学生（職業・職種）に関するニュース一覧

Googleは11月3日、学習支援機能「Guided Learning」の効果を示す二つの調査結果を公表しました。東京大学の300人超を対象にした統計学習の無作為化比較試験では、Geminiアプリで同機能を使った学生の得点上昇が8.1ポイントとなり、標準的なオンライン学習ツールのみの5.3ポイントを上回りました。

実験では学生が半日、自主的に統計の教材を学びました。Guided Learningを使った学生は、練習問題や段階的な説明、図解を求めて理解を深め、得点の伸びは約1.5倍でした。短時間の学習で得られた差であり、Googleは学習を促す支援の有効性を示す結果と位置づけています。

英国では教育機関Arkと連携し、中等学校3校で4週間の試行を実施しました。教師からは、生徒の自習中に初歩的な質問へ対応でき、教師が必要な生徒に個別支援を行う時間を確保しやすいとの声が上がりました。生徒の過半数も、自力で問題を解く助けになったと答えています。

試行で得た要望を受け、Googleは教師向けに生徒の利用状況を把握する機能を追加し、会話を授業資料に沿わせる仕組みも改善しました。Google Classroomでは教師が教材に基づく学習活動を割り当て、生徒の進捗を確認できます。調査は同社が公表したもので、導入効果を幅広い環境で評価するには今後の検証も必要です。

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。

米教育省と司法省は、個人情報を悪用して連邦学生支援を申請する「ゴースト学生」の不正を調べています。関係者は、AIで申請書や授業課題を処理し、オンライン授業への出席まで装って、架空の学生口座を維持する手口を説明しました。

教育省は、米国民の個人識別情報を使って作られた不正の可能性がある連邦学生支援口座を83万件超特定したと発表しました。すべてが架空学生によるものと仮定した場合、損失額は約1億3000万ドルに達する可能性があります。

逮捕に関連して当局が確認した実損は3200万ドル超で、司法省は総額がさらに大きいとみています。捜査では米国内外の銀行口座や暗号資産ウォレットへの資金移動を追跡し、1人の被告が700件超の不正な返金入金で約143万9548ドルを受け取った事例も示されました。

個人情報を盗まれた人は、政府から返済を求められるまで不正に気づかないことがあり、信用情報を傷つけられたり、膨らんだ学生ローンの返済請求に対応したりする恐れがあります。教育省の監察総監室が不正のパターンを最初に検出し、FBIが影響口座の特定を支援しました。

ダートマス大学のシュネル学長補が辞任しました。記事によると、同氏はAIによる不正を学生に警告していた一方、自身の論文でAIを使った過程を詳しく開示していました。シアン・リー・ベイロック学長は、大学でAIを活用する方針を示しつつ、指導者には学生や研究者に求める透明性と人間の判断を自ら示す責任があると述べています。

シュネル氏は2026年9月のAI文章検出に関する論文で、OpenAIのGPT-5.6 Proが問いの整理や構成案、文献候補、初期草稿の一部を支援したと説明しました。本人は研究課題や論旨を決め、引用文献を確認し、不正確と判断した主張や数理・概念上の誤りを修正したとしています。

論文の改稿では、多くの節を書き直し、説明を加えたほか、書き直した文章の表現調整にGPT-5.6 Solを使ったと記しました。図の作成、数式や解釈、出典、構成、最終的な表現の判断は本人が担い、原稿への責任も負うとしています。投稿前にはGPT-5.6 ProとAnthropicのClaude Fable 5.1に批判的なレビューも依頼しました。

シュネル氏は、AIの実質的な貢献があっても、それだけでAIを共著者と呼ぶ必要はないと論じています。道具としての貢献と著者の役割は異なるという考えです。大学側の発表では、AI利用の是非だけでなく、利用を明らかにし、人間が内容に責任を持つ姿勢が指導者にも求められています。

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。

Googleは2026年10月29日、医療従事者向けの「Google AI for Healthcare Professionals Certificate」を発表しました。自分のペースで学べる4講座で、臨床以外の事務業務を中心に、日々の仕事でAIを責任を持って使う方法を扱います。所要時間は5時間未満で、患者の安全とプライバシーを重視します。

カリキュラムはGoogleの臨床医らが開発し、AIの基礎と出力の評価、患者とのコミュニケーション、日常業務の効率化、生涯学習の4分野で構成します。AIの判断をそのまま臨床判断に置き換えず、安全性やプライバシーに配慮する考え方も学びます。

実務例には、複雑な医療情報を患者向けの音声・視覚資料にすることや、予定調整、長いメールの確認があります。プログラミングをせず自然言語で役立つツールを作る方法も含まれます。研究論文の要点整理や発表準備、試験対策にも活用します。

講座の修了者は、最大5.0 AMA PRA Category 1 Creditsを取得できます。ニューヨーク大学グロスマン医学部、アラバマ大学バーミンガム校、トゥーロ大学などが、教員や研修医、医学生向けに導入しており、看護教育機関も活用しています。

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。

Google Arts & Cultureは2026年10月20日、パリのプティ・パレで開幕した展覧会「Visionaries」で、歴史的な女性彫刻家18人に光を当て、失われた制作空間を生成AIで再現しました。現存する工房写真が少ないため、書簡や日記、人物写真を基に3Dモデルを作り、10分間のドキュメンタリー内で彼女たちの創作現場と功績を可視化する試みです。

展覧会では、彫刻家Prune Nourryが制作した18人の女性彫刻家の巨大な石こう肖像を展示しています。映像制作に向け、3人の美術史家が1年をかけて書簡、日記、写真を調べ、映画監督Vincent LorcaとGoogle Arts & Cultureが協力しました。

Google Geminiを組み込んだ専用ツールで史料写真から3Dモデルを生成し、カメラの移動経路をアニメーション化しました。これにより、Nancy Elizabeth Prophet、Jane Poupelet、Camille Claudelらの工房内を仮想的に移動する表現を実現しています。

別の場面では、Antoine Bourdelleの工房を写した写真から女性学生だけが徐々に消え、男性だけが残るようAIで編集しました。歴史から女性芸術家が見えなくなった過程を映像で示す演出です。

展覧会はArt Basel Parisに合わせて開かれ、2027年1月30日まで開催されます。会場では映像作品を鑑賞でき、制作の舞台裏を紹介する予告編はGoogle Arts & Cultureで公開されています。

MIT統計・データ科学センター所長のサーシャ・ラクーリン教授は、AIの能力が急速に高まる中、大学は研究成果の評価、大学院教育、研究基盤を早急に組み替える必要があると提言しました。特に数学・統計・機械学習・工学では、成果物だけで個人の専門性を測らず、AIを使った部分を含めて研究者の貢献と知的責任を明確にするよう求めています。

AIの進歩を左右するのは、候補となる答えを速く確実に検証できるかどうかです。形式化した証明を自動確認でき、プログラムを実行して試せる分野では、生成と検証、改善の循環が重なり、モデルの能力向上がさらに次の開発を速めます。

完成度の高い論文は、個人の力量を示す指標として弱まりつつあります。大学は良い問い、追試、知見の統合、有益な否定的結果、共有データセットも評価し、採用・昇進・研究資金の基準に研究者本人の貢献と責任を明記する必要があります。

教育では、計算やコーディング、失敗した試行までAIに任せると、直感や判断力を養う経験を失う恐れがあります。学生には問題設定、出力の監査、結果の再現、選択理由の説明を学ばせ、不要な手間と専門性を育てる訓練を分けることが重要です。

大学の強みは、論文に残らない失敗や断念した方針、その理由を含む研究室の暗黙知です。仮説・介入・結果・解釈を安全に蓄積し、権限管理の下でAIが研究室間の知見を結ぶには、計算資源、安全なデータ基盤、モデル適応の専門人材への公的・機関投資が欠かせません。

研究過程を追跡できれば、大学院生を含む着想や貢献の系譜も残せます。同意とクレジットのルールを整え、産業界と連携しつつ技術的な独立性を保つことが、長期課題を追い、主張を独立して検証する大学の役割を支えます。

マサチューセッツ工科大学（MIT）は2026年10月7日、1年生向け学習共同体「Concourse」が、AIの普及をきっかけに「人間とは何か」「知性とは何か」を考える人文学の学びへ新たな切迫感をもたらしていると紹介しました。同プログラムは人文・数学・科学を横断し、古典の読解と討論を通じて、技術を扱う判断力と市民性を育てています。

Concourseは1970年に、人文・工学・科学の教員が協働する場として発足しました。毎年50人の1年生を受け入れ、プラトンやホメロス、アリストテレスらの古典を材料に、人間存在の根本的な問いを議論します。

学生は人文・数学・科学の授業を共に受け、専用スペースや昼食時の助言セミナーでも交流します。秋は人間の条件、春は遺伝子治療や移民、銃規制などの政治的・道徳的課題を扱い、信頼関係の中で異なる意見を検討します。

担当者によると、学生は正解を知っていると思い込む姿勢や、正解がないから意見を持たない姿勢から離れ、他者から学びながら自分で考える力を身につけます。数量では答えを示せない政策や倫理の問題を厳密に考える判断力が、理工系教育を補います。

政治学者のLily Tsai氏が新ディレクターに就任し、MITは人文社会科学と他分野の接続を広げています。Tsai氏は、個人と社会が何を重視するかを省察し議論することが、優れた技術者だけでなく責任ある市民とリーダーを育てると位置づけています。

マサチューセッツ工科大学（MIT）は2026年10月6日、全米のSTEM教育を強化する新たな戦略構想「MIT for America」を始動しました。幼稚園からコミュニティーカレッジまでを対象に、数学、責任あるAI活用、設計・製作の学びを拡充し、科学技術が社会と仕事を形作る時代に必要な知識と技能を地域へ広げます。

背景には、実践的なSTEM学習への接点不足があります。米国の9～12学年で回路を組んだ経験がある生徒は29％、コンピューター科学の履修者は6％にとどまり、約60％の高校が同科目を提供していても機会が十分に生かされていません。

数学分野では、MITの学生と卒業生が各地の高校生を指導する微積分プロジェクトを拡大します。全米の学区の約半数しか微積分を提供していない状況を踏まえ、規模拡大と対面支援の両立を全国展開のモデルに据えます。

AI分野では、教員研修と教材を通じて授業への生産的な導入を支えるMIT RAISEを活用します。同プログラムの「Day of AI」には約100万人の生徒が参加しており、ジョージア州立大学と始めたPATHでは2年制・4年制大学の学生に就業に役立つAI技能を届けます。

設計・製作分野では、ファブラボやメーカースペース、全国規模の設計課題を通じた体験学習を広げます。全米300カ所のファブラボなど既存基盤と卒業生の協力を生かし、地域が継続して教えられる力を築く方針です。

2026年10月5日、ベンジャミン・ライリー氏はThe Vergeへの寄稿で、生成AIの常用は人間が自力で知識を築き、判断する力を損なう恐れがあると論じました。脳を情報処理装置ではなく、身体や環境、他者との相互作用で発達する制御系として捉え、教育では便利さより思考訓練を守るべきだと主張しています。企業や学校が導入を急ぐ中、AIに任せる範囲を慎重に設計すべきだとの問題提起です。

記事は、入力を計算して出力する従来の脳モデルでは、人間の行動を十分に説明できないと指摘します。外野手が飛球を捕る例では、軌道を計算するより、視野内の球の位置を一定に保つよう身体を動かすフィードバック制御の方が実態に近いと説明しています。

人間の認知は生物進化だけでなく、模倣、言語、教育、法などを通じて知識を共有する文化の中でも育った、というのが論考の前提です。生成AIを認知の自動化として日常的に使えば、この社会的な学習基盤を弱めかねないとライリー氏は警告します。

教育では、答えを得るまでの負荷をAIへ委ねることで、長く残る知識や批判的思考を鍛える機会が減ると記事は論じます。中国の学生を対象にした研究や、AI利用が別の場面でも判断を緩める習慣につながるとの研究を挙げ、単発利用より常用を問題視しています。

対策として記事は、自力での問題解決、検証、批判的な対話、意図的にAIから離れる時間を守る「認知的免疫」を紹介します。ノルウェーの13歳未満への原則禁止や、ロサンゼルスとニューヨーク市の学校での禁止例を挙げ、教育機関には導入速度より人間の思考を保つ設計が必要だと結んでいます。

