インド（国・地域）に関するニュース一覧

Hugging FaceのOpen ASR Leaderboardは2026年11月、Liva AIとの協業で、エジプト英語とナイジェリア英語の非公開音声データを評価用に追加しました。収録時間はそれぞれ1.34時間、1.55時間で、いずれも自然な会話音声です。多様な英語アクセントで音声認識を比べられるようにし、ベンチマークの代表性と信頼性を高めます。

追加データは、Liva AI Conversational EGとNGの2セットです。どちらも自発的な会話を収録し、句読点と大文字小文字を付け、言いよどみも残した書き起こしを備えます。作為的に読み上げた音声では捉えにくい実際の話し方を評価できます。

リーダーボードでは、アクセントを米国英語と非米国英語に分ける表示に、英国、オーストラリア、カナダ、インド、ナイジェリア、エジプトを含めます。また、米国・英国・オーストラリア・カナダの「内圏」と、インド・ナイジェリア・エジプトの「外圏・拡大圏」も比較できるようになります。

今回の追加は、評価対象となるアクセントや言語の幅を広げ、非公開データの活用でベンチマーク対策を抑える取り組みの一環です。今後、対象アクセントが増えれば、外圏と拡大圏を分けて示す方針です。開発チームは、世界各地の音声で認識性能を改善する動きを後押しします。

Googleは、アジア太平洋地域の詐欺被害を減らすため、Google.orgを通じてThe Asia FoundationとTech for Good Instituteに600万ドルを拠出すると発表しました。中小企業や個人を対象に、オンライン上の安全性を高める活動を支援します。

資金は地域住民向けの詐欺対策研修、AIを使った防御策の試作、政策担当者への情報提供などに使われます。Googleが引用する国連報告では、東アジア、東南アジア、オーストラリア、ニュージーランドの2025年の詐欺損失は最大1,141億ドルと推計されています。

Googleは製品上の対策として、AIによる電話のなりすましを見つけるAndroid機能、Pixelのメッセージ詐欺検知、Google Play外で配布されるアプリを対象にした開発者確認の拡大を挙げました。業界間の脅威情報共有や日本の官民連携も進めています。

啓発では、詐欺の手口を体験するゲーム「Be Scam Ready」をインドネシア、日本、マレーシア、フィリピン、ベトナムに広げます。既に提供しているシンガポール、タイ、台湾に加え、地域ごとの教育と技術対策を組み合わせる方針です。

Googleは、教員向けの無料オンライン研修「Google AI Educator Series」を今後数カ月でブラジル、メキシコ、スペイン、オーストラリア、サハラ以南アフリカに広げます。忙しい教員が自分のペースで実践的なAI活用を学べる講座です。

研修は米国で始まり、インド、韓国、マレーシア、フィリピン、英国・アイルランドへ拡大してきました。インドでは9月の講習に8万人が参加し、今後は英語と6つの現地語による自習型教材を提供します。

各地では授業準備や学習支援への活用が進んでいます。マレーシアの教員からは、カリキュラムや評価資料などの準備にかかる時間を、テーマごとに3〜5時間減らせたとの報告がありました。フィリピンでは政府機関と連携し、100万人超の教育関係者への研修を目指します。

米国では11月4日に新教材を公開し、対話型評価の作成、ゲーム型学習の設計、学生の思考を促す課題づくりを扱います。Googleは教育現場の反応を受けて教材を毎月更新するとしています。

Microsoftは2026年10月、米国、英国、カナダ、インドの従業員約6万人を対象に、希望退職の募集を始めました。The Vergeによると、同社がこれほど大規模な対象に退職優遇策を提示するのは初めてで、従業員の約4分の1に当たります。AIインフラへの投資を続けるため、運営コストと人員を抑える取り組みの一環です。

今回の募集は強制解雇ではなく、勤続年数に応じた現金給付や株式の権利確定前倒し、一定期間の医療補助などを含む任意の退職制度です。対象者は12月までに判断する必要があり、応募人数はまだ分かっていません。

Microsoftは今年、約9000人を対象にした退職制度も実施し、対象者の3割超が受け入れました。今回の条件は通常の退職補償に近いとされ、記事は受諾率が前回より低くなる可能性を指摘しています。

同社の従業員数は6月末時点で約22万3000人と、前年から5000人減りました。数カ月前には約4800人を削減しており、希望退職の応募数は今後の人員計画や追加削減の判断にも影響しそうです。

サティア・ナデラCEOは、総人件費を下げる一方で従業員1人当たりのコストや研究者向けGPUを増やす考えを示してきました。人員を絞り、残る社員により多くのAI計算資源を配分する方針は、同社がAI中心へ組織を組み替える過程を映しています。

Metaは2026年10月29日、手持ちの服を使った着こなしを提案するAIアプリ「Style Sketch」を提供開始しました。Instagramの投稿写真から仮想クローゼットを作るか、服を撮影・動画撮影して手動登録できます。アプリは登録した服を組み合わせ、利用者のスタイルに合うコーディネートを提示します。

提案された服装は、体形や肌の色に合わせたモデル上で試着イメージを確認できます。特定の服を指定し、それを中心に新しい着こなしを考える機能もあります。

旅行時には目的地、日数、予定する活動を入力すると、天気予報や旅程を踏まえた日ごとの服装プランを作れます。服の整理から日々のコーディネート、旅行準備までを一つのアプリで支援する設計です。

アプリはiOSとAndroid向けにインドネシア、シンガポール、タイで提供されています。MetaはTechCrunchの取材に回答しておらず、他地域への展開予定は明らかになっていません。

Googleは10月29日、Gemini Notebookで米国とインドの提供元による数百冊の教科書を無料で利用できるようにしたと発表しました。学生はNotebookに教科書を追加して内容を質問でき、回答には本文中の引用と原典へのリンクが付きます。

対象にはOpenStax、Open Textbook Library、S Chand Publishingの教材が含まれます。Google Play Booksで購入した対象電子書籍を追加できる既存機能を、授業用の教材にも広げました。

Notebookに取り込んだ教科書の内容から、学習ガイドや練習問題、フラッシュカードなどを作成できます。授業資料を探し、理解度に合わせて復習用の教材を整える作業を支援する機能です。

利用するにはNotebook内で「Add sources」を選び、教材一覧から「Textbooks」を開きます。利用可能なタイトルを追加すると、その教科書に基づく回答や学習ツールを使えます。

GitHubは2026年版「Octoverse」で、開発活動が過去最高に達し、AIエージェントが日常の開発工程に広がったと報告しました。直近12カ月のコードプッシュは179億回、コミットは343億件で、公開リポジトリへの貢献は25億件と前年の2倍を超えました。9月にはプルリクエストの4割超がエージェントの初稿から始まり、3月の17％から増えています。

エージェント設定ファイルを含む新規リポジトリは、含まないものに比べ平均コミット数が8倍でした。GitHub Copilotの月間利用者では55％がエージェント機能を使い、開発者がタスクを任せるクラウドエージェントの利用は前年比230％増えたといいます。

利用はソフトウェア業界に限られません。GitHubの分類によると、鉱業、建設、医療、農業に関わる公開リポジトリは2022年から数倍に増加し、各分野でAIに触れるプロジェクトも見られます。報告は、開発者が現場の課題に合わせてツールを作る事例を紹介しました。

GitHubの開発者数は2億2500万人を超え、米国とインドがそれぞれ今年1000万人以上増えました。同社はAIの進歩やエージェント利用が活動拡大に重なったと分析していますが、開発者数の2031年予測は大きく幅があり、今後の成長速度には不確実性が残ります。

Metaは仮想ペットと会話するアプリ「Waddle World」を公開しました。16ビット風のペットがユーザーの話を聞き、会話に合わせた落書き風の絵を作るほか、日々の記録を残す用途を想定しています。

アプリのストア説明では、ユーザーは文字入力よりペットに話しかける形で交流します。買い物かごを積み上げる遊びや単語ゲームなども用意し、連続利用日数や得点を追わせない気軽な体験を掲げています。

記事によると、Waddle Worldは無料で、成人向けにフィリピンでのみ提供されています。米国など他地域での公開予定は明らかになっていません。

MetaはAIファッションアプリ「Style Sketch」も公開したと報じられました。報道で紹介された提供地域はインドネシア、シンガポール、タイですが、記事の取材時点では地域制限を独自に確認できていないとしています。

Googleは2026年10月、AI検索機能「AI Mode」の広告をオーストラリア、カナダ、インドなど10カ国で展開すると発表しました。米国では、追加の質問にも広告を表示する複数ターン広告を始めます。Alphabetの決算説明会で示した施策で、会話型検索の広がりを収益機会につなげる狙いです。検索広告の成長が鈍るなか、AI機能を新たな広告売上に結び付けられるかが問われます。

同社によると、AI Modeの検索語は従来の検索より平均3倍長く、広告が利用者の意図を捉えやすいといいます。スポンサー付き商品リストのクリック率は、同機能内の通常の商品リストと同程度だと説明しています。広告には「スポンサー」と明示し、有用性を保てる形式を試す方針です。

今回の海外展開では、豪州、カナダ、インド、ケニア、マレーシア、ニュージーランド、ナイジェリア、パキスタン、フィリピン、シンガポールが対象です。2026年第4四半期にはブラジル、メキシコ、英国などへの拡大を計画しています。

背景には、主力の検索広告の成長鈍化があります。Alphabetの第3四半期決算では検索広告の売上高が前年同期比12％増となり、前四半期の17％増から伸びが縮小しました。AI検索の利用拡大を、広告収入の新たな成長につなげられるかが焦点です。

Googleは10月28日、Geminiアプリに、視覚と操作を通じて学べる「Immersive Explorations」を追加したと発表しました。シルクロードの交易路やジェットエンジン、稲妻の物理などを題材に、利用者が画面上の要素を選びながら、惑星規模から分子・原子まで段階的に理解できる仕組みです。

コンテンツはGemini Student Hubのライブラリーから利用できます。場面ごとにガイド付きで進み、ラベルをタップすると関連する内容をさらに詳しく見られます。

機能は英語、インドネシア語、ヒンディー語、ブラジルポルトガル語、フランス語、中国語簡体字で全ユーザーに提供されます。それ以外の言語では現在、英語のみで利用でき、今後対応言語を増やす予定です。

Googleは今後、Geminiとのチャット画面から直接アクセスできるようにするほか、各学習レイヤーを案内する音声ナレーションも追加する計画です。いずれも発表時点では今後の提供予定で、開始時期は示していません。

アメリカの半導体大手Nvidiaが、インド・ベンガルールのAI推論基盤新興Simplismartによる1,400万ドルのシリーズBに参加したことが、2026年10月27日に明らかになりました。企業が既存のクラウドや自社設備でAIモデルを動かす際、速度・処理量・計算資源を用途別に調整し、高価なGPUの使用量と運用費を抑えるソフトに賭けた形です。

Nvidiaのほか、Accel、Shastra VC、Micromaxが参加し、Dallas Venture Capitalが調達を主導しました。新規資金を含むSimplismartの企業価値は約1億ドルです。

SimplismartのソフトはAIモデルと計算基盤の間に入り、応答速度、処理件数、計算資源の消費を顧客要件に合わせて調整します。自社基盤だけでなく、顧客のクラウドやオンプレミスでも動き、微調整、自動拡張、性能監視まで提供します。

導入実績では、AI動画生成のInVideoがGPU運用費を56％削減しました。直近の顧客利用額に基づく年間換算収益ペースは半年で14倍となり、8桁ドル規模に達しましたが、契約済みの継続収益とは異なります。

Nvidiaは自社のDynamo推論ソフトとの技術統合でも協業し、見込み客や提携先の紹介を支援しています。Simplismartは調達資金をアメリカ事業、採用、推論ソフト開発に充て、Nvidiaや大手クラウド各社も競う市場で顧客ごとの速度と費用の均衡を狙います。

ダラスを拠点とする投資会社Disruptiveは2026年10月27日、AIと防衛を中心とする後期段階の企業10社以上に投資する100億ドル規模の新ファンドを発表しました。1社あたり最大10億ドルを投じる集中型の運用で、資本集約型の成長企業を支えます。同社初のブラインドプール型で、テキサス州史上最大のベンチャーファンドです。

投資家は投資先が決まる前に資金を約束します。Disruptiveはこれまで、案件ごとに特別目的会社を設けて資金を集めてきたため、今回のファンドは調達手法の転換となります。

新ファンドが重点を置くのは、巨額の成長資金を必要とするAIと防衛の後期企業です。同社はこれまで、半導体企業Groqや音声生成AI企業ElevenLabsのほか、Palantir、Airbnb、Spotifyにも投資してきました。

Wall Street Journalの報道では、同社は今月初めまでに少なくとも75億ドルの出資約束を確保していました。今回発表した100億ドルの規模は2026年で最大級の資金調達で、少数の企業へ大型資金を配分する方針を明確にしています。

