Google（企業）に関するニュース一覧

決済大手のSquareは7月1日、ChatGPTとClaude向けの新アプリとプラグインを提供開始しました。消費者はAIとの対話画面から飲食店を発見し、そのまま注文を確定でき、店舗側は技術的な準備なしにAIエージェント経由の注文を受けられます。米国のオンライン注文プロファイルを持つ飲食店が対象です。

最大の特徴は手数料構造です。DoorDashやUber Eatsなどの配達アプリは最大30%の手数料を課しますが、Squareはマーケットプレイス手数料を上乗せせず、通常のオンライン決済手数料である2.9%＋30¢程度のみを徴収します。純利益が3〜9%程度の独立系飲食店にとって、25〜30%の手数料負担は事実上の赤字調理を意味していました。

配達が必要な場合、Squareは売上比例ではなく7〜10ドル程度の定額を課す白ラベルの宅配網を利用します。店舗はこの費用を負担するか顧客に転嫁するか選べるため、食材の利益率を保護できます。結果として、AI経由の集客が直販に近い経済性を持つ点が新しいと言えるでしょう。

仕組みは背後で完結します。店舗はメニューや在庫、価格を既存のSquareダッシュボードで管理するだけで、AIがそのリアルタイムデータを解釈します。注文は既存のPOSやキッチン表示に通常の注文と同様に流れ込み、AI経由である旨がバックエンドの集計で明示されます。

この統合はSquareのエージェント型商取引戦略の第一歩に過ぎません。同社はAmazonと連携してAlexa+の音声注文に対応し、Googleとは地域向け飲食注文の共通規格UCPを共同開発しています。消費者の42%超がすでにAIを買い物に活用し、2030年にはエージェント経由の米EC支出が約3850億ドルに達すると見込まれます。450万を超えるSquare利用店舗にとって、利益率を守りながら次世代の顧客接点を捉える機会となりそうです。

米宇宙企業SpaceXが、スマートフォンのような形状のAI端末の試作機を投資家に提示したと、米紙ウォールストリート・ジャーナルが報じました。同端末はiPhoneより薄くスリムとされ、正式発表前に投資家や関係者に示されたといいます。設計はなお変更の余地がある初期段階と説明されました。

ただしイーロン・マスク氏はこの報道を「まったくの虚偽」だとして全面的に否定しています。真偽をめぐる見方は割れており、SpaceXが本格的な量産・販売に乗り出すのか、あるいは試験的な取り組みにとどまるのかは明らかではありません。

注目すべきは、この端末が独自OSで動作し、SpaceXが今年買収したマスク氏のAI企業xAIの技術を統合する設計とされる点です。GoogleのAndroidのような他社基盤に縛られず、AIを前提とした新しいインターフェースを生み出す狙いがあるとみられます。

背景にはSpaceXの製造力と半導体調達力があります。姉妹会社テスラと合わせて大量生産の体制を持ち、Starlink Mobileを通じて通信事業への拡大も進めています。アナリストの間ではT-MobileやAT&T;の買収候補説まで浮上しています。

一方で、この動きはOpenAIへの対抗という側面が濃厚です。OpenAIは元Appleのデザイン責任者ジョニー・アイブ氏とAI端末を開発中で、Vision Pro担当だったApple幹部も新たに採用しました。HumaneやRabbitなど過去のAI端末は失敗続きであり、企業が売りたいことと消費者が買いたいことは、まだ一致していません。

ゲイ男性向けの新しい出会い系アプリGooseが、AIで生成した偽インフルエンサーを使って人気を装った宣伝を展開している疑いが浮上しました。米メディアWIREDが2026年7月1日に報じたもので、勧誘に使われたInstagramアカウントの多くがAI生成の顔写真を用いていたと指摘しています。同アプリはGrindrの代替を掲げ、真剣な交際を求める層に向けて訴求していました。

問題視されているのは、@miles.sumrallなど魅力的な男性を装った複数のアカウントです。いずれも2026年5月に作成され投稿数は10件未満で、フォロー数に対しフォロワーが極端に少ないという偽アカウント特有の特徴を備えていました。AI Image DetectorやGoogleのSynthIDによる検査では、プロフィール写真が90%超の確度でAI生成と判定されています。

これらのアカウントは対象者をClose Friends Storiesに追加したり、直接DMを送ったりして招待コードを配布していました。マーケティング業のDalton Bauer氏は、まったく同じ文面のDMを1週間で3通も受け取ったと証言しています。WIREDは同種のアカウントを2ダース以上特定し、互いに同じ絵文字でコメントし合う不自然な連携も確認しました。

宣伝の効果は大きく、アプリは先週の公開後にApp Storeのライフスタイル無料部門で一時4位に達し、現在も世界で33位につけています。共同創業者のDavid Aliagas氏は元BeRealの成長担当で、Instagram上で複数アカウントを管理する「アンバサダー」を月額1800〜2100ドルで募集し、偽アカウントの買い取りにも言及していました。

法的な観点でも問題は深刻です。広告に詳しいRob Freund弁護士は、実在するかのような偽アカウントを大量に作り宣伝させる行為はFTC指針の下で明白に違法だと指摘します。ニューヨーク州もAI生成コンテンツの開示を義務づける法律を最近施行し、違反企業には初回1000ドルの罰金が科されます。

Instagramを運営するMetaはAI生成物への表示を求めていますが、DMやClose Friendsという非公開の場での宣伝は規制が難しいのが実情です。Chadwick氏やGoose側は取材に応じていません。標的とされた一部の利用者は「ゲイ男性を釣るやり方は非常にうさんくさい」と不信感を示しています。

米メタは2026年7月1日、保有するデータセンターの余剰AI計算資源を外部に販売するクラウド事業の計画を進めていると報じられました。ブルームバーグによると、計算処理能力とAIモデルの両方へのアクセスを提供する構想で、Amazon Web Services、Google Cloud、Microsoft Azureといった大手クラウド事業者と直接競合することになります。

背景には、AIへの巨額投資をいかに回収するかという課題があります。メタは第1四半期末時点で、今後数年間のAI基盤に1829億ドルを投じる計画を表明済みで、ルイジアナ州やオハイオ州で大規模なデータセンター建設を進めています。ザッカーバーグCEOがマンハッタン規模と称したオハイオの施設は、年内の稼働が見込まれています。

メタの動きは、SpaceX傘下のxAIが5月に同様の計画を発表した直後に表面化しました。xAIは自社データセンター「Colossus 1」の計算能力をAnthropicに一括提供する契約を結び、その後もGoogleやReflection AIと同様のリース契約を締結しています。AI競争の勝者は最良のモデルを提供する企業ではなく、データセンターを保有する側になるとの見方を示す動きです。

メタが外販に踏み切る理由は、自社AIの収益化が振るわない点にあります。GoogleやOpenAIと異なり、メタはMeta AIやオープンモデル「Llama」の売上を決算で区分開示しておらず、AI事業が独立した収益源となっていない可能性があります。そこでCoreWeaveの事業モデルを模倣し、生の計算能力そのものを販売する案が検討されています。

新事業「Meta Compute」は、インフラ責任者のサントシュ・ジャナルダン氏、Meta Superintelligence Labsを率いるダニエル・グロス氏、社長のディナ・パウエル・マコーミック氏が主導します。一方で、急速に陳腐化する半導体に依存したAI基盤投資はバブルだとの懸念も根強く、需要とデータセンターの価値が維持されるかが今後の焦点となります。

Hugging FaceとCerebrasは2026年7月1日、リアルタイム音声AIの新たなデモを公開しました。両社は音声から音声へと応答するspeech-to-speechのパイプラインを構築し、Cerebrasの高速推論を組み合わせることで、従来課題だった応答遅延を大幅に短縮しました。人間同士の会話に近い、自然でよどみないやり取りを実現している点が特徴です。

音声AIでは、応答までの遅延が利用体験を左右する重要な要素です。モデルの品質は着実に向上してきた一方で、多くの実用システムでは中央値の応答速度は許容できても、P95のような一部の遅い応答が数秒に及び、会話の信頼性を損なっていました。両社はこのばらつきの大きい「ロングテール」の遅延こそが問題だと指摘します。

パイプラインは、音声認識にNvidiaのParakeet、言語モデルにGoogle DeepMindのGemma 4 31B、音声合成にAlibabaのQwen3TTSを用いる構成です。各層はいずれもオープンで、開発者が検査・改変・拡張できるモジュール式になっており、アシスタントやロボット、研究用途に合わせて自由に差し替えられます。

Cerebrasが担うのは、パイプライン最大のボトルネックである言語モデルの応答時間の解消です。推論を高速かつ安定させることで、他の構成要素の性能も引き出せると両社は説明します。採用の狙いはコスト削減ではなく、低遅延と予測可能な性能にあるといいます。

この音声パイプラインは、すでに9,000台超が稼働するReachy Miniロボットを支えています。ロボットや音声アシスタント、身体性を持つAIにとって、応答の速さは体験を「生きている」ように感じさせる核心的な要素です。両社はデモとコードを公開し、次世代の対話型AIに向けた開発者の参加を呼びかけています。

Googleは7月1日、6年ぶりとなる新型スマートスピーカー「Google Home Speaker」を投入しました。価格は99.99ドルで、同社初のGemini対応機種となります。米メディアThe Vergeのレビューは、ハードウェアの完成度を高く評価する一方、音声アシスタント「Gemini for Home」はまだ未完成だと結論づけました。

ハードウェアは同レビューで絶賛されています。手のひらサイズながら360度サウンドに対応し、寝室からキッチンまで自然に溶け込む洗練されたデザインが特徴です。MatterのコントローラーとしてもThreadのボーダールーターとしても機能し、現代のスマートホームの中核を担える処理性能を備えています。

一方でソフトウェア面には明確な弱点が残ります。Geminiの応答は最大10秒かかる場面があり、旧型のNest Audioより速いとは言えませんでした。同じ複合コマンドをAlexa Plusは3秒未満で処理しており、速度差は歴然です。

信頼性の低さも深刻です。楽曲を尋ねると正しい曲名を答えながら別の曲を再生し、音声の変更可否を問うと存在しない名前を並べる幻覚も起きました。Gemini LiveやAI自動化などの機能は月額10ドルの有料プランに囲い込まれています。

レビュアーは5日間の検証を経て、総合力ではAlexa PlusとEcho Dot Maxに軍配を上げました。ハードは理想的でも、それを生かすAIがまだ追いついていない。経営者やエンジニアにとって、LLM型アシスタントの実用化がなお発展途上である現実を示す一例と言えるでしょう。

Googleは7月1日、同社のAIエージェントGemini SparkをMac向けに提供開始したと発表しました。既存のデスクトップ版Geminiアプリに追加される形で、当面は米国のGoogle AI Ultra契約者に限定したベータ版として展開されます。macOS対応により、Sparkはパソコン内のファイルを直接扱えるようになります。

今回の対応で、SparkはClaude DesktopやMicrosoftのCopilotといった競合エージェントとの差を縮めます。ユーザーはファイルの整理や仕分けに加え、パソコン上のファイルを元にGoogle Workspaceの文書や表計算を新規作成できます。例えば請求書を予算管理シートに変換するといった使い方が想定されています。

機能面では、かねて要望が多かったGoogle KeepとTasksとの連携が実現しました。さらにCanva、Dropbox、Instacart、OpenTable、Zillow Rentalsなど外部アプリとも接続でき、飲食店の予約や食料品の定期注文、チラシ作成といった作業をSparkが代行します。

加えてSparkは、スポーツのスコアや株価、速報などのトピックをリアルタイムで追跡できるようになりました。SNSやブログ、天気なども継続的に監視できます。Googleは独自のModel Context Protocol（MCP）対応も順次展開し、利用者が好みのアプリを直接接続して自分向けに調整できるようにする方針です。

Googleは7月1日、2026年6月に発表したAI関連の新機能や研究成果をまとめた月次総括を公開しました。ノートPC上でローカル動作する新モデルや、Android 17の刷新、教育・防災分野への応用まで、幅広い領域での進展を一挙に振り返る内容です。経営者やエンジニアにとって、同社のAI戦略の全体像を把握できる資料といえます。

開発者向けでは、Gemma 4 12Bが注目されます。わずか16GBのメモリでノートPC上で動作し、視覚と音声処理を単一のアーキテクチャに統合したオープンモデルです。加えて、Gemini 3.5 Flashにはデスクトップやブラウザを横断して操作するコンピュータ操作機能が組み込まれ、企業向けの継続的なソフトテストなど長時間タスクの自動化を後押しします。画像生成では最速かつ最も費用効率の高いNano Banana 2 Liteも登場しました。