MIT土木環境工学科とデータ・システム・社会研究所に所属するCathy Wu准教授の研究チームは2023年、関連する最適化問題の中から、学習しやすく汎化性能の高い問題を選んで強化学習モデルを訓練する手法を開発しました。通常なら100モデルの訓練が必要な場面で約3モデルに抑え、訓練効率を最大30倍に高めました。

Wu氏は2018年、自動運転車が各種の道路網で交通流に与える影響の分析に強化学習を適用し、可能性を示しました。しかし、その後2年間は応用に失敗し、2022年には、ある問題で機能するアルゴリズムがよく似た問題では機能しないほど、強化学習が条件に敏感だと突き止めました。

研究チームは、問題群の約10％では強化学習が良好に進む点に着目しました。その問題群で訓練した複数のモデルを組み合わせ、直接訓練では解けない問題を含む関連問題群でも性能を発揮させる文脈型強化学習へ研究を発展させています。

最近の研究では、車速を賢く制御して不要な停止と発進を減らすエコドライブ施策に強化学習を応用し、車両の排出量を11〜22％削減できると示しました。複雑な交通システムをデータで分析し、実証に基づく政策判断を支えることが狙いです。

交通以外ではどこに生かせるのでしょうか。開発したアルゴリズムは、物流、供給網、製造、資源配分など、難しい最適化問題の解法づくりを効率化する可能性があります。実社会の課題から基礎的な知見を引き出し、別の課題にも生かす「用途に着想を得た基礎研究」がWu氏の研究姿勢です。

Wu氏はMITでの学部時代に自動運転の講義をきっかけとして交通研究に進み、2023年にはアメリカ国立科学財団の若手研究者向け賞、2025年には指導者としての賞を受けました。複雑な課題に挑む学生には、小さく始め、好奇心を持って問い続けるよう勧めています。

Google.orgは2026年9月、EDUCAUSE年次会議に合わせ、高等教育のAI活用力と就業準備を高める今回の二つの支援策を発表しました。大学教職員への実践研修、成人学生向けの就業支援、コミュニティーカレッジの戦略再設計を後押しし、資源が限られる公立大学や2年制大学にも再現可能な方法を広げます。

高等教育の教員の41％は、学習現場でAIツールを使う正式な研修を受けていないとの調査があります。都市型大学連合はGrow with Google教材とAI統合授業を専門能力認定に組み込み、30大学の教員や助言担当者が実践的な手法を検証します。

25歳以上の成人学生は長年、高等教育在籍者の少なくとも3分の1を占めますが、2年目に戻る割合は従来年齢の学生より35ポイント低いとされます。新しい研修は、教職員の進路指導力を高め、成人学生の継続と就業を支える狙いです。

都市型大学連合は今後15カ月で、AIを使った就業志向の地域連携学習10モデルを収集して質的に分析します。事例集を公開し、作業部会で研究と実践の計画を作り、多様な専攻で柔軟な就業体験を広げます。

Education Design Labは5大学で再設計計画を始め、2027年初めに州単位のコミュニティーカレッジ制度を対象とする全国公募を行います。選定先では2年間、技術を使う解決策を試し、単なる規則順守ではない継続的な大学改革を目指します。

OpenAIが未公開モデルで数学の長年の未解決問題を100件超解いたと主張するなか、9人の有力数学者からなる独立団体AGMAIが9月21日に発足しました。同団体はOpenAIなど先端AI企業に、新たな成果の審査と伝え方を助言します。過去の発表で功績の扱いや論文修正を巡り数学界との関係が悪化したため、大量の成果を公表する前に信頼を築き直す狙いですが、団体の独立性を巡る混乱も起きています。

AGMAIはOpenAIが一部の数学者に助言組織の設立を持ちかけたことを契機に、参加者自身が独立団体として組織しました。委員のMartin Hairer氏によると、OpenAIから資金、技術などの支援は受けず、事前に研究へ接するための通常の守秘義務を除けば、発言や活動を縛る契約もありません。

同団体は成果の審査と公表方法について助言し、OpenAIを公に批判したり、自ら助言を公開したりできます。他の先端AI企業にも協力可能ですが、OpenAIの社内における数学研究の速度を決める役割は負いません。

数学者の不信には、OpenAIによるナビエ・ストークス方程式の成果発表後、功績の帰属や先行発表を巡って対立が起きた経緯があります。取材を受けた研究者は、論文の説明や先行研究への言及が乏しく、公開後の修正内容と履歴も明確でないと批判しています。

研究者が最も懸念するのは、多数のAI生成成果の重要性を判定し、既存研究との関係を検証する負担が数学界へ集中することです。未公開成果の内容が示されないため、自分や学生の研究が突然不要になるのではないか、論文を急ぐべきか待つべきか判断できないという不安も広がっています。

OpenAIは2026年9月23日、実践的なAI活用教育を提供するOpenAI Academyの開始2周年に合わせ、地域で教材を教える「Community Trainer Program」の試行を発表しました。2024年9月の開始以来、250件を超えるイベントを開き、教材への接触は400万人を超えたとしており、今後は提携団体の人材育成を通じ、生活や職場に近い場所で研修と継続支援を広げます。

Academyは当初、開発者と地域課題に取り組む組織を主対象に始まり、現在は自習講座、実践ガイド、対面研修、複数会場のAI Skills Jamへ拡大しました。今月追加した職種別の学習経路では、知識労働者、開発者、リーダー、教育者、大学生が役割に合う講座を選び、評価に合格すると修了バッジを得られます。

研修は一般論ではなく、参加者が日々の仕事で直面する課題への応用を軸にしています。たとえば教育者はChatGPTで授業を調整し、小規模事業者は顧客調査を定型化し、開発者はCodexでレビューを自ら管理しながら変更を計画・実装する使い方を学びます。

新制度では、提携組織が職員を候補者として推薦し、候補者は教材と実践研修の進行方法を学びます。実用的な作業手順の実演、参加者自身の業務への適用、相互学習、結果評価の支援が役割です。研修と進行評価を修了した人だけがAcademyの講座を担当します。

対象となる提携先は、学校、職業能力開発組織、小規模事業者ネットワーク、地域団体などです。OpenAIは、パートナー自身がAI技能を教える力を持つことで、研修回数を増やし、ツールの進化後も地域内で相談できる体制を目指します。ただし制度は試行段階で、規模、対象地域、成果指標は今回の発表では示していません。

MITは2026年9月23日、Two Sigma共同創業者のデービッド・シーゲル氏を2026〜27年度のInnovation Fellowに迎えると発表しました。シーゲル氏はMIT Schwarzman College of Computingと連携し、AIで科学的発見を加速する研究機会を探り、学内各部門の取り組みをMITの外にも広げるため助言します。

シーゲル氏はMITで1986年に修士号、1991年に博士号を取得し、当時のAI研究所で人間と機械の相互作用や人間型ロボットハンドの開発に携わりました。現在はMIT Corporationの終身メンバーを務め、Schwarzman College of Computingの外部諮問委員会を共同で率いています。

同氏は2001年にデータ科学と工学を投資に生かすTwo Sigmaを共同創業し、2024年に日常業務から退いた後も共同会長を務めています。起業、AI研究、組織運営で培った経験と人脈を生かし、MITの研究、教育、社会連携の具体策を検討します。

学術研究室と最先端AIの資源格差に対応するため、シーゲル氏は2024年に非営利団体Open Athenaを設立しました。同団体はAI人材や計算資源を研究室に提供し、データセットと実験をリアルタイムで公開する5350億パラメータの基盤モデルMarinを開発しています。

Innovation Fellowは通常、MITに1年以上滞在し、教員や学生との交流、公開行事、大学幹部への戦略助言を担います。シーゲル氏は在任中にAIを科学的発見へ生かすMITの方針を支え、2027年3月には自律型AIの導入と統治を扱う共著書の刊行も予定しています。

ベンチャーキャピタルのAndreessen Horowitz（a16z）は2026年9月22日、若者をシリコンバレーの新興企業へつなぐ1年制の「Horowitz Andreessen Academy」を発表しました。2027年秋にサンフランシスコで初年度を始め、主に高校卒業直後の50人を選抜し、学位ではなく企業実習と経営者による短期講義を提供します。

同校は従来型の成績、試験、宿題を設けず、短い集中講義以外の時間を仕事と探索に充てます。OpenAIのSam Altman CEOらが講師を務め、企業で役割を担う共同実習も組み込みます。

提携する10社はAnduril、Anthropic、Coinbase、Google、Meta、Nvidia、OpenAI、Palantir、Replit、Stripeです。a16z主導で4200万ドルを投じ、学生には5万ドル超の計算資源利用枠と5000ドルの旅費・研究費を用意します。

初年度の授業料は無料ですが、参加者はサンフランシスコへ移住し、住居を自分で確保する必要があります。無料の教育機会である一方、生活費と転居の負担は応募者が判断すべき条件です。

この仕組みは、学位取得ではなく新興企業での実務経験と人的ネットワークの形成を前面に出しています。企業にとっては若手人材との早期接点になり得ますが、修了後に公的な学位や認定が残らない点は、既存の高等教育との大きな違いです。

OpenAIは2026年9月21日、OpenAI Academyを拡充し、開発者、リーダー、教育者、大学生向けの新たな職種別学習コースを追加しました。日常業務の基礎を学ぶApply AI at Workと組み合わせ、組織が役割ごとに必要な実践力を育て、評価に合格した受講者がコースバッジで習得を示せる構成です。

コースは「AIを使ってAIを学ぶ」という考えに基づき、受講者が実際の課題で指示を出し、文脈を加え、結果を確認する構成です。Apply AI at Workでは、成功した方法を再利用可能な業務フローに変え、エージェントへ任せる範囲や確認点、人によるレビューを学びます。

開発者・技術チーム向けのBuild with AIは、Codex利用とOpenAI APIによる製品開発が対象です。ソフトウェア開発全体の変更計画と実装に加え、設計、評価、エージェント、関連情報の検索、本番運用を扱います。

リーダー向けのAI Leadershipでは、AIが事業価値を生む領域、組織の優先事項、担当者、進捗指標を検討します。受講者は施策を事業目標につなげ、所有権とガバナンスを定め、導入に向けた初期戦略とロードマップを作成します。

教育者向けコースでは、利用許可のある教材を使い、授業や活動、評価、連絡文を作成し、学習目標や資料に照らしてChatGPTの応答を確認します。大学生向けコースでは、学習計画、共同課題の役割分担、課題要件に沿った草稿確認、応募や面接の準備を実践し、最終判断は受講者が担います。

Googleは2026年9月15日、学習資料を整理・参照するGemini Notebookに、音声対話、録音、対話型教材、短編動画などの新機能を順次導入すると発表しました。モバイル版では手元の資料を根拠に約100言語でリアルタイムに質問でき、回答途中の割り込みや段階的な説明にも対応して、情報収集から試験対策までを一つのノート内で支援します。

従来の写真撮影や手書きノート、ワークシートの取り込みに加え、翌週からモバイル版に録音機能を導入します。講義や移動中の考えを記録すると他の資料と並んで保存され、その内容について質問し、引用し、編集を重ねられます。

Reportsでは、要約、図解、クイズ、単語カードを組み合わせた対話型の学習概要を作成できます。クイズには短答、複数選択、穴埋めを近日追加し、問題の追加・編集や、解答後の成績を基に重点分野をチャットで確認できます。

Short Video Overviewsは80超の言語で作成でき、同級生などへの共有にも対応します。約60秒の動画が説明と教育向けアニメーションを組み合わせ、複雑な数式、図表、科学概念を短時間で理解できるよう補助します。

米国の対象大学生には、月額19.99ドル相当のGoogle AI Proを1年間無料で提供し、Gemini Notebookの利用上限を4倍にします。米国外の140超の市場では、対象大学生にGoogle AI Plusを1年間無料で提供し、利用上限を2倍にします。

マサチューセッツ工科大学（MIT）シュワルツマン・カレッジ・オブ・コンピューティングは2026年夏、大学教員が専門分野に合わせてAIを教えるための初回パイロット研修を学内で開きました。7大学から19人が7月の1週間に参加し、機械学習の基礎を各自の授業へ応用する教材や指導法を、MITの教員らとの演習を通じて検討しました。

