカメラを起動し、レンズを向けるだけで、複雑な説明書や点滅するエラーコードなど、言葉にしづらい対象をその場で相談できます。長い説明を省き、目の前のものをそのまま見せて質問できる点が特徴です。

使い方は簡単です。画面のLiveアイコンをタップし、カメラのアイコンを押すとGemini Liveが起動します。あとは助けが必要な対象にレンズを向け、修理の手順や散らかった引き出しの整理術など、知りたいことを話しかけるだけで案内が得られます。

カメラだけでなく、スマートフォンの画面を共有する使い方もあります。操作に迷うアプリの画面を共有すれば、Geminiがナビゲーションを支援します。実物と画面の双方を入力にできるため、状況に応じて手段を選べます。

活用の幅は実用的な場面にとどまりません。部屋の装飾のアイデア出しや、買い物中のパーソナルな助言など、創造的な用途にも使えます。現実世界を起点に、思いついたことへその場で答えを得られる体験を目指しています。

米サイバーセキュリティ新興企業のGlowは7月22日、水面下の開発段階を終えて事業を公表し、1.8億ドルのシリーズA資金調達を実施したと発表しました。評価額は12億ドルに達し、収益を開示する前にユニコーン企業入りしました。同社は元MetaやSnowflakeの幹部が2025年に設立し、AIが企業のエンドポイント防御を根本から変えるとみています。

今回の調達は全額を株式で賄い、Sequoia Capitalやサイバースターツ、Greenoaks、Redpoint Venturesが主導し、Index VenturesやLux Capitalなども参加しました。本社はカリフォルニア州パロアルトにあり、従業員は約100人で、うち7割がイスラエル、残りが米国に在籍します。

攻撃者が生成AIでフィッシングやマルウェア作成を自動化するなか、企業は従業員端末やサーバーを守る手法の見直しを迫られています。共同創業者で最高経営責任者(CEO)のRoi Tiger氏は元Metaの技術担当副社長で、『過去10年はクラウドやSaaSへの移行だったが、いまAIがかつてない形で端末に降りてきた』と語ります。同社のプラットフォームは専門のAIエージェントが社内環境を常時把握し、実時間でリスクを評価してセキュリティ方針を自動適用します。

プラットフォームはAnthropicやGoogleのGeminiのモデルをAmazon Bedrock経由で利用し、企業固有の文脈を与える独自ソフトで信頼性を高めています。すでに悪意あるnpmパッケージの導入を阻止したほか、それを取り込もうとするAIエージェントを検知し、防御ツールが欠けた端末も発見したとしています。

エンドポイント市場はCrowdStrikeやMicrosoft、SentinelOne、Palo Alto Networksが支配しています。Tiger氏は、既存製品が脅威の発生後の検知に主眼を置くのに対し、Glowは危険なソフトやAIエージェントの侵入を未然に防ぐ設計だと説明します。同社はすでに医療や小売、金融の顧客を抱え、世界規模の組織で数万台の端末に導入されているとしています。

GitHubは7月22日、開発支援ツール「GitHub Copilot」と、生のAPIで同じモデルを直接呼び出す方式との違いを解説する記事を公式ブログで公開しました。「同じモデルを使えるのに、なぜCopilotに課金するのか」という問いに対し、同社はCopilotが提供するのはモデルそのものではなく、それを囲む開発基盤だと位置づけています。

Copilotの有料プランには月ごとの「GitHub AIクレジット」が付き、利用量は入力・出力・キャッシュのトークン数とモデル別の単価から算出されます。コード補完と次編集候補は定額に含まれ、より負荷の高いチャットやエージェント作業にAIクレジットが充てられます。

1タスクあたりの費用は、表示されたトークン単価だけでは決まりません。文脈の選択やツール利用、再試行、課題からレビュー済みプルリクエストに至る経路が、消費トークンと作業完了の可否を左右するためです。組織プランではAIクレジットを全体で共有し、管理者が予算設定と利用状況の追跡を行えます。

一方で生のAPIは、製品機能や社内エージェント基盤、評価環境、自動化パイプラインなど、自分たちで所有するシステムを構築する際の土台になります。プロンプトや検索、経路制御、ログ、セキュリティ、課金までを自前で管理でき、モデル呼び出しのエンドポイントはこれらの設計判断を代行しません。

GitHubは両者の中間にあたるエージェント基盤も用意しています。公開プレビュー中の「Bring Your Own Key（BYOK）」では、Anthropic、AWS Bedrock、Google、OpenAI、xAIなど自前の鍵でモデルを呼び出せ、トークン料金は各プロバイダー側へ移ります。ツールの開発と保守はGitHubが担い続けます。

モデルを有効化する権限は管理者側にあり、Copilotは20を超えるモデルに対応します。カスタム挙動や独自の統合・制御が必要なら生のAPI、既存のツールとリポジトリ内での開発作業ならCopilotを選ぶのが適切だと、記事は結んでいます。

米メディアTechCrunchは2026年7月22日、ChromeとSafariに代わる注目ブラウザをまとめた記事を公開しました。ブラウザ競争の主戦場が検索結果から利用者に代わりAIが操作を代行する機能へ移ったと指摘します。GoogleとAppleの2強が市場を握る一方、2026年には新興企業や大手が相次いで参入し、ブラウザは「閲覧の窓」から「作業を代行する助手」へ変わりつつあると伝えています。

AI搭載型では、Perplexityが2025年7月に投入したCometが代表格です。メール要約や予定招待の送信などを代行しますが、利用は月200ドルの最上位プラン限定です。Arcを手がけたThe Browser CompanyのDiaは無料で提供され、閲覧履歴を横断して情報探索や作業を支援します。OperaのNeonは月19.90ドルで、オフライン中でも作業を進められる点が特徴です。

一方、OpenAIが2025年10月に公開したAtlasは、2026年7月に運用を終えました。同社はエージェント機能をChatGPTのデスクトップ版とChrome拡張機能に統合する方針です。Y Combinatorが支援するAsideやJatterなど、ブラウザ内で自動操作を担う新興サービスも登場しています。

プライバシー重視の分野では、広告・追跡の遮断で知られるBraveや、検索で有名なDuckDuckGoが生成AI機能を加えて対抗します。GitHub共同創業者が率いるLadybirdは、既存のChromiumに依存しない独自基盤のブラウザをゼロから開発中で、今年アルファ版を予定します。集中や休息を促すOpera Air、作業効率を重視するSigmaOSやZenなど、用途特化型のブラウザも広がっています。

半導体大手のAMDは22日、AI開発のAnthropicに最大50億ドルを出資し、計算資源の拡大を支援すると発表しました。提携の一環でAnthropicは、AMDの新型GPU「Instinct MI450」を最大2ギガワット規模で導入します。両社は次世代のラックシステム「Helios」を用い、Claudeの学習と提供に必要な計算能力を確保します。

最初の1ギガワットは2027年前半に稼働する計画です。今回の合意は、AnthropicがSpaceXやTeraWulfと結んだデータセンター契約に積み重なるもので、同社の計算基盤をさらに厚くします。

AnthropicはすでにGoogleやBroadcom、Amazonともインフラ契約を結び、調達先を広げています。Metaとの合意も取り沙汰されており、旺盛な需要を背景に供給網の多角化を進めています。特定の供給元への依存を避ける狙いがあります。

両社は複数年のエンジニアリング協業も始めます。AMDは自社のソフトウエア開発や設計、製品開発にAnthropicのClaudeを活用します。共同創業者で最高計算責任者のTom Brown氏は、AMDと全領域で組むことで必要な容量を確保し、Claudeの学習と提供に最適化すると述べています。

Alphabet（グーグル親会社）のスンダー・ピチャイ最高経営責任者は2026年7月22日、同社ブログで2026年第2四半期決算の要点を公表しました。全社売上高は前年同期比24%増となり、クラウド事業が82%、検索広告が17%、YouTube広告が13%それぞれ伸びました。同氏は人工知能（AI）への投資が全事業の成長を押し上げていると強調しました。

成長を最も牽引したのはクラウド事業です。売上高は82%増、受注残高は5140億ドルに拡大し、フォーチュン100企業の約9割が業務用基盤Gemini Enterpriseを利用しています。新規顧客の獲得ペースは前年比で2倍超、Google Cloud Marketplaceの取引は7倍超に伸びました。

AIモデルの利用も急拡大しています。モデルAPIの処理量は毎分約220億トークンと前四半期の160億から増え、月間900万人超の開発者が利用しています。対話アプリGemini Appの月間利用者は9億5000万人に達し、日次利用者は1年で3倍になりました。

製品面では低コストな新モデルGemini 3.6 Flashなどを投入したほか、検索の新機能「AI Mode」の月間利用者が10億人を超えました。次世代基盤モデルGemini 4の事前学習も始めており、同社は「これまでで最も野心的な取り組み」と位置づけています。半導体からモデルまで統合したAI基盤が、こうした成長を支えています。

Googleは7月20日、生成AIアシスタントGeminiを使って副業や小規模ビジネスを立ち上げる5つの方法を自社ブログで公開しました。米国では「起業」の検索が過去最高を記録しており、多額の予算や数カ月の準備がなくてもアイデアを収益化できると訴えています。経営者や個人事業主にとって、初期コストを抑えた事業構築の実践的な指針となる内容です。