Bloombergの報道によると、Disruptiveはスタートアップに投じた約19億ドルに対し、60億ドル超を投資家へ還元したと説明しています。大型資金の新たな供給源となる一方、投資対象は後期段階の10社以上に絞られるため、企業側には成長段階と重点分野の適合が重要です。

Microsoftは2026年10月26日、米国、英国、カナダ、インドの従業員最大6万人を対象に、自主的な退職制度を提示しました。全従業員約22万3千人の4分の1超に相当し、退職者には金銭的支援とキャリア設計の資源を提供します。対象者は年齢、勤続年数、業績で選ばれず、同社は新たな一斉解雇を避けながら人員を絞る考えです。

The Vergeが事情に詳しい関係者の話として報じたところでは、AI体験、Copilot、CoreAI、Windows＋Devices、Xbox、財務、人事の各チームが対象です。クラウド＋AIやMicrosoftAI、コーポレート・対外・法務部門は一部が参加する一方、マーケティング、法人営業、Discovery and Quantum、セキュリティ部門は参加しません。

今回の制度は、数カ月前の4,800人削減や、同年に勤続年数の長い米国社員約9,000人へ示した任意退職制度とは別です。前回は年齢と勤続年数の合計などに条件がありましたが、今回は年齢、勤続年数、業績を基準にしません。

最高人事責任者のAmy Coleman氏は、この自主退職制度は同社にとって新たな試みで、運用から学ぶと説明しました。重要業務への集中や新技能の習得、社内での新たな機会も支援し、チームごとに異なる事業上の需要へ対応する方針です。

Microsoftは、事業や人員面の必要があれば、将来も自主退職制度を検討する可能性があるとしています。今回は法人営業など一部部門を対象外とし、全社一律ではなくチームごとの事業需要に合わせた運用を示しました。

Google.orgは2026年10月26日、世界銀行グループのAgriConnect構想の下、国際金融公社（IFC）などを250万ドルで支援すると発表しました。農業向けデジタル公共基盤を広げ、2027年末までに世界の農家100万人が所得・生計の改善につながる重要サービスをオンラインで利用できるようにする計画です。

支援の中核は、AI対応の農業オープンネットワーク（ONA）です。インドでの実証を踏まえ、ラテンアメリカ、東南アジア、サハラ以南アフリカの複数国へ展開します。

ONAは公共・民間のサービス提供者を一つのデジタル網で結び、農家が用途ごとに分断されたアプリを使い分ける負担を減らします。農家は単一の基盤からデジタル農家ID、融資枠、補助金の直接給付、農産物の販売市場にアクセスできます。

さらに、農業、天候、価格、家計に関する助言を、現地語の音声で受けられる設計です。Google.orgの支援は、新興市場のデジタル化を進めるGoogleと世界銀行グループの既存連携を土台に、基礎的なオンラインサービスへの入口を農家へ広げます。

脅威インテリジェンス企業CrowdStrikeは2026年10月21日、5〜8月に活動した未報告の4犯罪集団が、ClaudeやDeepseek系モデルを組み合わせ、AIの安全策を回避してサイバー攻撃を自動化したと公表しました。新手の脆弱性ではなく、既知の設定不備などを高速・大量に突き、アルゼンチンの医療機関15組織以上や南米・アジアの政府機関を侵害しています。

4集団は中国語、スペイン語・英語、インドネシア語、ロシア語で活動し、AI基盤をウェブサーバー上に公開したままにしていました。CrowdStrikeはそこから、主にClaudeとオープンウェイトのDeepseek系モデルを使い、長時間の自律運用を実現していたと分析しました。

攻撃者はコストを抑えるため旧型モデルも使い、作業ごとにモデルを切り替えていました。モデルや版によって安全策が異なる点を利用し、侵入テストなどの正当な業務だと思わせるファイルや物語を与えて、拒否を回避していました。

中国語の集団はClaude Codeに機能を加えるClawGodを使い、不正な攻撃を禁じるシステム指示の削除も試みました。高度な集団は精緻な設定を組み立てる一方、技術力の低い集団も公開ツールと粗い指示だけで標的の侵害に成功しています。

スペイン語・英語の集団はアルゼンチンの医療機関を狙い、少なくとも15組織を侵害し、少なくとも1被害者から認証情報と医療記録を盗みました。Claude Codeの監督役と実行役を分け、Claude Opus 4.5、Haiku 4.5、Deepseek V4 Proで攻撃基盤を構成していました。

中国語の集団はブラジルとコロンビアの政府機関を侵害し、インドネシア語の集団も複数の政府ドメインなどを侵害しました。研究者は、人が初期調査や方針選択を担った後にAIで攻撃を拡大する構図を確認しており、企業には既知の脆弱性や設定不備を残さない基本的な防御が改めて問われます。

Figmaはインドで初開催したConfigで、AIエージェントと外部データやツールを結ぶ標準MCPについて、新たに20社との連携を発表しました。Amp、ClickUp、Linear、Meta Muse、Mistral、Notionなどを加える一方、共同創業者兼CEOのDylan Field氏はMCPは完全な仕様ではないと課題を示しました。

Field氏は、MCPを作ったAnthropicがArtifactsなどのクラウド資源を同じ仕組みで公開していない点に言及しました。オープンか閉鎖的かという二択では、サービス間で文脈共有が非対称になる問題が見落とされ、現状の仕様は先端AI企業に有利だとみています。

発端の一つは、MCP共同開発者がFigmaによるオープンソースツールPiの未対応を批判したことでした。Field氏はその後、Piへの対応を計画していると明らかにしています。

Figmaは利用者が自社データを幅広いAIツールで使える環境を望む一方、公開範囲が広がるほど悪用の可能性も高まると説明しました。連携先の拡大とデータ保護をどう両立するかが、MCP対応を進める企業に共通する設計課題です。

Environmental Defense FundとAtlas Public Policyは2026年10月、データセンターや工場、EVで電力需要が増すアメリカで、化石燃料インフラの建設が過去10年で最大規模に膨らむ一方、再生可能エネルギーの伸びが鈍っていると報告しました。AI向け電力をガスや石炭で賄う政権方針が背景にあり、コスト・安定供給・排出量を数十年左右する投資判断だと警告しています。

新規発電容量に占める化石燃料の計画比率は、2024年の5％から2026年第2四半期に30％へ上昇しました。計画中の化石燃料発電は2030年に68GWへ達する見込みで、わずか6カ月前の計画から45％増えています。

この傾向が続けば、2030年代末には開発パイプラインの70％を化石燃料が占める可能性があります。ただしAIデータセンターの需要予測が過大なら、計画の一部は実現しない可能性もあり、数字は確定した建設量ではありません。

コスト面では、事業用の新設太陽光・風力が平均1MWh当たり68〜69ドルなのに対し、新設コンバインドサイクルガス発電は90ドルです。計画中止率も再エネ4.9％、化石燃料2.9％で、足元では再エネの方が多く中止されています。

経営者やデータセンター運営者にとって、電力価格と供給契約の長期リスクが焦点です。ガス価格の変動、送電網増強費、排出・健康コストを含め、需要増に対応する電源構成を総コストで評価する必要があります。

インド・ベンガルールの新興企業Scimplifyは2026年10月14日、日立ベンチャーズ主導の全額株式による戦略ラウンドで2500万ドルを調達しました。半導体、防衛、エネルギー向けの特殊化学品・重要材料の生産をAIで迅速化し、中国など少数国に集中する供給網への依存を減らすため、米国と日本で提携工場網を広げます。

調達後の評価額は2億5000万ドルと取引関係者が述べ、2025年3月のシリーズB後の1億5000万ドルから上昇したと報じられています。ただし同社は評価額を開示せず、今回を含む累計株式調達額は8000万ドルと説明しています。

受注後はベンガルールとハイデラバードの研究施設で製造工程を開発し、提携工場へ移管して商用生産します。独自基盤Scinodeは、研究・製造・品質管理の専用AIエージェントを使い、生産経路や工場の選定、品質・規制要件の追跡を支えます。

Scimplifyの科学者と技術者は500超の工場網を監督し、通常12〜18カ月かかる作業を、案件によっては要件受領から2カ月で納品しました。生産の約90%は現在インドですが、今後1年で米国と日本の生産網を拡大する計画です。

創業者によると、全体の年換算売上高は前年比3倍の約2億ドルに達し、1000社超へ提供、40カ国超へ出荷しています。米国の年換算売上高は1年で1000万ドルから約6000万ドルへ6倍となり、インド国外の顧客が売上高の半分超を占めます。

エネルギー、電子、防衛分野の売上比率は1年前の15%未満から45〜50%へ上昇し、同社は過去2カ月のEBITDAが黒字で、今月中の税引き後黒字化を見込むとしています。今回の資金のうち約750万ドルを米国展開、200万ドルをScinodeの追加開発に充てる方針です。

衛星向けAI基盤を開発するSatlytは2026年10月、シードで800万ドルを調達しました。自社で宇宙機を造らず、複数企業の衛星上でAIモデルを動かし、大規模な計算を分担させる共通ソフトウェアを目指します。地上との通信は遅く費用もかかるため、異常対応やセンサーデータ処理を軌道上で済ませ、運用費の削減と衛星の計算資源の事業化につなげる狙いです。

Satlytは元Googleクラウド、元SpaceXのプロダクト管理者ラマ・アフロ氏が共同創業し、カリフォルニア州サニーベールとケニアのナイロビに拠点を置きます。特定企業の宇宙機に閉じず、異なる衛星会社が使える横断型の運用基盤として、基盤設備を意識せずAIを動かせる環境を掲げています。

同社ソフトウェアはすでに2回の実証飛行を経験しました。Momentusの宇宙機にGoogle DeepMindのGemmaを載せた試験では、搭載ソフトウェアの不具合情報を伝える通信量を60％超減らしました。アフロ氏は、こうした効率化で衛星1基当たり年間数十万ドルを節約できると説明しています。

木曜日の打ち上げでは、インド企業TakeMe2Spaceの宇宙機上でSatlytのソフトウェアを動かします。NASAは宇宙でのクラウド計算手順、宇宙監視企業Stellerianは画像処理を試し、TakeMe2Spaceは他社ソフトウェアを載せられることを実証します。同じSpaceXロケットにはGoogleの宇宙データセンター計画Project Suncatcherの試作機も搭載されます。

現時点では高性能GPUを積む衛星が少ないため、当面は通信削減や機上判断といった運用改善が主な用途です。次の計画では異なる2基の衛星をつなぎ、計算資源を共有する軌道上クラウドの実証を目指します。10年代末までに全衛星の20％で稼働するという目標は、今後の衛星側の高度な演算装置普及を前提とした構想です。

NVIDIAは2026年10月12日、サンノゼで開かれたOCP Global Summitで、次世代AI工場向けのVera Rubinラックとコンピュートトレーの設計をOCPへ提供すると発表しました。電力、冷却、ネットワーク、運用ソフトの共通基盤を開き、メーカーやクラウド事業者による大規模設備の構築を速める狙いです。

MGX 1.2は、ブラインドメイト式の液冷、相互運用できる接続基盤、液冷対応の5,000Aバスバーなどを仕様に加えました。最大250kWのラックに対応し、共通の電源・冷却インターフェースと構成可能なI/Oベイで製造や保守の時間短縮を図ります。

Vera CPUラック仕様もMGXの公開設計を拡張し、AIエージェントのツール呼び出し、処理の統括、安全な実行環境を支えます。大規模な学習・推論を担うVera Rubin NVL72と設計原則をそろえ、用途別の設備を共通基盤上に構築できます。

運用面では、NVIDIAがDGX Cloudの経験を基に、ネットワーク設定、クラスタ健全性の検証、ラック管理、ベアメタル導入を担うDSX OS部品をオープンソース化しました。手作業を減らし、設備を本番用クラスタに仕立てる時間を日単位から時間単位へ縮めるとしています。

施設設計では、NVIDIAがAMD、Google、Metaと電力、冷却、物理配置を定めるOpen Data Center Specification v0.7を公開しました。Google、Meta、Microsoftとは、電力系統の障害時も接続を保ち、2秒未満でほぼ全負荷へ復帰するOCP仕様を共同公開しました。

ネットワークでは、Metaが102.4Tb/sのSpectrum-6スイッチを採用し、10万基超のGPUを結ぶ構成を目指します。Ciscoとは帯域密度を従来の4倍にする400Gb/sレーン対応のUSFPを策定し、GoogleのFalcon Transportは将来のConnectX-10とBlueField DPUで支援する計画です。

TechCrunchは2026年10月10日、iMessageやSMS、WhatsAppなど普段のメッセージ手段から呼び出せるAI助手22サービスを紹介しました。別アプリを開かず、会話の文脈を覚えた助手に予定登録、調査、予約、買い物、メール送信などを頼み、複数のサービスをまたぐ作業まで任せられる点が共通項です。