研修はMITの授業「Modeling with Machine Learning」を基に設計されました。この授業は、学生がAIと機械学習の基礎概念を理解し、自らの専門分野の課題解決に生かすことを重視しています。

MITが目指すのは、AIの利用者にとどまらず、技術を批判的に考えられる学生を増やすことです。AI教材は豊富でも、各分野の文脈に結び付けて教えられる人材は不足しています。モデルを疑い、適応させ、構築する力まで育てる教員の養成が課題です。

金融、コンピューター科学、持続可能性などのMIT教員が教材づくりに協力しました。参加者はデモ、動画、演習を組み合わせ、機械学習をブラックボックスとして扱わず、自分の授業へ移す方法を実践的に探りました。

参加者は最終日に、採用したい教材や指導法を整理しました。意見は今後の研修改良に使われ、MITは大学や専門分野を越えてAI教育に取り組む教員ネットワークの形成も進める方針です。

Googleは2026年9月9日、今後2年間でフィンランドのデジタル基盤、クリーンエネルギー、経済連携に130億ユーロを投じると発表しました。検索、地図、Geminiなどの需要増に対応するため、ハミナ、カヤーニ、ムホス、バーラでデータセンターなどを拡充します。同社によれば、欧州で過去最大の単一投資です。

2027〜28年の初期建設段階で全国3万7000人超の雇用を支え、フィンランドのGDPに年36億ユーロ寄与する見込みです。全面稼働後はエンジニア、警備、給食など数千人の恒久雇用を支えます。

北部・中部の立地は、発電地に近い場所で電力を使い、送電網の偏りを抑える狙いです。委託調査では、仮にオウル・カヤーニ地域へ1GWの新規需要を置くと、南部に置く場合より20年間で消費者負担を推計5億2000万ユーロ減らせるとしました。

ロビーサ原発の稼働延長を支える22年の電力購入契約により、同発電所の2050年までの運転と設備増強を後押しし、国内電力供給の10％を維持します。さらに新規陸上風力の契約総量を629MWへ増やし、2027年後半の稼働を見込む94MW蓄電池で価格変動と需給のずれを抑える計画です。

地域面では今後4年間に4自治体へ3100万ユーロを投じ、4400人超の労働者にAIスキル研修、学生100人にデータセンター職向け訓練機会を提供します。自治体住宅の太陽光や学校・スポーツ施設の蓄電池・ヒートポンプも支援し、AI基盤の拡大と地域の電力負担軽減を組み合わせます。

Googleは2026年9月9日、Google AI各プランの機能拡充を発表しました。Gmail、Google ドキュメント、Keepで音声による文書作成や検索、メモを可能にし、デザイン作成、スプレッドシートのミニアプリ化、Gemini Sparkによる作業代行も追加します。対象機能は主にAI ProとUltra向けで、対象となる世界の大学生には1年間の無料利用を提供します。

音声機能では、Gmailで下書き作成や受信箱の情報検索ができ、Google ドキュメントでは文書を作成し、Keepでは考えを素早く記録できます。GmailとKeepはAI Plus、Pro、Ultraで使えますが、Google ドキュメントはProとUltraが対象です。

AI ProとUltraでは、Google WorkspaceのGoogle Picsを使い、ポスターやSNS投稿の制作、デジタルイラストの編集ができます。Sheets canvasは簡単なプロンプトから、スプレッドシートを独自の操作可能な「ミニアプリ」に変換します。

米国のAI ProとUltraでは、ChromeとGoogle PhotosにつながったGemini Sparkがウェブ上の用事を処理し、写真編集やアルバム整理を担います。利用できる地域が米国に限られるため、導入時には契約プランに加えて提供地域の確認が必要です。

対象となる世界の大学生には、Google AIプランを1年間無料で利用できる特典も用意されます。今回の更新は音声入力、制作、データ活用、作業代行を一つの契約体系に広げる内容であり、利用者は必要な機能と各プランの対応範囲を照らして選ぶことになります。

OpenAIは2026年9月8日、2026〜2027年度に向け、ニューマーク・ジャーナリズム大学院のトウ・ナイトセンターとノースウェスタン大学メディル校のナイト・ラボとの連携を始めました。希望する大学院生と教員にChatGPT Eduを400件超提供し、ニュース業界に入る前からAIを思慮深く、倫理的かつ責任を持って使う技能の習得を支援します。

OpenAIは、AIが公開記録の分析、記事の翻訳、大規模データの傾向把握、アーカイブ検索などを速められると説明しています。記者や編集者が検証、取材、物語の構成といった中核業務に多くの時間を充てる狙いです。

一方、技術へのアクセスだけでは不十分です。両校は、学生がAIを試しながら責任ある作業手順と限界を学び、記者、編集者、プロデューサーらの役割と人間の判断を保つ方法を探ります。

今回の取り組みは、OpenAIが報道業界で進めてきた支援の延長です。アメリカン・ジャーナリズム・プロジェクトの傘下50超の報道機関にはChatGPT EnterpriseとAPIクレジットの利用機会を提供し、優れた活用例を再利用可能なツールや手引きとして共有します。

OpenAIはこのほか、地方報道機関へのAI技術者配置や、世界165超のニュースルームが参加したWAN-IFRAの育成事業も支援してきました。今後は報道教育とニュース業界全体で、ツール、研修、提携、知見共有をさらに広げる計画です。

Googleは2026年9月8日、ミズーリ州初等中等教育局および高等教育・労働力開発局との州規模の提携を発表しました。幼稚園から高校、大学などの教員約10万人と学生110万人超を対象に、企業向け水準のAIツール、研修教材、業界認定資格を無償で提供し、授業支援と就業力の向上を図ります。州内の公立教育機関が利用できます。

学校向けにはGemini for EducationとGemini Notebookを用意します。教員は習熟度別の教材作成や授業内容の要約に使え、学生には段階的な学習支援を提供できます。

Google AI Educator Seriesでは、教員と管理職が実践的なAIリテラシーを自分のペースで学べます。Google AI Professional CertificateとGoogle Career Certificatesは、AI、サイバーセキュリティ、データ分析、IT支援などの実務技能を高校や大学の授業に組み込む手段となります。

Googleは、Gemini for Education内の会話とデータを非公開とし、企業向け水準のセキュリティーで保護し、自社AIモデルの学習に使わないと説明しています。教育機関はデータの管理権限を維持します。導入は任意で、各学区、大学などが利用の有無や時期、方法を決めます。

学校外では、州内の職業センターを通じ、全住民がGoogle Career CertificatesとGoogleのAI講座を無料で利用できます。教室でのAI活用と地域の職業訓練を結び、学生だけでなく現役世代にも学び直しの機会を広げる取り組みです。

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。

ニューヨーク市のゾーラン・マムダニ市長は2026年9月2日、2026～27学年度に公立校の2-Kから8年生まで、約60万人の教室でのAI利用を1年間禁じると発表しました。子どもが教師や仲間と関係を築き、自分で難問に取り組む機会を守るためで、教員によるAI採点と全学年の対話相手・精神支援用チャットボットも禁じます。

高校生は特定の場合に限ってAIを使うことができ、年2回のAIリテラシー授業を受けます。授業は、AIへ依存する前に批判的に考える力を養う狙いです。対話相手や心の支援を目的とするチャットボットは、高校を含む全学年が禁止対象です。

教員は授業計画にAIを使えますが、児童・生徒の課題採点には利用できません。障害のある生徒、多言語学習者、コンピューター科学など特定目的には例外を認める場合があります。個人用画面は3年生まで禁止し、中学生の推奨画面時間は1日最大45分です。

市は少数の高校教室で、最大5クラスを対象に限定的なAI実証も行います。安全性とデータ保護の基準を満たし、利用時間を制限したQuill、Edia、Brisk Teaching、Playlab、Intel AI-Ready Schoolsなどを使います。生徒自身を主な思考者に保つことが条件です。

今回の措置は、2025～26学年度に始めたスマートフォンなど個人用ネット接続端末の終日禁止に続くものです。市の教育当局は、教室での1年間のAI利用停止をアメリカ国内でも特に厳しい政策の一つと位置付けています。全面排除ではなく、年齢、用途、安全性に応じて利用範囲を分ける設計です。

マサチューセッツ工科大学は2026年9月2日、同大学院・博士研究員を経てIBMに移った3人が、AIと量子研究を実用システムへつなぐ取り組みを紹介しました。MIT・IBM共同研究所で培った産学連携を土台に、企業向けAIエージェント、信頼できるAI推論、量子機械学習を現実の制約下で前進させています。理論と配備の隔たりを縮め、研究成果を事業価値へ移す人材育成の事例です。

3人は、強化学習のZhang-Wei Hong氏、信頼性・公平性AIのIrene Ko氏、量子機械学習のSrinivasan Arunachalam氏です。分野は異なりますが、MIT・IBM共同研究所が大学での理論研究とIBMでの応用をつなぎ、現実の制約を持つシステムへの移行を支えました。

Zhang-Wei Hong氏は、好奇心駆動型の探索を使い、大規模言語モデルの負荷テストや未知環境の探索に取り組みます。現在は、チャート読解やデータベース照会のツール呼び出しに対応するIBMの企業向けエージェント基盤を開発し、配備時にモデルが重みを自己更新する枠組みも研究しています。

Irene Ko氏のvLLM Hookは、隠れ状態や活性化などモデル内部の信号にアクセスし、プロンプト注入や幻覚の可能性を安全性スコアとして分析します。低ランクアダプターのような追加工程を避ける軽量プラグインで、他の手法よりコストを大幅に削減できる可能性があります。

Srinivasan Arunachalam氏は、近接結合構造、ノイズ、観測の単純さといった近未来の量子機器の制約を研究に取り込みました。量子系の動きを学習する際に厳密な保証を与えるハミルトニアン学習と、広く信じられる計算困難性の仮定の下で古典カーネルに対する量子特徴空間の優位性を示す量子カーネルの論文につながりました。

3人の共通点は、原理上可能なことを実務で役立つ形へ移す姿勢です。共同研究所は、研究課題を企業の要件に合わせるだけでなく、学生が研究初期から産業側の研究者と関係を築く経路になりました。企業にとっては、共同研究の段階から配備の制約を共有する人材戦略として参考になります。

MITは2026年7月1日付で、都市研究・計画学科とMIT Sloan School of Managementの上級講師Walter Torous氏を、MIT不動産センター（CRE）の執行責任者に任命しました。同氏は不動産開発学修士課程（MSRED）の責任者を続けながら、教育、企業連携、資金調達、主要行事、職員、予算、戦略を統括し、変化する不動産市場に対応できる次世代人材の育成を主導します。

Torous氏は、法学・都市計画学教授のJustin Steil氏とセンターの学術・戦略面を率います。Steil氏は学術カリキュラム評議会のファカルティーチェアとしてCREを代表し、両氏で教育課程と産業界との連携を発展させます。

不動産市場では、高齢化による住宅供給の不均衡や、技術革新と在宅勤務による商業用不動産への影響、小売りの変化が同時進行しています。Torous氏は、学生が市場の変動に左右されずキャリアを築けるよう、技術と金融市場に強い人材を育てる考えです。

そのためMSREDの教育内容を都市研究・計画学科の枠から広げ、建築、土木・環境工学、Media Lab、MIT Sloanなどの知見を取り込む方針です。すでにAIと不動産を扱う授業があり、Torous氏とSteil氏は同様の科目を増やす計画です。

研究面では、Torous氏は住宅ローンの債務不履行や、コロナ禍後の米国オフィス市場の変化を機械学習で分析しています。さらに、CREが43年間で育てた1200人超の同窓生との関係を深め、業界経験を次世代の教育に生かす意向です。

Googleは2026年9月1日、同年8月に発表したAI関連の製品・研究成果をまとめて公開しました。Geminiアプリの月間利用者は10億人を超え、低価格な開発者向けモデル、AI向けスマートフォン、音声・動画生成、教育、気象予測まで用途を拡大。AIを研究段階から日常業務や生活で使える基盤へ移す動きが鮮明です。

開発者向けには、コーディングやAIエージェントに対応するGemini 3.7 Flashを、3.6 Flashの公開から3週間で投入しました。ソフトウェア開発、知識労働、ウェブ開発の性能を高め、導入価格は3.6 Flashの当初価格に比べ、100万トークン当たり半額です。