第一に、頭の中のアイデアをGeminiアプリのノートブックに書き出し、リンクや資料を追加することで事業計画へと構造化できます。事業が成長すれば、ウェブサイトやGoogleビジネスプロフィールと連携するビジネスノートブックに移行し、未回答の顧客対応など重要なアクションを自動で提示します。

第二に、Deep Research機能が数時間かかる作業を数分に圧縮します。競合や狙う市場のレポートを指示すれば、数百の情報源を横断して事実を収集し、新興トレンドを整理した専門的な分析を提示してくれます。

第三と第四は、ブランド構築と運営の自動化です。製品画像を高級感のある背景に配置したり、動画広告を作成したりでき、CanvaやGoogle LabsのPomelliと連携してブランドブックやウェブサイトも短時間で用意できます。さらにAIエージェントGemini Sparkは端末の電源を切っていても24時間稼働し、問い合わせメールから顧客情報を抽出してスプレッドシートに記録するといった作業を自動で処理します。

最後に価格設定では、材料費や手数料、送料を入力して損益分岐点を算出し、複数の価格帯が売上に与える影響を試算できます。事業開始後もスプレッドシートをアップロードすれば、隠れた傾向の発見や意思決定を可視化する対話型ツールの作成が可能で、データに基づく経営判断を後押しします。なおGemini SparkはGoogle AI Ultra契約者向けに世界で提供されています。

Alphabet傘下のGoogleが2028年をめどに、自社の生成AIモデルGeminiをより効率的に動かす新型サーバーチップを開発していることが分かりました。米メディアThe Informationが7月20日、匿名の関係者を引用して報じたもので、社内で「Frozen v2」と呼ばれるこのチップは、電力当たりの生成トークン数で測ると既存のAIチップより6〜10倍効率的になる可能性があるとされます。

GoogleはTechCrunchの取材に対し、報道を直接認めも否定もしませんでした。同社は「チームは常に新たな技術革新を研究・実験しており、すべてのプロジェクトが製品化されるわけではない」とした上で、ハードとソフトを一体で設計するフルスタックの取り組みを強調しています。

AI各社が自社チップ開発を急ぐ背景には、モデルの効率的な運用に加え、世界的なAI計算能力の不足への対応があります。市場ではAI関連支出への懸念が広がり、かつての熱狂が冷めつつあるなか、効率性はテクノロジー企業にとって重要な訴求点となっています。同時に各社は、AIチップ市場を長く支配してきたNvidiaへの依存脱却も進めています。

自社チップの動きは業界全体に広がっています。OpenAIは6月に初の独自チップとなる推論用プロセッサ「Jalapeño」を発表し、今月にはAnthropicがSamsungと新たなチップ製造での提携を協議していると報じられました。Googleもこの流れの中で独自路線を強めています。

投資家はこれまで、Alphabetの巨額なAI投資を懸念してきました。同社は今年、1800億〜1900億ドルを投じる計画を示しており、その回収を証明する必要に迫られています。今回の効率的な新チップの報道は投資家の懸念を和らげ、週内の決算発表を前に月曜午前の株価は約3%上昇しました。

Adobeは2026年7月、実験的なiOS向けカメラアプリ「Project Indigo」に生成AIを使った編集機能群「AI Playground」を追加しました。同アプリは昨年、SLR（一眼レフ）のような自然な写りを目指して公開されましたが、今回の更新で写真の批評や不要物の除去といった生成AI機能へと大きく舵を切っています。開発を率いるのは、Pixelのカメラ技術を築いたAdobeフェローのMarc Levoy氏です。

新機能は「Styles」「Object Editing」「Photo Guidance」「Custom Edit」の4区分で構成されます。中でも注目は写真の批評機能で、構図・光・色・感情的なインパクトについて「プロの意見」を提示し、再撮影や編集のヒントまで具体的に助言します。Google Pixelの汎用的な構図提案に比べ、記述が細かく撮影技術の学習にも役立つ点が特徴です。

不要物の除去では、背景の人物やゴミ箱、電線、フェンス、車両などをトグルで選んで消せるほか、対象を文章で指定することもできます。空いた領域は生成AIが補完し、GoogleのMagic Eraserに似た仕組みです。編集後の仕上がりは不自然な痕跡が少なく、実用的な水準に達していると評価されています。

興味深いのは、Adobeが自社のFireflyではなくGoogleの生成モデル「Nano Banana」を採用した点です。同社は今後、他モデルへの切り替えや追加対応の可能性も示しており、特定モデルへの固定を避ける姿勢を見せています。プロンプトの最適化に頼りがちな従来手法への批判から、多くの機能をボタン操作で完結させ、より決定的な出力を得られるよう設計されています。

一方で課題も残ります。AI生成コンテンツであることを示すC2PAコンテンツ認証は対応作業中で、現状はNano Bananaが付与するGoogleの不可視透かしSynthIDに依存しています。透明性への配慮が普段のAdobeより弱いとの指摘もあり、Levoy氏は「責任ある振る舞いの重要性は変わらない」と述べています。

AI Playgroundはバージョン1.1で追加され、今後数週間、ごく一部のユーザーにサインイン不要の無料で試験提供されます。反応次第で対象拡大や追加実験を検討し、人気が出れば有料版も用意する構えです。経営者やエンジニアにとっては、写真編集におけるモデル選択の柔軟性と、生成AIの透明性対応の進み具合を見極める好例と言えるでしょう。

Googleは、AIアプリ「Gemini」の利用上限の測り方を全面的に刷新しました。これまでのリクエスト回数ではなく、要求ごとの計算処理の重さに応じて利用枠を消費する方式へと切り替え、無料・Plus・Pro・Ultraの各プランに適用します。同社にとってはデータセンターへの実際の負荷を反映しやすくなる一方、利用者からは上限が読みにくくなったとの声も出ています。

有料プランは月額8ドルのAI Plus、20ドルのAI Pro、100ドルまたは200ドルのAI Ultraの3種類で、無料枠も引き続き残ります。Googleは無料枠の上限を「標準」とだけ説明し、Plusはその2倍、Proは4倍、Ultraは支払い額に応じてProの5倍または20倍に設定しています。

全ユーザーがFlash-LiteからFlash、Proまで全モデルを使えますが、高度なモデルほど利用枠の消費が増える仕組みです。各モデルには標準・拡張・Deep Thinkという思考レベルがあり、扱える文脈の上限は無料が3万2000トークン、Plusが12万8000トークン、ProとUltraが100万トークンに達します。

自分の残量はGeminiアプリの設定内「使用量の上限」から確認でき、画面には2本のバーが表示されます。上段の直近利用分は5時間ごとにリセットされ、下段の週次上限は毎週リセットされる仕組みです。

有料プランでも上限に達すると最も基本的なモデルへ降格され、次のリセットまでそれを使い続けることになります。Googleは容量の状況次第で上限を予告なく変更する場合があるとし、資源が逼迫した際には無料ユーザーが先に影響を受ける可能性があると説明しています。

米サンフランシスコ市のデービッド・チュー市法務官は今週、AppleとGoogleに対し、実在の人物を無断で裸に加工する「ヌード化」アプリ13本をアプリストアから削除するよう求める停止通告（cease-and-desist）を送りました。両社が非同意の性的ディープフェイク画像の売買を「幇助」しているとし、開発者との取引を断つよう要求しています。

チュー氏は、ディープフェイクポルノを作成するサービスの支援を禁じたカリフォルニア州法に両社が違反していると指摘しました。対象アプリはアプリ内課金を用いており、AppleとGoogleはその手数料として数百万ドルを得てきた可能性が高いといいます。

対象アプリは、顔の入れ替えや脱衣によって誰でも簡単に露骨な画像を生成できるものです。チュー氏は被害が主に女性や子どもに及ぶ現状に「心底ぞっとした」と述べ、いじめや脅迫、深刻な精神的被害につながっていると訴えました。ある対象アプリは100万回超ダウンロードされていたといいます。

これを受け、Googleの広報担当は、指摘された5本をポリシー違反で停止し、これまでに数百本の関連アプリを削除、「nudify」などの検索語も制限してきたと説明しました。Appleは指摘された8本のうち3本を削除し、該当する開発者アカウントの停止手続きを進めていると明らかにしています。

Googleは世界絵文字デーの7月17日、同社の絵文字全3,977種を刷新し、3Dモデルとして公開したと発表しました。新シリーズ「Noto Emoji 3D」は、平面のピクセルから立体へ移行した業界初の取り組みで、原データである.OBJファイルをオープンソースで提供します。開発者や利用者はこれを使い、VR空間やアプリ、独自のミームを自由に制作できます。

今回の刷新の背景には、絵文字の使われ方の変化があります。Gboardの分析によると、長年首位だった「うれし泣き」(😂)は2025年に順位を落とし、より強い感情を表す「大泣き」(😭)や「爆笑」(🤣)が上位に浮上しました。Googleは誇張やドラマ性を好む現代のネット文化を反映し、表現の幅を広げる必要があると判断しています。

設計にあたり、同社は大規模なユーザー調査を実施しました。その結果、利用者は浮いた頭部よりも全身の動物を好むこと、小道具を加えると理解度が下がること、ウインクの向きを変えるだけで意図が誤って伝わる恐れがあることなどが判明しました。立体化では「笑顔の裏側はどう見えるか」といった、これまで考える必要のなかった構造的な課題にも直面したといいます。