汎用型では、Caddyが会話や予定から要対応事項を拾い、Commaは端末やファイルをまたいで仕事の完了まで進めます。FolkやInstinctなどは予約、メール、買い物に加え、複数段階の作業や電話にも対応します。

家族向けのFambot、Ohai、Ollie、Orbitsは、学校連絡、献立、家事、予定表など散在する情報の集約に重点を置きます。翌日の要約配信や家族へのリマインド、業者との連絡まで、家庭内の調整負担を減らす設計です。

専門型も広がっています。Misoは旅行計画と航空券手配、Stanleyは投稿案の作成と配信管理、Townはメールや文書を使う反復業務に照準を合わせています。

選定では、自社や家庭の情報をどこまで接続するか、承認を挟むか、料金に見合うかの確認が欠かせません。OllieのSOC 2準拠やUnderdogの端末内処理のように、プライバシーと安全性も機能と並ぶ競争軸になっています。

Metaは2026年10月7日、FacebookとInstagram上で、児童性的虐待コンテンツを外部サイトへ案内する広告や関連アカウントを見つける新たなAI対策を発表しました。広告自体に違法素材がなくても、遷移先などを大規模言語モデル（LLM）で調べ、規約違反のサイトを遮断し、背後のアカウントへ措置を講じます。

新システムが狙うのは、無害に見える広告で違法コンテンツへ誘導する「signposting（道案内）」です。Metaは広告の表示内容だけでなくリンク先も確認し、規則に反するウェブサイトなどを遮断するとともに、広告主のアカウントにも対応します。

Metaによると、2026年上半期にFacebookとInstagramで措置対象とした児童の性的搾取コンテンツは3,320万件でした。このうち97％超は利用者からの通報前に自社システムが発見し、インドでは530万件の98％超を事前検知しました。

さらに、従来の仕組みが見逃したコンテンツを探すAIスキャンを追加し、ネットワークの活動実態に応じて新しい検知シグナルを取り込みます。安全対策の弱点を探す「レッドチームAIエージェント」や、削除後に新規アカウントで戻る利用者の検出強化も盛り込みました。

Metaは子どもの安全を巡り、議員からの批判や訴訟に直面しています。2026年8月には29州による訴訟で最大180億ドルを支払う合意に達しており、同年はMeta AIの保護者向け管理やWhatsAppのプレティーン用アカウント、Instagramの自傷検索通知なども導入しています。

NVIDIAは2026年10月6日、通信事業者がAI戦略の基盤としてオープンモデルを重視する理由を公表しました。同社調査では回答者の89％がオープンソースのモデルとソフトウェアを重要と回答。低コストだけでなく、通信網や顧客対応への微調整、挙動の検証、規制に沿った統制、クラウドからエッジまでの安全な展開が採用を後押ししています。

オープンモデルは重みや学習手法が公開され、事業者がネットワーク、顧客、業界データを使って用途別に調整できます。NVIDIAは、高度な推論へのアクセス、信頼性の検証、配備先の柔軟性に加え、企業や政府向けに地域適応型AIを提供できる点を挙げました。

SoftBank Corp.はNemotronなどを基盤に、ネットワーク運用、設計、全体管理に使う独自のLarge Telecom Modelを継続開発しています。NVIDIAはまた、AdaptKeyが公開データで微調整した300億パラメータのNemotron 3 Large Telco Modelと、NeMoによる微調整手順を公開しました。

本番運用にはモデルだけでなく、機密記録の匿名化やプライバシーを保つ合成データ、エージェントの統制基盤が必要です。AT&T;は単一モデルに固定せず、性能、コスト、制御の組み合わせを業務ごとに選び、規模、信頼性、ガバナンスを備えて運用する方針を示しました。

通信事業者は自社の信頼できる基盤上でモデルを提供し、現地の言語、産業、規制、データ管理要件に合わせられます。インドネシアのIndosat Ooredoo HutchisonはSahabat-AIを展開し、同国の言語と文化を反映したAI開発を進めています。経営者にとっては、モデル性能だけでなくデータ統制と運用基盤まで一体で設計できるかが導入判断の要点です。

Googleは2026年10月6日、ケニア・ナイロビとアメリカ・シカゴで計2000人の妊婦を対象に行った、AI活用型の超音波検査研究を紹介しました。医療従事者が腹部を定型的になぞる「ブラインドスイープ」で動画を撮り、端末上の機械学習モデルが妊娠週数と胎児の向きを解析することで、専門技師が不足する地域でも出産準備に必要な情報を得やすくする狙いです。

研究では、妊娠週数と胎児の向きの判定精度が、訓練を受けた超音波検査技師と同等だったとしています。モデルは撮影動画を分析し、画像が不十分なら撮り直しも促します。

従来の超音波装置は大型で高価なうえ、安定した電力や修理体制が必要で、遠隔地での導入が難しいという課題があります。小型で電池駆動の装置と組み合わせ、解析を端末内で完結させるため、電力網やWi-Fi接続がない現場でも情報を提供できます。

操作方法も簡素化しました。専門技師の養成には約2年の実地訓練が必要なのに対し、超音波検査が未経験の医療従事者でも、定められた手順を8時間で習得できたとしています。

妊娠週数は検査や治療、分娩時期の判断を左右し、胎児の成熟度に応じた母子のケアにも欠かせません。Googleは今回の結果を、異なる患者集団と医療環境でAIによる超音波支援が機能する可能性を示す研究と位置づけ、外傷後の出血確認など他の用途への展開にも言及しています。

衛星向けAIソフトを手がけるSatlytは2026年10月1日、800万ドルのシード資金を調達したと明らかにしました。自社で宇宙機を造らず、複数企業の衛星上でAIモデルを動かし、将来は複数衛星に大規模な計算を分担させる共通基盤を目指します。地上との通信が遅く高価な環境で、異常対応やセンサーデータ処理を軌道上に移し、衛星運用の時間と費用を減らす構想です。

共同創業者のラマ・アフロ氏はGoogleのクラウド部門とSpaceXのStarlink事業を経て、カリフォルニア州サニーベールとナイロビに拠点を置くSatlytを設立しました。資金調達はヒューストンのNon Sibi Venturesが主導し、同社では元NASA宇宙飛行士のバーナード・ハリス氏が投資判断に関わりました。

SatlytはSpaceXやGoogleなどと異なり、衛星本体を開発しません。VMwareやSnowflakeになぞらえ、複数企業の衛星で動く横断的なソフト基盤を提供し、利用者が機体の違いを意識せずAIを運用できる形を狙います。

同社はこれまでに2回、軌道上でソフトを実証しました。2026年にはMomentusの宇宙機でGoogle DeepMindのGemmaを動かし、機体ソフトのエラー情報を送る際のデータ量を60%以上削減しました。アフロ氏は、この種の効率化で衛星1基当たり年間数十万ドルを節約できると見積もっています。

今回の飛行では、インド企業TakeMe2Spaceの宇宙機にSatlytのソフトを載せ、SpaceXのロケットでGoogleの宇宙データセンター計画「Project Suncatcher」の初号試作機とともに打ち上げます。NASAは宇宙でのクラウド計算手順、Stellerianは宇宙監視用の画像処理、TakeMe2Spaceは他社ソフトを載せる機能をそれぞれ試します。

現時点で軌道上の高性能GPUは少なく、当面は衛星運用や機上データ処理が主な用途です。Satlytは来年、異なる2基の衛星にまたがる共有計算システムを試し、第三者向けの軌道上クラウドへ発展させる計画です。アフロ氏は年代末までに全衛星の20%で稼働する目標を掲げています。

サンフランシスコの新興企業DetectifAIは、通話中の声がAI生成かどうかをスマートフォン上で即時判定する技術を開発しています。音声をクラウドへ送らず、端末のOSに組み込める小型モデルを電話メーカーへライセンスし、深刻化する偽音声詐欺から利用者を守る狙いです。通話や音声メッセージなど幅広い音声を対象とします。

創業のきっかけは約2年前、創業者タリニ・パドマナブニ氏の祖父が、兄弟の声を模したディープフェイクによる誘拐詐欺を信じ、身代金を支払ったことでした。同氏は、祖父に偽音声を見分ける手段がなかった点を課題と捉え、DetectifAIを立ち上げました。

FBIによると、米国でのAIを使った詐欺の被害額は前年に約9億ドルとなり、2024年比で24%増えました。60歳以上の被害額は50～59歳の2倍であり、高齢者を狙う詐欺への対策が急務です。

同社によると、既存の偽音声検知製品の多くはクラウド上で動くため、電話メーカーが端末へ直接組み込みにくいといいます。DetectifAIは大型モデルを縮小するのではなく、当初から小型モデルを設計し、通話や音声メッセージを端末外へ出さずに判定します。

主力商品は、電話のOSへ組み込めるソフトウェア開発キットです。まず電話メーカーへライセンスし、企業や不正対策会社への提供も第2の収益源として計画しています。

パドマナブニ氏によると、同社はすでに初期売上があり、インドの金融機関向けに月10万件超の通話を処理しています。債権回収や融資書類の確認を担うAI音声エージェントの全通話で、偽音声検知と話者本人の確認を行っていますが、顧客名は秘密保持契約を理由に明かしていません。

Googleは2026年9月24日、Google PhotosのAI機能「Wardrobe」を米国、ブラジル、インドの全利用者向けに公開しました。iOSとAndroidに対応し、写真に写った衣服を自動で整理して仮想クローゼットを作り、上着やボトムス、宝飾品などを組み合わせて新しい服装を試せます。夏に始めた段階的な提供を広げ、日々の服選びと手持ち服の管理を支援します。

Wardrobeは、利用者が写真で着用しているアイテムを基に手持ち服を一覧化します。トップス、ボトムス、宝飾品などのカテゴリで絞り込み、異なるアイテムを組み合わせて服装を検討できます。

写真から服装情報を扱うため、データの用途は重要です。Googleは、利用者の服装や着用品に関するデータを小売業者などの第三者と共有しないと説明しています。

同時にGoogle Photosの編集機能も拡充しました。Gemini Sparkでは、1回の指示で家族写真などの選択、明るさ調整、共有ができ、米国ではGoogle AI ProまたはUltraの契約が必要です。

このほか、写真を変換する15種類のRemixテンプレートを追加しました。Markupには機密情報をぼかすペン、線幅調整、新しい文字書体が加わり、Android向けのMoodsでは35mmフィルム風や2000年代のデジカメ風に加工できます。

Googleは2026年9月24日、学校での学習や調査を支えるChromeの5つの活用法を公式ブログで紹介しました。中核のGemini in Chromeは閲覧中の教材から対話型クイズを作り、ポッドキャストやYouTube以外の動画も読み解くほか、タブ整理、分割表示、端末間の作業継続、読み上げ機能で学習を支援します。

Gemini in Chromeは、引用する論文への質問、難しい概念の可視化、講義動画の該当箇所の探索に使えます。デスクトップでは対応範囲をポッドキャストやYouTube以外の動画へ広げ、一度再生した音声・動画から要点や特定情報を抽出し、分かりにくい部分を説明します。

新しい対話型クイズは、Google ドキュメントの物理学ノート、研究論文、機械学習のYouTube動画など、開いているタブの内容から重要概念を選び、理解度の確認を助けます。まず米国とインドのデスクトップ向け英語版で提供し、数カ月以内に対象地域とモバイルへ広げる予定です。

タブグループは、縦置きか横置きを選びながら、科目やプロジェクト別に資料をまとめられます。分割表示では参考資料と執筆画面を左右に並べ、組み合わせたタブを保ったまま別の作業へ移り、後から同じ環境へ戻れます。

端末へタブを送る機能は、スクロール位置や入力途中のフォームを含む状態を保存し、パソコンとスマートフォンの間で作業を引き継ぎます。没入型読書モードはフォント、文字間隔、コントラストを調整でき、読み上げにも対応し、Android版のAI再生は閲覧ページを基にポッドキャスト風の会話を生成します。

AI顧客対応基盤を手がけるRinggは2026年9月23日、OpenAIのモデルを使った実績を公表しました。インドの大手消費者向け企業などで月700万件超の接続通話を処理し、定型的な問い合わせの最大65%を人手なしで解決しています。適切なリアルタイム処理をGPT-4.1からGPT-5.6 Lunaへ移した結果、必要な品質と応答速度を保ちながら、対象業務のモデル費を約90%削減しました。

Ringgのエージェントは音声、チャット、WhatsApp、ウェブに対応します。顧客の依頼を解釈してCRMや決済、予約、社内APIなどの道具を使い、必要なら会話の要約を添えて担当者へ引き継ぎます。