端末ではPixel 11シリーズにGoogle Tensor G6と最新のGemini Nanoを搭載し、個人向け支援を端末側へ広げました。Geminiアプリでは利用者の63％が音声で対話し、画像生成は1日1億5000万枚を超えています。

教育分野では、対象となる世界の大学生にGoogle AIプランを1年間無料提供し、検索には対話型の図解、試験用クイズ、Lensによる段階的学習などを追加しました。生成メディア向けのGemini Omni 1.1 Flashは、場面延長、前後フレーム補間、4K高解像度化に対応します。

社会課題への応用も進みました。Googleは英国政府や航空業界と飛行機雲を避ける予測技術の展開を進め、サイクロンの進路・強度・風の構造を高精度で予測するWeatherNext 2を研究者向けにオープンソース化しました。企業にとっては、モデル性能だけでなく、費用、端末実装、業務への組み込みやすさを見極める局面です。

2009年にマサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者らが着想したプログラミング言語Juliaが、利用者100万人を超える世界的な言語に成長しました。開発を担うJuliaHubは現在、AI基盤Dyad 3.0を通じてボーイングなどの企業と提携し、設計図をもとに航空機を自動設計するエージェント技術の実用化を進めています。

開発の出発点は、科学者や研究者向けの計算言語が遅く使いにくいことへの不満でした。数学者のアラン・エーデルマン教授やヴィラル・シャー氏らMITの研究者は2009年にJuliaラボを設立し、2012年にブログでJuliaを発表しました。想定より早く多くの研究者から反響を得たといいます。

Juliaは高速な数値計算に強みを持ち、ブラックホールの撮像やレース車両の解析、半導体設計など幅広い分野で使われています。利用者の増加に伴い、開発チームは2015年にJuliaHubを設立し、MITのデシュパンデ・センターなどの支援を受けて事業化を進めました。

Juliaで構築された創薬モデリング基盤は、モデルナの新型コロナワクチン開発の加速に貢献しました。航空機の衝突回避プログラムは、Python版より約50倍高速化しました。Metaは、WhatsAppの音声コーデック開発にもJuliaを採用しています。

JuliaHubは2025年6月にAIエージェント「Dyad」の初版を公開し、2026年4月に最新版Dyad 3.0を発表しました。物理法則を検証する「フィジックスコンパイラー」として機能し、ボーイングなど顧客企業と共に、設計文書から航空機全体を自動設計するエージェント型ハードウェア設計に取り組んでいます。

シャー氏は、Dyadの活用により製品設計の期間を大幅に短縮できると説明しています。エーデルマン教授の授業でも学生がDyadでロケットエンジンを設計する例が生まれるなど、Juliaを核とした自動設計技術は教育現場にも広がりつつあります。

AIを使って大量の動画や音声ファイルを検索できるサービスを手掛ける米サンフランシスコ発のスタートアップCliptoは、既存投資家らから1500万ドルを全株式で調達したと発表しました。今回の調達により評価額は2億5000万ドルに達し、生成AIの普及で急増するコンテンツ管理という課題に商機を見出しています。

Cliptoはユーザーのパソコン内にある動画・音声・画像・会議録などのファイルを自動で索引化し、フォルダーをたどらなくても自然言語で欲しいファイルを探し出せる仕組みを提供しています。ChatGPTやClaudeといったAIツールから直接検索を依頼することも可能で、処理はすべて端末上で完結するため、クラウドを介さずに済む点も特徴です。

創業者のヘンリー・カン氏は、カーネギーメロン大学の博士課程時代からロボットに周囲を記録・記憶させる研究に取り組んでおり、その発想を最初の起業やテンセントに買収された動画編集スタートアップZenvideoにも応用してきました。2023年に前回起業の仲間らとCliptoを設立し、あふれる動画コンテンツを「探して再利用する」需要に着目したといいます。

当初は動画制作者向けに開発された製品でしたが、現在は利用者全体の4分の1から3分の1程度を占めるにとどまり、弁護士や医師、研究者、人事担当者、教員や学生など幅広い層に利用が広がっています。累計利用者数は3000万人を超え、有料課金者も数十万人規模に達しているとのことです。

Cliptoは2026年初めに年間経常収益(ARR)1500万ドルを達成し、純利益ベースで黒字化しているといいます。従業員はサンフランシスコ・ベイエリア、香港、シンガポールを合わせて20人強にとどまり、少人数体制での成長を続けています。約2週間前には、AIアプリケーションが外部情報にアクセスするための標準規格「MCP」への対応も追加しました。

AdobeのPremiereやApple・GoogleのフォトアプリもAIによる検索機能を備えていますが、いずれも自社サービス内のファイルが対象です。これに対しCliptoは動画・音声・画像・文書を横断して検索できる点を強みとし、大手との差別化を図っています。今回調達した資金は、AIモデルや計算基盤の整備、さらに他のAIエージェントとの連携拡充に充てる方針です。

米国の写真家ジンナ・ジャン氏が運営する、AI学習用データの無断利用に反対するアーティスト向けアプリCaraが、8月13日から22日にかけて3件の大規模なスクレイピング被害に遭いました。約150万人のアーティストが利用する同アプリから、最大1200万点の画像や利用者の個人情報が無断で収集され、SNSやデータセット共有サイトに公開される事態となりました。

最初の被害は8月13日ごろに発覚しました。「MandarinDawnPoppy994」を名乗る人物が、Cara上の公開画像ほぼすべてにあたる1200万点、容量12テラバイトのアーカイブを取得したとRedditで公表したのです。本人によれば取得費用は10ドル未満で、当初は「面白い企画のつもりだった」と説明していました。

その後、便乗する形で2件の追随的な流出が発生しました。2人目の人物は約850万件の画像リンクや利用者名などのメタデータを画像共有サイトHugging Faceに投稿し、3人目は8月22日、12万3000点の画像に加え利用者の個人情報も含む投稿をAcademic Torrentsで公開しました。ジャン氏は法的対応の費用として12万ドルを目標にGoFundMeを開始し、これまでに10万ドル以上を集めています。

意外な展開として、最初にデータを取得した本人が事態を悔い、Cara側に協力する動きを見せました。「Heft」というハンドル名で活動するこの人物は北米在住の学生で、利用者から直接批判を受けたことで自身の投稿の影響の大きさを痛感し、データを削除したうえでジャン氏に連絡を取ったといいます。

現在Heft氏は、Caraのアーティストを守るオープンソースツール「Lantern」の開発にジャン氏と協力しています。画像を保存せずに「一方向の指紋」を作成し、AIデータセットに作品が含まれていないか定期的に確認、該当した場合は削除請求できるよう通知する仕組みです。ジャン氏は今回の騒動が、著作権にとどまらない政策的な議論のきっかけになることを期待していると語っています。

イタリアのボッコーニ大学とOpenAIの研究チームは、1000人以上の1年生を対象にした実験で、ChatGPTの利用と批判的思考訓練が課題の出来栄えに与える影響を検証しました。学生を4グループに分け比較した結果、両者は異なる形で成果を高め、併用した学生は最も幅広い改善を示したことが分かりました。

ChatGPTへのアクセスを与えられた学生は、5段階評価で約1点高いスコアを獲得しました。回答にはより多くのアイデアが含まれ、論理も明確で、専門家が書いた提言により近い内容になっていました。学生が課題を丸投げしていたわけではなく、何を質問し、回答をどう評価し、何を採用するかを自ら判断していた点も確認されています。

一方、批判的思考訓練を受けた学生は、なぜアイデアが機能し得るか、あるいはしないかをより明確に説明できるようになりましたが、採点基準上のスコアは向上しませんでした。ただしテキスト分析では、訓練を受けたグループの方がより多様で独自性の高いアイデアを生み出していたことが明らかになりました。従来の採点基準だけでは測れない効果があったといえます。

ChatGPTと批判的思考訓練の両方を受けた学生は、双方の利点を併せ持つ結果となりました。アイデアの多様性は訓練のみを受けた学生と同水準、スコアやアイデア数はChatGPT利用者と同水準で、論理的一貫性や仮説の検証姿勢はさらに強まっていました。全体として、最も幅広い指標で改善が見られたグループとなりました。

研究チームは、AIが学生の回答を洗練させ、専門家のような仕上がりに近づける中、最終的な答えだけを見る評価方法には限界があると指摘しています。独自性や推論過程、複数のアプローチを検討したかどうかを評価に組み込む必要性が浮き彫りになりました。教育現場では、課題や評価方法そのものを見直す動きが今後広がりそうです。

OpenAIは2026年8月26日、新学期を迎える米国の学生や教師を対象に、ChatGPTで教室外でも学習を続けている実態をまとめた報告書を公開しました。プライバシーに配慮した分析によると、知識確認の会話は全年齢層で週最大7000万件に上り、米国の宿題や授業関連の質問は学期中に週4.6億件を超えています。

生徒はこれまで、疑問が浮かんでも授業まで待つか、多忙な教師や不在がちな保護者に頼るしかありませんでした。同報告書によれば、宿題関連のやり取りは日曜夜に増加する傾向があり、夏休み中でも週1.8億件を超える水準を維持しています。AIが指導やフィードバック、練習の機会をいつでも提供できるようになったことが背景にあります。

継続的な学習支援は、生徒には授業直後にまだ記憶が新しいうちに代数などの疑問を解消する機会を与えます。教師にとっては、始業前に授業を習熟度別に調整したり、定型的な事務作業に割く時間を減らして指導に集中したりできる利点があります。家庭で英語以外の言語を話す保護者にとっても、学校からの連絡を理解しやすい言語で受け取れる利点があります。

報告書では、AIを創造的かつ効果的に活用している米国内の教師や生徒の事例も紹介されています。一方でOpenAIは、AIが教師の判断や保護者の励まし、生徒自身の努力に取って代わるものではないと強調しています。適切な指導と安全対策を伴えば、教師がより多くの時間を指導に充てられるようになり、個別支援をより多くの人に、より多くの場面で届けられると結んでいます。

Googleは新学期を前に、生成AI「Gemini」を組み込んだGoogle Workspaceの活用法7つを公開しました。授業の予定管理からノート整理、発表資料作成まで、学生生活のさまざまな場面でGeminiを役立てる方法をまとめたものです。あわせて、米国の大学生を対象にGoogle AI Proを1年間無償で提供するキャンペーンも発表しています。

具体的には、Google スプレッドシートに搭載された「Sheets canvas」機能を使うと、履修科目や提出期限を入力するだけで、進捗をカードで管理するカンバン形式のダッシュボードを自動生成できます。優先度別に色分けしたカレンダー表示も可能で、締め切りの見落としを防げます。

Google ドキュメントでは、授業ノートをハイライトするだけでGeminiが要点整理や試験対策問題を作成します。スライドでは論文やシラバスを読み込ませるだけで発表資料が自動生成され、フォームでは教材をもとにした採点付きの練習クイズも作成可能です。

メールの受信箱では「AI Inbox」機能が締め切りやToDoを自動抽出して整理します。オンライン会議ではGoogle MeetがGeminiによる議事録作成を代行し、議論に集中できる環境を整えます。動画作成ツール「Google Vids」を使えば、サークル紹介動画なども手軽に制作できます。

こうした機能は、対象となるGoogle AI ProおよびGoogle AI Plusの契約者が利用できます。今回Googleは、米国の対象大学生に通常月19.99ドルのAI Proプランを1年間無料で提供するほか、米国以外の140以上の国・地域の学生にはAI Plusプランを無償で開放すると発表しました。

米ワイアードの取材によると、米国やイギリスの複数の学校で、生徒がAIを使って教師の性的な偽画像・偽動画を作成し、TikTokやSnapchatで拡散させる被害が相次いでいます。被害教師の中には転任や退職を検討する人もおり、生徒との信頼関係が揺らぐ深刻な事態となっています。

カリフォルニア州の代用教員ルイス・デサンティアゴさんは3月、自身の性的なAI生成画像が生徒間で拡散していることに気づきました。画像は本人の写真を加工したもので、複数の生徒が関与を疑われています。学校側に相談しましたが拡散は止まらず、デサンティアゴさんは該当校での勤務を避けるようになりました。

別の中学校教師の女性は、性的な内容を話しているように見えるAI生成動画のなりすましアカウントを発見しました。生徒からの通報でアカウントは削除されましたが、その後は同じ生徒からの直接的な嫌がらせが数週間続いたといいます。アリゾナ州の教員ルーク・レッドさんも、生徒が作成した偽画像を巡り、加害生徒が停学処分を受けました。