アクセシビリティ面では、ダークモードで見えにくい濃い肌色の絵文字が課題でした。同社はこれに対し、各絵文字をピクセル単位で解析するAI活用のコントラストツールを開発し、比率が低い箇所を検出して改善案を提示する仕組みを導入しています。言語は共有されて初めて生きるとして、Googleは利用者に自由な改変を呼びかけています。

米国とカナダで数百件の山火事の煙が広がるなか、Googleが支援する山火事検知衛星計画「FireSat」の最初の運用衛星3基が軌道に到達しました。これらの衛星は2026年7月7日、カリフォルニア州ヴァンデンバーグ宇宙軍基地からSpaceXのFalcon 9ロケットで打ち上げられ、非営利団体Earth Fire Allianceが運営します。3カ月の試験期間を経て、地球上の火災多発地域を1日2回以上カバーする本格運用へ移ります。

FireSatは山火事の検知に特化した初の衛星群で、他の衛星が見逃す小規模な火災も捉えます。各衛星は煙や雲を透過できるマルチスペクトル撮像を備え、5メートル四方ほどの小さな火災まで検知できます。この能力は2025年3月に打ち上げた試作衛星が100万枚超の画像を収集し、既存衛星では見えない低強度の火災を捉えられることで実証されました。

衛星はカリフォルニア州の衛星メーカーMuon Spaceが設計し、初期展開に向けGoogleから1500万ドル超の資金を得ています。ほかにもBezos Earth Fundが2600万ドルを拠出するなど、著名な支援者が名を連ねています。

データを最初に活用する「早期導入」機関には、カリフォルニア州やコロラド州、オーストラリア、ポルトガルの消防当局が含まれます。FireSatは年内に米国・オーストラリア・欧州で検知を始め、2029年までに世界中の画像を1時間ごとに提供する計画です。50基を超える完全な衛星群が2030年代初頭に整えば、更新間隔は20分ごとまで短縮される見通しです。

米メディアVentureBeatが2026年第2四半期に実施した調査で、AIエージェントに業務文脈を供給する基盤が、信頼が追いつかない速さで構築されている実態が明らかになりました。従業員100人超の企業101社のうち57%が、過去半年に文脈の不足や不整合を原因とする「自信に満ちた誤答」を経験し、その半数以上が複数回起きたと回答しています。問題の本質は検索精度ではなく、基盤への信頼の欠如だと同社は指摘します。

この失敗は、明白な幻覚とは異なる点が危険です。モデルは文脈が薄いまま、権威ある口調で自信満々に誤るため、利用者が誤りに気づきにくいのです。企業がエージェントに業務を理解させる主要手段は検索拡張生成（RAG）で、全体の38%が第一の文脈源としています。これは次点である統治された意味層やオントロジー（21%）のほぼ2倍にあたります。

検索基盤の勢力図では、専用ベクトルデータベースが中心の座を失いつつあります。OpenAIのファイル検索（40%）とGoogleのVertex AI Search（38%）が、あらゆる専用ベクトルDBを上回りました。企業は既に導入済みのツールに付属する検索へ集まる傾向が強く、Weaviateやpineconeなど純粋なベクトルDBは軒並み1桁台にとどまっています。

一方で企業の本音は逆を向きます。純正検索が実際に普及する中でも、36%はプロバイダーの純正基盤に統合せず、最良の単体ツールを維持したいと答え、統合派の21%を大きく上回りました。利便性から束ねられた検索を採用しつつ、独立性を保ちたいという矛盾が、この市場の戦略的な争点です。

アーキテクチャはハイブリッド検索へ収束しつつあります。埋め込みに再ランクとアクセス制御を組み合わせる方式が2026年末までに主流になると34%が予想し、ベクトルのみとする11%の3倍に達しました。統治された意味層も58%が構築中ですが、多くはまだ本番投入に至っていません。自信ある誤答という土台の問題が解けない限り、その上に築くすべてが揺らぐことになります。

ゲームプラットフォームのRobloxは7月16日、モバイル端末上でAIを使ってゲームを制作できる新機能「Build」を発表しました。プログラミング経験がなくても、簡単なテキスト指示を入力するだけでゲームの初期バージョンが自動生成され、ユーザーはそれを編集して友人と共有できます。

Buildは、オープンソースとRoblox独自のモデルを含む幅広いAIによって動作し、ゲームの仕組みや環境、キャラクター、ビジュアル、サウンドまでを扱います。公開アルファテストは7月28日に始まり、当初はニュージーランドの9歳以上で年齢確認済みのユーザーが対象となります。

16歳以上のユーザーは、制作した作品を世界中に向けて公開できます。料金は無料の基本版に加え、有料オプションも用意される予定です。GoogleやMicrosoft、Tencentも同様のツールを手がけており、プラットフォーム上の競争は一段と激しくなっています。

一方で、テキスト生成によるゲーム制作の敷居低下は、低品質で反復的なゲームの氾濫を招くとの懸念も出ています。今年のGDC調査では、業界関係者の52%が生成AIは悪影響を与えると回答しました。Robloxはプレイヤーの保持率でゲームをランク付けし、遊ばれない作品は目立たせない方針で対応するとしています。

Googleとカナダのウォータールー大学は2026年7月16日、共同で運営する教育プログラム「Futures Lab」の初年度成果を公開しました。人工知能が新卒レベルの業務を置き換えつつある中、卒業生がどうすれば変化に強く「即戦力」であり続けられるのかという問いに答えるための取り組みです。両者は初回の修了生や教員、事務スタッフに聞き取りを行い、何が有効だったのかを検証しました。

プログラムは8週間単位のワークショップ形式で、さまざまな専攻の学生に実務的な技術スキルを教えます。学生はGoogleのメンターと組み、身近な学習課題を解決するAIの試作品を設計します。過去には手話学習ツール「SignFluent」や、AIが生成する物語で日本語の漢字を学ぶ「Kanji Garden」などが生まれました。

両者は初年度の修了を経て、プログラムが生む価値を5つに整理しました。第一に、非技術系の学生でも実際に技術を作れるvibe coding体験。第二に、画面を離れて実ユーザーで検証し改善するデザイン思考の実地応用です。生物学や金融、環境保全など異なる分野の学生が協働する点も、実際の職場を映す学びだと位置づけています。

残る2つは、伝える力と就職での強みです。参加者は30秒ピッチで素早く語る訓練を積み、専門的な内容を非技術者にもわかりやすく翻訳する力を磨きます。自らのプロジェクトはコープ（就労体験）面接で有力な話題となり、競争上の優位につながると説明しています。

両者は、高等教育の未来が伝統よりも俊敏さにあると総括しています。自動化への不安を準備と希望の機会に変え、AIと自分のキャリアの関係を語れる自信を学生に育てることを狙いとしています。今後はこの取り組みを他の場にも広げる青写真を描いています。

米メディアWIREDは7月16日、AI機能を利用者に無断で有効化する「オプトアウト前提」の設計が広がっているとして、テック企業の姿勢を批判する論説を公開しました。発端は7月上旬、MetaがInstagramの公開写真を使ってAI画像を生成できる機能を既定でオンにしたことです。利用者は自ら設定を解除しない限り対象となる仕組みでした。

この初期設定に対し、複数の人気投稿者が解除方法を解説する動画を投稿し、反発が急速に拡大しました。Metaは3日後に「この機能は的外れだった」と認め、タグ付け機能を撤回しています。電子フロンティア財団の専門家は、生成AI機能が「点灯から消灯まで3日」という異例の速さで撤回された点を評価しました。

問題はMetaに限りません。筆者はGoogleドキュメントの「Ask Gemini」バーや、ドロップボックス、LinkedInでも同様の解除作業を繰り返してきたと述べます。ボストン大学のハーツォグ教授は「人は初期設定のまま使い続ける傾向がある」と指摘し、既定でオンにする影響の大きさを強調しました。

解決策として専門家が挙げるのが、EUの一般データ保護規則(GDPR)第25条です。同条は「必要な情報だけを集める設計」を求め、よりプライバシー保護的な選択肢を初期状態にするよう定めています。運用面での課題を指摘する声はあるものの、保護を前提とする発想自体は有効だと筆者は評価します。

一方、米国には包括的なプライバシー規制がなく、カリフォルニア州やメリーランド州の州法が分散しているのが現状です。消費者連盟の担当者は「連邦政府の介入が必要な典型例だ」と述べ、連邦規制への期待を示しました。企業が利用者を無断でAI機能に組み込むことは、ディープフェイクの氾濫など現実世界の帰結を招くと筆者は警鐘を鳴らしています。

Googleは7月16日、動画作成ツール「Google Vids」に2つの新機能を追加したと発表しました。1つはマルチモーダルAI「Gemini Omni」で、文章と参照画像から高品質な動画を生成できます。もう1つは個人アバター機能で、自撮り写真と短い音声録音をアップロードするだけで、自分そっくりの姿と声を持つデジタルアバターを作成し、カメラ撮影なしで動画に出演できます。

Gemini Omniは、自然言語のプロンプトに写真やラフスケッチなどの画像を組み合わせ、イメージに沿った動画を生成します。スマートフォンで撮影した映像の背景差し替えや照明修正、エフェクト追加も、話しかけるような指示で行えます。さらに段階的な編集に対応し、最初からやり直すことなく修正を重ねられる点が特徴です。