同社は処理内容に応じてモデルを選び、GPT-4.1を多くのリアルタイム対話、GPT-5.6 Terraを通話後の要約と感情分類、GPT-5.6 Solを評価や指示文の改善に利用しています。会話が約8万トークンに近づくと構造化要約を作り、重要な文脈を保ったまま対話を続けます。導入前の模擬試験に加え、本番では遅延と接続先の稼働状況を監視し、問題時に通信経路を切り替えます。

OpenAIが公開した顧客事例によると、保険サービスのPolicybazaarでは5万7000件超の依頼をつなぎ、通話の67%を人手なしで処理しました。医療サービスのPractoでは初回通話での解決率が85%に達し、応答は3秒未満、従来の人手中心の運用に比べ費用は70%減りました。予約完了は1日1000件を超えています。

投資サービスのGrowwでは、新規株式公開や先物・オプションに関する問い合わせの72%をセルフサービスで解決し、平均処理時間は2分でした。Ringgは今後、本人確認や保険請求などを進めるブラウザー操作型エージェントと、音声からWhatsApp、ウェブへ移っても情報を保つ仕組みを開発しています。企業が自動化を評価する際は、通話量だけでなく完了した業務と運用費を比べる材料になります。

TechCrunchが2026年9月23日に報じた世論調査会社Gallupの調査では、アメリカでAIを毎日使う人の68％が技術を懸念していました。Microsoftの委託で4～7月に37カ国の各約1,000人を調べたもので、利用頻度が低い層ほど懸念が高く、普及度だけでは社会的な支持を測れない実態が浮かびました。

アメリカ全体では74％がAIに不安を感じ、AIが国を主に助けると見込んだ人は36％でした。毎日使う人でもAIの結果を強く信頼したのは45％にとどまり、利用、期待、懸念、信頼は別々に動くことを示しています。

対照的に、日常利用率が46％で調査対象中トップだったシンガポールでは、AIを知る人の80％超が生活改善を期待し、77％が国の助けになると回答しました。中国やイスラエルでも国への恩恵を見込む人が多く、西側の高所得国との温度差が表れました。

37カ国全体では、AIへの懸念を示した人は約32％で、34カ国では好奇心が主な感情でした。一方、AIの結果を強く信頼する人の中央値は36％にすぎず、好奇心や楽観が精度への信頼に直結しない点にも注意が必要です。

今回の公表結果にはインド、オーストラリア、マレーシアが含まれず、調査プロジェクトは今後140カ国へ広がる予定です。回答の収集は7月までだったため、その後の急速な技術開発や安全性を巡る議論で意識が変わった可能性も残ります。

経営者や開発責任者にとっては、利用増を受容の証拠と解釈しないことが重要です。こうした懸念は採用、医療、教育、行政でのAI利用や規制を巡る議論に影響し得るため、企業には精度検証や説明責任をどう示すかが問われます。

Googleは2026年9月23日、医療向けオープンウェイトAI「MedGemma」が、ウガンダやザンビア、インド、インドネシアの医療現場で、診療判断支援や検診、トリアージ、結核検出モデルの開発に使われている事例を公表しました。専門医が不足する地域や患者数の多い病院で、端末上のオフライン動作と患者データを組織内に保てる柔軟性を生かし、地域に合わせた医療支援を広げる狙いです。

ウガンダではCrane AIが、通信なしで臨床推論を行う診療判断支援アプリ「EaseHealth」を開発しています。ザンビアではDawa Healthのオフライン対応アプリが、MedSigLIPとMedGemmaを使い、すでに3500人超の女性の子宮頸がん検診に利用されました。

インドではVisilantのスマートフォン画像システムが、白内障などで5万人超を検診済みです。同社はMedGemmaを検診工程に組み込み、治療可能な眼疾患の発見精度向上を目指しています。

インドのAIIMS Delhiは、肌の色や地域の医療需要を考慮した皮膚科支援ツール「IndusDerma」と、外来トリアージアプリ「Aarogyam」を試験中です。後者は専門医の診察前の待ち時間を40％減らす目標で、臨床検証後には1日最大1万5000人が外来受診する病院網への展開を目指します。

インドネシア保健省は、現地の胸部X線画像で学習する結核検出モデルをMedGemmaとMedSigLIPで開発しています。年5000万人を検診する目標を支える構想で、組織が患者データを手元に保てるオンプレミス対応が国家規模の利用を後押しします。

MedGemmaは医療文書や質問応答、X線やCTなどの画像を扱え、公開以来のダウンロード数は1000万回を超えました。オープンウェイトのため地域言語や課題に合わせやすく、各組織がデータと基盤の所有権を維持できる点が、現場別の開発を支えています。

GrabとOpenAIは2026年9月23日、シンガポールで、東南アジアのGrab運転手・配達員・加盟店3万人に実践的なAIスキルを届ける「GO Forward with AI」を開始しました。今後2年間、対面研修を各国へ広げ、仕事や事業の意思決定、効率化、新規事業の検討にChatGPTを生かせるよう支援します。地域の経済機会を広げる狙いです。

プログラムはシンガポールから始まり、2026年中にタイ、インドネシア、フィリピンへ、2027年にはマレーシアとベトナムへ拡大します。OpenAI Academyの教材を各国の参加者の仕事に合わせ、半日の対面ワークショップとして提供します。

運転手や配達員はChatGPTを使い、事業案の特徴や開始手順を検討します。加盟店は売上の傾向分析、販促計画、需要変動への準備に活用します。参加者はChatGPT Workで、売上データのダッシュボード化、簡易ウェブサイトの構築、事業拡大計画の作成にも取り組みます。

Grabがシンガポールで実施した調査では、運転手・配達員の半数がAIツールを使い、未利用者の87％も利用に前向きでした。両社は2024年から協業し、OpenAIのモデルを使う「Driver AI Assistant」は約50万人の運転手に届いています。

研修の拡大に向け、両社はGrabAcademyの講師も育成し、各国の需要や参加者の業務に合わせて内容を調整します。大規模な専門チームを持たない加盟店やプラットフォーム就労者が、自ら情報分析や企画立案を進められる状態を目指します。

Microsoftは2026年9月22日、AIチャットボットを使う定額制詐欺プラットフォーム「EvilTokens」の業界横断的な遮断を主導したと発表しました。数カ月で世界の1万組織に属する1万2000件のMicrosoftアカウントが侵害され、詐欺師は受信箱の分析から送金を促すメール作成までを効率化していました。被害は米国に最も集中しました。

EvilTokensは2月にTelegramチャンネルで登場し、初期費用1500ドル、以後は月額500ドルで提供されました。メールアカウントを大量に侵害する工程を一つのサービスにまとめ、受信箱から高額な支払いを狙える標的を選ぶ機能も備えていました。

中核のAI型チャットボットは、被害者の受信箱を読み、信頼関係、支払い権限、機密性の高い役割などを特定しました。さらに詐欺戦略を提案し、信頼できる相手を装って企業の従業員に攻撃者側への送金を促す、現実味のあるメール文面を作成しました。

被害は米国が最多で、カナダ、英国、オーストラリア、インド、フランスが続きました。業種は卸売、建設、金融、不動産、高等教育、医療に及び、Microsoftは法的手続きと提携先の協力で50のウェブサイトと追加の150ドメインを差し押さえました。英国のロンドン警視庁は、同基盤に関係するとみられる犯罪の容疑で男性2人を逮捕しました。

侵害には、テレビなど入力機能が限られる端末向けの正規OAuth手続き「デバイスコード認証」が使われました。端末に表示されたコードを別の機器のブラウザーへ入力すると新しい端末が認証される仕組みで、正規機能が攻撃経路になりました。

米国パロアルトのAI新興企業Hang Ten Systemsは2026年9月16日、シード資金を5300万ドル追加し、調達総額を8500万ドルに拡大したと明らかにしました。Infosys元CEOのビシャル・シッカ氏が4カ月前に設立した同社は、初回の3200万ドル調達からわずか5週間で増額し、大企業のAI戦略とソフトウェア開発支援を広げます。

追加投資は、シンガポールの政府系投資会社Temasek傘下の初期投資部門Xoraが主導し、初回を主導したMayfieldも参加しました。出資者にはAramco VenturesやIntel、MicronのCEO、Yahoo共同創業者も含まれますが、企業価値は公表していません。

Hang Tenは主に年商100億ドル超の企業へAI戦略を助言し、ソフトウェアの新規開発や刷新を支援します。既存顧客と商談先を合わせて世界の大企業21社に案件があり、複数の100万ドル単位の契約を獲得し、1000万ドル単位の案件も追っているとシッカ氏は説明しています。

同社は独自基盤「Hobie」に、規制産業や複雑な企業システムで再利用できるAIスキルをまとめ、実運用向けソフトウェアを構築します。一部案件では従来約30人を要した作業を2〜4人で担えると主張しますが、最終的な品質確認と認証は顧客または第三者が行います。

新規資金は、技術、コンサルティング、営業の各チーム拡大に充てます。現在は米国、中東、オーストラリアに約20〜25人を抱え、欧州とインドでも採用する計画で、AIモデル企業や生成AI対応を急ぐ従来型コンサルティング会社との企業向け市場での競争に備えます。

Googleは2026年9月16日、年末商戦を控える小売事業者向けに、AI経由の露出分析、YouTube広告内で接客するBusiness Agent、購入手続きをつなぐUniversal Commerce Protocolの新機能を発表しました。消費者がAIで商品を探し比較する動きに対応し、発見から相談、決済までの導線を強化します。商品情報の精度を高める運用策も示し、購入転換を後押しする狙いです。

Merchant CenterのAI performance insightsは、オーストラリア、カナダ、インド、ニュージーランド、アメリカの事業者に一般提供されました。AI ModeやAI Overviewsで自社ブランドと商品がどの程度見つかっているかを、他社との露出比率で比較できます。

Business AgentはYouTube広告内に組み込まれ、視聴者が画面を離れずに複雑な商品質問をしたり、個別の案内を受けたりできる機能です。Googleは対象小売事業者を募り、アメリカで試験提供を始めます。

Universal Commerce Protocolの連携機能には、商品を小売事業者のサイトへ引き継ぐカート移管と、決済フローをテストする機能が加わります。アメリカで段階的に提供し、オーストラリアとカナダでは2027年初めの展開を予定しています。

Googleによると、Merchant Centerの商品フィードの基本的な改善策を採用した事業者は、翌月の購入転換率が平均5％上昇しました。商品動画や会話形式の属性を登録すればAIの商品推薦に詳しい情報を反映でき、会員データの連携では特典や会員価格を個別に表示できます。

Amazonは2026年9月16日、インドで会話型AI「Alexa+」のヒンディー語・英語対応版を全顧客向けに早期アクセスとして提供開始しました。長い会話の文脈維持や複数段階の操作に対応し、両言語を文中で切り替えられます。正式提供後はPrime会員に無料、非会員には月額2,000ルピーで提供し、6億人超のヒンディー語話者市場を開拓します。

Alexa+は従来より表現豊かな音声を備え、会話を長く続けても文脈を維持できるとAmazonは説明しています。Amazon Nowでの食料品注文やスマートホーム機器のオン・オフなど、複数手順のタスクも処理します。

現地サービスとの連携では、料理配達のSwiggy、チケット予約のDistrict、旅行分野のTripAdvisorとMakeMyTrip、飲食店予約のEazyDinerに対応します。音楽配信はAmazon MusicとJioSaavnを利用でき、会話から日常の行動へつなぐ接点を広げています。

Amazonは2017年にインドで英語版Alexaを投入し、2019年にヒンディー語へ対応しました。今回は2026年6月に始めたヒンディー語版の試験を経た展開で、台数は非公表ながら、同社のスマートホーム機器は前年から20％増加したとしています。

生成AIを使うAlexa+は2025年に発表され、2026年にはアメリカの全利用者へ提供が広がりました。同年にはイギリス、カナダ、ブラジル、メキシコ、イタリア、ドイツにも現地の言語事情に合わせて投入されており、インド版でも言語対応と地域サービス連携を組み合わせています。

Googleは2026年9月15日、社会課題へのAI活用をまとめた取り組みを公表し、同社技術が300超の言語に対応したと発表しました。対象言語の話者は70億人と世界人口の86％に相当し、同時公開したAI & Economy ATLASや科学・医療・防災の成果を通じ、研究を生活改善につなげる方針です。

科学分野では、ヒトゲノムで起こり得る90億通りの一塩基変異をAlphaGenome Atlasにまとめ、研究者へ公開しました。AlphaFoldが予測した既知の2億種類のタンパク質構造は190カ国の研究者400万人に利用され、乳がん研究では従来のマンモグラフィーが見逃した中間期がんの25％をAIが検出したとしています。

防災ではWeatherNext 3が、1日以上先の降水予報精度を従来より50％高めました。Googleによると、洪水予報は150超の国でリスク地域の20億人を対象とし、危機予測AIはコンゴ民主共和国のエボラ流行で新たな感染集中地域の83％を事前に特定しました。