生活領域ではAndroid 17が中核です。フローティングウィンドウによる多重作業や、生体認証で紛失端末をロックする機能を搭載し、まずPixel端末から順次展開されます。さらにGemini 3.5 Live Translateは70を超える言語を自動検出し、話者の抑揚を保ったまま near-real-time の音声翻訳を実現します。多言語の会議や旅行での言語の壁を大きく下げる技術です。

教育分野では、NotebookLMが高度な推論やコード実行環境を備え、図表やスライドを生成できるように進化しました。Geminiアプリの学習ノートは、小テストで弱点を特定し、個人に合わせた教材を組み立てます。シエラレオネでの実証研究を通じて、AIが教育の実効的なパートナーになり得るかを検証している点も特徴です。

社会貢献の面では、防災と業務効率化が目立ちます。更新された予測モデルは河川洪水を7日前に予測し、山火事の境界を衛星で追跡します。英国では、AIを使った自治体の計画審査プロトタイプが住宅申請の処理を半減させる可能性を示しました。同社の調査によると、英国職場でのAI活用率は前年の34%から73%へと倍増し、深く使う層ほど昇進や昇給につながる傾向が見られました。

Cloudflareは2026年7月1日、広告を掲載するページで検索と学習を兼ねる「混在型」AIクローラーを既定でブロックする方針を発表しました。適用は9月15日からで、新規顧客や新規サイト、すべての無料顧客が対象となります。サイト所有者が設定を変更しない限り、これらのクローラーはアクセスできなくなります。

同社は、多くのサイト運営者が検索やAIサービスでの発見性を望む一方、自らの知的財産が無償で使われることには保護を求めていると指摘します。今回の措置は、AIモデル提供企業が学習やエージェント向けにWebコンテンツへアクセスする方法に影響を与える可能性があります。狙いは、検索用途と学習・エージェント用途のクローラー分離を促すことにあります。

Cloudflareは「世界最大の検索エンジン」を名指しし、他のAI企業より約2倍の情報にアクセスできると批判しました。これはGoogleを指すとみられます。Googleは、学習利用を拒否できるGoogle Extendedを提供していると反論してきましたが、主力のGooglebotはAI Overviewsを含む検索向けに巡回を続けています。

同社は課金の仕組みも拡張します。取得時に課金する従来の「Pay Per Crawl」に加え、コンテンツが価値を生んだ時点で課金するPay Per Useへと進化させます。当初はCeramic.aiとYou.comの2社と連携し、コンテンツがAI検索結果に表示された際などに運営者へ対価が支払われます。

背景には、インターネット通信の過半がすでに非人間によるものになった現状があります。Prince最高経営責任者は「持続可能なエコシステム」の必要性を強調しました。AIクローラーの通信の50%超が更新のないページの再取得だとされ、今回の変更は帯域や計算資源の節約にもつながると同社は説明しています。

Anthropicは7月1日、最上位の一般公開AIモデル「Claude Fable 5」を全世界で再提供すると発表しました。米商務省が6月12日に出した緊急輸出規制を解除したためで、同社はClaude Platform、Claude.ai、Claude Code、Claude Coworkでグローバル提供を再開します。AWS、Google Cloud、Microsoft Foundryでも「できる限り速やかに」有効化する方針です。

そもそも6月12日の輸出規制は、中国やロシアなどが米国の重要インフラ攻撃にモデルを悪用する懸念から出されました。Anthropicは国籍を即時に判別する手段がなかったため、Fable 5と姉妹モデルのMythos 5の全アクセスを停止せざるを得ませんでした。規制の直接の引き金は、Amazonの研究者が発見した安全策の回避手法だったとされています。

再開にあたり、Anthropicは問題の回避手法を狙って遮断する新たな安全分類器を訓練しました。同社によると、Amazonの報告にあった手法は99%超のケースで遮断され、遮断された要求はより能力の低いOpus 4.8へ回されます。ただし安全策の強化には代償もあり、通常のコーディングやデバッグ作業で無害な指示まで一部ブロックされる可能性を認めています。

Anthropicは、報告された脆弱性はGPT-5.5やKimi K2.7など性能の劣る他モデルでも同様に特定できたと説明し、Fable 5に固有の攻撃能力はないと強調しました。一方でMythos 5は事情が異なり、6月26日の政府承認を経て米国の一部組織にのみ復帰しています。同社は国内外へのアクセス拡大に向け政府と調整を続けています。

経営層が導入を検討する際に見逃せないのが価格です。Fable 5とMythos 5はいずれも入力100万トークンあたり10ドル、出力50ドルと、世界のフロンティアモデルで最高額に設定されています。今回の一件は、AI政策と企業の事業判断が密接に絡む時代を象徴する出来事と言えるでしょう。

Googleは6月30日、英調査会社Public Firstと共同で英国のAI普及に関する大規模調査を公表しました。職場でのAI利用率は1年で34%から73%へ倍増した一方、恩恵は一部に偏っており、昇進や昇給に結びつく先進的な使い手は全体の15%にとどまります。同社は格差是正へ向けた全国規模の人材育成策も打ち出しました。

調査は労働者をAIの習熟度で4段階に分類しています。未利用の「観察者」が10%、簡単な作業を試す「実験者」が38%、日常的に活用する「実践者」が37%、そして高度に使いこなす「先駆者(Trailblazers)」が15%です。多くの労働者がいまだ初期段階にとどまっている実態が浮かびます。

先駆者層は仕事と私生活を合わせて週約8時間を節約し、実質的に週1日分の余裕を生み出しています。年齢や業種などの条件を調整しても、深いAI活用は昇進84%増、好評価88%増、昇給55%増という形で職業上の前進と結びついていました。ただしこの恩恵は年齢・性別・地域で偏っているといいます。

普及を阻む壁は主に3つあると分析しています。プロンプトを練り直さない「一度きり」の行動的習慣、AIを検索窓のように扱う認知的なくせ、そして利用許可を待つ組織的な空白です。Googleはこれらを技術知識がなくても克服できる課題だと位置づけています。

対策として、自分の習熟度を診断できる「AIスキルクイズ」をPublic Firstが公開しました。さらにGoogleは全国的な学び直し施策「AI Works for Britain」を進め、政府と連携して2030年までに1000万人のAI研修を目指します。既存の「Digital Garage」では10年で120万人超を育成してきた実績があります。

経済効果についてGoogleは、2025年に自社ツールが英国で1400億ポンドの経済活動を支え、うち600億ポンドは中小企業によるものだと説明しました。Search やAndroid、Cloud、YouTube などが週5100万時間の労働を節約しているとし、AI活用の裾野を広げることが国全体の成長につながると強調しています。

Googleは6月30日、ノート支援AI「NotebookLM」に、アップロードした資料を60秒の縦型AI動画へ自動要約する新機能を追加したと発表しました。動画はTikTok風の短尺フォーマットで、AIが生成した画像とナレーションを組み合わせて内容をまとめます。まずは有料会員向けに提供を始めています。

新機能は「Google AI Ultra」と「Pro」の契約者に順次展開されます。利用者はWebまたはアプリでノートを開き、右側のStudio欄から「Video」を選び、さらに「Short」を選択します。あとは焦点を当てたいトピックを選ぶか自分で入力し、「Generate」を押すだけで動画が生成されます。

Googleが公開した例では、オーストラリアが過去に行ったエミューとの戦いを題材に、切り絵風のAIアートとナレーションを組み合わせた動画を示しました。今回の短尺動画は、これまでNotebookLMが備えてきたAIポッドキャストや映画的な動画、視覚的な解説といった機能に新たに加わる形となります。

提供は現時点で英語のみで、無料利用者への対応は「近日中」とされています。研究やメモの内容を素早く把握したいビジネスパーソンにとって、短時間で要点をつかむ新たな選択肢となりそうです。

Googleは2026年6月30日、11回目となる年次環境報告書を公開し、2025年の持続可能性の実績を明らかにしました。同社はこの1年で純増12GWのクリーンエネルギー契約を結び、電力需要が前年比37%増という過去最大の負荷増にもかかわらず、運用上の排出量を2%削減したと報告しています。AIの拡大と環境配慮をどう両立させるかが、報告書全体の焦点となっています。

クリーン電力の調達面では、Googleは世界有数の法人購入者としての地位を示しました。2010年から2025年までに240件超の契約を通じて約35GWの新規クリーン電力を確保し、これは米国の2800万世帯分の電力に相当します。電力消費の100%を再生可能エネルギー購入で賄う状態を9年連続で維持した点も強調されました。

排出削減の効果も具体的な数字で示されています。ハードウェアやソフトの効率化、クリーン電力調達によって、2025年だけで5800万トン超のCO2換算排出を回避したとしています。こうした施策がなければ、同社の排出量は5倍に膨らんでいた計算です。AIを活用した9つのソリューションは、都市やパートナーと合わせて推計4100万トンの削減を実現し、これはGoogle自身の排出量のおよそ3倍にあたります。

一方で、達成の難しさも率直に語られています。サプライチェーンの排出量は前年比25%増となり、新たなAIインフラの規模拡大と、脱炭素電力が不足するアジア太平洋地域の送電網が要因とされています。AIインフラの構築が送電網の脱炭素化を上回る速さで進んでいる点が、課題の核心です。

Googleは送電網への接続待ちや市場の分断、供給網の遅延、規制上の障壁が、新たなカーボンフリー電力の導入を遅らせていると指摘します。それでも同社は原子力や次世代地熱、核融合といった先進的なエネルギー源への投資を続け、技術と並行して戦略を見直しながら、気候目標と現実的な成果の両立を目指す方針です。

Googleは6月30日、画像生成モデル「Nano Banana 2 Lite」と動画生成モデル「Gemini Omni Flash」を開発者向けに公開しました。前者は約4秒で1K解像度の画像を生成し、料金は1,000枚あたり0.034ドルと同社で最も安価です。後者は会話形式で動画を編集できる新機能を備え、両モデルとも本日からGoogle AI StudioやGemini apiを通じて利用できます。

Nano Banana 2 Liteは「Gemini 3.1 Flash-Lite Image」が正式名称で、速度とコストを最優先する高頻度の制作現場に向けた割り切った設計です。標準版が約20秒かかる画像生成を約4秒に短縮し、料金も標準のNano Banana 2の半額に抑えました。広告のA/Bテストや多言語の店舗ページ作成など、大量生成を繰り返す業務での採用を想定しています。

ただし速度と引き換えに制約もあります。解像度は1Kのみで、上位モデルが対応する2Kや4Kは選べません。Googleは小さな文字やインフォグラフィックの正確さ、人物の一貫性が下位の品質になりやすいと明示しており、用途を見極めた使い分けが必要です。

もう一方のGemini Omni Flashは、完成した動画を自然言語の指示で編集できる点が特徴です。台本用のLLM、画像生成、動画化、口の動きの同期、音声生成と五つに分かれていた工程を一つのモデルに統合し、契約や課金、データ管理の手間を減らします。料金は720p動画で1秒あたり0.10ドルで、10秒の動画がおよそ1ドルです。

品質面でも評価は高く、利用者が出力を比較投票するLMArenaの動画部門で首位を獲得しました。一方で動画は10秒までという上限があり、長い動画は分割して結合する必要があります。静止画と音声から人物に話させる機能は偽造防止のためあえて非対応とし、全出力にSynthID透かしとC2PAの来歴情報を埋め込んでいます。

両モデルは組み合わせて使う設計です。Nano Banana 2 Liteで素早く画像を作り、それをOmni Flashに渡して動画化する流れを、状態を保持するInteractions apiが支えます。Googleは安価な料金で開発者を自社基盤に囲い込む狙いを鮮明にしており、生成メディア市場での競争はいっそう激しくなりそうです。

Googleは6月30日、AIアシスタント機能「Gemini Spark」の大型アップデートを発表しました。macOS向けアプリを新たに投入し、チャット画面を越えてデスクトップ上のファイルやアプリを横断的に操作できるようにした点が中心です。米国の「Google AI Ultra」加入者かつ18歳以上を対象に、ベータ版として提供を開始しました。

Mac版では、面倒な手作業を一括で自動化できます。例えばダウンロードフォルダ内のPDFを指定フォルダへ仕分けたり、保存済みの請求書から予算スプレッドシートを作成し定期更新するスケジュールを組んだりできます。Sparkがアクセスできるのはユーザーが許可したファイルのみで、情報保護に配慮した設計です。