個人アバターは、テキストを入力するだけでアバターが本人に代わってメッセージを読み上げます。両機能はGoogle AI Pro・Ultraの加入者と、Google Workspaceの法人顧客が利用できます。ただしアバターの利用は18歳以上かつ特定地域のユーザーに限られ、アカウント名義人本人の容姿にひも付けられます。

生成された動画には、AI製であることを検証できる不可視の電子透かし「SynthID」が埋め込まれます。今回の刷新で、業務用プレゼン支援ツールだったVidsは総合的な動画制作プラットフォームへと領域を広げ、HeyGenやSynthesiaといったAIアバター系サービスとの競合に近づきます。すでに撤退したOpenAIの「Sora」が担っていた領域に、Googleが本格参入する形です。

Google（グーグル）は7月16日、AIを活用したノート・リサーチアプリ「NotebookLM」の名称を「Gemini Notebook」に変更すると発表しました。単独アプリとしての提供は続けつつ、対話型AI「Gemini」やGoogle検索との連携を一段と深めます。2023年に「Project Tailwind」として登場した同アプリは、現在3000万人以上、60万を超える組織が利用する規模へ成長しています。

Gemini Notebookは今後も、資料を読み込んで要約や分析を行うリサーチ特化ツールとして独立して機能します。一方でGeminiアプリ内から直接ノートを作成・閲覧でき、両者の間で完全な同期が可能になりました。Googleは近く、検索の対話機能「AI Mode」にもノートを持ち込む計画です。

改称に合わせ、各ノートブックに安全なクラウド計算環境を与える更新の展開も始めました。これによりGemini Notebookはコードを直接記述・実行し、取り込んだ情報源に基づく複雑なデータ分析をこなせます。新しい出力形式や、より深い分析が可能になる見込みです。

この機能は現時点で、有料上位プラン「Google AI Ultra」の利用者と、対象のWorkspace法人顧客に提供されています。ウェブ版のPro利用者へは今後数週間で順次拡大する予定です。名称の刷新と機能強化を同時に進め、Googleはリサーチ体験の中核にGemini Notebookを据えようとしています。

Googleは7月16日、英国で工具や建材を扱う大手小売チェーンScrewfixと提携し、全国の職人にAIの実践的な使い方を伝える取り組みを始めると発表しました。ニューカッスルからベルファストまで、Screwfixの店舗で建設業者や配管工らに向けて、手元のスマートフォンにあるAIを業務へ生かすコツを直接届けます。狙いは、AIを使いこなせずにいる職人の裾野を広げ、中小事業者の成長を後押しすることにあります。

背景には、現場のAI活用に大きな格差があります。Googleによると建設作業員の86%が仕事でAIを使う一方、実際に大きな価値を引き出せているのはわずか16%にとどまります。学びたいと考える人は71%いるものの、その半数超にあたる54%は誰に聞けばよいか分からない状況だといいます。

提携では、面倒な事務作業をAIで片づける具体例を示します。手書きのメモを顧客向けの提案書に変えたり、ラフなスケッチを3Dレンダリングに起こしたりと、日々の業務に直結する使い方を紹介します。こうした支援は、Googleの生成AI「Gemini」を軸に展開されます。

小さな事業者が伸びれば、英国経済全体も強くなるとGoogleは強調します。同社は「grow.google」を通じてビジネス向けの学習機会も提供しており、今回の店舗での取り組みはその現場版と位置づけられます。技術を持ち込むだけでなく、使い方の指南まで踏み込む点が特徴です。

Googleは7月16日、ジョージア公共図書館サービス（GPLS）と提携し、同州の図書館カード保有者に対しGoogleの職業証明書プログラムとAI講座を無償で提供すると発表しました。大学の学位や実務経験は不要で、需要の高い職種に必要なスキルを住民が身につけられるようにする狙いです。

提供されるのは、自分のペースで進められるオンライン形式の学習プログラムです。中核となるGoogle AI Professional Certificateでは、AIリテラシーの習得、効果的なプロンプトの作成、生成AIツールを使った日常業務の効率化を、実践を通じて学べます。

もう一つの柱であるGoogle Career Certificatesは、雇用側の需要が大きい分野の職業訓練を提供します。対象はサイバーセキュリティ、データ分析、デジタルマーケティングとEC、ITサポート、プロジェクト管理、UXデザインと多岐にわたります。

修了者には具体的な就職支援も用意されています。証明書プログラムの卒業生は専用の求人プラットフォームを通じて、AT&T;やDeloitte、Googleを含む150社を超える米国の大手企業と直接つながることができます。Google Career Certificateの卒業生の70%超が、修了後6カ月以内に前向きな就職成果を報告しているといいます。

ジョージア州の住民は、georgialibraries.orgの専用ページから無償の学習ライセンスに登録できます。図書館という身近な公共インフラを起点に、誰もがAIスキルを学べる環境を整える取り組みとして注目されます。

Google DeepMindとIsomorphic Labsは7月16日、AIを生物学的脅威への備えに活用する共同のバイオレジリエンス方針を公表しました。生物由来の危機が高度化するなか、フロンティアAIモデルの悪用を防ぎつつ、政府や科学者が感染症対策にAIを役立てられる体制づくりを目指します。過去12か月で政府機関や生物安全保障組織との15を超える提携を進めてきました。

取り組みは予防・検知・対応の3領域が柱です。予防では、Geminiなどのモデルに脅威モデリング、評価、緩和、監視の4段階の安全プロセスを適用します。さらに電子透かし技術SynthIDを生物学へ応用し、DNA合成事業者がAI生成の危険な配列を審査できるようにする研究も進めています。

検知では、コーディングエージェントAlphaEvolveがメタゲノム解析のアルゴリズムを最適化し、DNA解析を安く速くします。これにより世界規模での病原体監視が効率化され、新たな流行の早期発見につながります。AlphaGenomeやタンパク質機能注釈の技術も、未知の病原体の特定に活用する検討が進んでいます。

対応の領域では、AlphaFoldの成果を基に、信頼できる研究者へ最新AIを提供しワクチンや対抗手段の設計を加速します。Isomorphic Labsは専門部隊を設け、創薬エンジンIsoDDEでパンデミックやAI悪用リスクに備えた医療対策を迅速に設計する構えです。同社はこの活動をCBRNリスク管理とFrontier Safety Frameworkの一環と位置づけ、生物安全保障の研究機関や各国政府との開かれた協働を続ける方針です。

Googleは7月16日、対話型検索AI Mode上で、利用者が普段使うアプリを直接リンクして操作できる新機能を発表しました。米国で今週から順次提供され、開始時点ではInstacart、Canva、YouTubeに対応します。検索を単なる質問応答から、買い物やデザインといった作業の実行の場へと広げる狙いです。

具体例として、バーベキューの買い物リストをAI Modeで作る際にInstacartを連携すれば、食材をそのままショッピングカートに追加し、アプリやサイトで数タップで購入できます。デザイン制作ではCanvaにテンプレート候補を表示させ、パーティー用の楽曲はプレイリストを作ってYouTube Musicへ即座に保存することも可能です。

今回の更新は、GoogleがAI Modeを利用者により頻繁に使わせたい狙いも映しています。アプリ連携をめぐっては、OpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeもすでに対応しており、Googleはこの分野で競合に追随する形となります。

背景には、同社がI/Oで発表したGeminiアプリ向けの連携機能があります。今回はその仕組みを検索へ広げたもので、Googleは年初から在庫確認やGmail・写真を活用するPersonal IntelligenceなどをAI Modeに継続的に追加してきました。対応アプリは今後さらに拡大する予定です。

元Google DeepMindの研究者Andrew Dai氏が2026年7月、視覚AIを手がける新興企業Elorianを率い、退社からわずか数カ月で評価額3億ドルのシードラウンドを実現しました。調達額は5500万ドルに達し、製品を世に出す前の段階としては異例の規模です。TechCrunchのポッドキャスト「Build Mode」で本人が資金調達の経緯を語りました。

Dai氏は10年以上にわたり、ChatGPTの開発にもつながった研究を含め、世界有数のAIシステムの構築に携わってきました。同氏は数学や物理、コーディングでモデルが急速に進歩する一方、視覚的な理解と推論の進展が極めて不均一だと指摘します。Elorianでは「視覚AGI」に向けたモデルの構築を目指すと述べています。

注目すべきは、同氏がより高い評価額の提案よりも戦略的パートナーを優先した点です。株主にはNvidiaやMenlo Venturesが名を連ね、フロンティアAI構築の現実を理解する投資家を選ぶことが、単に価格を最大化するよりも価値があったと振り返ります。

資金調達の裏側では、高度に技術的な構想を投資家が理解できる物語へと磨き上げる作業がありました。専門用語に頼らず複雑な技術を伝える工夫や、大手から一流研究者を引き抜く採用手法も語られています。

同氏は、今日のAI競争においてスピードが最大の優位性の一つになったと強調します。技術が進化するなかで持続的な参入障壁をどう築くかが、フロンティアAI企業にとって次の課題となりそうです。

欧州連合（EU）の欧州委員会は7月、GoogleにAndroidと検索サービスを競合他社へ開放するよう命じる2つの決定を下しました。デジタル市場法（DMA）に基づく措置で、ライバルのAIアシスタントや検索エンジンにGeminiと同等のアクセスを認めるよう求めます。Googleは検索データの共有を2027年1月までに、Androidの改修を同年7月までに始める必要があります。