英国の職業訓練カレッジで学生指導を担当するアリスさんは、自身が下着姿で踊る偽動画が生徒間で共有されていたと知らされました。関与を疑われた生徒は否定した末に退学し、事実確認はできないままです。アリスさんは生徒との会話で一線を越えられたのではと振り返り、生徒への接し方がより慎重になったと語っています。

雇用問題に詳しい弁護士は、生徒が教師の性的画像を作成・共有する行為は職場での性的嫌がらせに該当すると指摘します。連邦法のTake It Down Actは本人の同意なく性的な合成画像を公開する行為を禁じていますが、学校側の対応方針に明確な基準はなく、学校ごとにばらつきが生じています。

ハーバード・ビジネス・スクール(HBS)は、起業家向けの8週間講座『Foundry』において、AI企業HeyGenが開発した講師のAIアバターを導入しています。参加費699ドルの同プログラムでは、毎週の対面授業に加え、模擬ピッチや取締役会形式の練習の場で、AIアバターが個別にフィードバックを行う仕組みです。

ニューヨーク・タイムズの記者サラ・ケスラー氏は実際にこの講座を体験し、投資会社フライブリッジ・キャピタル共同創業者ジェフ・バスガング氏のAIアバターに向けて『バナナ版Uber』という事業案をピッチしました。実物のバスガング氏と同様、AIアバターも計画には否定的でしたが、ケスラー氏によると仮想版は終始硬い笑顔を浮かべていたといいます。

プログラム責任者のカタリーナ・リングス氏は、当初AIの役割を単純なチャットボットに近いものと想定していました。しかし試験版を公開したところ、学生からより実践的で誘導的な体験を求める声が上がり、現在のAIアバター形式へと発展したとのことです。

一部の大学生がAI活用への抵抗感を公言する例も見られる中、Foundryの参加者たちはおおむねAIアバターを好意的に受け止めています。バスガング氏自身も自らの分身について『少し不気味』だと認めつつ、『学生たちはこれを気に入っている』と語りました。

米新興のLinkdazeが、家庭運営に特化したスマートカレンダーを発表しました。GoogleやiCloudなど複数のカレンダーサービスを一つの画面に統合し、家族それぞれの予定を色分けして表示します。新学期シーズンを控え、忙しい家庭の予定管理を助ける端末として投入されました。

Linkdazeは昨年12月に発売され、15.6インチと10.1インチの2サイズを展開しています。カレンダー機能に加え、家事分担やご褒美管理、買い物リストの作成にも対応します。デジタルフォトフレームとしても使え、家族写真を表示できる点も特徴です。

中でも注目されるのが、AI献立プランナー「Snap-to-Sync」です。紙のレシピや子どもの給食献立表を撮影するだけで、AIが内容を読み取りデジタルの献立表に変換します。そこから自動で買い物リストも生成されるため、手入力の手間を省けます。

競合のSkylightが月79ドルの有料プランを用意しているのに対し、Linkdazeは主要機能を月額課金なしで提供しています。本体価格も10.1インチモデルが119.99ドルと、Skylightの同サイズ機種より安価に設定されています。

サブスクリプションが定着しつつあるスマートディスプレイ市場で、この価格戦略が差別化につながるのか、それとも収益機会の逸失となるのかが注目されます。忙しい親への贈り物としてだけでなく、ルームシェアの学生同士が家事や勉強予定を共有する用途にも適しているといえそうです。

2026年8月、米OpenAIの非公開モデル「Astra」が、数学者たちが数十年にわたり未解決だった10個の問題を解いたと発表し、数学界に大きな戸惑いを広げています。The Vergeの取材に応じた複数の数学者は、量子ゲーム理論や高次元の球充填問題など専門分野で相次いだ成果に驚きを隠せず、研究者としての存在意義を問い直す声も上がっています。

OpenAIは今回、量子ゲーム理論や高次元での球充填問題など幅広い分野の10件の証明を、数百ページに及ぶ論文とともに公表しました。今年5月には同社の非公開モデルが80年来未解決だった単位距離予想を反証しており、今回のAstraも同じ系列のモデルとみられています。専門家の一人は「人間が10問すべてを解いたら誰も信じないだろう」と驚きを語っています。

成果の検証には数学の証明を機械的に確認できるプログラミング言語Leanが用いられ、専門家からは「証明としては成立している」との評価が出ています。一方でOpenAIは当初「10年間進展がなかった問題」と説明していましたが、実際には既存研究者の成果を土台にしていたことが判明し、記述をひっそりと修正した経緯も明らかになりました。

数学者の間で広がっているのは、AIが未解決問題を次々と解決する一方で、新たな研究分野を切り開かないのではという懸念です。チューリッヒの研究者ヨハネス・シュミット氏は「人間が関与しないまま問題が片付けられ、分野が前進しないおそれがある」と指摘しています。フィールズ賞受賞者のジェームズ・メイナード氏も「自分自身を見つめ直している」と心境を明かしました。

博士課程の学生にとっても影響は深刻です。メイナード氏は「今のAIが解けないテーマを選んでも、博士課程を終える4年後にはAIが解いているかもしれない」と警鐘を鳴らしています。一方でOpenAIは10件の成果に要した費用を1件あたり約2000ドルと説明しており、資金力の乏しい研究機関との格差拡大を懸念する声も出ています。

AI懐疑派として知られるゲイリー・マーカス氏は「一分野での成功が全分野での成功を保証しない」と慎重な見方を示す一方、著名研究者らは誇大宣伝への抵抗として「ライデン宣言」に署名しています。数学という比較的低コストな分野が今後もAI企業の宣伝の場として使われ続けるのか、専門家の間で議論が続いています。

米AIスタートアップのLiquid AIは2026年8月19日、量子化で失われる精度を回復する新手法「量子化認識蒸留(QAD)」を用いたLFM2.5シリーズのQ4_0形式チェックポイントをHugging Faceで公開しました。230M・350M・1.2B・2.6Bの4サイズが対象で、従来の量子化と同じ速度・メモリのままBF16精度の約97%を回復できる点が特徴です。

QADは、高精度な教師モデルの知識を量子化された学生モデルへ蒸留する手法です。学習時点から量子化後の重みを前提に最適化するため、学習後に量子化を適用する従来のPTQ(Post-Training Quantization)より精度劣化を抑えられます。今回の検証では、GPQA DiamondやMMLU-Pro、IFEvalなど複数のベンチマークで、BF16基準に対して96.5〜97.4%の性能を維持することが確認されました。

性能面では、230Mと350Mの小型モデルは、より高精度な量子化形式であるQ5_K_Mと同等の品質を保ちながら、4〜33%高いデコード速度を達成しました。1.2Bと2.6BのモデルもQ4_K_M相当の品質で3〜14%の高速化を実現し、外部の量子化手法であるUnslothのUD-Q4_K_XLとも同水準の性能を示しています。

検証にはMacBook ProやNucBox EVO-X2、Samsung Galaxy S26 Ultra、Raspberry Pi 5など、GPUからArm CPUまで幅広い実機環境が用いられました。エッジデバイスでの推論性能を重視した設計であることがうかがえます。

今回公開されたQAD Q4_0のGGUFチェックポイントは、Hugging Face上のLiquidAIアカウントから即日ダウンロード可能です。llama.cppなどGGUF形式に対応する推論ランタイムであれば、追加設定なしにそのまま利用できます。

Googleは8月19日、新学期を迎える学生に向けて、検索エンジンとGeminiアプリの双方でAIを使った学習支援機能を新たに発表しました。対話型の可視化や自動生成の模擬テスト、専用のスタディハブなどを順次投入し、OpenAIや教育系スタートアップがしのぎを削る学習支援分野での主導権を握る狙いです。

Search内のAIオーバービューでは、たとえば「pHスケール」と検索すると対話型のインタラクティブ図が表示され、追加の質問をすればAIモードがさらに専門的な可視化を作成します。ACTやSAT、GREなど主要な標準テストに対応した模擬クイズも無償で利用でき、The Princeton Reviewなど提携する教育企業の教材を活用しています。

数週間以内には、Google Lensのカメラ機能を使って解答用紙を撮影するだけで、AIがつまずいた箇所を指摘し丁寧に解説する新機能も登場します。あわせてGemini NotebookがAIモードに統合され、授業ごとのノートを一元管理できるようになりました。

Geminiアプリでは学生専用のスタディハブを新設し、フラッシュカード作成や診断クイズを通じて弱点を把握できるスタディノートブックを提供します。DNAの立体構造などを回転させて確認できる3Dシミュレーション機能や、音声で調査結果を対話できるGemini LiveのDeep Research連携も同時に始まりました。

新学期にあわせ、米国の対象学生には通常月額19.99ドルのGoogle AI Proを1年間無償で提供し、5TBのストレージや利用上限の引き上げが付帯します。米国外の学生にもGoogle AI Plusを無償提供するなど、世界的に学習支援へのアクセスを広げる方針です。

米Nvidiaは17日、ソフトバンクグループ系のデータセンター開発会社SB Energyに15億ドルを出資すると発表しました。この出資により、Nvidiaはオハイオ州ピク郡で進む米OpenAIの巨大データセンター「PORTS-Pike」プロジェクトで、コンピュート基盤を独占的に供給する立場を確保します。

SB Energyの既存投資家にはソフトバンクグループとOpenAIが名を連ねています。ソフトバンクは以前、58億ドル相当のNvidia株式を保有していましたが、2025年11月に全株を売却し、他のAI関連投資の資金に充てました。Nvidiaは今回、施設建設を支援するため最大1050億ドルの与信枠も提供する計画です。

PORTS-Pikeの用地は米エネルギー省が所有し、かつて核兵器や原子力潜水艦向けにウラン濃縮を行っていた歴史を持ちます。同サイトには出力9.2ギガワットの天然ガス発電所も新設される予定で、建設費は330億ドルに上る見込みです。

天然ガス発電所の建設費が高騰している背景には、過去2年間で建設コストが66%上昇したことがあります。SB Energyの発電所を含む同様の計画が相次いで完成する時期には輸出向け需要とも競合し、一部地域で天然ガス価格が3倍に跳ね上がる可能性も指摘されています。

一方、OpenAIは同日、SB EnergyやNvidia、米エネルギー省と連携してPORTS-Pikeで約8ギガワットのIT容量を確保する契約を結んだと発表しました。建設期間の6年間で3万5000人の雇用を生み、稼働後も2500人規模の常時雇用が見込まれるとしています。

OpenAIは地域向けに4000万ドルの助成基金を新設するほか、オハイオ州の大学生全員が利用できる8400万ドル相当のChatGPT向けCodexクレジットも提供します。Nvidiaにとってもこの一連の契約は、2030年までに最大6000億ドル規模の売上機会になるとみられています。

マサチューセッツ工科大学(MIT)材料科学・工学科のユージン・フィッツジェラルド教授は、人工知能が知識や研究のあり方を変えつつある今、新著『The Invisible Engine』を発表しました。同書は、いまだに誤解されがちなイノベーションの本質を問い直し、社会はどう投資すべきかを論じています。

教授はMITとマスダール科学技術大学院大学、シンガポールとの共同研究プログラムを10年率いた経験を基に本書を執筆しました。教授が提唱する「見えざるエンジン」とは、人と企業からなる分散型の集合知が市場に驚きを生み出し、大きな利益につながる仕組みを指します。この「驚き」という概念は、1900年代初頭の経済学者フランク・ナイトに由来し、起業家とは不確実性を引き受け新しいものを世に送り出す存在だと教授は説明します。

教授自身、1990年代にAT&T;ベル研究所でひずみシリコンを共同発明し、半導体の集積度が2年ごとに倍増するという「ムーアの法則」の延命に貢献した経験があります。発見後にMITへ移り、起業を経てインテルとの特許紛争を経験するなど、研究室から市場へと渡り歩く過程こそがイノベーションのプロセスだったと振り返ります。

教授が指摘する最大の誤解は、研究投資がすべて同じように経済効果を生むという思い込みです。教育を目的とする利他的科学は直接的な経済効果がほぼゼロである一方、国防など単一の顧客に向けた戦略研究とは性質が異なります。技術・実装・市場の3要素を同時に扱う基礎的イノベーションこそが、10年から20年単位で経済成長につながる本命だと教授は述べています。