近日中には遠隔実行にも対応します。スマートフォンからMacへ多段階の作業を割り当て、外出中でもパソコン側で処理を走らせられます。例として、Mac上の売上レポートを探し、総売上高を抽出してメール送信する、といった一連の流れを任せられます。

連携アプリも大幅に広がりました。Google TasksとGoogle Keepに対応し、Keepに書き散らしたメモをTasksの実行項目へ変換できます。さらにCanva、Dropbox、Instacart、OpenTable、Zillow Rentalsとの統合も始まり、ウェブとモバイルから順次展開され、Mac版へは数週間以内に届く見込みです。

加えて、独自のMCP（Model Context Protocol）対応も導入します。これにより好みのアプリを直接Sparkへ接続し、より自分に合わせたアシスタントを構築できるようになります。

リアルタイムの話題追跡機能も追加されました。応援するチームの試合終了直後に分析を届けたり、株価が一定水準に達した際に詳細な金融レポートを送ったりできます。メールに加え、ブログやニュース、SNS、金融、買い物、天気、スポーツまで監視対象に広げ、ユーザーが何度も更新を確認する手間を省きます。

Anthropicは6月30日、計算科学の研究を一つの環境で完結できるAIワークベンチClaude Scienceを発表しました。データベースやパイプライン、各種ツールを行き来する手間を省き、自然言語で研究を進められる点が特徴です。同社は新しいAIモデルではなく、Claude Opus 4.8を含む既存のClaudeをそのまま使うと明言しています。

仕組みは、主担当のAIが研究のプロジェクトマネージャーとして動き、60を超える科学データベースに接続します。ゲノミクスやタンパク質構造、化学向けの専用ツールキットを備え、必要に応じて作業を分担するサブアシスタントを作り出します。さらに別の検証用AIが、出版前に引用や計算を二重チェックする仕組みです。

再現性を高める工夫も盛り込まれています。3Dタンパク質構造などの図を、それを生成したコードや作成手順、メッセージ履歴とともに保存できます。研究データを自社サーバーへ送らず、ラボ自身のインフラ上で動かせる点も、データ管理を重視する現場には利点となります。

今回の発表でもう一つ重要なのが、NVIDIA BioNeMo Agent Toolkitとの統合です。NVIDIAの高速化された計算機能が呼び出し可能なスキルとしてまとまり、Claude Scienceが適切なツールを選んで実行します。Parabricksはゲノム解析を時間単位から分単位へ、RAPIDS-singlecellは130万細胞の処理を52分から25秒へと短縮します。

競合との違いも鮮明です。OpenAIは4月、生物学推論に特化したGPT-Rosalindを、米国の認定企業に限定した研究プレビューとして公開しました。Google DeepMindはAlphaFoldやAlphaGenomeといった自社の基盤モデルを強みに、Gemini for Scienceで30以上のデータベースを束ねています。Anthropicは広い購読層への開放、OpenAIは企業限定、Googleは独自モデルという三者三様の戦略です。

Claude ScienceはPro、Max、Team、Enterpriseの各プランでベータ提供され、Novo NordiskやAllen Instituteが事例に挙がっています。Anthropicは最大50件のプロジェクトに合計3万ドル分のクレジットを提供する計画で、応募は7月15日まで受け付けます。法務や金融、エンジニアリングなど他の専門領域でAIベンダーがどう競うかを占う、早期のシグナルになりそうです。

米Metaの委託業者数百人が未成年を装い、競合チャットボットに自殺や性、薬物などの高リスクな質問を送って反応を検証していたことが、内部文書と関係者5人の証言で明らかになりました。WIREDが2026年6月29日に報じたもので、業者は18歳未満を装うダミーアカウントを作成し、得られた応答を表計算ソフトに記録していました。

このプロジェクトは社内で「Cannes」と呼ばれ、委託先のCovalenが運営し、4月21日まで続いていました。標的はOpenAIのChatGPT、GoogleのGemini、Character.AIの3つで、2025年8月の1回の検証だけで4万5千件を超える質問が送られたといいます。WIREDが確認した3,748件の質問には、自殺や自傷、摂食障害に関するものが数百件含まれ、性愛に関わるものも少なくとも239件ありました。

質問の多くは、危機にある子どもや10代を装って書かれていました。妊娠した13歳が中絶薬の入手先を尋ねる内容や、過食症を親に隠す方法を問うものなど、安全システムが本来拒否すべき応答を引き出すよう設計されていたとされます。これらの検証は各社に無断で行われていました。

Metaはこの作業を通常の安全検証だと擁護し、「安全で年齢に適した体験を確保するためのテストとベンチマークは責任ある業界標準の慣行だ」と説明しました。同社は競合のベンチマークを自社AIモデルの学習には使っていないとしています。一方Covalenはコメントの要請に応じていません。

しかし競合3社はいずれも検証を許可しておらず、規約違反にあたると指摘しました。Character.AIは規約とポリシーへの違反だと述べ、OpenAIは「問題を調査中」、Googleは第三者による検証を認可していないと回答しています。

非営利団体Humane Intelligence創設者のRumman Chowdhury氏は、子どもを装ったダミーアカウントで規則を組織的に破るような数カ月規模の取り組みは、通常の「業界標準」評価の範囲を超えると批判しました。安全評価と競合ベンチマークの混同は「安全が反競争的な慣行の都合のよい隠れみのになる統治の灰色地帯だ」と警鐘を鳴らしています。

Googleは6月29日、YouTubeのブランド向け広告キャンペーンで新たな計測機能を追加すると発表しました。動画リーチ広告と動画視聴広告が対象で、広告主が重視する成果をどう生み出しているかを示すことを狙いとしています。

まず動画視聴キャンペーンでは、Shortsに配信した広告の操作をShorts広告アクションとして自動的に予算最適化と新しいレポート列に組み込みます。同社によると、視聴時間が10秒を超え「いいね」が付いたShorts広告では、平均してブランド検討が15%、好意度が20%高まったといいます。

もう一つの柱が、広告の表示や視聴をきっかけに発生した検索数を測る関連ブランド検索指標です。Google広告のレポート指標として世界で利用可能になり、ブランド広告とパフォーマンス広告の橋渡しを助けます。

効果も具体的な数字で示されています。Google上で関連するブランド検索が1件増えるごとに、ブランドは平均で31ドルの売上増を得られるとしています。利用にはGoogle担当者への問い合わせが必要です。

これらの機能は、ブランド広告の価値を売上や購買意欲といった成果に結び付けて説明したい広告主にとって、投資判断の材料になりそうです。

Googleは6月29日、Geminiアプリの個人化画像生成機能を米国の全対象ユーザーに無料で開放すると発表しました。これまでPlus、Pro、Ultraの有料会員に限定されていた機能で、画像生成モデルNano Bananaを活用します。利用者の好みやライフスタイルを反映した画像を、詳細なプロンプトを書かずに作成できる点が特徴です。

この機能は同社のPersonal Intelligenceを基盤としています。ユーザーの許可のもと、GmailやGoogle Photos、YouTube、検索などの連携データからGeminiが嗜好を読み取り、応答に反映する仕組みです。たとえば「自分と好きなものを描いて」と入力するだけで、コーヒーやベーキングといった具体的な対象を指定せずとも、好みに沿った画像が生成されます。

Google Photosとの連携により、本人の実際の写真を自動で取得できる点も利便性を高めています。これまで必要だった手動の写真アップロードが不要になり、利用者は説明の手間を減らして制作に集中できます。「夢の家をデザインして」といった簡潔な指示でも、連携アプリから適切な文脈を引き出します。

Personal Intelligenceはオプトイン方式で、どのアプリへのアクセスを許可するかをユーザーが選べます。有効化すると全プロンプトで既定となりますが、ツールメニューの新しいトグルで無効化が可能です。プライバシーへの配慮として、設定はいつでも変更できる仕組みになっています。

Googleは個人化画像生成を4月に初公開し、Personal Intelligence自体は3月に米国全ユーザーへ拡大、その後インドと日本にも展開しました。GeminiはすでにMAU7億5000万を超え、AI分野の主要プレーヤーとしての地位を固めています。ChatGPTやClaudeに対抗する施策として、無料化は利用者層のさらなる拡大を狙う一手といえます。

Googleは2026年6月29日、ビデオ会議サービスGoogle Meetで、AIアシスタントgeminiが会議の議事録を自動作成する「Take notes for me」機能の提供を開始しました。対象はGoogle AI ProおよびUltraの有料会員と、対象となるWorkspaceビジネス顧客で、WebとモバイルのMeet上で一部の言語で利用できます。ユーザーが会話に集中できるよう、許可を得たうえでgeminiが背後で記録を担います。

中核となるのはリアルタイムの文字起こしです。geminiが会話を書き起こし、要点となる行動項目を含む会議の要約を生成します。作成された議事録はGoogleドライブ内のGoogleドキュメントへ自動的に保存され、会議後には要約と行動項目をまとめたメールが届く仕組みです。

利用するには、会議のホストである必要があります。通話中はMeet画面上部の鉛筆アイコンをクリックすると記録を開始でき、すべての通話で有効にしたい場合はMeet設定の「会議の記録」から事前に設定します。機能が有効になると、参加者全員に通知される点もプライバシー配慮として押さえておきたいところです。

近隣の打ち合わせで次のステップを追う場面でも、ケータリング注文で顧客の要望をまとめる場面でも、議事録作成の手間を省ける狙いです。会議の生産性を高めたい経営者やリーダーにとって、有料プランの付加価値を測る一つの指標となりそうです。

米メモリ半導体大手のMicronが、AIデータセンター向け需要の急増を背景にウォール街の注目を集めています。2026年6月25日、同社の時価総額は一時メタとテスラを上回り、過去最高水準に達しました。株価は直近1カ月だけで236%急騰し、金曜終値は1株1132ドルと、2025年半ばまで100ドル未満で推移していた水準から劇的に上昇しています。

急騰の原動力は、AIサーバー向けメモリ需要の逼迫です。AIサーバーはノートPCの数倍のメモリを必要とし、同社が手掛けるDRAMやNAND、とりわけ高帯域幅メモリ（HBM）の供給が追いつかない状況が続いています。NvidiaやMicrosoft、Amazon AWS、Google、Oracleといった大手がメモリを大量に買い占め、DellやHPなどPCメーカーも在庫確保に動いています。

この供給不足は「RAMageddon」と呼ばれ、2027年まで続くと予測されています。すでにApple製品やXboxなど消費者向け電子機器の価格上昇を招いており、影響は広範に及んでいます。こうした逼迫を背景に、同社は第3四半期に売上高が前年同期比4倍の414億ドル、純利益が18.8億ドルから282億ドルへと急拡大する好決算を発表しました。

メモリ業界の歴史的な課題は、製造能力の増強に時間と費用がかかる一方、増産が完了する頃に需要が落ち込み、供給過剰と価格下落を招く点にあります。同社はこのリスクに先手を打ち、NvidiaやAI企業Anthropicとの長期供給契約を含む16件の戦略的顧客契約を強調し、事業モデルの変革を見込んでいます。

アナリストの評価も上向いています。William Blairのセバスチャン・ナジ氏は、需要の伸びが新たなクリーンルームの稼働ペースを上回っていると指摘し、長期契約による収益見通しの改善を理由に「Outperform」の評価を維持しました。ただし、市況の循環的な悪化を避けて長期的に成長を続けられるかは、依然として未知数です。

米Appleは2026年6月、AI業界によるメモリー需要の高まりを理由に、主力製品群を相次いで値上げしました。ティム・クックCEOは値上げを「不可避」とし、同社の従来価格を「持続不可能」と表現しています。16インチMacBook Proは300ドル、11インチiPad Airは599ドルから749ドルへ上昇し、HomePod miniも30ドル引き上げられました。

値上げの背景にあるのが「RAMの高騰」です。メモリーメーカーがAIデータセンター向けのHBMメモリーに生産ラインを振り向け、消費者向けのDDR5から離れたためだと、カーネギーメロン大学のティム・ダーデンガー准教授は指摘します。同じチップでも消費者向け機器よりAIサーバーに使う方がはるかに高く売れるため、各社はデータセンター顧客を優先しているのです。

この供給逼迫は一時的なものではないとの見方が強まっています。NYUスターン経営大学院のスリカンス・ジャガバトゥラ教授は「不足は一時的ではなく今後数年続く可能性があり、コストを単純に吸収する戦略は持続可能ではない」と述べました。OpenAIやGoogle、MicrosoftがAppleを上回る価格でRAMを競り落とし、メモリー大手のMicronは記録的な利益を上げています。