教育分野では個別学習や教員の準備・事務を支える一方、正確性、安全性、不正利用、思考力低下への対応を課題に挙げました。米国の教員600万人へのAIリテラシー研修を進め、経済分野では累計10億ドル超の技能訓練により1億人超を支援したと説明しています。

言語面では毎月10億人超がGoogleの翻訳機能で約1兆語を処理しています。アフリカの27言語やインド系109言語の公開データ整備、手話を文章へ変換するモデルにも取り組み、話し言葉以外の利用障壁も下げようとしています。

Googleは、AIの便益は自動的に得られるものではなく、化学・生物・放射線・核分野での悪用を検知・報告・抑制する仕組みが必要だと強調しました。同時に、有益な地域へAIを導入しないリスクにも触れ、大学、政府、非営利団体などとの連携を前提に社会実装を進める考えです。

Googleは2026年9月15日、AI言語技術を世界で話者の多い1000言語へ広げる取り組みを公表しました。同社の製品は現在、世界人口の86％に当たる70億人超が話す300超の言語に対応しています。音声を直接理解するGemini、地域社会と構築する公開データ、端末内翻訳、手話対応を組み合わせ、主要言語に偏ってきた技術の利用格差縮小を目指します。

Gemini 3.5 Live Translateは70言語、2000超の言語ペアでリアルタイム音声翻訳を提供し、言語の切り替えや感情の手掛かりも捉えるとしています。Gemini 3.5 Transcribeは雑音や専門用語を含む音声を整形済みテキストに変換し、Android版Gboardの音声編集機能にも使われます。

1000 Languages Initiativeでは、1200万時間の音声で学習したUniversal Speech Modelを活用します。データが豊富な言語で得たパターンを学習データの少ない言語に移す手法により、音声理解の改善を図ります。

学習データの偏りを補うため、Googleは大学や地域組織と公開データを整備しています。サハラ以南アフリカの27言語を収めたWAXAL、インドの109言語で3万時間超を集めたProject Vaaniなどを進め、Language Explorerでは7000超の音声・文字・手話言語を可視化します。

ネット接続が不安定な地域向けには、55言語で学習し端末上で動く軽量翻訳モデルTranslateGemmaを提供しています。一般的な携帯電話で使える音声AI「AVA」のルワンダ試験では、Geminiによる回答が200万件を超えたとしています。

アクセシビリティ面では、50超の手話で学習したSign Language-to-Textが、GboardとPixel 11のLive Transcribeで手話入力を文字に変換します。まずアメリカ手話から英語への変換に対応し、世界で手話を使う7000万人の利用を想定しています。

Googleは2026年9月15日、世界の職種・国別のAI利用を可視化する長期研究「AI & Economy ATLAS」に、誰でも使える対話型サイトを追加しました。数百万件のデータから仕事や家庭での採用状況を比較でき、科学者600人超への調査では約半数がAIを毎日使い、週7時間弱を節約する一方、仮説検証の滞留が進む実態も示しました。

公開サイトでは、電気技師から購買管理者まで職種ごとの利用率、家庭での使い方、各国の普及状況を掘り下げられます。長期的に経済への影響を追うため、今後も大学などの協力先と研究分野やデータを拡充する計画です。

地域別では、インドの仕事関連AI利用のうち芸術・デザイン・メディア職が19％を占め、世界平均の1.6倍でした。米国ではコンピューター・数学職が30％と米国外の2倍で、ブラジルとアラブ首長国連邦は1人当たりGDPから予想される水準より高い普及率を示しました。

科学分野の調査は、Google、Google DeepMind、MIT FutureTechが専門AIモデル2600件を分析し、米国と英国の科学者600人超に聞き取りました。LLMは分野や作業をまたいで広く使われ、専門モデルは健康・生命科学や特定領域の予測、生成、シミュレーションで比較的多く使われています。

科学者はAIにより週7時間弱を節約したと報告しましたが、出力確認に時間がかかり、未検証の仮説が積み上がっています。物理実験や臨床検証も新たな詰まりとなるため、時間短縮を発見の増加につなげるには研究工程の再設計が必要だと分析しています。

インド発の音声物語プラットフォームPocket FMは2026年9月10日、年換算収入ランレートが過去1年で2倍の5億ドルに達したと明らかにしました。新作の99％、全カタログの93％をAIで制作し、人間が担う企画や物語づくりを独自モデルで完成品へ変換する体制が、制作量と事業の海外成長を支えています。

AIは人間を外す仕組みではありません。55万人超のクリエーターがアイデアと物語を作り、同社が蓄積した制作データや聴取行動を学習させた独自の文章生成・音声合成モデルで作品化しています。

この工程により、コンテンツ制作費は約80分の1になりました。従来は約1年を要した100時間分を1日で作れるようになり、年間約250万時間のAI活用コンテンツと77万超の音声シリーズを抱える規模に拡大しました。

供給増は利用者に合う物語を増やし、12カ月収入維持率を2年前の44％から76％へ押し上げました。作品別では96タイトルが各100万ドル超を稼ぎ、うち13タイトルは各1000万ドルを超えています。

2億5000万人超の利用者を20カ国以上に抱え、米国は過去1年で約70％成長し、年換算収入の約7割を占めます。収入の約8500万ドルは広告、残る約4億1500万ドルは個別エピソードの解放課金です。

親会社Pocket Entertainmentは音声の成功作をAI動画に転用し、米国限定の短編ドラマアプリPocket Sagaを開始3カ月で年換算収入約1500万ドルに伸ばしました。今後5年で少なくとも二つの娯楽形式を追加する計画で、調達する場合の資金もAIと新形式への投資に充てる方針です。

サンフランシスコ市法務官のデービッド・チウ氏は2026年9月9日、Metaの弁護士に4ページの停止要求書を送り、AI生成の児童性的虐待画像を含む有料広告の掲載停止と、審査を繰り返し通過した経緯の説明を求めました。Facebook、Instagram、Threadsで350件超が確認され、実在する未成年者の画像も悪用されたためです。

広告は未成年者の静止画を性的行為を描く短い動画に変え、クリックした利用者を画像・動画生成アプリへ誘導していました。重複分を含む広告は欧州連合の2万9000超のアカウントに届き、米国、オーストラリア、インドも対象になりました。8月初めの初報後にも250件超が掲載されています。

市の書簡は、広告が審査を免れた仕組みに加え、疑わしい広告を全米行方不明・被搾取児童センターへ通報する手順や、広告主と再犯者への対応の説明を要求しました。Tech Transparency Projectは、Metaが一部の通報に1週間超対応せず、その間に広告がさらに数百人へ表示されたと報告しており、市は28日以内の回答を求めています。

Metaは広告がサンフランシスコ市内で表示された証拠はなく、市法務官の管轄外だと反論しました。これに対し市側は、市内の消費者がMetaのオンライン空間で違法広告にアクセスできるため、市が扱う問題だと主張しています。

Metaは問題の広告をすべて規約違反で削除し、大半の表示回数は200回未満、300件超の広告費は合計5000ドル未満だったと説明しています。一方、研究者は9月9日時点でも同じ子どもを使う新規広告を確認しており、焦点は個別削除ではなく、広告審査・通報・再犯防止を機能させる仕組みに移っています。

Reliance Jioは2026年9月2日、インドでクラウドPCサービス「JioPC」を自社の固定回線契約者以外にも開放しました。通信会社を問わず、インターネット接続と既存のパソコンがあればJioのクラウドから仮想PCを利用でき、買い替えや機器増設なしで最長8年前の端末にもAI用途に必要な計算力を提供する構想です。

プランは最大8個の仮想CPU、16GBのメモリー、1TBの保存容量を備え、処理と保存の多くをJioのデータセンターへ移します。価格は2カ月1000ルピーからで、1年契約は8GB・500GB構成が4000ルピー、16GB・1TB構成が5000ルピーです。

IDCによると、インドでは2025年に6500万台超のパソコンが使われ、2026年末には約6900万台へ増える見込みです。消費者と小規模企業の買い替え周期は2022年の4～5年から5～6年へ延び、企業も従来の3年から約4年へ長期化しています。

Jioは機器を買い替える代わりに計算能力へ継続課金する市場を開き、端末の利用期間をさらに延ばそうとしています。市場調査会社の専門家は、従来型パソコンを置き換えるのではなく、新しいAI対応機を買いにくい家庭や学生向けの価格重視層を形成する可能性があるとみています。

一方、JioPCは安定したインターネット接続が必要で、通信障害が起きれば利用体験に影響します。機器を所有する傾向が強いインドでは、オフラインでも使える従来型や低価格の中古パソコンとの競争も残ります。

Jioは旧型端末を「AI対応」にできると訴えますが、公表仕様には端末上で生成AIを動かす専用のAI演算装置が記載されていません。普及の分岐点は、利用者がクラウドの計算能力を一時的な代替手段ではなく、料金を払う日常的なサービスと受け止めるかどうかです。

Adobeは2026年9月2日、インド拠点のマーケティング情報分析スタートアップRiloを、技術ライセンスとチームの獲得を組み合わせる形で買収したと認めました。取引額は公表していませんが、Riloの知的財産の一部と6人のチームを取り込み、大口顧客向けの販促業務自動化を強化する狙いです。同社によるインド企業の買収は2件目です。

Riloは市場投入を担うチーム向けに、競合情報の収集、コンテンツの再利用と配信、営業通話の分析などを組み合わせた独自の業務フローを提供していました。買収後はRiloを閉鎖し、顧客はサービスを利用できなくなります。

Riloはインド工科大学の同窓生2人が2025年に創業し、Peak XV、DeVC、Day Zero Venturesなどから100万ドルを調達しました。当時の評価額は1000万ドルで、共同創業者によるとツールの試用者は1万人を超え、今回の取引で投資家は資金を回収する見通しです。

AdobeはRiloの技術を、顧客体験やマーケティング関連の製品群に組み込み、複雑な業務フローの処理と利用者の行動把握に生かす可能性があります。同社は2025年にも検索最適化企業Semrushを19億ドルで買収しており、販促領域への投資を続けています。

競合のCanvaも買収や新製品でマーケティング機能を拡充し、Amazon、Google、Metaは独自のAI販促基盤を構築しています。Adobeにとって今回の小規模なチーム買収は、AIによる販促自動化を既存製品へ取り込む動きの一環です。

OpenAIは2026年8月31日、ChatGPTの広告事業「ChatGPT Ads」が開始から200日足らずで年換算売上高10億ドルに到達したと発表しました。すでに数万社の広告主が利用しており、同日からインドや欧州、中東・北アフリカでも広告出稿の自己サービス化を開始し、収益基盤を拡大しています。

ChatGPT Adsは今年初めのローンチ以降、急速に規模を拡大してきました。現在は数万社の広告主が利用し、広告費の多くがCPC課金や成果連動型の入札に移行しています。ピクセルタグやコンバージョンAPIの整備も進み、計測や最適化の基盤として定着しつつあります。

5月に導入されたセルフサービス型の「Ads Manager」により、中小企業やスタートアップでも広告出稿が可能になりました。同社は8月31日から、インドや欧州、中東・北アフリカの広告主にも自己配信を開放し、対応国は40カ国以上に達しています。パートナー企業も50社を超え、代理店主導の体制からより開かれた仕組みへと移行しています。

広告効果も具体的な数値で示されています。あるEC事業者は28日間のキャンペーンで広告費用対効果(ROAS)3倍を達成し、あるテクノロジーパートナーは広告経由のChatGPT流入の8割超が新規顧客だったと報告しました。米国外の広告主による売上比率も高まっており、事業の国際化が進んでいます。

OpenAIは、広告表示を対話の回答内容から明確に分離し、個人の会話内容を広告主に提供しないなど、利用者の信頼保護を最優先する方針を強調しています。今後は対応市場や広告フォーマット、入札方式のさらなる拡充を進める計画で、無料利用者にもChatGPTへのアクセスを維持する狙いがあるとしています。

画面を持たない健康管理用ウェアラブル端末が相次いで登場しており、ガーミンの新型「Cirqa」やグーグルの「Fitbit Air」、ホイープなどが人気を集めています。さらに米ブルームバーグの報道によれば、アップルも独自の画面レス端末を検討中とのことです。米ワイアードは、常時通知が届くスマートウォッチに疲れた利用者の増加と、AI活用の広がりという二つの要因がこの流行を後押ししていると分析しました。

現在市場に出回っている主な画面レス端末には、ランニングの地図表示も確認できるガーミンのCirqa、心拍数の解説にAIを使うグーグルのFitbit Airのほか、ポーラーのLoop、アマズフィットのHelio Strapなどがあります。これらはセンサー構成こそ従来機種と同じですが、画面をなくすことで通知疲れを軽減する設計になっています。