教授は、大学こそが研究者や学生、企業、政策立案者を集める「第三の場」となり、基礎的イノベーションを牽引すべきだと訴えます。研究に関わる学生は特定分野の専門性と幅広い知識を併せ持つT型人材へと成長できると説明します。政策担当者に対しては、経済における技術革新の仕組みを理解し、その障壁を取り除くよう求めています。

Googleは8月13日（現地時間）、Google Sheetsの新機能「Sheets canvas」を発表しました。生成AI「Gemini」を活用し、自然言語のプロンプトだけで表形式データを対話型の“ミニアプリ”に変換できる機能です。行と列が並ぶだけのスプレッドシートを、誰もが直感的に理解しやすい形に変えることを狙いとしています。

Sheets canvasは、スプレッドシートの上に重なる形で動作する読み書き可能な新しいレイヤーです。プログラミングや関数の知識は不要で、「学習進捗を管理する表を作って」といった指示を入力するだけで、Geminiが自動でレイアウトを構築します。作成後もキャンバスとシート双方の変更はリアルタイムで同期されるため、常に最新のデータを参照できます。

活用例としてGoogleは、学生の課題管理、ファンタジースポーツの成績比較、結婚式の座席表作成といったシーンを挙げています。例えば結婚式の準備では、ゲストの出欠データをドラッグ&ドロップで操作できる座席表に変換でき、変更内容は元のシートに自動で反映されます。ビジネス用途でも、進捗トラッカーやダッシュボード作成に応用できそうです。

作成したキャンバスは、レイアウトやデザイン、機能についてGeminiに追加で指示を出すことで柔軟に調整できます。Google Sheets内の1つのタブとして存在するため、通常のシートと同じ感覚でチームメンバーと共有・共同編集することも可能です。

Sheets canvasは本日より、英語版でGoogle AI ProおよびUltra加入者向けにグローバル提供が始まりました。あわせて、Business・Enterprise Standard・Plusプランを利用する法人向けGoogle Workspace顧客や、教育機関向けのGoogle AI Pro for Educationアドオン契約者にも順次展開されます。利用者はGoogle Sheetsの「Ask Gemini」サイドパネルから「Create canvas」を選択するだけで試すことができます。

米メディアのArs Technicaは8月10日、学術論文の査読制度が投稿の急増で限界に近づいていると報じました。データベースのScopusとWeb of Scienceに収録される論文数は年5.6%のペースで増え続け、世界の研究者が査読に充てる時間は年間で延べ1万5000年分に達します。有償換算すると米国分だけで15億ドル相当となり、匿名かつ無償の相互評価を続けられるのかが問われています。

制度の綻びは個々の研究者にも及んでいます。デモイン大学の医療経済学者ジェイソン・センプリーニ氏は、小学生へのHPVワクチン接種義務化が集団全体の子宮頸がん罹患率をあまり下げないという分析をまとめ、学術誌に投稿しました。ところが査読者は、ワクチン自体の有効性を疑う研究だと取り違えたといいます。

通常、論文は2〜3人の専門家が読み、1人が誤解しても他の査読者が補正します。しかしこの論文を読んだのは1人だけで、そのまま不採択となりました。センプリーニ氏は「そこには非常に大きな違いがある」と述べ、政策の効果検証とワクチンの有効性は別の論点だと強調しています。

背景にあるのは、査読を担う人手の不足です。査読は匿名のボランティアが無償で支えてきましたが、投稿が指数関数的に増える一方、研究者が自分の時間を無償で差し出す余裕は乏しくなっています。分野を問わず査読者は追いつかず、制度そのものが揺らぎ始めています。

記事はこの状況を踏まえ、査読という仕組みがAI時代を生き延びられるのかと問いかけています。研究の信頼性を支えてきた土台が緩めば、技術選定や投資判断で論文を参照する企業にも影響が及びます。査読者の負担をどう軽くし、検証の質をどう保つかは、学術界だけの問題ではありません。

MITコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）と清華大学の研究チームは、AIに物理の感覚を持たせる事前学習手法GeoPTを開発しました。3D形状に微小な粒子がぶつかって静止する動きを再現した合成データ130万件を学ばせ、車や航空機、ロボットの挙動をより正確に模擬できるようにするのが狙いです。最高性能への到達は従来手法の2倍速く、必要な教師データは最大6割少なくて済むといいます。

従来のシミュレーションは「数値ソルバー」と呼ばれる計算手法に頼り、3D形状の各点で物理量を求めてきました。丁寧な手順ですが時間がかかり、機体の安全性や空力を検証するのに十分なデータをそろえられないことが課題でした。GeoPTはこのボトルネックを、ラベルの付いていない合成データで埋めます。

鍵となるのが合成ダイナミクスです。小さな球体がさまざまな速度と角度で3D形状に向かい、接触した地点で貼り付く仕組みを、130万サンプル分観察させます。ビー玉と人形で物理を体で覚えるように、モデルは教師データを見る前に物理の勘所をつかむわけです。

効果は産業向けのベンチマークで確認されました。複雑な3D形状が風や表面圧力にどう反応するかを予測する課題では既存の最先端モデルを上回り、船体が空気と波を受ける実験では教師データ6割減で最高精度に4倍速く到達しています。学習していない光の物理でも、おもちゃのウサギを通る光の振る舞いを正しく再現したといいます。

「産業ベンチマークで高い性能を出せるなら、最も難しい物理課題を解けるということです」。共同筆頭著者でMITポスドクのHaixu Wu氏はこう語り、1億点を超えるメッシュの高精細シミュレーションを数秒で処理できると説明します。実機での試験回数を減らして設計図を検証したい技術者にとって、検証コストに直結する話です。

チームは今回の成果を物理基盤モデルへの前段階と位置づけ、扱う形状と物理現象の拡大を目指します。共同筆頭著者でMIT博士課程学生のMinghao Guo氏は「物理はテキストと画像に続くAIの第3のモダリティだ」と述べました。天候パターンの再現や材料試験、リアルな動画生成まで射程に入れば、AIが担える領域はさらに広がりそうです。

アレン人工知能研究所（Ai2）は8月7日、AI家庭教師が生徒を助けすぎていないかを測る評価基盤「TutorMoments」のプレビュー版を公開しました。実際の一対一の算数指導462件の記録をもとに、教師が印を付けた判断の分かれ目でAIに指導役を引き継がせ、手を貸すべきか、あえて考えさせるべきかの選択を採点します。教育向けAIの品質を行動の水準で比べられる物差しです。

評価は「リプレイ」と呼ぶ方式で進みます。教師が注釈した重要局面で会話を止め、そこからAIが5ターンだけ指導役を務め、生徒役は別のモデルが演じます。採点は足場かけ、厳格さの要求、過剰な手助けの回避という3点で行われます。

7つのモデルを2種類の指示文で試したところ、「うまく教えて」とだけ伝えた場合は手助けが過剰になり、生徒に深く考えさせる場面がほとんどありませんでした。助けすぎと踏み込みの兼ね合いを指示文に書き込むと全モデルで点数が上がりましたが、モデル間のばらつきは大きいままです。既定の「親切な助手」らしい振る舞いだけでは、良い指導にならないということです。

人間の指導者を同じ基準で採点すると、足場かけ0.458、厳格さ0.182、過剰支援の回避0.496でした。数値はAIの改良版指示文より低いものの、注釈者は改善余地のある場面を狙って選んでいるため、AIが人間を上回った証拠ではないと研究チームは釘を刺します。人間の指導者は手を引いて生徒に任せる場面が多く、手法の幅もAIより広いことが確認されました。

データセットとリプレイ用のコード、評価済みの再演記録はいずれも公開され、教育向けAIを手がける企業が自社モデルを同じ土俵で検証できます。一方で対象は米国の小中学生の算数に偏り、模擬生徒を使うため実際の学習成果までは測れません。研究チームは多様な形式のデータと採点方式の改良を次の課題に挙げています。

スタンフォード大学のジェームズ・ゾウ准教授は8月7日、VB Transform 2026で、数万体のAIエージェントを企業のように組織化した仮想バイオテックを公開しました。2025年1月以前の公開データだけを用い、肺がんの標的CD276向け抗体薬物複合体を自律設計。数カ月後、製薬大手Merckが同じ治療設計へ独自に到達しました。

出発点は、ゾウ氏が自身の研究室を模して作った5〜8体規模の仮想ラボでした。AIの教授役が主任研究者を務め、専門の異なるAI学生役が定例会議で議論する構成で、エージェント向けにスタンフォードを再現した学校まで用意し追加学習を行わせています。この仮想ラボは新型コロナ変異株向けのナノボディを設計し、実験では人間が設計した既存品より高い結合性能を示しました。

なぜ単一の高性能モデルに計算資源を集中させず、数万体に分けるのでしょうか。同じ課題で比較したところ、複数エージェント側は議論や意見の対立を通じて誤りの連鎖に強い解を導いたといいます。互いを説得する過程が、単独のモデルより創造的で頑健な推論を引き出すという説明です。

規模を広げるほど、隘路になるのは情報を束ねる基盤です。既存のデータベースにMCPをかぶせても、人間や旧来のアルゴリズム向けのAPIはエージェントには扱いにくく、論文PDFの図表を読み違えて誤情報を生みます。同チームは複数のデータベースをAI向けの仮想ファイルシステムに写し取るPaperclipを開発し、精度を高めつつ時間と費用を一桁以上減らせたと説明しました。

実証では3.7万体の治験エージェントが分断された臨床試験データを統合し、市場到達の確率が約5割高い創薬標的の特徴を突き止めました。ゾウ氏は今後の焦点を、手順を細かく指示するワークフローから、基盤と誘因と防護柵を与える環境の設計へ移すべきだと述べています。最適化の対象は個々のモデルではなく、協働を支える環境そのものだという主張です。

OpenAIは8月6日、アメリカ心理学会（APA）との提携を発表しました。若年層の利用を念頭に、心理学の科学的知見を責任あるAIの開発と利用の考え方に取り入れる狙いです。背景にあるのは、ChatGPTが精神的に追い詰められた利用者を支えられなかったとして2026年に入り相次いだ訴訟で、IT専門メディアのArs Technicaが専門家に取材し、何を変えれば被害を減らせるのかを検証しました。

訴訟の内容は深刻です。1月には、自ら命を絶った男性が自殺を助言されたとする訴えが起こされ、2月にはジョージア州の大学生が、ChatGPTに精神症状へ追い込まれたとしてOpenAIを提訴しました。6月にはカナダの家族が、専門の相談窓口を勧められた若い女性の不信感にChatGPTが同調し、死を後押ししたと主張しています。

シリコンバレー各社は、想定外の使われ方から生じる法的責任を強く意識し始めています。今回の提携も、その流れの中で打ち出された改善策の一つと位置づけられます。

専門家の評価は一様ではありません。ニューヨーク大学ソーシャルワーク学部のシャディ・サバ教授は、第三者評価では新しいLLMが利用者の苦痛をおおむね認識し、共感的に応答できており、明確に有害な回答は多くないと指摘します。一方で、リスクの掘り下げ、人間の支援への引き継ぎ、AIが担うべき範囲の線引きが不十分だと述べています。

改善策として挙がるのが、モデル挙動の透明性向上と、チャットボットの擬人化を抑える設計です。2025年11月に医学誌で公表された調査では、回答者の13%超が難しい感情的状況で助言をチャットボットに求めた経験があると回答しました。アメリカ全体に当てはめれば数百万人規模となり、企業には利用実態に見合った安全設計が求められます。

OpenAIは2026年8月4日、ChatGPT WorkとCodex向けに、教育現場に特化したプラグイン3種を発表しました。K-12教師、大学教員、大学生それぞれの専用パッケージで、ChatGPT Eduと学区向けのChatGPT for Teachersを通じて提供されます。新学期に合わせ、複雑なプロンプトを自ら組まずにエージェント機能を使えるようにする狙いです。

プラグインとは、アプリ、役割別のスキル、指示文、定番のワークフローをひとまとめにしたパッケージを指します。K-12教師向けは、習熟度別の教材作成やインタラクティブな図版の設計、授業改善につながる示唆の抽出を支援します。公共のAIデータセットを整備するLearning Commonsと連携し、地域の学習指導基準に沿った教材を作れる一方、評価や指導方針の判断は教師側に残る設計です。