一方で疑問も残ります。Appleは少なくとも4四半期連続で過去最高益を計上し、ハードウェアの利益率は業界標準を大きく上回っているからです。同社の利益率は製品により30〜40%、iPhone 17 Proでは最大47%に達するとの推計もあり、コストを吸収できる立場にあるとみられます。

では、なぜ消費者が負担を強いられるのでしょうか。カーネギーメロン大学のアリ・ライトマン教授は、値上げは絶え間ない成長を求める株主への配慮が「間違いなく」目的だと語ります。AI競争での出遅れや、ジョン・ターヌス氏への新CEO交代をめぐる不透明感、新たなヒット製品の不在が同社への圧力になっていると分析しています。

AIブームの影響は私たちの生活のあらゆる場面に及び、今週は財布を直撃しました。XboxやArduinoまでもがメモリー不足による値上げの波に巻き込まれています。データセンター増設のコストを、なぜ消費者が負担すべきなのか。多くの専門家に取材しても、納得のいく答えは得られなかったといいます。

LLMの普及でコード生成の障壁が下がり、企業は開発を生産システムとして捉え始めています。VentureBeatに寄稿したデータ責任者のBenjamin Rogojan氏は2026年6月26日、AIで効率化した「ソフトウェア工場」の多くが、生産性向上ではなく不具合の量産に陥っていると警告しました。速さだけでは工場は機能しないという指摘です。

数字が問題を裏づけています。Faros AIの調査では開発者あたりのタスク処理量が33.7%、PRマージ率が16.2%伸びた一方、インシデント対PR比率は242.7%も上昇し、不具合は54%増えました。GoogleのDORA研究でも、AI活用の拡大がデリバリーの安定性悪化と関連づけられています。

現場では何が起きているのでしょうか。Rogojan氏が支援した複数の案件では、複数の技術者が速度を優先し標準が欠けた結果、AI生成のデータ基盤が時間とともに変質しました。従来は数年かかったコード様式の分裂が数カ月で5〜6通りに増え、技術者自身が中身を把握できなくなったといいます。

では機能する工場の条件は何か。氏は道具を端々に足すのではなく、生成・レビュー・テスト・追跡・改善を一つにつなぐプラットフォームが要だと説きます。あわせて、任意の処理をたどり再実行できる追跡性、ループより状態機械を使う設計も重視します。

品質管理の置き場所も鍵です。欠陥を最後に見つける旧来の製造業に対し、トヨタは異常時にラインを止める仕組みで不良の流出を防ぎました。ソフトウェアでも仕様の書き方から品質管理を組み込み、静的解析やテンプレートで早期に誤りを捉える必要があります。

結局のところ、出力速度の向上は下流の問題を抑えてこそ価値を持ちます。100マイルで壊れる車を量産しても生産的とは言えません。最も多くコードを書く工場ではなく、下流の欠陥が最も少ない工場が勝つ、と氏は結びます。

AI半導体市場を長年支配してきたNvidiaへの一極依存が、転機を迎えつつあります。OpenAIは半導体大手Broadcomと共同開発した独自の推論用チップ「Jalapeño」を発表し、自社シリコンを持つ大手の一角に加わりました。

今回の動きは、Nvidiaとの完全な決別ではなく、供給リスクを抑えるヘッジの側面が強いといえます。Google、Apple、SpaceXもすでに自前のチップ開発を進めており、単一供給元に頼る構図から各社が距離を置き始めています。

自社チップの利点は、ハードウェアを自社の用途に合わせて細かく調整できる点にあります。これにより制御の自由度が高まり、AppleがIntel製プロセッサから自社設計に切り替えた際に得たような性能向上が期待されます。

TechCrunchのポッドキャスト番組Equityでは、ホスト陣がこの自社チップ化の流れが業界に与える影響を議論しています。AI半導体スタートアップの資金調達や、AIエージェントの進化など、関連する話題も取り上げられました。

経営者やエンジニアにとって、半導体の調達戦略はAI事業の競争力を左右する重要な論点です。大手各社が自社チップへと舵を切る今、自社のAI基盤をどの供給網に委ねるかを改めて見直す時期に来ているのではないでしょうか。

Googleは6月26日、同社の対話型AI「Gemini」アプリが、海外旅行時の時差ぼけを防ぐ旅程作成を支援する機能を紹介しました。利用者がGmailとカレンダーへのアクセスを許可すると、Geminiが予約済みのフライト情報を見つけ、時差に合わせた行動計画を組み立てます。

この機能の特徴は、提案にとどまらず実行まで担う点にあります。作成した旅程は利用者のカレンダーに自動で追加されるため、出発前の準備にかかる手間を減らせます。遠方への移動が多いビジネスパーソンにとって、滞在中の生産性を保つ助けになりそうです。

基盤となるのは、Googleが提供するGemini 3.5 Flashモデルです。同社は、高度な推論能力と具体的な行動を組み合わせたモデルだと説明しています。

今回の発表は、AIが単なる情報提供から、利用者に代わって作業をこなす実務支援へと役割を広げている流れを示しています。個人の予定データと連携することで、日常的な準備作業を任せられる範囲が広がっていくと考えられます。

米AI企業Anthropicが主力モデルを停止してから6月26日時点で2週間が経過し、米政権との交渉は決着していません。同社は12日にトランプ政権から輸出規制命令を受け、最上位の「Mythos5」と「Fable5」を即座にオフラインにしました。経営陣を相次ぎ首都ワシントンへ送り込んだものの、再開の時期は見通せない状況です。

命令は安全保障上の懸念を理由に、米国の内外を問わず外国籍の全利用者へのアクセス停止を求めるものでした。Anthropicの外国籍従業員も対象に含まれ、同社はモデルを停止し続ける以外に選択肢がないと判断しています。なぜ対立が続くのか、その理由は明確になっていません。

背景には、AIへの輸出規制を適用する明確な枠組みがない事情があります。本来この手続きは数カ月から数年かけて行われますが、米商務省はFable5を発売前に審査して問題視していませんでした。アマゾンのジャシーCEOがFable5の制御回避手法を指摘したと報じられ、そこから審査が数日に圧縮されたとされます。

セキュリティ企業の専門家は、この脆弱性は過大評価されていると指摘します。問題視された機能は、コードの欠陥を見つけて修正しテストする防御側に不可欠な作業であり、規制発動に値しないとの見方です。一方で交渉は難航し、共同創業者のトム・ブラウン氏がアモデイCEOに代わって政権との折衝にあたっています。

今回の停止はAnthropicの経営に重い打撃を与えています。Mythos級モデルは入力トークン単価がOpus4.8の2倍で、IPO前の収益柱と見込まれていました。同社はSpaceXのデータセンターに年150億ドルを支払う契約を抱え、その原資としてMythosの収益を必要としています。

影響はAnthropic1社にとどまりません。米政権が危険とみなすAIを規制する姿勢を示したことで、OpenAIやGoogleなど同様の能力を持つ各社にも規制波及の懸念が広がっています。実際にOpenAIはGPT-5.6の発売延期を要請されており、その間に中国勢が競争で先行する事態が指摘されています。

AIが数学研究の中核領域へ急速に進出し、数学者という職業の存在意義が問われています。IEEE Spectrumは2026年6月25日、ハイデルベルク受賞者フォーラムなどでの議論を基に、研究者たちがAIによる証明や発見をどう受け止めているかを報じました。かつて「確率的オウム」と揶揄された大規模言語モデルが、今や高度な数学的推論を担う存在へと変貌しています。

AIの実績は急速に積み上がっています。昨夏にはGoogle DeepMindとOpenAIのシステムが国際数学オリンピックで金メダル相当の成績を収め、今年に入るとDeepMindの実験的システムが博士級の研究成果を自律的に生み出しました。OpenAIの汎用システムは組合せ幾何学の重要な予想を反証し、トップ数学者が画期的成果と評価しています。

もう一つの転換は、証明支援系との連携です。Lean、Isabelle、Rocqといった証明検証ツールは、これまで人手で行う「形式化」という手間が壁でした。LLMがこの翻訳作業を自動化しつつあり、Math, Inc.の推論エージェントGaussは、フィールズ賞級の球充填問題を24次元のより複雑なケースまでわずか2週間で独力で形式化しました。

一方、数学者の間には存在不安が広がっています。フォーラムに集った若手研究者は「自分たちが置き換えられる可能性」を実感したといいます。プリンストン大学のVenkatesh氏やオタワ大学のFraser氏は、問題を理解しようともがく過程こそ数学の喜びであり、人間固有のものだと主張します。

対照的にUCLAのTerence Tao氏は、AIを脅威ではなく「大きな数学」への触媒と捉えます。創造的な部分を人間が担い、技術的な作業の大半をAIが引き受ける、人機協働の大規模分散型研究を構想しています。鍵となるのは形式化で、形式証明があれば無名の研究者の貢献も信頼できると説きます。

ただし懸念も残ります。高価な専有AIモデルへの依存が数学をエリートの活動に変える恐れや、困難な問題に深く取り組む動機の低下、そして答えに飛びつく若い世代の知的萎縮です。数学界はエッセイやワークショップ、利用指針の策定で対応を進めており、AIの時代に学問の方向性を保とうとしています。

Googleは6月25日、求職活動を支援する同社の生成AIツール3種を自社ブログで紹介しました。職種探しからの応募書類作成、面接準備までの一連の流れを、Career Dreamer、NotebookLM、Gemini Liveで効率化できると説明しています。煩雑になりがちな転職活動を、複数ツールの組み合わせで簡素化する狙いです。

最初の段階となる応募先探しでは、Career Dreamerを使います。自分の興味や経験をもとに、目指せる多様な職種をブレインストーミングできるツールです。求職活動の出発点となる「応募する価値のある仕事」を見つける手助けをします。

次の応募書類づくりでは、NotebookLMが履歴書や志望動機書の推敲を支援します。過去の経験を一貫した物語に整理し、採用担当者に響く形に練り上げることで、多数の応募者の中で目立つ材料を作れるとしています。

面接対策ではGemini Liveを活用します。想定質問への回答を練習し、自分の受け答えに対する即時フィードバックを求められる点が特徴です。対面でのやり取りを成功させる準備として位置づけられています。経営者やエンジニアにとっても、採用される側・する側の双方でAI活用の参考になりそうです。

ネットワーク自動化の新興企業Netrisは2026年6月25日、ベンチャー投資大手アンドリーセン・ホロウィッツ（a16z）から1500万ドルのシリーズAを調達したと明らかにしました。新興のAIクラウド事業者（ネオクラウド）がデータセンターを早く稼働させられるよう、設定や運用を自動化するソフトを提供しています。調達資金はエンジニアと営業の採用、対応ハードウェアの拡充に充てます。

AIブームでデータセンター事業への参入が相次ぐ一方、GPUやスイッチを確保しても設定や運用を整えるには数カ月を要します。GPUが遊休状態にある時間はそのままコストとなるため、立ち上げの速さが収益を左右します。Netrisはスイッチ上で動くソフトと接続プラットフォームで、この準備期間を短縮すると主張しています。

同社のプラットフォームはハードウェア層でサーバーやリソースを分離し、複数顧客への提供（マルチテナンシー）を可能にします。EquinixやAWS、Googleなど大手は自前のエンジニアで対応してきましたが、小規模なネオクラウドにはその余力がありません。NetrisのSaroyan最高経営責任者（CEO）は、AI向けには通信量が膨大なため完全にハードウェアで高速化した仕組みが必要だと説明します。

注目すべきは、この技術にAIを使っていない点です。同社はAIが非決定的で勝手な動作をするため、数千台規模のスイッチ設定変更には不向きだと考え、再現性の高い独自アルゴリズムを採用しています。8年前から開発を続けてきた成果です。

実績も着実に積み上がっています。2年前にデモを見たNvidiaが顧客に同社を推薦したほか、現在は世界35カ所超のGPUクラスタ（計約100万GPU）で稼働中です。利用企業にはLightning AIやFoxconn、Hewlett Packard Enterpriseなどが名を連ね、a16zのパートナーGuido Appenzeller氏が取締役に加わります。

米ケンタッキー州の農村部にあるヘンリー郡公立学区は6月25日、Googleの教育向けAI「Gemini for Education」を活用し、州の作文評価で最下位の「ノービス層」の生徒割合を33%から15%へ引き下げたと明らかにしました。同学区のジム・マスターズ教育長が成果を報告したものです。狙いは、人手不足のなかで個別最適化された作文添削を全生徒に届けることにありました。