Androidに関する決定は、GoogleがGeminiに与えているのと同じシステム機能やデータアクセスを、競合のAIアシスタントにも提供するよう義務づけます。利用者はChatGPTやClaude、Perplexityなどを深く統合された標準アシスタントとして選べるようになり、「Hey Google」への応答や端末ハードウェアの利用も可能になる見込みです。

もう一方の決定は、Google検索が生み出すデータの共有を扱います。競合検索エンジンは透明性のある形で妥当な料金でデータを得られるようになり、EUはAIチャットボットも検索サービスとみなして共有対象に含めました。この措置は米国の反トラスト訴訟で命じられた是正策とも重なります。

Googleは強く反発しています。グローバル渉外担当プレジデントのKent Walker氏は、今回の決定が「数百万人の欧州市民の重要なプライバシーとセキュリティの防護策を損なう恐れがある」と述べ、外部アプリへの過度な権限付与や検索データの露出を問題視しました。委員会は識別可能なデータの扱いについて決定を修正する余地を残しており、今後の協議が焦点となります。

従わない場合、欧州委員会はGoogleの年間世界売上高の最大10%に相当する制裁金を科すことができます。これは数百億ドル規模に達する可能性があり、Androidと検索という2大プラットフォームでのGoogleの支配力を揺るがしかねません。

米メディアのVentureBeatは2026年7月16日、従業員100人超の企業107社を対象にしたAIエージェントの安全性調査を公表しました。その結果、過半数の54%が確認済みの事故（18%）またはヒヤリハット（36%）を既に経験しており、自律的に動くエージェントの普及に、身元管理や隔離といった制御が追いついていない実態が浮かびました。

最大の弱点は身元管理です。全エージェントに固有の身元を割り当てている企業は約3分の1の32%にとどまり、残りは複数のエージェントがAPIキーや人間・サービスアカウントの認証情報を共有しています。認証情報を共有していると、乗っ取られた1体が想定を超える範囲で動き、事故後の追跡も難しくなります。

認証情報の共有は事故率と相関します。共有がある企業の被害率は63.5%に達する一方、全機に固有の身元を付与した企業は40.9%にとどまりました。ただ被害を封じ込めるサンドボックス隔離を高リスク機に施す企業は30%にすぎず、監視や権限制御に比べて最も遅れています。

防御の中身はOpenAIのガードレール（51%）やGoogle・Microsoft・Anthropicの純正機能が大半を占め、専用の安全対策製品はほとんど使われていません。満足度は5点満点中4.2と高い半面、攻撃側に先行できていると考える企業は35%だけで、6割近くが1年以内の製品乗り換えを計画しています。

同時期にPing IdentityのAndre Durand最高経営責任者は、ゼロトラストを長期目標ではなく即時の要件とすべきだと訴えました。エージェントは5分間で数千の操作を実行しうるため、ログイン時の1回の認証ではなく、行動ごとにその場で権限を検証する必要があるという主張です。各エージェントに固有の身元を与え、APIゲートウェイやMCPサーバー前の関門で操作を検査する運用を求めています。

インターネットの基盤プロトコルを設計した一人であるヴィント・サーフ氏が、AIエージェントの身元確認を担う新たな取り組みの助言役に就きました。同氏は先週20年勤めたGoogleを退社したばかりで、DNS登録会社Identity Digitalの子会社Innovation Labsを支援します。狙いは、AIエージェント同士が自らを名乗り、責任を追えるオープンな仕組みを築くことにあります。

背景には、AIエージェントの識別と監査に関する共通の標準が存在しないという課題があります。現在の多くのエージェントは自社システム内にとどまっていますが、企業はネット上を自律的に動き回り、他社のエージェントと直接やり取りする世界を思い描き始めています。その実現には、誰が名乗り、誰が行動の責任を負うのかを明確にする土台が欠かせません。

Innovation Labsが提案するのがDNSidという仕組みです。各エージェントに固有の識別子を与え、既存のドメイン名と結び付けたうえで、暗号学的な証明によって登録の履歴を記録します。暫定CEOのアリー・クライン氏によると、同社は複数の大手クラウド事業者やID企業とこの標準を実証中とのことです。

サーフ氏は、エージェントがドメインよりもはるかに能動的に動くため、識別をめぐる問いは厄介なものになると指摘します。組織がエージェントを登録する際に何を約束したことになるのか、まだ明確ではないためです。それでも同氏は、命名と識別の重要性が高まる今こそ貢献できると考え、この役割を引き受けました。

普及の鍵は機能性だとサーフ氏は語ります。競合する複数の標準が乱立すれば相互運用できず、最終的には利用者からの圧力が事実上の標準を決めると見ています。かつてTCP/IPが広まった経緯と同じだという見立てです。クライン氏は、この提案が登録データを独占しない点を強調し、特定企業による囲い込みへの拒否反応を避けたい考えを示しました。

カナダの企業向けAI新興Cohereで製品エンジニアリング担当VPを務めるラシャッド・アラオ氏は今週、米メンロパークで開催された生成AIエージェントの主要会議「VB Transform 2026」で講演しました。同氏は、企業のAI主権とはオープンモデルを落としたり社内ファイアウォールの内側でアプリを動かしたりする以上のものだと主張し、機密データやインフラ、ベンダー変更の自由を手放さずにエージェントを構築する重要性を訴えました。

アラオ氏はGoogleとMetaで責任あるAIや信頼・安全のエンジニアリングを率いた経歴を持ちます。銀行や病院、政府といったミッションクリティカルな組織を例に挙げ、「データがどこに存在するか、AIそのものをどう扱うかに非常に厳格な統制を持つことが重要だ」と述べました。AIの運用は、組織が理解し直接管理できる法域で行うべきだという考えです。

その統制はGPUやプライベートクラウド基盤から、モデル間で要求を振り分けるガバナンス機構、さらには企業データに作用するコネクターや検索ツール、エージェント基盤にまで及びます。「スタック全体を制御したい」と同氏は語り、部分的な対策では主権は成立しないとの立場を鮮明にしました。

推論価格の下落で小型モデル最適化の意義が薄れるのではという問いに対し、アラオ氏は総消費量がそれ以上に速く増えていると反論しました。企業が単純なチャットボットから、推論しツールを呼び出し複数手順を踏むエージェントへ移行するにつれ、「トークン利用量は指数関数的に増える」というのが根拠です。同氏はトークン消費に応じて課金する事業者は消費最大化を志向すると指摘し、Cohereはそうした売り方をしないと差別化を強調しました。

処方箋はシンプルで、「その場のタスクに適したモデルを使う」ことです。あらゆる要求を最大のフロンティアモデルに送るのではなく、必要な知能と機密性・規制負荷に応じて振り分けるべきだといいます。同氏は、規制の厳しい業務にオンプレミスのモデルを使い、機密性が低く高い知能を要する業務はNorthプラットフォーム経由で大型モデルに送るカナダのある銀行の例を挙げ、モデルルーティングの有用性を説きました。

先月オープンソース化された「North Mini Code」については、開発者の用途の8割で「はるかに効果的で安価だった」と述べました。同モデルは単一のNvidia H100 GPUで動き、ターミナル作業やコードレビューを狙います。加えて総パラメータ2180億のうち生成時に250億のみ稼働するApache 2.0ライセンスのモデル「Command A+」も公開済みです。同氏は検索がマルチモーダル化しエージェントの一部になりつつあると述べ、ガバナンス層がベンダーロックインの解消につながると締めくくりました。

Googleは7月14日、ブラウザーChrome向けのAI機能Gemini in Chromeを英国のデスクトップ利用者へ提供開始したと発表しました。来月にはiOS版へも拡大する予定です。利用者はブラウジングを支援する対話型アシスタントと会話し、長い記事の要約や複数タブ間の情報比較を行えます。

最大の特徴はGoogleアプリとの深い統合です。ページを離れることなく、Calendarで会議を設定し、Mapsで場所を確認し、Gmailでメールを下書きし、YouTube動画について質問できます。日常的なウェブ作業をブラウザー内で完結できる点が実務上の価値になります。

文脈の記憶にも対応しました。Gemini in Chromeは過去の会話の内容を覚えており、ウェブ全体をまたいだ質問に対して個別化された回答を返します。加えて画像生成技術Nano Banana 2を用い、簡単なテキスト指示だけでウェブ上の画像を変換できます。

Googleはセキュリティも重視していると強調します。同社のモデルはプロンプトインジェクションなど既知の脅威を認識するよう訓練され、機微な操作の前には確認を求める安全装置を備えます。AIブラウザーの利便性と安全性の両立を狙う設計です。

イーロン・マスク氏率いるSpaceXAIのAIコーディングツール「Grok Build」が、利用者のコードベース全体を無断でGoogle Cloudへアップロードしていたことが判明しました。セキュリティ企業Cereblabが調査結果を公表し、The Registerが報じたものです。同ツールは「開かないよう指示されたファイル」や「履歴から削除された機密情報」まで取り込んでおり、Claude Codeなど同種ツールを大きく上回るデータ保持だったとされます。

問題の核心は、アップロードの範囲が想定を超えていた点にあります。King's College Londonの独立セキュリティ研究者ルカシュ・オレイニク博士はThe Vergeに対し、この保持量を「過剰」と指摘しました。危険にさらされ得る情報には、独自のソースコードやセキュリティ脆弱性の情報、個人データ、インフラ構成、認証情報が含まれるといいます。