大学教員向けは、シラバスの更新、多様な学習者に合わせた教材の調整、LMS向けのコンテンツ整形などに対応します。大学生向けは、学生が選んだ資料から学習ガイドや小テスト、フラッシュカード、視覚的な解説を生成し、個別指導型の対話で難しい概念を反復できます。いずれもカレンダーや文書など承認済みのツールと接続し、案件ごとに文脈を作り直す手間を省きます。

投入の背景にあるのは、利用の深さの差です。18〜24歳のChatGPT週間利用者は2億人を超える一方、OpenAIはAIができることと実際の使われ方の間に活用格差が広がっていると指摘します。学生の中で進んだ使い方をする層でさえ、パワーユーザーと比べて機能の活用度は90〜99%低いといいます。

同社は2024年のChatGPT Edu提供開始以降、テキサス州ヒューストン学区やバージニア州フェアファックス、ペンシルベニア大学ウォートン校、カリフォルニア州立大学システムなどへ導入を広げてきました。エストニアではChatGPT Eduが学生2万人超と教員4600人に届き、タルトゥ大学やスタンフォード大学との長期追跡研究も進んでいます。学生主導のコミュニティOpenAI Student Collectiveや、研究者に12カ月分のPro相当アクセスを与えるプログラムも並行して立ち上げました。

教員側の育成も同時に進みます。アメリカ教職員連盟(AFT)と設立した全米AI教育アカデミーでは、OpenAIが創設パートナーとして5年間でK-12教員40万人、米国の教員の約10人に1人の育成を目指します。ウォルトン・ファミリー財団との協働では、8都市で1600人を超える教員や学区の管理職が無料の実地研修に参加しました。

マサチューセッツ工科大学（MIT）のJu Li教授が率いる研究チームは8月4日、リチウムに頼らないナトリウム金属電池向けの新しい電解液溶媒を見つけたと明らかにしました。学術誌Jouleに掲載された論文では、AIによる分子設計と実験検証を組み合わせ、10万個の候補分子から「DMFSA」と呼ばれる最小の溶媒を選び出した経緯が示されています。

ナトリウムはリチウムに比べて存在量が約1000倍あり、重量あたりのコストは約100分の1です。一方でナトリウム金属は反応性が高く、長期安定性と高速な充放電の両立が難しいという課題を抱えていました。電解液が電極と余計な反応を起こし、不溶性の生成物が電極を覆ってイオンの移動を妨げるためです。

研究チームは2021年に、硫黄と酸素、窒素からなるスルホンアミド分子「DMTMSA」がリチウム電池の両電極で安定に働くことを見いだしていました。今回はこの分子を出発点に、より小さな溶媒を探しています。溶媒が小さいほどナトリウムイオンは動きやすくなり、充電と放電を速められるからです。

材料科学専攻の博士課程学生Chia-Wei Hsu氏が組んだAI主導のアルゴリズムは、24時間で10万個の候補分子を設計しました。チームは形状や電子物性がDMTMSAに近いという基準で200個まで絞り込み、範囲全体を代表する27種を同一条件で実験比較しています。勝ち残ったのが、最も小さく最も性能の良いDMFSAでした。

通常はイオン輸送を速めると安定性が犠牲になりますが、Li教授は溶媒の小型化がこのトレードオフを避ける新しい道筋になると述べています。研究に関与していないマギル大学のJinhyuk Lee准教授も、分子サイズを設計指針とする発想はナトリウム電池を超えて広く応用できると評価しました。チームはDMFSAを新たな起点に、さらに優れた溶媒の探索へ入っています。

マサチューセッツ工科大学（MIT）の大学院生とポスドク25人が2026年春、アメリカの首都ワシントンを訪れ、連邦議会の62議員事務所を2日間で回り、科学研究への連邦予算の継続的な投資を訴えました。訪問先は32州選出の議員に及び、背景には国立科学財団（NSF）の予算削減と連邦研究予算をめぐる先行きの不透明感があります。

議員事務所のスタッフが分野を超えて特に強い関心を示したのは、AIのプライバシーと安全性でした。深海採掘とその環境への影響についても、詳しく知りたいという声が相次いだといいます。参加者は一般的な研究予算の確保に加え、法案の文言修正や審議中の法案への支持、新規法案の提出を、それぞれの専門分野に即して求めました。

今回の訪問は、MITの科学政策イニシアチブ（SPI）が毎年春に開くCongressional Visit Days（CVD）の一環です。参加者は事前に3回の研修を受け、連邦予算の編成過程や議会スタッフの役割、専門知識を政策立案者に伝える実践的な手法を学びました。研修では参加者同士による模擬面談も行い、自身の研究と政策提言を説明する練習を重ねています。

共同運営を担ったのは、土木環境工学専攻の博士課程学生オードリー・パーカー氏と、物理海洋学を専攻しウッズホール海洋研究所にも所属するイアン・ロバートソン氏です。ロバートソン氏は、一般的な予算擁護にとどまらず自身の研究に紐づく具体的な政策を議論できるよう参加者を訓練した点に、手応えを語りました。

博士課程1年のロドリゴ・ズニガ氏は、報道やSNS上では分断が固定化して見えるワシントンでも、与野党双方のスタッフから超党派の姿勢と科学への幅広い支持を感じ取ったと振り返ります。科学技術が公共政策を形づくる場面が増えるなか、研究者が政策立案者と直接対話する機会の重要性は高まっています。CVDのような取り組みは、次世代の科学者が研究の価値を実験室の外へ伝える知識と自信を養い、科学界と政策の担い手をつなぐ役割を果たしています。

ノースカロライナ中央大学（NCCU）の准教授シボーン・デイ・グレイディ氏が、2025年1月、歴史的黒人大学（HBCU）として全米で初めてのAI研究所「人工知能・新興研究所（IAIER）」を設立しました。Google.orgからの100万ドルの助成を元手に、学生や教職員、地域住民へ幅広くAIの基礎素養を広げることを目指しています。同氏は「AIは万人のためにある」を指導理念に掲げます。

背景には、AIが新卒者に求められるスキルを塗り替えている現実があります。グレイディ氏は「かつては『自分は技術は苦手』で済んだが、いまはデジタル技能、そしてAI素養が不可欠な時代だ」と語ります。NCCUはまだ独立した情報科学の専攻を持たず、新設のAI副専攻とあわせて整備を進めている段階です。

IAIERは学部の枠を超えてAI教育を組み込む方針を取ります。全新入生にIBMと共同開発した入門講座を必修とし、教員には最大1万ドルの研究助成（シードグラント）を提供しています。初年度は社会福祉や医療、デジタル記録など11件のプロジェクトを採択しました。

設立から2年足らずで、研究所は2800人以上の学生・教職員・地域住民を巻き込む拠点へと成長しました。DeloitteやAnthropic、FICOなどとの連携に加え、昨年はHBCUで初となるOpenAI Academy Summitを開催し、40を超える機関から444人が集まりました。

一方で、資金の確保が最大の課題として浮上しています。HBCUは全米の4年制大学の約3%を占めるものの、連邦の研究開発資金の1%未満しか受け取っていません。トランプ政権下では研究費削減や多様性重視策への圧力もある中、グレイディ氏は他大学が応用できる枠組みづくりを長期目標に据えています。

NVIDIAは7月28日、エッジAIとロボット開発向けの小型演算基盤「Jetson」を訴求する連載を公式ブログで始めました。AI特化VC「Conviction」創業者でポッドキャスト「No Priors」共同司会のSarah Guo氏が、手提げバッグに収まるJetsonを紹介する動画を通じ、性能と携帯性の両立を示しました。教室や研究室などどこでも本格的なAIやロボットを構築できる点を前面に打ち出しています。

連載の第1弾は、初めてAIロボットを作る開発者に向けた「Jetson Orin Nano Super」です。デスクトップ級の生成AIをバッグに入るサイズの開発キットで実現し、67 TOPSのAI性能を備えます。コンピュータビジョンの学習やAIエージェントの構築、エッジAIの試作など、初心者が実践的に取り組める道筋を用意しました。

開発者の着手を後押しするため、NVIDIAは「Jetson Device Skills」と「Jetson BSP Skills」も公開しました。これらはコーディングAIエージェントを活用し、現場のAIを作成・最適化・展開する作業を容易にします。学生や研究者が実機のエッジAIをより手軽に扱えるようになります。

実際の活用例も豊富です。玩具サイズの電気自動車を自律走行させる「SidewalkPilot」や、クラウドやAPIを使わず完全にオンデバイスで動く音声・映像アシスタント「Reachy Mini」などを紹介しています。オープンウェイトモデル「Mistral」を使い、初学者がゼロからロボットを組み上げる事例もあります。

NVIDIAは3部構成のライブ配信シリーズも案内し、生成AIの実行やロボットアーム制御、視覚言語モデルの応用などを学べる場を設けます。今回の連載は上位機種へと続き、翌日には産業用途向けの「Jetson AGX Orin」を取り上げる予定です。エッジでの物理AI開発を、より身近にする狙いがうかがえます。

マサチューセッツ工科大学（MIT）原子力科学工学科の博士課程に在籍するローレン・フォティエ氏が、原子力発電所の自律運転を実現する監督制御システムの研究を進めています。人手に頼る従来の運転を見直し、遠隔地の小型原子炉でも少人数で安全に運用できる仕組みを目指すものです。米海軍の原子炉運用者として空母で培った現場経験が、この研究の出発点となっています。

フォティエ氏はノースウェスタン大学で材料科学を学んだ後、米海軍の原子炉運用者として南シナ海の空母で勤務しました。原子力への完全な依存を体感するなかで、運転作業の多くが極めて手作業に頼っている現状に気づき、効率化の余地を意識するようになったといいます。海軍の派遣制度を利用してMITの修士課程に進み、運転の現場から研究の世界へと移りました。

研究の背景には、原子力を安価で競争力のあるクリーンエネルギーにするという課題があります。100%稼働の大型施設では大人数の運転体制もコストに見合いますが、各地に分散配置される小型原子炉では多くの人員を確保できません。そこで、十分に検証された監督付きの自律運転が、次世代の商用マイクロリアクターの普及を後押しすると期待されています。

技術面での特徴は、人と機械が互いの得意分野を分担し、必要なときだけ人が介入する統合型の制御を目指す点です。フォティエ氏は有限状態機械と呼ばれる手法を採用しており、これは「この事象が起きたらこうする」という事象駆動で動く、実行過程が透明な仕組みです。機械学習のような統計的手法は、動作を検証する手段がまだ十分でないため採用していないと同氏は説明します。

研究は学内外の連携に支えられています。MITとアイダホ国立研究所（INL）を兼務する指導教員のもと、制御理論の専門家やウェスチングハウスなど産学の協力を得ながら開発を進めてきました。こうした成果が評価され、同氏は2025年に米エネルギー省の学生研究コンペで受賞しています。

フォティエ氏が重視するのは、利用者の信頼を損なわない段階的な自律化です。まず作業手順を一つずつ案内する自動化から始め、あらかじめ決められた手順ではなく目的に応じて操作の順序を組み立てる制御へと発展させていく考えです。ステークホルダーとの関係構築が研究の実効性を高めていると同氏は語っています。

米半導体大手NVIDIAは2026年7月23日、カリフォルニア州モントレーにある米海軍大学院（NPS）で、AIスーパーコンピューター「DGX GB300」を正式に稼働させました。創業者兼最高経営責任者（CEO）のジェンスン・フアン氏が現地を訪れて式典に臨み、1500人を超える在校生と600人の教員が大規模なAI計算基盤を学内で直接利用できるようになりました。

今回導入された「DGX GB300」は、NVIDIAの運用管理ソフト「Mission Control」と組み合わせて動きます。モデルの学習から推論までを学内で完結できるため、気象予測やサイバーセキュリティ、災害対応の計画といった幅広い用途に活用される見通しです。

式典は3日間の学内イベント「Converge @ NPS」の期間中に開かれ、AI技術を教育へ組み込む長年の取り組みの一環と位置づけられます。米インド太平洋軍を率いるサミュエル・パパロ司令官は「技術の近代化とともに、指導者の育成方法も近代化しなければならない」と述べ、AIを前提とした環境で判断を下せるリーダーの重要性を強調しました。