背景には高校での添削負担の重さがあります。教員1人が平均で180人の生徒を担当しており、授業準備や採点も抱えるなかで、州の評価基準に沿った細やかな添削を一人ひとりに行う時間が足りませんでした。州テストで使われる別社のAI採点ソフトも検討しましたが、同学区には費用が高すぎたといいます。

そこで同学区は、すでに契約していたGoogle for Educationの枠内で追加費用なしのGeminiを試すことにしました。カリキュラム専門家やベテラン教員が管理者と協力し、過去に州から受け取った評価との一致を確認しながら精度を検証。Geminiの添削が州の基準と合致するまでテストを重ねたとしています。

運用面では、人の確認を要に据えています。Geminiが州ルーブリックに沿った個別添削の反復作業を担う一方、生徒に返す前には必ず教員が内容を確認する仕組みです。これにより教育の質と学術的基準を保ちつつ、教員は生徒一人ひとりの指導に時間を割けるようになりました。同学区は、AIが批判的思考を損なうのではなく、むしろ引き出す鍵になり得ると総括しています。

米Googleは6月25日、自社の親世代の社員がAIアシスタントGeminiを日々の子育てにどう使っているかを紹介するブログを公開しました。執筆者の社員が、生後9カ月の娘を連れた旅行計画をGeminiに任せた体験をきっかけに、社内の親たちへ活用法を募った内容です。育児の精神的な負担を技術で肩代わりする実例が並びます。

学習面では、11歳の子の試験対策に学校のカリキュラムを読み込ませ、クイズを自動生成する使い方が挙がりました。Geminiは答えを示すだけでなく段階的に考えさせる誘導型の問いかけができる点が評価されています。皮膚科医を目指す娘の進学先や専攻の検討に使う例もありました。

予定管理では、PDFのスポーツ日程表から自分の子のチームの試合だけを抽出し、数クリックでカレンダーに登録した事例が紹介されました。Gmailやカレンダー、Keep、Tasksとの連携を生かし、学校や保護者からのメールを基に予定やToDoを自動でまとめる活用も目立ちます。発達障害のある子向けに、療育や週末の視覚的スケジュールを作る使い方もありました。

暮らしの場面では、週間の献立や買い物リストの作成、小児科医の助言と合わせた離乳食計画づくりが挙がりました。旅行では子ども向けのイベントや年齢に合った活動を探す用途が人気で、近隣図書館の催しや開館時間の一覧化にも使われています。

最も多かったのは、画像生成機能Nano Bananaを使った遊びの創出でした。家族向けボードゲームのカードを小学1年生の読解レベルに作り直したり、長距離ドライブ用のクイズを作ったりと、子どもを楽しませる工夫に広がっています。

Googleは6月25日、教育者向け会議ISTE 2026に合わせ、生徒向けの新しいAI学習機能群を発表しました。中心となるのはGeminiアプリの学習ノートブック(study notebooks)で、生徒一人ひとりの学習目標に応じて個別最適化されたレッスンを生成します。同機能は個人アカウント向けに全世界・全言語で順次提供を開始しました。

学習ノートブックの仕組みはまず診断クイズから始まります。生徒が授業のシラバスやノートをアップロードすると、Geminiが習熟度の基準を測り、強みと弱点を特定します。その結果に基づき、弱点を補う短時間のレッスンと練習問題を組み立て、回答状況に応じて内容を自動更新します。

進捗管理にも力点が置かれています。Geminiは学習目標を100以上の具体的な学習項目に分解し、それらをトピックごとにまとめて習得状況を「得意」「重点分野」「未着手」と分類します。専用ダッシュボードが優先度の高いレッスンを推奨するため、生徒は次に何を学ぶべきかを常に把握できます。

標準化試験への対応も拡充します。GoogleはThe Princeton Reviewと提携し、今後数週間のうちにGRE・ACTの無料の本番形式模試を提供します。SATには既に対応済みで、ブラジル向けのENEMやJEE、NEETなども順次追加する計画です。受験後はトピック別の成績内訳が示され、重点的に学ぶべき領域が明確になります。

学校向けの展開も進みます。Google Classroomには生徒向けのGeminiが導入され、教師は授業内容に基づいた学習ノートブックを生徒に割り当てられるようになります。Googleは教師主導という原則を強調し、人と人のつながりを置き換えるのではなく支援する位置づけだと説明しています。学校発行アカウント向けの学習ノートブックも数週間以内に利用可能になる見込みです。

Googleは6月25日、米国のAI規制に関する白書を公開し、過剰規制と無規制の二択に陥った議論に対し実証に基づく実践的な中間路線を提唱しました。法務最高責任者のケント・ウォーカー氏が発表した提言は、進歩を妨げずに公共の安全を守る枠組みを目指すものです。

白書の中核は、AIを能力に応じて二つに分けて扱う点にあります。最先端のフロンティアAIモデルについては、連邦政府が監督し業界が支える独立組織が安全基準を設定し、任意の独立監査を検証する仕組みを提案しています。これは他の重要産業の管理手法に近く、進歩への影響を抑えつつ機動的に安全を確保する狙いです。

一方、広く普及したAIアプリケーションに対しては、新法の制定よりも既存法の活用と更新で対応すべきだとしています。具体的には児童の安全、著作権、労働力の移行といった社会的・経済的課題を、現行の法律を改めて当てはめる形で扱う方針です。

同社は、バランスの取れた手法であれば進歩を停滞させずに公共を守れると主張しています。経営者やリーダーにとって、今後の米国のAI政策の方向性を占ううえで重要な論点であり、規制動向を見据えた事業判断の材料となりそうです。

Googleは6月25日、アプリ配信サービス「Google Play」について、英国を最初の対象市場の一つとしてビジネスモデルを刷新すると発表しました。6月30日から開発者向けのサービス手数料を引き下げるとともに、Google Play以外の独自課金システムを併用できるようにします。デジタルコンテンツの購入については、利用者を開発者自身のウェブサイトへ誘導することも認めます。

今回の変更は、英競争・市場庁（CMA）が示してきた懸念に対応するものです。Googleはこれまで提供してきた選択肢の拡充を進めると同時に、規制当局の指摘を踏まえた制度設計に踏み込みました。同社によると、現在Androidは英国の開発者に対し99億ポンド超の収益をもたらしているといいます。

開発者にはさらに低い手数料率を得る道も用意されます。刷新した「Games Level Up」プログラムや「Apps Experience」プログラムに参加すれば、英国では9月30日から追加の割引が適用されます。手数料負担を抑えたい開発者にとって、参加を検討する材料となりそうです。

年内には、業界で初めてとなる「登録アプリストア（Registered App Stores）」プログラムも始まります。これは一定の安全基準を満たしたアプリストアについて、インストール手順を簡素化する仕組みです。Androidの開放性をめぐる議論が続くなか、Googleは選択肢の拡大と安全性の両立を図る構えです。

Googleは6月25日、教育向け年次カンファレンス「ISTE 2026」で、教師が主導権を握るAI教育戦略を発表しました。学習科学に基づくツール群をGoogle Classroomに組み込み、生徒一人ひとりに合わせた指導を支援しつつ、データの安全性を保つ狙いです。同時に慈善部門のGoogle.orgが、3つの長期パートナーへの新たな資金提供も明らかにしました。

中核となるのが教師主導のAI機能の拡張です。今後数カ月のうちに、対話型学習のGuided Learning、試験対策のスタディノートブック、教材を教材化するNotebookLMがClassroomに順次導入されます。教師は授業の教材を選んで活動を作成でき、生徒の取り組み状況を個人・クラス単位で把握して指導に生かせます。

教師の文脈を理解させる仕組みも強化します。本日提供を開始したClassroom連携アプリはGemini上で課題や成績、教材を安全に参照し、進捗分析や活動案の作成を助けます。さらに今後、外部のEdTechがClassroomの情報を安全に参照できるMCPサーバーを公開し、日々の業務を一元化しながら新しい指導法を可能にする方針です。

教師の活用を後押しする取り組みも広げます。GoogleはISTE+ASCDと連携した「Google AI Educator Series」を通じ、全米600万人の教員すべてにAI研修を届けることを目指しています。AIは強力な道具である一方、教師と生徒の人間的なつながりこそが学びの核心だと同社は強調します。

資金面では、Google.orgがISTE会場で3団体への支援を表明しました。aiEDUは高ニーズなK-12学区とAI準備戦略を共同開発し、ISTEはAIを活用した評価の実地調査やサミットを、Renaissance Philanthropyは評価刷新の取り組み「Reimagining Assessment」を進めます。教師のAIリテラシーに投資し、学びの未来を担う教育者を支える構えです。

Googleは2026年6月25日、株式情報サービス「Google Finance」初のスマートフォン向け専用アプリをAndroid向けに全世界で公開しました。同サービスは20年の歴史を持ちながらこれまでアプリを持たず、今回が初のネイティブアプリ提供となります。iOS版も2026年内の投入を予定しています。

今回の更新では、AIで刷新したWeb版がベータ版を終え正式版へ移行しました。Googleのチャットボットがサービスの中核機能に組み込まれ、株価がなぜ動いたかをAIが解説する「key moments」や、対話形式で銘柄を調べられるAIリサーチツールが利用できます。アプリ下部の「Ask」ボタンから資産運用に特化したボットと会話でき、過去の対話履歴も確認できます。

Web版では、利用者の投資ポートフォリオ管理機能も全世界で順次提供を始めました。保有資産を一つのダッシュボードに集約し、配分や運用成績の分析を表示します。CSVやPDFのアップロード、スクリーンショットの貼り付け、あるいは保有内容を文章で説明するだけでも作成でき、「現在のポートフォリオで不足しているセクターは」といった質問にAIが答えます。

さらに、利用者が指定したテーマを定期的に配信する新機能も登場しました。「主要暗号資産の夜間の値動きを分析した寄り付き前ブリーフィングを毎日送って」といった指示を出すと、Google Financeが背景で情報を収集し、指定の頻度でカスタムの市況レポートを届けます。通知はGoogleアプリ経由で受け取れます。

アプリにはまず新体験の中核機能が搭載され、今後数カ月でライブ決算説明会やポートフォリオ、定期配信機能などWeb版の機能を順次取り込む計画です。経営者やエンジニアにとって、AIが市場の文脈を補足する金融情報サービスがモバイルでも常時手元に置ける点は、日々の意思決定の速度を左右する変化と言えます。

Googleは6月25日、ポーランドのグダニスクで開かれたウクライナ復興会議で、同社の慈善部門Google.orgが500万ドルを助成し、AIを活用した就労支援基盤「Obrii」を拡張すると発表しました。Obriiはウクライナ経済省が開発し、同国のデジタル行政アプリ「Diia」と連携して、求職者が資格や職歴を一元管理できる仕組みです。

助成によってObriiはAIで複数の機能を強化します。求職者のスキルと地域に基づいて求人を自動でマッチングし、人手が不足する分野の研修を推奨します。新たな取り組みとして学生や新卒者の初就職を後押しし、雇用契約の締結や管理もデジタルで完結できるようにします。

ウクライナのソボレフ経済相は「これは単なる技術への投資ではなく、人々とウクライナの経済復興への投資だ」と述べました。Googleがデジタル労働市場の基盤整備を支援するのは同社史上初めてで、求職者の研修・就職と企業の人材確保を加速させる狙いがあります。

このプロジェクトは2027年末までに登録ユーザー500万人、就職支援10万人を目標に掲げています。Googleは侵攻初期からウクライナ政府と連携してきており、今回の助成はその継続的な復興支援の一環と位置づけられます。

Googleは2026年6月25日、YouTube向け広告手法「Demand Gen」の機能拡張を発表しました。動画の縦横比変換の選択肢追加、Geminiによる広告素材の最適化提案、ウェブからアプリへの新規獲得計測という3点が柱です。経営者やマーケティング担当者が、より効率的にYouTube上で成果を伸ばすための更新となります。

今回のアップデートでは、動画素材のアスペクト比変換が広がります。縦型から正方形、縦型から横型、正方形から横型への変換に対応し、あらゆる画面サイズに合わせて広告を最適化できるようになります。これにより、デバイスを問わずコンバージョン獲得の機会を広げられる点が特徴です。

素材選びの場面では、Geminiが自動で最適化案を提示します。Demand Genキャンペーン向けに画像や動画を選定する際、YouTube向けにどう改善すべきかをAIが推奨する仕組みです。広告クリエイティブの判断を、AIが後押しする形になります。