AIはこの流行に二つの形で関わっています。一つは収益源としての活用で、グーグルはFitbit Airの詳細な健康アドバイスを月10ドルの有料プラン「Google Health Premium」に限定しています。カウンターポイント・リサーチのピーター・リチャードソン副社長は、健康管理へのAI活用はまだ発展の初期段階にあると指摘しています。

もう一つの側面は、AIの普及が働き手の技術的ストレスを高めている点です。英ノッティンガム大学のエリザベス・マーシュ研究員は、職場のデジタルツールが通知疲れや燃え尽きを招いていると指摘し、常時オンの働き方への要求が強まっていると説明しています。

マーシュ氏は解決策として「デジタルマインドフルネス」という考え方を提唱しています。目的を持って端末に触れる「意図」、集中を保つ「注意」、失敗した自分を責めない「姿勢」という三つの要素が重要だとしています。画面のないウェアラブルは、通知に振り回されずにこうした習慣を実践しやすい選択肢だといえそうです。

Hugging Faceは2026年8月28日、音声認識モデルを比較するOpen ASRリーダーボードに、Voice Arenaと共同開発したヒンディー語の評価セット「Monsoon」を追加したと発表しました。南アジア言語として初の追加で、話者属性を詳細に記録し、平均WERでは見えない地域や話者ごとの認識精度の偏りを可視化する狙いがあります。

新たに追加されたMonsoonデータセットは、4,888人の話者による発話を収録し、性別や年齢、居住地区、使用端末など12項目の話者属性を各クリップに付与しています。話者の重複を避けた分割により、上位10人の寄与度は全体の7%未満に抑えられ、特定の声や地域に結果が偏らない設計になっています。

公開データを用いた検証では、インド英語の音声認識で平均WERが4.81〜4.99とほぼ同水準だった8モデルが、地域別に見ると大きく異なる挙動を示しました。mistralai/Voxtral-Mini-3Bは中央部で4.38、東部で6.06と1.68ポイントの差が生じ、どの地域が最も苦手かもモデルごとに異なっていました。

ヒンディー語は英単語との混在や表記揺れが多く、単一の正解文字列を基準にした従来のWERでは公平な採点が困難でした。そこでチームは、複数の正しい表記を許容する採点方式「Orthographically-Informed Word Error Rate(OIWER)」を導入し、実装コード「voi-oiwer」もオープンソースで公開しています。

インド英語のセットは主要リーダーボードの既定列に組み込まれ、全モデルの平均WERに反映されます。ヒンディー語は多言語タブに追加され、対応言語をすべて選択した場合のみ比較対象になります。開発者は自身のモデルをリーダーボードに登録することで、非公開分割を含めた評価を受けられます。

Metaでインド・東南アジア担当バイスプレジデントを務めるSandhya Devanathan氏が、同社を離れてOpenAIに移籍することが分かりました。シンガポールを拠点に、OpenAIのアジア太平洋統括ディレクターKiran Mani氏の下で、消費者事業の成長や企業導入、提携、規制対応、東南アジア・オーストラリアの事業運営を担当します。

Devanathan氏は2016年にMetaへ入社し、アジア太平洋地域のゲーム事業責任者などを歴任した後、2025年6月にインド・東南アジア担当バイスプレジデントに就任しました。10年以上在籍したMetaを離れる背景には、オンラインの安全性やコンテンツ管理を巡り同社への監視が強まっていることがあり、同氏はインド事業の意思決定にも関わっていたとされます。

Devanathan氏の移籍は、元Uberインド・南アジア事業責任者のPrabhjeet Singh氏がOpenAIのインド責任者に就任したわずか数日後に発表されました。OpenAIはこの2年間でシンガポール、東京、ソウル、シドニー、デリーに拠点を開設するなど、アジア太平洋地域での事業拡大を急速に進めています。

Devanathan氏の退任を受け、Metaのインド事業を統括するArun Srinivas氏は、アジア太平洋担当バイスプレジデントのBenjamin Joe氏に直接報告する体制に移行するとみられています。Devanathan氏が務めていたインド・東南アジア担当バイスプレジデントの役職は、2025年6月に新設されたばかりでした。

Metaはこのところインド当局から強い圧力にさらされています。今月にはInstagramがナレンドラ・モディ首相の投稿を誤って制限したとして謝罪し、インド政府はJoel Kaplan最高渉外責任者を含むMeta幹部を呼び出して説明を求めました。

インド政府はまた、Meta傘下のプラットフォームにおける児童性的搾取コンテンツを巡っても説明を要求しています。BBCの報道により、Instagram上でそうしたコンテンツへのアクセスを持ちかける広告の存在が明らかになったためです。Metaは違反広告やアカウントを削除したと説明し、意図的な標的化を否定した上で、過去半年間にインドで16万件のアカウントを削除したと明らかにしています。

OpenAIは8月27日(木)、インドで提供するChatGPTの無料版と低価格プラン「Go」に広告を表示すると発表しました。今月上旬に利用規約を改定し、広告表示を可能にしていたことを踏まえた動きです。同社は2月時点でインドの週間アクティブユーザーが1億人を超えると明らかにしており、その多くが無料・Go版の利用者です。広告収入の確保により、収益基盤を一段と強化する狙いがあります。

広告展開はまず50ブランドを対象に始まり、大手広告代理店のWPPとOmnicomが提携先となります。来月には広告主が自らキャンペーンを作成できる広告マネージャーも公開される予定です。出稿には1日あたり725ルピー(約7.6ドル)の最低予算が設定されています。

OpenAIの広告事業グローバル責任者であるデイブ・デュガン氏は、「ChatGPT Adsにより、あらゆる規模の企業が意思決定の初期段階という重要な瞬間に接点を持てる」と述べました。同社は米国では2月、欧州では今月と、段階的に広告展開を拡大してきました。

インド市場への投資は以前から続いており、2025年8月には月5ドル以下の低価格プラン「Go」を投入し、一時は1年間無料とする販促も実施しました。女子・男子のクリケットリーグでの広告出稿や、Uberのインド責任者を引き抜いて事業拡大を委ねるなど、現地展開に力を入れています。

背景には株式上場(IPO)を見据えた収益基盤の強化があります。The Wall Street Journalによると、2026年4-6月期の売上高は67億ドルで、前四半期の57億ドルから増加しました。The Informationの報道では、OpenAIは2030年までに有料会員2億2000万人の獲得を目指しているとされ、当時の有料会員数(Plus・Pro)は3500万人でした。

インドのAIスタートアップRunableは、シリーズAで2100万ドルを調達したと発表しました。今回の資金調達はSusquehanna Venture CapitalとNexus Venture Partnersが主導し、既存投資家のTogether FundとArray VCも参加しました。調達後の評価額は6500万ドルとなり、AIエージェントが事業の「構築」だけでなく「成長」も支援できるかを試す狙いです。

Runableは2025年に創業し、共同創業者でCEOのUmesh Kumar氏と共同創業者のSaksham Sarda氏が率いています。もともとはデータ収集用のブラウザ技術を手がけるAIインフラ企業として出発しましたが、利用者がスライドやウェブサイト作成を求めるようになったことから、汎用AIエージェントへと事業を転換しました。ベンガルール拠点の15人体制ながら、3月の決済機能開始からわずか3週間で年換算収益200万ドルに達したといいます。

同社のエージェントは自然言語の指示だけでウェブサイトやアプリ、プレゼン資料などを作成し、デプロイや分析まで担います。今回の調達を機に、広告出稿やSNS運用、SEO、AIチャットボットでの露出最適化といった「成長」支援機能を拡充する方針です。Kumar氏は、中小企業が個別にツールをそろえるのではなく、顧客獲得という成果そのものをRunableに依頼できる形を目指すと説明しています。

Runableの登録ユーザーは約170万人に上り、直近90日間で消費したトークン数は1兆を超え、その6〜7割は有料ユーザーによるものだといいます。一方で同社は現時点で粗利益率がマイナスとなっており、AI利用料の一部を自社負担している状況です。Kumar氏は推論コストの低下が今後の収益改善につながると期待を示しました。

市場にはAnthropicやOpenAIといった大手に加え、CursorやLovable、Replitなどのコーディング支援サービスがひしめいています。Kumar氏は、開発者向けのコーディングエージェントと張り合うのではなく、ツールを組み合わせる余裕のない非技術系の中小企業経営者を主な対象にすると強調しました。競合として意識するのはManusやGensparkなどの汎用エージェントだといいます。

主要市場は米国、英国、日本で、ブラジルにも利用者がいるといいます。Kumar氏は、日本が早ければ来月にも米国と並ぶ主要市場に成長すると見込んでいることも明らかにしました。

IEEE上級会員のバラジ・イングール氏は、米ウィスコンシン州ミルウォーキーの電子商取引企業アムラ・コマースでプロジェクトマネージャーを務めています。同社の顧客企業が数千点の商品情報登録に2〜3カ月かけていた作業を、2週間で終えるAIエージェントの開発を主導しています。平日はAIによる業務改革を担い、週末は医療分野の独立研究者として活動する二刀流の技術者です。

イングール氏はプロジェクトマネージャー自身の業務効率化にもAIを活用しています。従来は週10〜12時間かけていたステークホルダー向け状況報告の作成を、メールを自動解析して要点やリスク、進捗をまとめるAIエージェントに任せています。これにより空いた時間を、より深い思考が必要な業務に充てられるようになったといいます。

本業の傍ら、イングール氏は約10年にわたりデータ分析と医療分野のAI応用に関する独立研究を続けてきました。これまでに40本を超える査読付き論文をIEEE Xploreに発表し、英国とインドで6件の特許を取得しています。特許には乳がん検出向けAIデバイスや、健康状態を常時モニタリングするクラウド接続型ウェアラブル端末が含まれます。

現在は麻痺があり発話が困難な患者向けに、扇風機やテレビの操作を可能にする脳波インターフェースの開発チームにも参加しています。イングール氏は、エンジニアがデータとAIを正しく用いれば診断の迅速化と精度向上に貢献できると同時に、大きな責任も伴うと語っています。査読プロセスを通じて専門家の指摘を受けることが、研究の質を高める上で欠かせないと考えています。

イングール氏は2022年にIEEEへ入会し、以来同組織を研究活動と専門家としての基盤の中心に位置づけています。会員名簿を通じて他の技術者と信頼できる形で連絡を取れることに加え、カンファレンスの座長や基調講演、査読委員などの役割も務めてきました。この活動を通じて築いた国際的なネットワークが、研究の相談やデータ共有の面でも役立っているといいます。

グーグル・ディープマインドは8月21日、大型宇宙ゲーム『EVEオンライン』の開発元であるFenris Creationsと新たな研究提携を結んだと発表しました。継続学習や長期記憶、複数エージェントの協調といった、現行のAIモデルが苦手とする能力を、20年以上続く仮想世界で検証する狙いです。同社は2010年の設立以来、ゲームをAI研究の主戦場としてきました。

同社のゲーム研究は2015年、ピクセル画像だけでAtariの49種類のゲームを学習したDQNから始まりました。2016年には囲碁の世界王者を破ったAlphaGoが話題を呼び、2019年にはAlphaStarがStarCraft IIでグランドマスター級の実力を示しました。近年は画面を見て指示を理解し、キーボードとマウスだけでゲームを操作する汎用エージェントSIMAの開発に力を入れており、最新版のSIMA2はGeminiを搭載し、プレイヤーと対話しながらプレイできます。

EVEオンラインは2003年に始まった大型多人数参加型の宇宙シミュレーションで、数千人のプレイヤーが単一の宇宙を20年以上にわたり共有してきました。プレイヤー主導の経済や星系をまたぐ交易網が息づくこの世界は、継続学習や数週間から数年単位の長期計画、多数のエージェントが絡む交渉や競争といった、フロンティアAIに不可欠な能力を試す場として理想的だとディープマインドは説明しています。

提携はEVEオンラインだけでなく、一人称視点で戦術的な判断を求められるEVE Vanguardや、プログラム可能な仕組みでゲームのルール自体が変化しうるEVE Frontierにも及びます。異なる抽象度でエージェントの挙動を研究できる点が特徴です。両社はすでに、初心者向けの質問応答をGeminiで支援する『Auraガイダンス』を提供済みで、実際のプレイヤーに価値を届け始めています。

研究プログラムはまず、実際のプレイヤーから切り離したオフライン環境のEVEオンラインで進め、次にルールが変化するEVE Frontierへと段階的に広げる計画です。能力が十分に成熟したと判断された場合に限り、EVEオンラインやEVE Vanguardといった実際のプレイヤーがいる環境への適用を検討するとしています。

ディープマインドは、囲碁で人間の常識を覆した『Move 37』や、タンパク質構造予測でノーベル化学賞につながったAlphaFoldのように、ゲーム研究で培った知見を実世界の課題解決につなげてきた歴史を強調しています。同社はFenris Creationsのほか、Hello GamesやCoffee Stain Studiosなど複数のゲームスタジオとも研究協力を続けており、今後も知見の共有を続ける方針です。