NPSは現役将校や国際的なパートナーに大学院教育を提供しており、宇宙作戦から海洋科学まで幅広い分野で実務に直結する研究を進めています。研究者はAIを使って海況のモデル化や大気変化の予測、複雑な環境のデジタルツイン構築に取り組んでおり、非営利団体MITREとの連携ではNVIDIAのOmniverse基盤を用いた高精度なシミュレーション環境を開発しました。

システムの構築には、データ基盤のDDNとVAST Data、そして電源・冷却設備のVertivがハードウェアと統合の面で協力しました。NVIDIAはさらに教育部門「Deep Learning Institute」を通じて教員に指導用ツールを提供し、AIを各学科のカリキュラムへ幅広く組み込む考えです。

OpenAIは2026年7月22日、アメリカ・ジョージア州エフィンガム郡で計画する大規模データセンター「プロジェクト・カメリア」の詳細と、地域社会への約束を公表しました。同社はジョージア・パワー社と3.2ギガワットの電力供給契約を結び、2028年から2032年にかけて段階的に受電します。事業は全額を民間資金でまかない、住民の電気料金には転嫁しない方針を示しました。

OpenAIは、施設に必要なインフラと電力の費用を全額負担し、ジョージア州公益事業委員会の規則の下で既存利用者に費用を転嫁しないと説明しました。需要が逼迫する時期には、住宅向け供給に影響が及ぶ前に率先して消費電力を抑える設計にする方針です。水は自動車のラジエーターのように循環させる閉ループ方式を採り、地域の水資源を奪わないとしています。

地域への還元として、同社はプロジェクト期間を通じて8000万ドルを、学校や公共安全、医療、職業訓練、住宅、退役軍人支援などに充てます。これは税収とは別枠で、州・地方税として数億ドルを納め、郡内で最大の納税者になる見込みです。建設と常勤の雇用を数千人規模で生み、地元の企業や業者を優先すると強調しました。

さらにジョージア州の大学や短大、専門学校の学生向けに、最大7100万ドル相当のCodex利用枠を提供します。対象学生は1人あたり100ドル分のクレジットを受け取り、同社のエージェント型コーディングツールで実践的な技能を磨けます。プロジェクトは独立監査法人による年次監査を公開し、7月23日の住民説明会を経て、約束を明文化する「ジョージア・コミュニティ・コンパクト」を策定する計画です。

用地はサバンナ・ゲートウェイ工業団地内の既存の産業用地で、倉庫開発よりも交通量や水使用が少なく、長期の税収と雇用に資すると同社は説明します。すでに稼働するテキサス州アビリーンの拠点に続く米国内の投資と位置づけ、国内産業の強化と雇用創出につなげる考えです。

昨年、OpenAIのサム・アルトマンCEOに招かれた米作家デイブ・エガーズ氏が、同社の約200人の社員を前に講演し、ChatGPTが「一世代を丸ごと沈黙させている」と痛烈に批判したことが分かりました。英フィナンシャル・タイムズが報じ、The Vergeが7月18日に伝えたものです。生成AIが教育や表現に及ぼす影響への懸念を、開発の当事者に直接ぶつけた形となりました。

エガーズ氏は、ChatGPTが教育者に与える影響を「壊滅的」と表現しました。「意図の有無にかかわらず、すべての教師の生活を2年前より格段に難しくした」と述べ、教室現場に生じた混乱を指摘しました。

最も問題視したのは、学生が作文にAIを使う点です。エガーズ氏は「文章を書くことを学べなくなり、自分の声を奪われる」と語り、若い世代が自らの真実を語る力を失うと警告しました。これが「一世代か二世代を沈黙させる」という主張につながっています。

アルトマン氏は、こうした反発をあらかじめ予期していた可能性があります。エガーズ氏の代表作『The Circle』はテック業界を鋭く風刺した小説であり、同氏はAIが生成する文章を「模倣にすぎない戯言」と切り捨ててきたためです。

開発企業が、あえて厳しい批判者を社内に招き入れた点も注目されます。生成AIの普及が加速するなか、教育や創作の現場でどう使われるべきかという設計思想が、業界全体に改めて問われています。

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

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

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

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

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

サンフランシスコの音声AIスタートアップRimeは7月15日、企業の電話対応を担う音声AIモデルの開発に向け、2400万ドルのシリーズAラウンドを実施したと発表しました。ラウンドはM13ベンチャーズが主導し、Twilio VenturesやUnusual Venturesなど既存投資家も参加。同社は昨年5月にシード資金550万ドルを調達していました。

Rimeは2022年、スタンフォード大の元博士課程学生Lily Clifford氏、元Amazon AlexaエンジニアのBrooke Larson氏、スタンフォードのエンジニアAres Geovanos氏が創業しました。営業やカスタマーサポートの通話を企業から請け負う音声AI市場は、ElevenLabsやDeepgram、Vapiなど競合がひしめく激戦区です。

同社の差別化は、Web上の音声をかき集める代わりに自社の録音スタジオで会話データを収集する点にあります。音素ベースのアーキテクチャを採用し、ブランド名や業界特有の用語の発音を正確に再現することで、顧客が自社向けにモデルを再学習する手間を減らせると説明します。

一方でClifford氏は、音声AIの現状に率直な見方を示します。企業は依然として従来型のIVR（自動音声応答）を好み、AI音声はまだその効果に及ばないと指摘。「LLMで音声アプリは作りやすくなったが、対話の体感は変わっていない。声の良い新しいIVRのようなものだ」と述べました。

こうした課題を受け、同社は音声認識・音声合成・LLMを個別に組み合わせる従来の構成から、音声対音声（speech-to-speech）モデルへ軸足を移しています。狙いは低遅延化とターンテイキングの改善、背景雑音への対応であり、多数のモデルを束ねる運用負荷の軽減にもつながります。

顧客には食品サービスや医療、航空、フィンテック企業が並び、Mayo ClinicやDialpad、Upstart、Asurionといった大手との契約を獲得済みです。今回の資金で35人の体制を拡大し、Meta Superintelligence LabsやNvidia出身のRafael Valle氏をチーフサイエンティストに迎え、モデル開発や提携を強化します。

米政府効率化省(DOGE)のメンバーが、住宅都市開発省(HUD)で人工知能(AI)を政策決定に活用していたことが、2026年7月に非営利法律団体デモクラシー・フォワードの情報公開請求で明らかになりました。HUDはAIの開発・利用に関する文書の開示を拒んでおり、政策形成へのAIの関与をめぐる透明性が問われています。

発端は昨年、シカゴ大学の学生だったクリストファー・スイート氏と不動産テック出身のスコット・ラングマック氏がHUDのDOGEチームに加わったことでした。スイート氏は廃止候補の規制をAIで特定する作業を担い、政府横断の規制削減方針の一環と位置づけられていました。一部の職員はこの取り組みを重複業務と評していたといいます。

争点は開示の可否です。デモクラシー・フォワードが求めた100件超の文書が非開示となり、HUDは大半を審議過程の特権(適用除外5号)を根拠に伏せました。中には「AIプロンプトの草案」「審議的なAI入力」といった理由で除外されたものもあります。

専門家はこの論拠に疑問を投げかけます。電子プライバシー情報センターのデイビソン氏は「FOIAにAIの適用除外は存在しない」と指摘し、人とAIの対話は率直さを守る特権の対象にならないと述べました。米国には、政策や規制の策定にAIを使ったか否かを政府に開示させる法律が現時点で存在しません。

懸念の核心はAIの信頼性です。電子フロンティア財団のノーブル氏は、AIが幻覚を起こしたり偏りを示したりする以上、プロンプトの開示こそが用途と危険性を見極める最善の手段だと語ります。ハーバード・ケネディスクールのフェイガン氏も、政府のAI利用への信頼を築くには利用の明示が望ましいとしつつ、審議的な過程では開示が必ずしも必要でない場合もあると補足しました。

マサチューセッツ工科大学（MIT）は2026年春学期、学生がAIを主要な設計パートナーとして小型ジェットエンジンを開発する「JARVISチャレンジ」を実施しました。7チーム31人の学部生が4週間で設計・製造・組立・試験に取り組み、推力50〜100ポンドのガスタービン機を目指しました。AIが物理システムの設計・製造・試験サイクルを圧縮できるかを問う実験的な取り組みです。

学生はフロンティアLLMを集約したプラットフォーム「Parley」を通じ、ClaudeやChatGPTを設計代替案の提示や資料要約、ベンダー探索などに活用しました。しかし詳細なCAD設計や燃焼器の試作段階に入ると、幻覚や追従性、物理的理解の欠如が露呈し、学生の判断を鈍らせました。あるチームは「AIは情報探しや整理には有用だが、設計そのものはできない」と語ります。

最終的に優勝したのは、ターボ機械の知識を持ちAIに懐疑的だった811 Crewでした。同チームのエンジンはJet-A燃料への切り替えに成功し、正味の推力を発生させました。一方、AIを積極活用したFast and Fracturedは設計こそ最速だったものの、ローターが筐体に接触して停止しました。

教員陣は、エンジニアリングの判断力が勝敗を分ける決定的な差だったと総括します。製造工程が最大の律速要因であり、安全が重要な物理システムでは人間の手と説明責任が欠かせないと指摘しました。ガスタービン研究所のコルデロ准教授は「AI時代には教育の価値がこれまで以上に高まる」と結論づけています。

MITの都市研究・計画学科（DUSP）は、学生が自治体や医療機関のサイバー防衛を無償で支援する「サイバーセキュリティ・クリニック」を2019年に立ち上げました。講師のJungwoo Chun氏とLawrence Susskind教授が主導し、ほぼ毎学期開講しています。法律や医療のクリニックと同様に、学生の実地訓練と、資金の乏しい地域への無償サービスを兼ねる仕組みで、これまでに40件超の脆弱性評価を提供してきました。

背景には、深刻化する公共機関へのサイバー攻撃があります。2019年にはメリーランド州ボルチモア市がランサムウェアで多くの重要ファイルを凍結され、復旧費用は数百万ドルに膨らみました。FBIの集計では2025年に米国民を狙う攻撃は1日平均2,765件に達し、Comparitechによると2018年から2024年にかけて米政府機関への攻撃は525件、停止に伴う損失は推定10億9,000万ドルに上ります。

小規模な自治体や病院は重要インフラの入り口でありながら、専門人材を自前で抱える余裕がありません。そこでChun氏とSusskind教授が掲げるのが「防御的ソーシャルエンジニアリング」という考え方です。技術対策も重視しつつ、「最大の攻撃経路は依然として人間だ」として、担当者が正しい選択をできる組織づくりを重視します。

生成AIの進化は攻撃側にも新たな武器を与えており、Chun氏は「今やAIは脆弱性を特定するだけでなく、攻撃自体を実行できる」と警戒します。学生はまず4週間で認証試験に備え、23の主要リスク領域や難しい依頼者対応を学んだうえで、チームで顧客を担当し、脆弱性評価と改善提案をまとめた報告書を作成します。

推奨される対策の多くは、機器やソフトの棚卸し、定期的なパッチ適用とバックアップ、多要素認証、従業員教育、攻撃対応計画の準備など、いずれも低コストです。Susskind教授は「どれも高くつかないが、組み合わせれば被害の8割以上を防げるだろう」と話します。

モデルは着実に広がっています。MITでの修了生は120人を超え、認証用のオンライン講座はMITxの公開講座として数万人が受講しました。2021年にはUC Berkeley、Indiana大学、Alabama大学と共同でクリニックの連合組織を設立し、加盟機関は61に増えています。

米ブラウン大学の経済学教授ロベルト・セラーノ氏が2026年春学期、担当する難関科目「ECON1170」で持ち帰り式の試験を実施したところ、履修者数と成績が異常に膨らみ、生成AIによる不正の疑いが浮上しました。同氏は疑念を確かめるため最終試験を対面形式に切り替え、その結果、平均点がおよそ半減する事態となりました。名門校でも学びがAIに置き換わりつつある実態を示す事例です。

きっかけは2025年12月、ブラウン大構内で発生した銃撃事件でした。2人が犠牲となり、そのうち1人は事件直前にセラーノ氏へ挨拶していた人物だったといいます。衝撃を受けた同氏は、心理的な配慮から中間・期末の両試験を持ち帰り形式にすると決めました。