計測面では、ウェブからアプリへの新規ユーザー獲得を可視化する機能が加わりました。Demand Genキャンペーンがアプリインストールを通じてどれだけ新規ユーザーを獲得したかを把握でき、投資全体の価値を見渡せます。Googleが引用したMeasuredの調査では、YouTube上の増分コンバージョンの72%が新規顧客によるものとされており、新規獲得の計測強化はこうした傾向を踏まえた動きと言えるでしょう。

AI新興企業General Intuitionは6月25日、評価額23億ドルで3億2000万ドルを調達したと発表しました。今回のラウンドはKhosla Venturesが主導し、ジェフ・ベゾス氏やエリック・シュミット氏、Google DeepMindやMITの研究者らも参加しています。累計の開示資金は4億5400万ドルに達しました。

同社の強みは、ゲーム映像に埋め込まれた操作ログです。どのボタンをいつ押したかという行動データを使い、空間と時間を移動する推論能力をモデルに学習させています。映像だけから行動を推測する競合に対し、共同創業者のde Witte氏はこのアプローチが優位だと主張します。

学習基盤となるのが、フレームごとに生成される世界モデルです。社内で「ジム」と呼ばれるこの環境を通じ、エージェントは壁やはしご、影の動きといった現実の物理法則を自ら習得します。同社はこの世界モデルではなく、汎用的なエージェントモデル自体を製品として販売する方針です。

実機への応用も進んでいます。ゲームを100時間連続でプレイするエージェントと同じ「脳」が四足歩行ロボットを動かし、わずか8分の実機データで微調整できたといいます。一方で、こうしたモデルを物理世界で大規模に通用させた例はまだなく、ゲーム映像が安価な近道になるかは賭けの段階です。

調達資金の大半は計算資源の拡充に充てられ、CoreWeaveとの契約のもとで次世代モデルの事前学習に集中します。APIは夏の終わりまでに広く公開する計画です。de Witte氏は人道支援の経験から、AIを人間への危害に使わない方針も明確にしています。

Googleは6月25日、音声アシスタント「Gemini for Home」の新たな活用法100例を公式ブログで公開しました。スマートスピーカー「Google Home Speaker」の正式発売に合わせた発表で、照明や家電の制御、買い物リスト管理、料理や育児の相談まで、家庭での幅広い使い方を提示しています。

今回の活用例は、生成AIならではの柔軟な自然言語理解を前面に押し出している点が特徴です。「コーヒーメーカーをオフ、いや、やっぱりオンにして」といった言い直しや、「寝室以外の照明を全部つけて」のような条件付き指示にも対応します。タイマー設定と掃除機の起動、音楽再生を一度の発話でまとめて行う複数操作も可能です。

上位プラン「Google Home Premium」は月額10ドルから提供されます。加入者はカメラ映像をAIに尋ねて検索でき、「昨夜の物音は動物だったか」「白いホンダがいつ車庫を出たか」といった質問に、録画を遡らずに回答を得られます。家族の顔を登録しておけば、ドアベル履歴から来訪者の到着時刻も確認できます。

音声操作は家庭領域でのAI普及を測る重要な接点であり、Googleはハードウェア発売と具体的な利用シーンの提示を組み合わせ、Geminiの日常浸透を狙っています。経営者やエンジニアにとっては、対話型AIが定型コマンドから文脈理解へ移行する流れを示す事例として注目に値します。

米AI企業のAnthropicは6月25日、中国Alibabaが同社の主力モデルClaudeの能力を不正に複製しようとする過去最大規模の攻撃を仕掛けたと非難しました。Ars Technicaが入手した上院議員宛の6月10日付書簡で、同社は「これまで測定した中で最大のClaude能力の不正抽出キャンペーン」の機密証拠を共有したと明らかにしています。

攻撃は4月22日から6月5日にかけて発生したとされます。Anthropicによると、AlibabaとそのAI研究所Alibaba Qwenに関係する事業者が、約2万5000の不正アカウントを通じて2880万件超の対話をClaudeと生成したといいます。標的となったのは、エージェント推論やソフトウェア開発、長期タスクといったClaudeの最も価値ある機能でした。

Alibabaは難読化技術とプロキシネットワークを使って検知を回避したと、Anthropicは指摘しています。中国側で信頼できる難読化技術への需要が高まる中、同社は将来の蒸留攻撃を支える「回避経済」が既に拡大していると警告しました。狙いは、自社で巨額の訓練・研究開発費を負担せずに最先端モデルの能力を得ることだとされます。

今回のキャンペーンが、Trump大統領が違法な蒸留攻撃を抑え込む措置を取った後に起きた点も重視されています。Trumpは4月、中国による「産業規模」のAI窃盗を非難しており、これはAnthropicがDeepSeekやMoonshot、MiniMaxを同様の手口で告発した直後のことでした。OpenAIやGoogleも自社モデルへの類似攻撃に関する調査結果を公表しています。

Amazonは6月25日、インドのAIおよびクラウド事業を拡大するため、2030年までに130億ドルを追加投資すると発表しました。ジャシーCEOがニューデリーでモディ首相と会談した後の表明で、ムンバイとハイデラバードにあるAWSのデータセンター容量増強に充てられます。

今回の投資は、Amazonにとって3年連続となる大型のインド向け表明です。2023年に2030年までの150億ドル投資を打ち出し、2025年12月には350億ドル超を追加。これによりインドへの投資コミットメントは累計480億ドルに達しました。

ただしAmazonは、480億ドルをインド事業全体にどう配分するかは明らかにしていません。技術企業の長期投資は新規インフラだけでなく、設備投資と運営費の双方を含むのが一般的です。

背景には、インドをAI向け計算基盤の一大拠点とみる世界的な投資ラッシュがあります。Microsoftは2029年までに175億ドル、Googleは150億ドルの投資を表明し、Reliance IndustriesやAdani Groupなど国内財閥も巨額を投じています。インド政府も、海外向けサービスを国内データセンターで処理する外資クラウド事業者への税制優遇などで誘致を進めています。

米半導体大手のQualcommは2026年6月24日、シリコンバレーのAI半導体ソフトウェア新興企業Modularを約40億ドルで買収すると発表しました。対価として最大1920万株の普通株を発行する方針で、直近の終値ベースで40億ドル弱に相当します。取引は今年後半に完了する見込みです。

Modularは、開発者がコードを書き換えずに異なる半導体上でAIソフトを動かせる独自のコーディング言語とソフトウェア基盤を提供しています。今回の買収額は、同社が9カ月前に16億ドルの評価額で2億5000万ドルを調達した水準を大きく上回りました。2人の共同創業者を含む約150人の全従業員がQualcommに加わる予定です。

今回の動きは、収益の大半を占めるモバイル市場への依存から脱却を急ぐQualcommの姿勢を示しています。Cristiano Amon最高経営責任者(CEO)は声明で、多様な計算環境で動く開発者本位の水平型プラットフォームが将来を担うと述べました。同社はスマートグラスやイヤホンなどAI機器向けに40種類の半導体設計を進めているとされます。

Qualcommはデータセンター市場への参入も加速しています。昨年末にはサーバー向けCPUを手がける新興企業Ventana Micro Systemsを買収し、特定用途向け集積回路(ASIC)の設計にも取り組んでいます。中国のByteDanceが初期顧客になると報じられています。

Modularは2022年、GoogleのTPU開発に携わったChris LattnerとTim Davisが創業しました。Lattnerはコンパイラ基盤LLVMやAppleのSwift言語を生み出した人物で、NvidiaのCUDAやAMDのROCmに対抗する統一ソフト層の構築を目指していました。最終的にBig Techの外で解くべき構造的課題と位置づけた問題は、Qualcommという構造のもとで決着しました。

OpenAIは2026年6月24日、半導体大手Broadcomと共同開発した初の自社AIチップ「Jalapeño（ハラペーニョ）」を公開しました。同チップはAIの推論処理に特化したASIC（特定用途向け集積回路）で、ChatGPTやCodexなどのサービスを動かすサーバー向けに設計されています。早期テストでは、電力当たりの性能が現行の最高水準を大幅に上回る見込みだと説明しました。

Jalapeñoは、汎用チップを転用したものではなく、LLMの推論に最適化してゼロから設計された点が特徴です。OpenAIがモデルやサービング系の知見をもとにチップアーキテクチャを設計し、Broadcomがシリコン実装やネットワーク技術、Celesticaが基板やラックなどのシステム統合を担いました。試作チップはすでに研究室で量産想定の周波数と電力でMLワークロードを実行しており、コーディング向けの「GPT-5.3-Codex-Spark」も動作しているといいます。

今回の最大の狙いは、Nvidia製GPUへの依存を減らすことにあります。Nvidiaのチップは供給が限られており、OpenAIは自社設計によって推論コストの引き下げと安定供給を目指します。BroadcomのHock Tan最高経営責任者（CEO）はReutersのインタビューで、JalapeñoはNvidiaの「Blackwell」やGoogleのTPUに匹敵する性能だと述べました。

開発スピードも注目点です。OpenAIとBroadcomの提携は2025年10月に発表されており、設計から製造のテープアウトまでわずか9カ月で到達しました。OpenAIは、これを高性能半導体で過去最速のASIC開発サイクルだと位置づけ、自社のAIモデルが設計や最適化の一部を支援したと説明しています。

Jalapeñoは複数世代にわたる計算基盤の第一歩にすぎません。Hock Tan CEOは、Microsoftをはじめとするパートナーと組み、2026年からギガワット規模のデータセンター展開を可能にすると述べました。初期配備は2026年末を見込み、以降数世代にわたって拡張していく計画です。

MicrosoftやMeta、Amazonなども自社向けAIチップを相次いで投入しており、推論の効率化はAIの経済性を左右する鍵になりつつあります。事前学習などの重い処理は引き続きNvidia製ハードに頼るとみられますが、推論コストのわずかな削減でもOpenAIの収益改善に大きく寄与する可能性があります。

米Googleは6月24日、生成AI「Gemini」の開発に深く関わった著名研究者のJonas Adler氏とAlexander Pritzel氏が、競合のAnthropicへ移籍すると報じられました。Bloombergが伝えたもので、両氏はGoogleの主力モデルであるGeminiの開発で中心的な役割を担っていました。TechCrunchはGoogleに取材を申し込んでいます。

今回の離脱は、Googleにとって人材流出という憂慮すべき流れの一部です。先週には、AI研究の重鎮として知られるNoam Shazeer氏が、Googleを離れてOpenAIへ移ると表明していました。Shazeer氏は2000年からGoogleに在籍し、間の3年間は自身が立ち上げたチャットボット企業Character.AIを率いていました。

そのCharacter.AIをGoogleは実質的に約27億ドルで買収し、Shazeer氏をGeminiの開発に呼び戻した経緯があります。それだけの投資をして確保した人材すら、再び社外へ流れている形です。今回の連鎖的な退社は、Googleが抱えるAI人材の引き留めの難しさを浮き彫りにしています。

Shazeer氏の発表からわずか数日後には、Google DeepMindのディレクターを務めるJohn Jumper氏も、Anthropicへの移籍を明らかにしました。Jumper氏はDeepMindのDemis Hassabis最高経営責任者(CEO)とともに、タンパク質の立体構造を予測するAlphaFoldの業績で2024年のノーベル化学賞を受賞した人物です。

こうした流出が続く背景には、OpenAIとAnthropicが新規株式公開(IPO)の準備を進めている事情があります。上場前のいまは、将来値上がりが期待できる株式を報酬として提示できるため、トップ人材を引き抜く好機となっているのです。AI企業の上場競争が続く限り、Googleからの頭脳流出はさらに加速する可能性があります。

米Googleは6月23日のイベント「AI for the Planet」で、自然災害の予測と検知に関するAI研究の進展を発表しました。洪水・山火事・地震・異常気象を対象に、AIで生成した情報をパートナーや利用者に届け、「誰も自然災害に不意を突かれない世界」を目指す方針を示しました。

中核となるのが洪水予測です。2018年のインド・パトナでの試験運用から始まり、現在は予報基盤「Flood Hub」が150カ国以上、約20億人をカバーします。河川の洪水は最大7日前に、都市部の鉄砲水は最大24時間前に予報できるとし、関連データセットと水文フレームワークをオープンソース化したと説明しました。

異常気象では、サイクロン予測モデル「WeatherNext 2」が全球の時間別予報を数分で生成すると紹介しました。2025年のハリケーンシーズンでは、進路と強度を数日前に高い信頼度で予測できたとしています。山火事では衛星画像によるAI境界追跡を34カ国に拡大し、新たに開発した衛星「FireSat」で20分ごとの高頻度検知を目指します。