Googleは8月20日、オープンモデル「Gemma」ファミリーの累計ダウンロード数が10億件を突破したと発表しました。過去2年間で開発者コミュニティが公開した派生モデルは10万種を超え、ローカル端末から宇宙空間まで幅広い環境で活用が進んでいます。同社は単なるダウンロード数以上に、コミュニティが実際に何を生み出しているかを重視していると説明しています。

NASAや衛星企業のSatlyt、Starcloudは、軌道上の衛星にGemmaを直接搭載し、画像解析や通信の最適化に活用しています。帯域が限られ環境も過酷な宇宙空間で複雑な推論処理を実行できることを示す事例だといいます。

インドの国家保健機構(NHA)は、ダウンロード数1億件超の健康管理アプリ「Aarogya Setu 2.0」にGemma 4と医療データツールキットを統合しました。複雑な医療記録を標準化されたデジタル形式に変換し、患者が医療機関をまたいでデータを安全に共有できるようにしています。

イェール大学とGoogleの研究チームは、Gemmaを基盤とする単一細胞解析モデル「C2S-Scale」を開発し、生きた細胞で検証された新たながん治療経路を発見しました。ジョージア工科大学との共同研究では、イルカの鳴き声を解析する「DolphinGemma」の開発も進んでいます。

Kaggleで開催された「Gemma Challenge」には1600件超のプロジェクトが集まり、開発者コミュニティの広がりを裏付けました。Googleは公式ディレクトリとなる新リポジトリ「Awesome Gemma」をGitHub上で公開し、優れた活用事例や開発ツールの共有を後押しする方針です。

検索AI企業のPerplexityは2025年7月、インド大手通信会社Airtelと提携し、同社の3億6000万人の顧客に12カ月間無料でPerplexity Proを提供しました。この施策によりダウンロード数が前月比625%増となり、月間利用者数は最大2200万人に達しました。無料期間が終了し始めた現在、その効果が浮き彫りになりつつあります。

2026年1月に新規申し込みが締め切られると、ダウンロード数は急減しました。Sensor Towerの推計によると、2月から7月のインドでのダウンロード数は330万件にとどまり、施策実施前の6カ月と比べて9割以上減少しています。一方で、月間利用者数は7月時点で約1400万人を維持しており、施策前の約5倍の水準です。

注目すべきは収益の動向です。Sensor Towerによれば、2月から8月中旬までのインドでのアプリ内課金・購読収益は、Airtel向け無料提供期間と比べて約6割増加しました。無料会員の一部は自動更新の契約だったため、解約を忘れた利用者がそのまま課金され始めた可能性も指摘されています。

調査会社Appfiguresのデータでも同様の傾向が見られます。同社によると、インドでのPerplexityの月間モバイル収益は2025年1月の約3万4000ドルから、2026年7月には15万6000ドルまで拡大しました。共同創業者兼CEOのAriel Michaeli氏は、ChatGPTやClaudeのダウンロード数と比較しても「AI全体への関心の高まりではない」と説明しています。

Perplexityの取り組みは、インド市場での無料提供戦略の先行事例となっています。OpenAIは2025年8月に低価格プラン「ChatGPT Go」を1年間無料化し、GoogleもReliance Jioの利用者向けに18カ月間の無料提供を開始しました。インドは世界最大の生成AIダウンロード市場である一方、収益化の難しさが長年の課題とされてきました。

Perplexityは今回のコメント要請に応じていません。無料期間終了後にどれだけの利用者が有料会員として定着するかは、今後数カ月にわたり後続のAirtel利用者が更新時期を迎える中で明らかになる見通しです。

Google Researchのシニア研究員デボラ・コーエン氏は、AIを使った洪水予測の取り組みについて説明しました。同社は2018年にインドで河川洪水予測を試験導入して以来、予測技術を拡張し、現在は世界150カ国、20億人以上をカバーする体制を整えています。2026年3月には新手法「Groundsource」も発表し、都市型の鉄砲水にも対応範囲を広げました。

Flood Hubと呼ばれるツールでは、降水量や河川水位、地表の状態など膨大なデータを解析し、河川の氾濫を最大7日前、都市部の鉄砲水を最大24時間前に予測します。水量を計算する「Hydrologic Model」と、浸水範囲を割り出す「Inundation Model」の2つのAIモデルを組み合わせているのが特徴です。予測結果はGoogle検索にも表示されるほか、企業や団体向けにFloods APIとしても提供されています。

従来、都市部の鉄砲水は観測データが乏しく、予測モデルの構築が難しい課題でした。そこでGoogleはGeminiを活用し、過去20年分・約500万件のニュース報道を読み込ませることで、150カ国以上にわたる260万件の洪水事例を集めた独自データセットを構築しました。このデータをもとに、新たな都市型鉄砲水予測モデルをFlood Hubに組み込んでいます。

研究成果は現場でも活用されています。支援団体のGiveDirectlyは、ナイジェリア・コギ州でFlood Forecasting APIを用い、洪水が起きる前に住民へ現金を届けました。その結果、対象世帯の所得は倍増し、食料不安は90%減少、93%の住民が「次の洪水への備えが向上した」と回答しています。

Googleは今後、データが乏しい農村部の鉄砲水や沿岸洪水への対応拡大を目指すとしています。あわせて、Groundsourceの手法を熱波や土砂災害など他の自然災害の予測にも応用できないか研究を進める方針です。水文学フレームワークはすでにオープンソース化されており、各国の気象水文機関が独自データを組み合わせて予測を作成できるようになっています。

AI音声入力アプリを手がける米新興企業Wisprは2026年8月17日、シリーズBラウンドで2.8億ドルを調達したと発表しました。米メンロー・ベンチャーズが主導し、評価額は20億ドルに達しています。今回の資金は、文字起こし機能にとどまらず、会議の議事録作成など新領域への事業拡大に充てられる見通しです。

Wisprが資金調達を発表するのは今回で複数回目となり、今回の調達により累計調達額は3.61億ドルに達しました。直近のラウンドは10カ月足らず前の2025年11月で、その際はノータブル・キャピタルから2500万ドルを調達していました。短期間での連続調達は、音声入力市場での競争激化を映しています。

文字起こしアプリの分野では、WillowやMonologue、Aqua、Superwhisperなど競合が相次いで台頭しており、無料または低価格のツールを提供する開発者も増えています。今回のラウンドには既存投資家のノータブル・キャピタルやNEA、8VCなどに加え、新たにエイクルーやフォアランナーなど複数の投資家が参加しました。

Wisprは資金調達と同時に、音声認識の精度を高める新モデルCantoの投入も発表しました。ここ数週間、利用者からは文字起こしの品質低下を指摘する声がSNS上で相次いでおり、同社は新モデルの導入により誤り率を従来の30%から10%未満に引き下げるとしています。

同社は昨年11月以降、Android版アプリを公開したほか、インドや英国など海外での営業体制も強化してきました。さらに指輪型デバイス「Oasis」など音声入力対応ハードウェアとの連携も進めており、新たに投入した会議向け議事録ツールではGranolaやFirefliesといった競合との争いに参入しています。

先月には、米アマゾンでAlexaの開発に携わったアリヤ・ラストロウ氏を責任者に迎え、新研究組織「Wispr Interface Labs」の設立も明らかにしていました。同社は今後、音声を軸としながらも人とコンピューターの新たな対話手法の開拓を目指す方針です。

インドのAIスタートアップVideoVerseが2025年9月に発表した2.5億ドル規模の買収が、1年足らずで崩れました。買い手だったスポーツメディア企業Minute Mediaは2026年5月に契約を打ち切り、創業者のヴィナヤク・シュリバスタブ氏は詐欺や署名偽造を訴える複数の訴訟の渦中にいます。デラウェア州の衡平法裁判所には、投資家や債権者からの請求が積み上がっています。

発端は買収直後の資金調達でした。シュリバスタブ氏は2025年10月、投資会社Lingottoから5500万ドルの仕組み融資を取り付け、うち5300万ドルがClippingsの管理する口座に送金されます。ところがLingottoは訴訟で、提出された書類が偽造され、Minute Mediaの最高経営責任者は署名していなかったと主張しています。

返済はすぐに滞りました。2026年3月末に予定されていた400万ドルの支払いは実行されず、一括返済を求めたLingottoは、同社への支払いを待つ債権者の長い列を目にすることになります。4月末までに、シュリバスタブ氏は最高経営責任者の座を退きました。

請求は一社にとどまりません。2023年のラウンドに出資したBluestone Capitalは投資条件違反と売却代金の未払いを理由に詐欺で提訴し、別の債権者は6400万ドルの回収を求めています。元最高執行責任者のサビヤ・ダス氏は、融資契約や自社株買い契約で自分の署名が偽造され、数千万ドルが社外へ流出したと訴えています。

皮肉なのは、事業そのものは成長市場の中核にあった点です。主力製品Magnifiは長尺の試合映像から得点シーンなどを自動で抜き出すAIツールで、インド・プレミアリーグやFIFA+、日本テレビといった顧客を抱えていました。Minute Mediaは米国市場への横展開を描いていましたが、内部の問題が先に表面化します。

この一件が突きつけるのは、デューデリジェンスの限界です。買収が完了した後も両社が別法人として運営され続けたという事実は、書類上の合意と実態の乖離を見逃す余地があったことを示しています。スタートアップの取引がいまだ信頼に大きく依存している現実を、経営者は改めて意識する必要がありそうです。

米ベンチャーキャピタルのAccelが2026年8月11日、インド特化の新ファンドを5.5億ドル規模で組成したことがわかりました。関係者によると、募集は超過応募となり、開始から数週間で完了しています。前回のインド向けファンドからわずか19カ月での再組成で、同社が総額35億ドルを一度に集めた世界規模の資金調達の一環です。

注目すべきは、前回の6.5億ドルファンドの55%超が未投資のまま残っている点です。新ファンドからの投資開始は2027年を見込み、それまでは前回ファンドで投資を続けるといいます。今回はインドに加えて米国、欧州、13.5億ドルのグロース向けの計4本を初めて同時に組成しました。

Accelがインドの次の波として見るのは、AI単独ではありません。パートナーのShekhar Kirani氏は、AI、消費者向け、フィンテック、そして先端製造やディープテックに引き続き投資すると語りました。同社はAIを独立した投資カテゴリーではなく、各領域を支える横断的な技術になりつつあると位置付けています。

インドが基盤モデルの第一波を逃したことは、世界の投資家の間で議論の的です。パートナーのPrayank Swaroop氏は「先行したのはLLM側だが、アプリケーション層に大きな機会がある」と述べ、インド勢はOpenAIやAnthropicと競うのではなく、既存モデルの上に企業向けソフトを作ると見ています。実例が、米国の医療機関向けに医療コーディングを自動化するRapidClaimsで、約95%の精度を実現しています。

追い風は市場側にもあります。OpenAIとAnthropicはいずれもインドを米国外で最大の市場と位置付け、AIコーディングのCursorもインドがパワーユーザー最大の市場になったとしています。VC全体の減速が続くなか、Peak XVが13億ドル、General Catalystが5年で50億ドルの投入を表明するなど、インドへの再集中が鮮明です。

Accelは投資先の約8割で最初の機関投資家として出資しており、FlipkartやSwiggy、Freshworks、Zetwerkを早期から支えてきました。Kirani氏は「数年前と比べ、アイデアと創業者の質が格段に良い」と語ります。後追いではなく創業初期に賭ける姿勢を、今回の新ファンドでも維持する構えです。

米スタートアップのDiscovered Materialsは8月10日、AIエージェントの群れを使って発熱の少ない半導体材料を探し出す事業で、900万ドルのシードラウンドを実施したと明らかにしました。出資はLightspeed Indiaが主導し、Peak XVやYコンビネーター創業者のポール・グレアム氏らも参加しています。AIの電力消費と冷却という問題を、AI自身で解こうという発想です。

創業者はAdvaith Sridhar氏とAkash Ramdas氏の2人です。スタンフォード大学で材料科学の博士号を取得したRamdas氏の知見と、Persona AIやLuma Labsでエージェント開発に携わったSridhar氏の技術を組み合わせ、Anthropicのモデルを独自のハーネスで動かして材料候補を生成します。挙がった候補は、自社で訓練した基盤物理モデルによるシミュレーションで有望かどうかを検証する仕組みです。

速度の差は歴然としています。「博士課程の頃は1日20回ほどの推測でした。いまはエージェントをクラウドで24時間動かし、1日に数千回の推測ができます」とSridhar氏は説明します。同社はこの日、新材料の例を数百件公開したほか、フロンティアモデルの材料探索能力を測るベンチマーク「Material Discovery Bench」も発表しました。