SpaceXAIは発覚後、サーバー側で「disable_codebase_upload: true」フラグを返すよう変更し、コードベースのアップロードは停止したとされます。マスク氏はX上で、過去にアップロードされたデータは「完全かつ徹底的に削除される」と表明しました。

一方で対応には曖昧さも残ります。マスク氏は「プライバシー設定は常に尊重される」としつつ、デバッグに役立つとしてデータ保持への同意を利用者に求めました。SpaceXAIは当初「/privacyコマンドで保持を無効化でき、同期済みデータも削除される」と説明しましたが、Cereblabは「/privacyはセッション単位の切り替えにすぎず、今回の修正とは別物だ」と反論しています。

米新興AI企業のReflection AIは7月14日、欧州のAIインフラ企業Nebiusと総額10億ドル規模の計算資源契約を結んだと明らかにしました。Nebiusは同社にNvidiaの最新チップへのアクセスを提供します。学習や運用に不可欠な計算基盤を確保する動きで、6月に結んだSpaceXとの契約に続くものです。

NebiusはロシアのIT大手Yandexの国際部門を前身とし、現在は独立したAIクラウド事業者として展開しています。今回の契約は、AI各社が学習用の計算資源を奪い合う中で相次ぐ提携の一つに位置づけられます。

Reflectionはオープンモデルの開発を目指す企業として注目を集めています。閉鎖型の高性能モデルの価値をめぐる議論が続くなか、データ保持への懸念や政府の介入もオープン志向を後押ししています。先月にはトランプ政権がAnthropicやOpenAIに最強モデルの提供制限を求め、モデルへのアクセスが突然絶たれるリスクへの警戒が高まりました。

同社の評価額は80億ドルで、2024年に元Google DeepMindの研究者2人が設立しました。NvidiaやSequoia Capitalなどから累計約26億ドルを調達しています。一方のNebiusもNvidiaから20億ドルの出資を受け、Metaと最大270億ドル、Microsoftと最大194億ドルの大型契約を抱えています。

Googleは2026年、東南アジア6カ国を対象とした初の「Gemini東南アジアレポート」を公開し、同地域でGeminiアプリの利用者が1年で2倍以上に増えたと明らかにしました。同社の他アプリを上回る過去最速の普及ペースで、人口の約4割が25歳未満という若い世代が成長を牽引しています。背景には現地語での高い応答性能があるとしています。

調査対象はインドネシア、マレーシア、フィリピン、シンガポール、タイ、ベトナムの6カ国です。若いデジタルネイティブほど利用が活発で、他の年代よりも要求回数が多く、会話も長く、より詳細なプロンプトを書く傾向がみられました。

普及を支える最大の要因は母語対応です。地域全体でプロンプトの約7割が現地語で入力され、ベトナムでは89%、タイで87%、インドネシアで84%に達しました。言語モデルの評価指標「SEA-HELM」でも、Geminiは東南アジア言語で総合首位の性能を示しています。

使い方も多様です。リクエストの約4分の3がモバイル端末からで、音声や写真、動画を使った入力が全体の4割を超えました。画像生成モデル「Nano Banana」では過去1年で50億枚の画像が作られ、音楽生成の「Lyria 3」でも約100万曲が生成されています。

Googleはさらに、AIエージェント機能「Gemini Spark」を今週から現地語でGemini Advanced（Ultra）契約者に順次提供します。Sparkはメールや文書作成などのWorkspaceツールと連携し、端末が閉じていても背後でタスクを進める点が特徴です。同社は6億人規模の同地域で、最も役立つAIアシスタントを目指すとしています。

セキュリティ研究者のデイブ・クズマー氏は、2024年秋以降、ChatGPTやClaudeなど主要な大規模言語モデル（LLM）の安全対策を回避し、危険な情報を引き出す複数の手法を発見しました。これらの脆弱性は特定の製品に固有のものではなく、設計そのものに根ざす構造的な問題で、業界のほぼ全社に共通していたといいます。氏は事態が手遅れになる前に警鐘を鳴らすため、その経緯を公表しました。

最初の突破口は、AIが「今が何年か」を正しく認識できない弱点でした。クズマー氏はGPT-4oにタイタニック号の沈没を「昨年の出来事」だと信じ込ませ、モデルに1913年の世界を生きていると錯覚させることで、火炎瓶や覚醒剤、さらにはウラン濃縮施設の構築手順まで聞き出したと述べています。当時の法律では規制対象ではないと判断させる、という発想が鍵でした。

次に開発した「Inception」と呼ぶ手法は、物語の中に別の物語を入れ子状に組み込み、現実では許されない出力を「作中では安全」と誤認させるものです。この攻撃はClaude（Anthropic）、Gemini（Google）、Llama（Meta）、Grok（xAI）、DeepSeekなど主要モデルのほぼ全てに通用し、構造的な欠陥であることが裏付けられました。毒物の調合手順やマルウェアのコードまで生成されたといいます。

攻撃はチャット画面にとどまりません。氏らは、Epic Gamesがゲーム「フォートナイト」に組み込んだGemini搭載のダース・ベイダーを操り、ナパーム弾の作り方やブラックジャックのカウンティング手法を語らせることに成功しました。エンターテインメント用途に組み込まれたAIも、同じ弱点を抱えている実態が浮き彫りになっています。

深刻なのは、開発各社の反応の鈍さです。氏はカーネギーメロン大学のCERTを通じて全社に脆弱性を報告しましたが、返信の多くは定型的な挨拶にとどまり、Epic Gamesは「仕様であり不具合ではない」と回答したといいます。氏は、展開の減速・透明性の確保・大規模な安全研究を進めるべきだと訴えています。

Googleは2026年7月、画像検索サービス「Google画像検索」の提供開始から25周年を迎え、ホーム画面を発見・回遊型に刷新すると発表しました。検索する前から利用者の興味に合わせた画像ギャラリーを表示し、AIによる画像生成機能も追加します。今後数週間かけて、米国の英語版デスクトップから順次展開する計画です。

新しいホーム画面は、ウェブ全体から集めた没入型ギャラリーをリアルタイムに更新し、各利用者の関心に合わせて並べます。気に入った画像は「コレクション」に保存でき、保存先はギャラリー上部のタブとして表示されます。ここでいう「興味」とは、Google上での検索・閲覧履歴を指します。

この刷新は、旅行や服装などの視覚的なアイデアを探して保存するPinterestの手法をなぞるものです。検索だけの場から発見や回遊の場へ変えることで、利用者がGoogleで過ごす時間を延ばし、広告収入の底上げにつなげる狙いがあります。

もう一つの目玉が、検索結果の「AI Overviews」に組み込む画像生成機能です。最新のNano Banana 2 Liteモデルを使い、文章のプロンプトから独自の画像をその場で作り出します。部屋の内装を赤く塗った様子を試すなど、まだ存在しないイメージを形にする用途を想定しています。

背景には、求める画像が見つからない時や新たに作りたい時に、ChatGPTなど外部サービスへ流れず自社の生態系にとどまってほしいという思惑があります。両機能とも、画像生成に対応する地域の英語版から数週間かけて広がる見込みです。

米出版大手のHachetteやElsevier、作家のScott Turow氏らは2026年7月14日、Googleが著作物を無断でAI「Gemini」の訓練に使ったとして、ニューヨーク州の連邦地裁に集団訴訟を起こしました。原告側は、訓練に使った事実を隠すために著作権表示を削除・改変したとも主張しています。これはAI各社を相手取る一連の著作権訴訟の一つです。

著作権をめぐる訴訟は、GoogleだけでなくMetaやOpenAI、Anthropicなど各社に相次いで提起されています。多くは係争中ですが、カリフォルニア州では二つの初期判断がフェアユースを認め、AI企業側に有利な結論を出しました。米国の著作権法がインターネット登場前から改正されていない点も、判断に影を落としています。

一方でAnthropicは、訓練に使った作品を海賊版で入手したとして15億ドルの罰金を科され、米著作権法史上で最大の支払いとなりました。約50万人の作家が3000ドル以上の支払い対象となりましたが、多くはさらなる訴訟を続けるため和解を辞退しています。

今回のGoogle訴訟には特有の事情があります。出版社や著者は長年、書籍検索サービス「Google Books」向けに著作物を提供してきましたが、原告はGoogleがこれらの書籍やGoogle Play上の書籍を無断でGeminiの訓練に流用したと訴えています。訴状はさらに、著作物の利用が「Googleにとって極めて問題になりうる」とし、最大で数百億〜数千億ドル規模の罰金につながりうるとの社内文書の存在にも言及しています。

Googleの文化事業部門Google Arts & Cultureと、米ニューヨークのメトロポリタン美術館は、生成AIを活用した2つの新たな取り組みを発表しました。両者は15年にわたり協業しており、今回はGoogle Geminiを基盤に、来館者の鑑賞体験とオンラインでの作品発見をより深めることを狙います。

1つ目は、節目の年の中心に据えられた「Technologist in Residence」プログラムです。6か月間にわたり、クリエイティブ技術者のJulia Daser氏が学芸員と密に連携し、Google GeminiとVertex AIを用いて展示空間で試作品を短期間で構築・実証しました。

2つ目は、Google Arts & Culture Labがメトロポリタン美術館と共同開発した対話型のマルチモーダルAI体験「Art Aura」です。利用者は作品や様式、説明的な語句をデジタル領域にドラッグすることで、数世紀に及ぶ収蔵作品の間に潜むテーマ的なつながりを見つけられます。