リアルタイムの警報も強化しています。検索とマップ上の「SOS Alerts」や、90カ国超で展開する「Public Alerts」を通じて、当局やメディアの情報を集約します。同社によると、昨年は1日平均1000万回以上、危機情報を人々に届けたといいます。Androidの地震速報や熱波・大気質の警報も各国で提供します。

国際機関や政府との連携事例も挙げました。ナイジェリアやバングラデシュでは支援団体がGoogleの洪水予報を活用し、増水前に現金を配る予防的支援を実施。ハリケーン「Melissa」では、米国立ハリケーンセンターが同社モデルを用い、ジャマイカへの上陸を5日前に予測したと述べています。

Googleは6月、AI健康コーチを搭載した99ドルのフィットネス端末「Fitbit Air」を市場投入しました。米メディア「The Verge」のレビューによると、同端末はAI機能を使う人にも使わない人にも応える設計が特長で、Fitbit買収以降で最も賢明な製品と評価されています。

中核となるのは、対話型AI「Gemini」を基盤とした健康コーチです。毎朝、睡眠スコアや回復度を要約したうえで、その日に取るべき行動を助言します。出張や体調不良といった状況に応じて、歩数目標を下げた移動中向けの運動メニューを生成することも可能です。ただし診断は行わず、常に医療専門家への相談を促します。

評価者は、的確な助言を引き出すために5〜6時間を費やし、10年分の医療記録や服薬情報、血液検査結果を手入力したと明かしています。これだけ準備しても、AIは過去の会話を忘れて古いデータに戻ることがあり、歩数目標の変更が反映されないなどの不具合も残ると指摘しました。

コーチ機能はAirの専用機能ではなく、Pixel Watchでも利用でき、将来は他社製ウェアラブルへの拡大も視野に入れています。2025年10月以降、約50万人がベータ版を試し、Googleは100万件超のフィードバックを得て先月に改良版を投入しました。情報源として臨床研究などを提示する点も改善されています。

一方で基本的な計測データは有料化されず、心拍数や睡眠、血中酸素などを無料で利用できます。AIコーチや適応型運動プランを使う場合のみ、年99ドルのプレミアム契約が必要です。バッテリー持ちや軽さも高く評価されています。

記者は、AIコーチの最適な用途を通院の合間を補う道具と位置づけています。同じハードで、AIを使う体験と従来型の単純な計測のどちらも選べる点が賢明だとし、AIをめぐる賛否が割れる健康分野で両者に訴求できる稀有な製品だと結論づけました。

米メディアThe Vergeは2026年6月23日、ソニーのスマートフォン「Xperia 1 VIII」に搭載されたAI Camera Assistantを約1週間検証した結果を公開しました。記者は同機能について「ソニーが見せていた通り酷い」と評し、AIによる撮影補助が実用に耐えないと結論づけています。

この機能はカメラアプリの標準モードに組み込まれ、撮影時に画面へ別設定の写真候補を自動表示します。GoogleのPixelに搭載された「Camera Coach」が構図や焦点の助言を行うのに対し、ソニーのAIはフィルターを適用するだけで、構図の指導も適用した効果の説明も一切ありません。

記者によると、提案の大半は露出・ホワイトバランス・コントラスト・彩度などの基本調整で、しかも過度に強い変更が多いといいます。写真を暗く沈ませたり、ハイライトを白飛びさせたり、セピア調や黄色寄りの色味を頻繁に勧めるなど、Instagramの古いフィルターを想起させる仕上がりだと指摘しました。

提案の出現も一貫せず、自撮りカメラでは非対応、逆光や白い壁では表示されないなど挙動が不規則です。ソニーはレンズの切り替え提案や「最も写真映えする角度」の案内も可能とうたいますが、記者は1週間の検証で一度も確認できなかったとしています。

性能面の弊害も大きいようです。最新のSnapdragon 8 Elite Gen 5を搭載しながら動作は不安定で、AI機能の利用がアプリの起動遅延やレンズ切り替え時のフリーズ、さらには過熱やクラッシュを招いたといいます。機能を切ると症状が和らいだとも記者は述べています。

一方で記者は、Xperia 1 VIIIのカメラ自体は大型センサーを3眼すべてに備えた優れたハードウェアだと評価します。それだけに、Appleの写真改変機能のような倫理的問題こそ起こさないものの、AI補助が製品の価値を損なっている点を惜しんでいます。

米Googleは6月23日、傘下のGoogle DeepMindがサッカー界の伝説ペレの幻のゴールをAIで再現したと発表しました。映像が残されていなかった1959年8月2日の「Gol da Rua Javari」を、最先端の生成AIモデルで動く映像へとよみがえらせる試みです。広告祭カンヌライオンズでその舞台裏を公開しました。

再現されたのは、ボールを地面に落とさず3度連続で相手をかわす「ソンブレロ」の妙技です。フィルムに残らなかったこの瞬間を、歴史家やスポーツ記者、サッカー界のレジェンド、そしてペレの家族と協力して復元しました。プロジェクトはペレの肖像権を管理するペレ・ブランドとの完全な提携のもとで進められています。

技術面ではGoogle DeepMindのチームが、最新モデルのGemini OmniとVeo 3を用いて歴史的な断片を動く映像へ変換しました。撮影は当時と同じ競技場で行い、本物のユニフォームやビンテージのボールを使うことで、史実への忠実さを追求しています。

この取り組みは教育と文化保存を軸に据えており、完成した映像は年内にペレ博物館へ展示される予定です。Googleは、失われた記憶を再びアクセス可能にすることで、ペレ不在で迎える初のワールドカップにおいて新世代のファンを鼓舞する貢献になるとしています。

経営者やリーダーにとって示唆的なのは、生成AIが単なる業務効率化の道具にとどまらず、文化遺産の保存という新たな価値創出の領域へ広がっている点です。映像が残らない過去の出来事を史実に基づいて復元する手法は、ブランド体験やアーカイブ事業への応用も期待されます。

スウェーデンのストックホルムに拠点を置く新興企業Fika Jobsは2026年6月23日、プレシードラウンドで400万ドルを調達したと発表しました。同社は動画を中心とした採用プラットフォームを開発しており、AI面接エージェントと短尺の動画プロフィールを組み合わせます。調達資金は開発の継続、チームの拡大、年内の本格展開の準備に充てる方針です。

求職者はまずLinkedInのプロフィールを連携させ、FikaのAIが経歴を分析して個別の質問を生成します。候補者はGoogleのGeminiモデルを使った約10分間の動画面接を受け、回答は自動で短い動画クリップに変換されプロフィールにまとめられます。役職ごとに応募するのではなく、企業側が発見し再訪できる常設プロフィールを維持する点が特徴です。

創業の着想は、共同創業者で兄弟のJakob Dubois最高経営責任者とAlexander Dubois最高技術責任者が前の事業を進める中で得られました。履歴書が目立たない候補者と話したところ、数分で熱意や意欲が明らかになり採用に至った経験から、書類では捉えにくい資質があると確信したといいます。

競合の多くが企業側の候補者選別の効率化を狙うのに対し、Fikaは候補者が動画プロフィールを保持し、企業がAI評価済みの人材プールを閲覧する仕組みを構築します。コミュニケーション能力や文化的な適合性を選考の早期に見極められ、特にキャリア初期や非伝統的な経歴の人材に有効とみられます。

一方で動画プロフィールには明確なバイアスのリスクも伴います。企業が資質の評価前に候補者の人種、年齢、性別、外見、なまりを見られるため、履歴書ならある程度隠せる差別の余地が生まれる懸念があります。

プラットフォームは今週中に候補者向けの早期アクセスを開始し、秋に一般公開を予定しています。まずスウェーデンに注力し、その後国際展開を図ります。求職者は無料で、企業は採用が成立した場合に候補者の初年度給与の10%を支払う仕組みで、従来の人材紹介の20〜30%より低い水準だとしています。

Googleは2026年6月23日、金融サービス広告主の本人確認プログラムを欧州連合（EU）と欧州経済領域（EEA）の全加盟国へ拡大すると発表しました。新たに24カ国が対象に加わり、すでにEU6カ国や英国を含む世界18カ国で稼働している既存制度を土台に拡張します。銀行やローン、保険の広告を利用者が安心して信頼できるようにする狙いです。

今回の措置は、EU圏で見られる広告の98%超を既にカバーする広告主の身元確認プログラムに上乗せされます。Geminiで構築した防御策と組み合わせ、有害な広告が表示される前に止めると説明しています。同社のシステムは昨年、EU圏で16億件超の広告をブロックまたは削除したとしています。

新たな要件では、金融広告主が各国の規制当局から認可を受けていることを確認します。この枠組みは世界全体で、これまでに3億2780万件の無認可の金融サービス広告のブロックや削除につながったとしています。対象国の拡大により、オンライン上の利用者保護と広告への信頼向上を図ります。

広告主は金融広告を出すために、Googleの金融サービス確認プロセスを完了する必要があります。同社は提出された資格情報を、EU・EEA域内の公式登録機関と直接照合して検証します。

新要件は段階的に導入され、事業者には手続き完了まで30日間が与えられます。30日以内に確認が取れない場合、Googleは確認が完了するまで当該広告主の金融サービス広告を制限する方針です。

米Googleは6月23日、ウェブブラウザー「Chrome」の自動入力機能をiOSとAndroidのスマートフォンに拡張すると発表しました。航空便の詳細や、ナンバープレート・車両識別番号(VIN)といった複雑なデータの自動入力に対応します。これまでデスクトップ向けに提供してきた機能を、モバイル利用者にも開放する形です。

同時に、決済サービス「Googleウォレット」との連携もモバイルとデスクトップの双方で深めます。Chromeはウォレットに保存された運転免許証の詳細やパスポート情報、Known Traveler Number(米国の事前確認済み渡航者番号)を使ってフォームを自動入力できるようになります。これらの情報が未保存の場合でも、Chromeで初めて入力した際にウォレットへ保存できます。

Googleはプライバシー保護も強調しています。情報の保存や入力は利用者の許可を得た場合のみ行い、機微なデータは従来どおり暗号化されます。データの管理や更新は、Googleウォレットの設定画面、またはChrome設定内の「自動入力とパスワード」ページから可能です。

IDなどの非公開パス情報は、それぞれ専用の管理機能を通じて扱えます。航空券のチェックインや駐車料金の支払いといった日常的なオンライン作業で、入力の手間を一段と省ける狙いです。

Googleは6月23日、フランスで開かれた広告祭典「カンヌライオンズ」で、YouTube向けの新たな分析ツール群を発表しました。いずれも同社のAI「Gemini」を活用し、ブランドや広告代理店がクリエイターマーケティングの効果を高められるよう支援する狙いです。

中核となるのが、トレンド分析の強化です。広告ツール「Google Ads Insights Finder」では米国向けに、YouTubeで今人気を集めている話題をより細かく把握できるトレンドデータを新たに提供します。さらに、ブランドの有料・自然流入の状況を示すブランドパルスの主要指標も同ツール内に統合されます。

広告代理店向けには、新しい「Content & Creator Insights API」を用意しました。YouTubeのクリエイターや視聴者に関する詳細な情報を提供し、より効果的な媒体計画を立てられるようにします。加えて、広告手法「Demand Gen」では、どの映像素材が成果につながるかなど、Geminiが制作面の助言を近く提供する予定です。

Googleは、AIが新しい創造性を生み出す時代において、これらのツールが成果やトレンドの理解を深めると説明しています。特にYouTubeのクリエイターが持つ影響力を捉えるうえで有効だとしています。

オープンソースAI新興企業のReflection AIは2026年6月22日、イーロン・マスク氏率いるSpaceXから大量のAI半導体を調達する計算契約を結んだとTechCrunchに明らかにしました。同社は2026年7月1日から2029年まで、テネシー州メンフィス近郊のColossus 2データセンターで、Nvidiaの最新AIチップ「GB300」と関連ハードウェアに即時アクセスする見返りに、月1億5000万ドルを支払います。

契約総額は最大63億ドルに達します。最初の3カ月経過後は、どちらの企業も90日前の通知で契約を解除できる条項が付いています。SpaceXがAnthropicと結んだ月12億5000万ドル、Googleと結んだ月9億2000万ドルの契約に比べると規模は小さいものの、いずれも2029年7月まで続く点は共通しています。