材料探索にAIを使う動きは、MatNexやSandboxAQ、CuspAIなども進めています。そのなかでDiscovered Materialsは半導体の熱問題に的を絞る点で勝負しており、大手チップメーカーが使う既存材料と同等の性質を持つ材料をすでにいくつか発見したとしています。ただし詳細は公表していません。

難しいのは工学上のトレードオフです。発熱を抑えられる材料が見つかっても、その材料でチップを製造できなかったり、電気特性が損なわれたりすれば意味がありません。出資を主導したLightspeedのHemant Mohapatra氏は「原子構造を相手にしたモグラたたきのようなもの」と表現し、すべての条件が同時にそろって初めて実用になると指摘します。

もっとも、AIが見つけた薬や材料が商業的な成果を上げた例は、まだほとんどありません。生成AI由来で初めて第2相臨床試験に進んだInsilico MedicineのRenterosibが最も近い例で、材料分野では有望な候補が出ても大規模な実用化には至っていないのが現状です。Mohapatra氏も「候補を正しく絞り込み、合成することがボトルネック」と語り、Sridhar氏自身も実際にウェットラボで作る工程は短縮できないと認めています。

米Metaが運営するFacebookやInstagramなどで、2025年11月から2026年8月初旬にかけて、AIで生成した児童性的虐待画像を含む有料広告50件以上が配信されていました。米監視団体がMetaの広告ライブラリーで発見し、WIREDが8月5日に報じました。広告は米国や英国、欧州十数カ国の利用者を対象とし、一部は数千アカウントに届いていました。

問題の広告は、Metaの審査を通過して掲載されたものです。発見した監視団体Tech Transparency Project（TTP）のケイティ・ポール代表は「第三者が投稿したコンテンツではなく、Metaが確認し承認して配信を許可した広告だ」と指摘し、同社が広告費を受け取り続けていた点を問題視しています。Metaの規約では全広告が公開前に審査され、その大半を自動ツールが担うと定められています。

広告の一部は、写真から衣服を除去するヌード生成アプリへ誘導していました。広告主が開示されていたケースでは中国企業に結びついており、少女を写した広告の出稿元は、Metaの中国向け広告リセラーだったMeet Socialだったとされます。誘導先の一つでAppleのApp Storeにあった「MaskAI」は、WIREDの指摘を受けて削除されました。

Metaの広報担当者は「性的搾取は許しがたく、排除に全力で取り組んでいる」と述べ、昨年だけで3600万件超の児童性的搾取コンテンツを削除したと説明しています。ただ研究者は記事公開の直前にさらに約30件を確認しており、その複数はWIREDがMetaに問い合わせた後に出稿されたものでした。過去に規約違反で削除した広告と同一の内容が、再び掲載されていた例もあります。

7月にはBBCが、インドで児童性的虐待素材の販売を促すInstagram広告を報じており、問題は繰り返されています。ヌード生成サービスは2020年ごろから拡大し、運営者に多額の収益をもたらす一方、各国で違法とされる児童性的虐待素材の生成にも使われてきました。広告の入稿審査を自動化に頼るプラットフォームにとって、審査体制の実効性が改めて問われる事態と言えます。

アメリカの連邦通信委員会(FCC)は先週、安全保障上の懸念を理由に、中国製のヒューマノイドなど先端機器の新モデルについて輸入を禁止しました。この決定はアメリカの中小ロボット企業の成長を妨げる一方で、中国以外で製造する企業には追い風となります。インドのバンガロールでロボットを組み立てるAti Roboticsは、その代表例です。

同社は2017年に自動運転車向けモーターの開発企業として設立され、その後、自社製ロボットの開発に軸足を移しました。工場や倉庫で数トンの資材を運ぶ牽引車やパレット搬送機を手がけ、現在は50社を超える顧客のもとで数百台が稼働しています。年内には重い箱を運ぶ初のヒューマノイドを投入する予定です。

主力の1万ポンド級牽引車で中国から調達するのは電池セルのみ、パレット搬送機でも中国製部品は5%未満だとCEOのSaurabh Chandra氏は説明します。磁石を使う中国製ブラシレスモーターではなく誘導モーターを選んだため、磁石そのものの調達が不要になりました。牽引車のライダーセンサーにはアメリカのOuster製を使っています。

背景にあるのは、研究開発拠点バンガロールで進んでいた二輪・三輪向けEV部品のサプライチェーンの活用です。自動車部品は量産され信頼性が高く割安なため、一部を作り替えてロボットに転用しました。ただし誘導モーターは効率がやや劣り、その分をバッテリーで補う判断をしています。

一方、ヒューマノイドは腕とアクチュエーターをバンガロールで作るものの、ハーモニックドライブやフレームレスモーターは中国製です。歯車もドイツや台湾、日本に代替先はありますが、価格は上がるといいます。同社はミシガン州デトロイト近郊のマディソンハイツに拠点を設け、将来はそこで組み立てる計画です。

Chandra氏は業界の反応を「みな否認している」と語り、ワシントンでの働きかけも実らなかったと指摘します。恩恵を受けるのは中国以外で製造する企業で、TeslaのOptimusやアメリカ国内で生産するFigureを挙げました。ロボット新興企業への投資は件数・金額とも過去最高ですが、多くはソフトウェア中心で、ハードウェアは依然として中国のサプライヤー頼みです。

欧州連合（EU）は8月2日、AI規制法（EU AI法）の透明性義務を施行しました。域内の市民は、AIと対話するときや、AIが生成・改変したコンテンツを見るときに、その事実を知らされる権利を得ます。広告や音楽レコメンド、苦情受付ホットラインまで一律の開示が必要となり、違反企業には最大1500万ユーロまたは全世界年間売上高の3%のいずれか高い方の制裁金が科されます。

対象は驚くほど広く、ディープフェイクを使った広告や企業のSNS投稿には、AI生成であることを示すラベルが付きます。苦情対応のチャットボットや電話窓口はAIベースだと明示する必要があり、機械学習で発信者の感情や不満を検知するコールセンターは、通話の冒頭でその旨を告げなければなりません。企業同士の商用利用も例外ではなく、予定調整や書簡対応、契約交渉に至るまで申告が求められます。

規制はモデル開発企業にも及び、欧州委員会が新設したAI事務局が監督にあたります。法律事務所Stibbeでテクノロジーとデータを専門とするデュカン弁護士は、OpenAIやAnthropic、Google DeepMindといった代表格にとどまらず、AIレコメンドを使うSpotifyや、Photoshopに生成編集機能を備えるAdobeも視野に入ると指摘します。「探し始めると、AIはあらゆる場所にあります」と同氏は語ります。

一方で、表示の乱発が情報過多を招くとの懸念も出ています。業界団体CCIAでAI政策を率いる担当者は昨年12月、過剰なラベル表示は終わりのない通知によるバナー・ブラインドネスを招くと警告し、スペルチェックした電子メールやフィルターをかけた写真まで対象になれば、AI表示は意味を失うと述べました。

今回の法律は、2018年に施行されクッキー疲れという言葉を生んだEUの個人データ保護規則（GDPR）を想起させます。EUはAIモデル提供者が合成音声や画像、動画、テキストを機械可読な形式で示すまでに12月までの移行期間を設けており、27の加盟国は監督体制の整備状況もまちまちです。ノートン・ローズ・フルブライトのロージー・ナンス弁護士は「初日から一律に執行されるとは限らない」と慎重に見ています。

それでも規制の射程の広さは、いずれ企業にとって大きな転換点になるとデュカン弁護士は見ています。AI活用を堂々と開示するのか、それとも表示を避けてAIを使わない仕組みや手作業に戻るのか。透明性のコストと利便性をどう天秤にかけるかが、欧州で事業を営むすべての企業に突きつけられます。

米連邦地裁のドノバン・フランク判事は、画像を裸の状態に加工する「ヌード化」アプリを禁じるミネソタ州法について、施行の差止めを求めたイーロン・マスク氏傘下のxAIの申立てを却下しました。同法は予定通り8月1日に施行され、訴訟が続く間も効力を持ちます。ヌード化アプリを対象とした州法は、全米で初めてです。

フランク判事の判断は、法律の中身と同じくらい提訴のタイミングを重く見たものでした。xAIが仮差止命令を申し立てたのは2026年7月29日で、法律の署名から3か月近くが過ぎ、施行のわずか3日前でした。判事は「提訴と申立てがこれほど遅れたことは、損害が差し迫っていないことを示唆する」と述べています。

今回の決定で訴訟が終わったわけではありません。xAIは訴えの中で、この禁止法は「過度に広範」であり、同じ目的をより制約の少ない手段で達成できると主張しています。本案の審理はこれから進み、法律そのものの是非は未決着のまま残ります。

争いの背景には、今年に入って起きたGrokをめぐる混乱があります。マスク氏のSNS「X」の利用者がxAIのチャットボットGrokを使い、同意のない性的画像をプラットフォーム上にあふれさせました。これを受けて各地で調査が始まり、インドネシアはGrokを遮断、カリフォルニア州司法長官は停止命令を出しています。

生成AIを事業に組み込む企業にとって、今回の判断は実務上の意味を持ちます。画像生成機能に対する州単位の規制は、すでに動き出す段階に入りました。訴訟で争う余地は残るものの、施行を止める仮処分は認められにくい以上、製品側の安全対策を先に整える判断が現実的でしょう。

インド、イタリア、オーストラリア、イスラエルの4大学による共同研究チームが7月31日までに、生成AIのチャットボットが詐欺の信頼構築で人間を上回るとする実験結果を公表しました。恋愛感情を装って近づき、最終的に偽の暗号資産投資へ誘い込む「ピッグ・ブッチャリング」と呼ばれる手口の前半部分を再現したところ、AIは人間の詐欺役より高い成功率を示しています。

実験では、事情を知らされずに「被害者役」として集められた22人が、相手の正体を伏せたまま1週間テキストでやり取りしました。その後、詐欺役はアプリのダウンロードかオンラインゲームへの参加を依頼し、被験者が応じるかどうかで説得力を測っています。

結果は明確でした。AIチャットボットの依頼には被験者のほぼ半数が応じた一方、人間の詐欺役に応じたのは5人に1人未満にとどまりました。被験者自身が申告した信頼度の評価でも、AIは人間より明確に高いスコアを得ています。

なぜこの結果が重いのでしょうか。ピッグ・ブッチャリングでは投資話を持ちかけるまでの関係構築が数カ月に及ぶこともあり、ここが最も人手を消費する工程です。その最長工程をAIが肩代わりできるなら、詐欺組織は人員を増やさずに標的を大量にさばけるようになります。

詐欺産業が世界で奪う金額は年間数百億ドル規模とされます。文章の推敲や多言語対応にAIを使う動きはすでに現場で広がっており、今回の研究は会話そのものの自動化が一段進む可能性を示しました。文面が自然で言葉遣いが丁寧であること自体は、もはや相手を信じる根拠にならない。その前提で対策を組み直す時期に来ています。

アプリ調査会社のSensor Towerは7月31日、インドのモバイルアプリ市場における2026年4〜6月期の消費者支出が過去最高の3億4500万ドルに達したと発表しました。前年同期比で35%増となり、成長を押し上げたのはゲームではなく生成AIや動画配信、生産性向上アプリでした。世界最大のダウンロード市場でありながら稼ぎにくいとされてきたインドが、課金する市場へと変わり始めています。

変化の背景にあるのは、決済の摩擦が消えたことです。同社のアナリスト、Eve Chen氏は、銀行口座から直接支払えるUPIやデジタルウォレットの普及がアプリ内課金のハードルを下げ、サブスクリプションへの抵抗感も薄れたと説明します。ダウンロード数は2023年以降、四半期あたり63億件前後で横ばいですが、1ダウンロード当たりの収益はこの3年半で2倍以上に伸びました。

収益の中身を見ると、生成AIが最も成長の速い分野の一つになっています。ChatGPTとClaudeの2つだけで、インドのAIアプリ収益の約83%を占めました。非ゲーム分野は2026年上半期の収益の68%を握り、3年前の58%から比率を高めています。

伸びの速さは世界的にも際立ちます。同四半期のインドの成長率は主要市場で最速となり、メキシコの30%、トルコの25%を上回った一方、米国のアプリ収益は3%減と縮小しました。ただし恩恵の多くを受けているのは海外のサブスクリプション事業者で、四半期の最高収益アプリはGoogle Oneでした。

一方で、収益力の差は依然として大きいままです。1ダウンロード当たりの収益は米国が約4.60ドル、韓国が3.90ドル、日本が6.10ドルなのに対し、インドはその一部にとどまります。別の調査会社Appfiguresは、AI主導の急伸が一巡してサブスクリプション成長のペースは鈍ったとしつつ、ChatGPTがインドで1日あたり約6万ドルを稼いでいると推計しており、絶対額よりも軌道を見るべき局面です。