これらの機能は、一人ひとりの芸術的な嗜好を反映した個別の鑑賞体験を生み出します。メトロポリタン美術館は20万点を超えるデジタル化作品を公開しており、生成AIは膨大な収蔵品への新たな入り口となりそうです。

Google DeepMindのCEOデミス・ハサビス氏が7月14日、フロンティアAIモデルを監督する独立した規制機関の新設を提唱しました。同氏はブログ「フロンティアAIと新時代の幕開けのための枠組み」で、経済力と技術力を持つ米国が主導して世界標準を定めるべきだと主張しています。AIの高度化に伴い、世界規模の規制が急務になっているとの認識を示しました。

構想の柱は、金融業界の自主規制機関FINRAを手本にした「標準化機関」です。この機関はフロンティアモデルを公開前に評価し、危険と判断すれば業界全体に展開の減速を求める権限を持ちます。運営は独立の専門家やオープンソース分野の代表が担い、政府が後ろ盾となりつつ資金はAI業界が拠出する形を想定しています。

当初は各研究所が公開の最大30日前に自主的にモデルを提出して審査を受け、手順の有効性が確認されれば正式化を進める段取りです。これにより、米国市場で展開するにはフロンティアモデルが審査通過を義務づけられることになります。既存の枠組みは、米政府がAnthropicの「Mythos」やOpenAIの「Sol」に対して行った場当たり的な審査で、専門性の欠如や不透明さが批判されていました。

一方でAI規制の是非は依然として議論を呼んでいます。ホワイトハウスのAI顧問でありa16zのゼネラルパートナーであるスリラム・クリシュナン氏は「AIのFDAは作らない」と述べ、行政内に規制当局を置く可能性を否定しました。ハサビス氏はFINRA型の自主規制とすることで、こうした懸念に応えられると考えています。

報道によると、ハサビス氏は数カ月かけて水面下で支持を集め、トランプ政権や他のAI研究所、欧州当局に働きかけてきました。年内の稼働開始を目指しており、政権からの反応は「非常に前向きだ」と語っています。汎用人工知能が数年内に迫るとの危機感が、提案を後押ししています。

Appleは7月14日、大幅刷新したAIアシスタント「Siri」を、iOS 27の公開ベータを通じて一般利用者に開放しました。開発者以外へ新型Siriを広く提供するのは初めてで、秋の正式版に先立つ最大規模の実地検証となります。世界の対象デバイスは約25億台に上り、一部の導入でも大規模なテストになる見通しです。

新しいSiriは6月のWWDCで発表されたもので、旧来の音声アシスタントを、端末内の情報にアクセスできるより高機能なAIツールへと転換します。メールや写真、メッセージを参照し、画面上の内容に応答するほか、世界の知識に基づいて回答します。ChatGPTやGemini、Claudeなどに対抗する位置づけです。

操作性も刷新されました。従来の「Hey Siri」やサイドボタンに加え、画面上部のダイナミックアイランドからも呼び出せます。さらに検索機能Spotlightと統合され、ほぼあらゆる質問に答えられるようになりました。初めて専用アプリも用意され、iPhoneのほかiPadやMac、Apple Watchなど全製品で利用できます。

技術面では、端末上で動く独自の基盤モデルとプライベートクラウド演算を活用します。この基盤モデルはGoogleと協力して構築され、Geminiを蒸留して小型で効率的なモデルに仕立てたものです。ただしGeminiの単なる改称版ではなく、Apple独自のデータでApple Silicon向けに設計されています。

一方で注意も必要です。開発者版では、ニュース検索の指示を連絡先検索と取り違えるなど、誤作動が見られました。今年の開発者ベータは比較的安定していたとされますが、動作を最優先する場合は9月の正式版を待つ選択肢もあります。

米Vercelは7月13日、AI GatewayのProduction Index最新版を公開しました。6月のデータでは、DeepSeekなどのオープンウェイトモデルが処理量全体の29%を占め、4月の11%から急伸したことが分かりました。トークン単価は5月に約20%上昇した後、6月は横ばいとなり、AI投資が拡大する一方で価格競争が進む構図が浮かびました。

オープンモデルの伸びをけん引したのはDeepSeekです。処理量の22.6%を握り、Googleを2ポイント差で追う3位に浮上しました。中国Z.aiがMITライセンスで公開したGLM 5.2も、6月中旬の提供開始から日次トークン量が約50倍に拡大し、月末には量ベースで11位に食い込んでいます。オープンモデルは平均単価の約10分の1で、企業の約8社に1社が本番環境で採用しています。

一方、支出は依然としてフロンティアモデルに集中しています。Anthropicはトークンの32%で支出の61%を占め、コーディングやバックオフィスなどミスが許されない用途では72%以上の支出を獲得しました。高頻度の作業は低コストモデルへ、高リスクの作業はフロンティアへと振り分ける「ルーティングの規律」が鮮明になっています。

モダリティ別ではリーダーが分かれます。画像生成はOpenAIのGPT Imageが53%を占めて首位、GoogleのNano Bananaが39%で続きました。動画ではxAIのGrok Imagineが42%を生成した一方、支出はByteDanceのSeedanceなど中国勢が全体の約3分の2を握っています。

注目の新モデルも規制の影響を受けました。Anthropicが6月9日に公開したClaude Fable 5は、わずか4日でOpus 4.8の請求件数の22%に達する速さで採用が進みました。しかし6月12日に米国の輸出管理措置が発効し、Anthropicはアクセスを一時停止、月末まで利用できない状態が続きました。

米グーグルは、YouTube広告の到達回数と頻度を最適化する「動画キャンペーン群」機能を、Google Ads上で全世界に提供開始しました。複数の動画キャンペーンをまたいで到達と頻度を調整できるようになり、広告主は最適な接触頻度の目標を効率的に達成できます。同社のMeridian MMM調査では週2.7回の接触が最適とされ、この頻度に近づけることでROIが19%向上したといいます。

新機能の最大の利点は、運用管理の簡素化です。従来は各キャンペーンごとに設定していた到達・頻度の目標を、単一のゴールとしてまとめて指定できます。予算やクリエイティブといった個別のキャンペーン設定は維持したまま、全体の接触設計だけを一元的に管理できる点が特徴です。

配信面でも効果が期待されます。複数キャンペーン間で配信を協調させることで、重複を抑えてユニークリーチを広げ、頻度の効率を高められます。これにより、同じ予算でもより多くのユーザーへ適切な回数だけ届けやすくなります。

効果測定の面では、キャンペーン群の単位で主要指標を一望できる統合レポートが用意されました。ユニークリーチや週平均インプレッションなどを横断的に確認でき、統合的な戦略が成果へどう結びついているかを把握できます。

グーグルは今後、この仕組みをDisplay & Video 360にも近日中に拡大する方針です。複数のYouTube広告枠にまたがる到達・頻度の協調が可能になる見込みで、大規模に動画広告を運用する広告主にとって選択肢が広がります。

米AnthropicはAIアシスタント「Claude」の料金を、米国に次ぐ第2の市場であるインド向けに現地通貨建てで提示し始めました。同社のサイトやアプリで一部ユーザーにルピー建て価格が表示され始めており、ドル建てと為替換算による利用の障壁を下げる狙いがあります。インドは世界のClaude利用の5.8%を占め、米国に次ぐ規模へと成長しています。

具体的には、Claude Proが年払い時に月2,000ルピー（約21ドル）で、米国の月17ドルより高く設定されています。上位のMaxは月1万1,999ルピー（約125ドル、米国は100ドル）、チームプランは1席あたり月2,399ルピー（約25ドル、米国は20ドル）です。これらのインド価格には現地の税金が含まれており、モバイルアプリとサイトで金額は若干異なります。

一方で、Anthropicはインドで広く使われる即時決済網UPIでの支払いにはまだ対応していません。ユーザーはカードやApple・Googleのアプリ内課金を利用する必要があります。8月にUPI対応でルピー価格を導入したOpenAIとは対照的な形です。

今回の動きは、Anthropicによるインド重視の姿勢を反映しています。同社は2月にベンガルールに拠点を開設し、1月には元マイクロソフト・インディア幹部のイリナ・ゴーシュ氏を現地事業の責任者に任命しました。さらにインドのIT大手インフォシスやタタ・コンサルタンシー・サービシズ（TCS）と提携し、企業向けAIの展開拡大を進めています。

ただし拡大には課題も残ります。6月にはFable 5とMythos 5モデルへの米国外からのアクセスが一時停止され、一部のインド人開発者が代替を検討する事態も起きました。価格に敏感な市場で広範な利用を有料契約へと転換できるかが、今後の焦点となります。

OpenAIのSam Altman氏とSpaceXのElon Musk氏が週末、SNS上で激しい言葉を応酬しました。Musk氏がAltman氏を「詐欺師」と非難したのに対し、Altman氏は「短期の宇宙データセンターを株式市場の投資家に売り込んでいるのはあなただ」と切り返しました。この応酬は、宇宙コンピューティング事業の理想と現実の隔たりに改めて注目を集めました。