Reflectionはこの初の計算契約を、自社のオープンウェイト戦略の価値を示す材料と位置づけました。同社は学習済みパラメータを公開するモデルを掲げ、AnthropicやOpenAIのような閉鎖型フロンティアラボへの対抗軸として売り込んでいます。米政府がAnthropicの閉鎖モデル「Fable」「Mythos」を禁止して以降、オープンウェイト型モデルへの注目は高まっています。

2024年に元Google DeepMindの研究者2人が設立した同社は、今回の契約を「これまで公表されたオープンAIインフラへの最大級の投資の一つ」と説明しました。広報担当者は「閉鎖モデルだけに依存するリスクとコストを、より多くの国家や企業が認識している」とし、計算資源の拡大が世界最高のオープンモデルを大規模に構築する余力につながると強調しています。

なぜSpaceXが半導体の貸し手になっているのでしょうか。Colossusデータセンターは元々、マスク氏が設立し現在はSpaceXの一部となったxAIが、自社のAI開発のために構築したものです。社内のAI事業が伸び悩むなか、SpaceXは保有する貴重なAIチップを世界トップ級のAIラボに貸し出す方向へと舵を切りました。

米国でビッグテックがデータセンター建設に巨額を投じる中、その施設を配線する電気工の間で、AIインフラ建設に携わることの是非をめぐる議論が広がっています。米メディアWIREDが2026年6月22日に報じました。労働需要が急増する一方、地域社会への影響やAIの使われ方への懸念から、仕事を引き受けるべきか悩む声が現場から上がっています。

建設規模と厳しい工期は、業界で人材争奪戦を引き起こしています。米国際電気工組合（IBEW）は組合員が「AI革命を支えている」と主張し、3月に公表した指針で組合労働は「AIの未来に不可欠」と位置づけました。テック企業も対応を急ぎ、Metaは技能職向けの育成アカデミーを発表、Googleは技能訓練支援に5000万ドルを投じると表明しています。

一方で、約50万人が月に訪れる電気工向け掲示板redditでは、AIが経済に与える影響を問うスレッドが目立つようになりました。データセンター業務が地域社会への損害に加担することにならないか、職を失う引き金にならないかと案じる声がある一方、「仕事は仕事」と割り切る意見も根強くあります。

中西部のある電気工は、職業を明かすと相手の態度が一変するため、もう自分の仕事を人に言わないと語ります。ただ本人はデータセンターの仕事を自ら望み、減給も受け入れて職を得ました。電気工として採用された後、数カ月で管理職に昇進し、将来は技術者への転身を目指すなど、上昇の好機と捉えています。

対照的に、ライアンと名乗る電気工は「世界の政府が右傾化している」と述べ、企業への不信からデータセンター業務を避け続けています。組合員として仕事を選べる立場を生かしており、たとえ長期失業しても引き受けたくないと語る一方、「建てるなら組合でやってほしい」とも付け加えました。

別の電気工ダンテは、製材所もデータセンターも「本質的に同じ仕事」だと割り切ります。ただ、ある見習いは「どうせ建つのだから自分が稼げばいい」という正当化が現場に広がっていると指摘し、「生活が懸かっていない自分だから言えることだが」と複雑な思いを明かしました。

フロリダ州立大学（FSU）は2026年6月22日、AI研究アシスタントNotebookLMの導入で学生の成績向上が進んでいると公表しました。Google for Educationとのパイロットを通じ、安全で誰もが使えるAIを学内に提供したところ、想定を上回る速さで学生が活用し始めたといいます。

最大の成果は個々の学生の変化に表れています。導入後まもなく、C評価で苦戦していた学生が数週間で学習習慣と成績を一変させた事例が報告されました。チューターやオフィスアワーが常時使えない中、NotebookLMは24時間利用できる個別学習ツールとして支援の隙間を埋めています。

具体的には、学生はフラッシュカードや練習問題、学習ガイドを作成し、難解な教材の音声要約を聞くことができます。図書館での昼間でも期末試験前の深夜でも、即座に使える学習ツールキットとして概念の習得と成績改善に役立ったと、多くの学生が語っています。

FSUがGeminiとNotebookLMを採用した理由の一つは、技術習熟度の格差を埋める点にあります。初心者でも数分で使いこなせる直感的な設計で、質問を入力すればすぐに価値を得られます。さらに教員の信頼を得るうえで重要なのが、NotebookLMが提供された原資料に厳密に基づいて回答する仕組みです。これにより教授のカリキュラムから学生が逸脱せず、長期的な学習スキルの育成につながります。

FSUはAIを教員の代替ではなく力の増幅装置と位置づけています。授業準備や視覚教材の作成、データ探索をAIで効率化することで、教員は貴重な時間を取り戻しているといいます。その時間は対面での関わりや指導、そして学生に必要なソフトスキルの育成という最も重要な場面へ再投資されています。

米Googleは6月22日、Geminiモデルとエージェントを操作する新基盤「Interactions API」が一般提供（GA）に到達したと発表しました。2025年12月の公開ベータを経て、同社はこれをGemini向けの主要APIと位置づけ、すべての公式ドキュメントの既定をこの新APIへ切り替えます。開発者が最も好む構築手段に急速に定着したと説明しています。

GA版ではスキーマが安定したほか、開発者の要望に応える主要機能が加わりました。目玉はManaged Agentsで、1回のAPI呼び出しで遠隔のLinuxサンドボックスを確保し、エージェントが推論・コード実行・Web閲覧・ファイル管理をこなします。既定エージェントとして「Antigravity」が提供され、独自エージェントの定義も可能です。

実行面では、呼び出しに「background=True」を指定すれば、サーバー側が処理を非同期で走らせます。長時間タスクを扱いやすくする設計です。ツールも強化され、Google検索やGoogleマップといった組み込み機能と自作関数を1つの要求内で混在させ、結果を画像付きで返せるようになりました。

メディア生成も拡充しました。画像生成はNano Banana 2、音楽はLyria 3、表現力のある音声は複数話者TTSに対応します。Deep Researchも、速度重視と深さ重視の2系統やネイティブな図表生成を追加しました。スキーマは従来の「役割（Roles）」構造から、各動作を型付きの「ステップ（Steps）」として扱う方式へ簡素化されています。

費用と運用の最適化も進みました。FlexとPriorityの階層により費用か遅延かを選べ、Flexでは費用を50%削減できます。過去のやり取りは有料枠で55日間保持され、後から取得可能です。一方、従来の「generateContent」APIも完全にサポートを継続し、当面は新しいGeminiモデルを受け取り続けます。

ただしGoogleは、長時間稼働モデルやエージェント向けの最先端機能は、状態を持つエージェント処理向けに設計された新APIへ集約していくとの見通しを示しました。新APIはPythonとJavaScriptのSDKで利用でき、LiteLLMなどの提携先経由でも使えます。移行ガイドも公開され、各フィールドの対応関係を確認しながら段階的に切り替えられます。

Google DeepMindは6月22日、米インディー映画スタジオA24と「前例のない」研究提携を結び、約75億円（7500万ドル）を出資したと発表しました。両社は複数年にわたり複数のプロジェクトを進め、映像制作向けの新しいAIツールやワークフローを共同開発します。投資額はウォール・ストリート・ジャーナルが報じたものです。

提携の核心は、研究開発の現場に制作者の視点を組み込む点にあります。A24とその映画監督たちがDeepMindの技術を創作プロセスの内側で試し、改良し、構築することで、技術が使い手のビジョンに沿って形作られる狙いです。DeepMind側は一流アーティストから実地のフィードバックを得られます。

DeepMindの共同創業者でCEOのデミス・ハサビス氏は「アーティストを支えるツールを開発する最善の方法は、彼らと直接協働することだ」と述べました。初期は最先端技術と次世代エンターテインメントの橋渡しに焦点を当てつつ、具体的な目標や成果は時間とともに進化させる方針です。

A24は「エブリシング・エブリウェア・オール・アット・ワンス」や最新作「Backrooms」などのヒット作で知られ、ティモシー・シャラメやアン・ハサウェイら著名俳優とも近年協働してきました。作家性を重視するスタジオとAI研究所の組み合わせは、創作とテクノロジーの距離を縮める試みと言えます。

ハリウッドではAIの利用をめぐる論争が続いていますが、AIを制作に取り入れる動きは業界全体に広がっています。Netflixは今年、映像向けAIツールを手掛けるベン・アフレック氏の企業InterPositiveの買収を発表し、AmazonのMGM Studiosも昨年AI部門を立ち上げました。今回の提携は、こうした大手によるAI内製化の流れに連なる一手です。

Alibaba Cloudは6月21日、AI動画生成モデル「HappyHorse 1.1」を公開しました。企業向けにAPIを全面開放し、最初の2週間は全機能で40%割引を提供します。OpenAIのSoraが採算難で終了し、ByteDanceのSeedance 2.0も著作権問題で国際展開を凍結するなか、世界2位の実力を武器に企業市場の主役を狙う動きです。

同モデルは4月に匿名でベンチマークに登場し、独立評価サイト「Artificial Analysis Video Arena」で即座に首位を獲得しました。現在は3つのリーダーボード全てで2位につけ、テキスト動画ではGoogleのVeo-3.1を69点上回ります。人間の評価者による比較に基づくEloスコアでの差であり、一時的なぶれではない品質差を示しています。

技術面の強みは、テキスト・画像・動画・音声を単一の150億パラメータTransformerで処理する統合設計です。動画と音声を別々のモデルでつなぐ競合と異なり、一度の生成ですべてを扱うため、外部の吹き替えや後処理が不要になります。導入箇所や依存ベンダーが減り、企業にとって総保有コストの削減につながります。

1.1版では商用制作の課題を狙って改良しました。複数の参照画像で人物の一貫性を保つR2V機能を新搭載し、広告やシリーズ動画で問題となる被写体のブレを抑えます。動作の滑らかさや、機械生成と分かる「肌のテカリ」「過剰な先鋭化」といった不自然な質感も改善されました。

競争環境はAlibabaに有利です。Soraは1日約100万ドルの運用費に対し総収益が約210万ドルにとどまり、4月26日に終了しました。Seedance 2.0はNetflixやDisneyなど大手スタジオの法的警告を受け、国際展開を無期限延期しています。残るはGoogle Veoのみですが、Arenaの評価ではHappyHorseが上回ります。

一方で地政学リスクも残ります。米国防総省は6月8日、AlibabaをBYDやBaiduとともに中国軍企業リストに加えました。即座の制裁ではないものの、企業の調達判断には複雑さを加えます。欧州ではフランスなど現地データセンターを開設し、主権対応のインフラで信頼を得られるかが今後の鍵となります。

MITの研究チームは2026年6月19日、化学的に乱れた金属合金の挙動を高い精度で予測する機械学習手法を発表しました。材料を作って試験する従来の流れには時間とコストがかかりますが、この手法はシミュレーションを高速かつ高精度にして材料開発を加速します。成果は学術誌Science Advancesに掲載されました。

材料の性質は内部の原子配列でほぼ決まります。同じ元素の組み合わせでも配列が異なれば、もろい材料と割れずに変形する材料に分かれるためです。しかし実用される金属の多くは原子配列が無秩序で、領域ごとにばらつくため、機械学習モデルが学習するのは難しいとされてきました。

従来の主流手法は力任せで、単一材料の訓練データ作成に10万時間超の計算を要することもありました。しかも組成を変えると精度が落ちる課題がありました。研究チームは情報理論を使い、無秩序な材料内部の多様な局所環境を捉える訓練データを生成する方法を考案しました。

この手法は試料から原子を入れ替えて重複を減らし、モデルが見落としがちな環境を学ばせる点が特徴です。シニア著者のRodrigo Freitas准教授によれば、同じ環境が何度も現れた場合は未知の例に置き換えることで、各データがより多くの情報を持つようになります。これにより無作為抽出など他手法より高い精度を得ました。

研究チームは化学的に多様な金属合金群でこの手法を検証し、GoogleやMicrosoftが作ったより大規模なモデルよりも高精度であることを示しました。さらにDaniel Xiao氏が主導した実験では、モデルが実験データとよく一致する相図を予測できました。相図は合金の設計や加工に欠かせない中心的な道具です。

研究チームは現在、組成変化が機械的特性や耐放射線性に与える影響を調べ、過酷な環境でも強さを保つ材料の設計を目指しています。Freitas氏は、この手法は半導体など他の材料にも応用でき、持続可能な鋼材や航空宇宙向け材料の開発にも使えると述べています。産業界の既存の手順に組み込める実用性を重視している点も特徴です。