SpaceXは、AI推論処理を担う軌道上データセンター群の打ち上げ構想を掲げ、これが2兆ドルの企業価値を支える主要な原動力となっています。強気の分析筋は、その処理能力がSpaceXAIのモデルを動かし、軌道上のクラウド基盤になり得ると期待を寄せています。しかしAltman氏の指摘は、多くの専門家が結論づけながらも投資家が見落としている点を突いたものです。

他の宇宙データセンター新興企業の起業家、GoogleのOrbital Compute開発チーム、そして採算を試算した技術者。いずれに聞いても答えは同じです。大幅に安価なロケットと、高性能な衛星を大量かつ低コストで量産する体制が整うまで、この事業が大きな成果を上げることはないという見解です。

Musk氏の切り札は巨大ロケット「Starship」で、13回目の試験飛行が7月16日にも予定されています。ただ両段の回収に成功しても、実用的な再使用飛行の実現にはなお数年を要する見通しです。しかもSpaceXはNASA向けの契約や自社のStarlink網構築を優先するため、データセンター向けの打ち上げは後回しになる公算が大きいのです。

SpaceXはIPOの説明会で、Starshipが近い将来には完全再使用に至らず、打ち上げごとに第2段を使い捨てる必要があると認めました。これは経済的な宇宙データセンターの前提を崩す要因です。Musk氏は「来年から飛ばし始める」と反論しますが、大量に打ち上げ製造できる時期という本質的な問いは、2030年代まで残るとみられます。

Microsoftは7月10日、2026年版の環境サステナビリティ報告書を公表し、2025年の炭素排出量が前年比で25%増加したと明らかにしました。GeekWireの報道によると、排出量は「一部の対策を除いた場合」で3400万トンに達しています。同社はこの増加の主因をデータセンター基盤の拡張だと説明しました。

排出量が膨らんだ背景には、AIインフラの急拡大があります。報告書は「AIインフラがエネルギー・水・土地・資材の需要を押し上げる一方、持続可能性の解決策は需要に追いつく速さで拡大していない」と認めています。加えて同社は2025年2月に「追加性のないアンバンドル型の再生可能エネルギー証書」の購入を停止しており、これも数字を押し上げました。

Microsoftは数年前、2030年までにカーボンネガティブ、つまり排出する以上の炭素を除去する状態を達成する目標を掲げていました。しかし今回の後退は初めてではありません。2024年版の報告書でも同様の排出増が示されており、目標達成への道のりが依然として険しいことがうかがえます。

同じ傾向は他の巨大テック企業にも及んでいます。Googleは2026年の報告書でサプライチェーン排出量が25%急増したと報告し、Amazonはやや低い16%増を示しました。AIブームがもたらす電力・水資源の負荷は、業界全体で共通の課題となりつつあります。

経営層にとって重要なのは、AI投資の拡大と気候目標が正面から衝突し始めている点です。データセンターの増設が続く限り、排出削減策の規模拡大が追いつかなければ、公表済みの環境目標は形骸化しかねません。各社がどこまで具体的な緩和策を積み上げられるかが、今後の焦点になります。

Google Researchは、表形式データ向けのゼロショット基盤モデル「TabFM」を公開しました。従来のようにデータセットごとにモデルを一から学習する必要がなく、未知の表に対しても一度の推論で予測を返せる点が最大の特徴です。表の予測を「文脈内学習(in-context learning)」の問題として捉え直すことで、数週間かかっていた構築作業を一回のAPI呼び出しに置き換えます。

企業データの多くはデータウェアハウスやCRMに眠る表形式ですが、そこから信頼できる予測を得るには手間がかかります。欠損値の補完や特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータ探索に加え、運用後もデータドリフト監視や再学習が続くためです。一方でテキストや画像の生成AIはすでにゼロショット推論へ移行しており、表データはこの流れから取り残されていました。

大規模言語モデルに表をそのまま読ませても、文脈長の制約や数値のトークン化、二次元構造の喪失といった壁に突き当たります。TabFMはデータを格子として扱い構造を保ったまま処理する設計で、既存研究のTabPFNとTabICLの長所を統合しています。行と列を交互に注意する仕組みや行圧縮を組み合わせ、大規模な表でも効率よく文脈内学習を行います。

学習には実データを使わず、数億件の合成データセットを構造的因果モデルで生成して事前学習しました。51のデータセットからなる評価基盤TabArenaでは、調整済みの教師あり手法に匹敵または上回る精度を示しています。ただしGoogleは、最適化された本番モデルをすべて置き換えるものではないと慎重な姿勢を崩していません。

一方で新たな経済的トレードオフも生じます。学習時間はゼロになるものの、予測のたびに履歴データ全体を文脈として処理するため推論が重く、ミリ秒単位の低遅延を求める用途には向きません。またモデルの重みは非商用ライセンスで公開されており、商用製品への組み込みは現時点では認められていません。

それでもGoogleは、TabFMをBigQueryへ統合し「AI.PREDICT」コマンドでデータウェアハウス上から直接予測を実行できるようにする計画です。scikit-learn互換のAPIも用意され、専任のデータサイエンスチームがなくても高品質なベースラインを素早く構築できる点が実務での価値だと同社は説明しています。

Googleは、Geminiアプリに新機能「学習ノート」を追加しました。ユーザーが学びたいテーマを伝えると、一人ひとりに最適化された学習空間を用意する仕組みです。

学習ノートは、利用者の強みや知識の穴に合わせて、内容を細かく区切ったレッスンを提供します。何から手をつければよいか迷いがちな学習の入り口を、整理された形で示してくれます。

学習の途中では、理解度を確認する小テストが出題されます。知識が定着しているかをその場で測れるため、あいまいなまま先へ進む心配が減ります。

進み具合は専用のダッシュボードで管理できます。次に何を優先すべきかが一目でわかり、短い時間で新しい分野を習得しやすくなります。

米ロサンゼルスのダウンタウンで6月20日、世界初のAIアート美術館をうたう「Dataland」が開館しました。メディアアーティストのレフィク・アナドール氏がスタジオ共同経営者と設立した施設で、開館から2週間で1万人を超える来場者を集めています。人間と機械の関係を問う没入型の展示を通じて、賛否の分かれるAIアートの新たな可能性を示すことを狙います。

看板となる展示は、熱帯雨林を題材にした没入型作品「Machine Dreams: Rainforest」です。会場の壁や床には自然の風景とコンピューターチップの質感が溶け合った映像が広がり、来場者の動きに応じて刻々と姿を変えます。これらの映像は、アナドール氏のチームが独自に構築した大自然モデルによって生成されています。

アナドール氏によれば、チームは3年をかけてゼロから自前のAIを学習させ、アマゾンなどの熱帯雨林に赴いて5ペタバイト規模の生データを自ら収集したといいます。スミソニアン協会などの研究機関の協力と同意を得て素材を集めた点を強調し、無断でコンテンツを学習に使ったとして訴訟に直面する大手AI企業との違いを打ち出しています。

展示のもう一つの特徴は、来場者が身につけるウェアラブル端末です。スマートウォッチと肩掛け型の装置が心拍や体温などの生体データを読み取り、作品がそれに反応して映像や音、さらには香りまで変化します。アナドール氏は「芸術は私たちを感じ返せるか」という問いを掲げ、鑑賞者の感情そのものを入力として扱う仕組みだと説明します。

環境負荷への配慮も打ち出しており、Google DeepMindから実験的な低電力リソースの提供を受け、Google Cloud上で持続可能な計算処理を実現しています。生成AIによる粗悪な「スロップ」への批判が根強い中、アナドール氏は「これはAIではなく人間であることのすべてだ」と語り、AIを人間性を再発見する道具と位置づけています。

米グーグルの健康事業Google Healthは、プロゴルファーのブライソン・デシャンボー選手と提携し、人工知能を使った健康管理の取り組みを始めました。メジャー大会二冠の実績を持つ同選手が、競技で培ったデータ分析の手法を日常の体調管理へと広げる試みです。両者はフィットネスの未来を共同で探ると表明しています。

デシャンボー選手は2年前からGoogle Cloudと組み、AIによるスイングのリアルタイム分析を続けてきました。今回はその知見を、体の動きや回復、負荷への反応を正確に把握する健康分野へと応用します。

提携の中心となるのが、新型のウェアラブル端末Fitbit Airと、対話型のGoogle Health Coachです。心拍の傾向や消費エネルギー、回復の度合いといった指標を、プロが頼る精度で一般の利用者にも届ける狙いがあります。

目的は、これまで専門家だけが得ていた実用的な助言を、誰もが日常で受け取れるようにする点にあります。デシャンボー選手の徹底した分析志向とGoogle Health Coachの助言機能が組み合わさることで、どのような成果が生まれるかが今後の焦点となります。

Appleは7月10日、AI大手OpenAIを企業秘密の盗用と契約違反でカリフォルニア州北部連邦地方裁判所に提訴しました。訴状は、iPhone開発を率いた元幹部らがOpenAIへの転職時に未発表の部品や試作品、機密設計文書を持ち出したと主張しています。Appleは差し止め命令と損害賠償、持ち出された資産の返還を求めています。

訴状が名指ししたのは、Appleに24年在籍しiPhoneとApple Watchの製品デザインを統括したTang Tan氏です。同氏は現在OpenAIの最高ハードウェア責任者を務めており、採用面接でAppleの社外秘プロジェクト名を用い、候補者に実機部品の持参を求めたとされます。退職予定の社員に対し、セキュリティ手続きを回避する方法を指南していた疑いも指摘されています。