生産性（ユースケース）に関するニュース一覧

ベンチャー投資企業SignalFireは2026年6月24日、8000万超の企業データを分析した最新の人材報告で、エンジニア職が2025年に最も底堅い職種だったと明らかにしました。AIがコーディングを自動化し真っ先に淘汰されるとの見方に反し、採用実態は逆の傾向を示しています。同社は更新が遅れがちな解雇統計ではなく、採用データを実時間の指標として用いました。

大手テック全体の採用は2019年比で25%減少した一方、エンジニア職の減少はわずか11%に留まりました。AlphabetやMeta、Appleなど主要12社では、2025年の新規採用の55%をエンジニアが占め、2019年の46%から大きく上昇しています。新興企業に至っては、2019年より7%多くエンジニアを採用しました。

調査責任者のAsher Bantock氏は、解雇理由として「AIがコードを書くため一人で複数人分をこなせる」との説明が繰り返される一方、現場の実態はそれと食い違うと指摘します。AIが本当にエンジニアを代替するなら採用が真っ先に落ち込むはずですが、実際はエンジニアの人員が他職種より速く増えているのです。

業界の見方は割れています。AnthropicのアモデイCEOは昨年、AIがホワイトカラーの初級職の半分を消し失業率を最大20%に押し上げると警告しました。しかし同社の経済責任者Peter McCrory氏は3月、AIによる雇用への大きな影響はまだ見られないと述べています。

NVIDIAのジェンスン・フアンCEOはさらに踏み込み、AIがエンジニア職を奪うとの説を明確に否定しました。同社の全エンジニアがエージェント型AIを使う今、エンジニアはかつてなく多忙だと語ります。AIが瞬時にコードを書く分、次のアイデアを生むよう常に求められるためです。

今回の傾向は、効率化が需要を減らさず逆に増やすというJevonsのパラドックスの典型例と言えます。AIで生産性が高まった結果、エンジニアには尽きない仕事が生まれている、とBantock氏は分析しています。

ヒューマノイドロボット開発の米Agility Roboticsは6月24日、特別買収目的会社（SPAC）のChurchill Capital Corp XIとの合併を通じて上場すると発表しました。取引における同社の評価額は約25億ドルで、調達額は新規・既存の機関投資家からの約2億ドルを含め、6億2000万ドルを超える見込みです。

合併後の新会社は北米の証券取引所でティッカー「AGLT」として取引される予定で、上場先の取引所はまだ公表されていません。Agilityは2015年にオレゴン州立大学から独立したヒューマノイドロボットのスタートアップです。

同社の主力製品は二足歩行ロボット「Digit」で、Schaeffler、GXO、トヨタのカナダ工場、Mercado Libreなど計9つの顧客拠点で利用されています。これまでにAmazon、Nvidia、ソフトバンク・ビジョン・ファンド2、DCVCといった著名なテック企業やファンドから出資を受けてきました。

調達した資金は、次世代モデル「Digit v5」の生産能力増強や既存受注の履行、新規・既存顧客への展開拡大に充てる方針です。新モデルについてはすでに3億ドルを超える複数年契約の受注を確保し、大規模導入を検討する30社超の見込み顧客も抱えていると説明しています。

Agilityのペギー・ジョンソンCEOは声明で、ヒューマノイドロボットが生産性やサプライチェーンの強靭性を支える重要な原動力になりつつあると指摘しました。すでに顧客環境で商用稼働している点を強みに挙げ、人手不足の解消や効率改善、AIを活用した自動化の安全な導入を支援すると述べています。

米マサチューセッツ州の有力紙ボストン・グローブが6月9日、地域の技術・ビジネスを率いる影響力のある50人を選ぶ2026年版「テック・パワー・プレイヤーズ」を発表しました。同リストにはサリー・コーンブルース学長やCSAIL所長のダニエラ・ルス教授らMIT関係者8人が名を連ね、多数のMIT卒業生も含まれています。

報道はMITの研究室や起業文化、新たなAI施策を取り上げ、州の技術的優位を保つ姿勢を強調しました。コーンブルース学長は「マサチューセッツはこの次の波を確実に主導できる」と述べ、製造業や生命科学、量子技術、エネルギーまで幅広い分野での前進に期待を示しています。

MITはAI分野で、バイオテクノロジーやロボティクス、防衛、クリーンエネルギーなど地域の強い領域での推進を図っています。同時に、ハッカソンからベンチャー資金まで支援を整える「寮から起業へ」の取り組みで、学生が在学中に会社を立ち上げる流れを広げようとしています。

学長は誰もが受講できる無料の入門講座を含む新たなオンラインAI授業を公開し、企業だけでなく人々が技術の恩恵を受けられるよう後押しします。一部の大学は技術を企業や病院、研究機関の生産性向上に役立てる応用AI「AI+X」を専門領域として確立しつつあります。

MIT発スタートアップは地域の起業エコシステムを支える存在です。同校は150を超える講座と85のセンターやプログラムを擁し、コーンブルース学長とチャンドラカサン教務担当副学長は研究成果の事業化を加速する委員会(CATE)を新設しました。起業支援の拡充を受け、加速プログラムへの応募は前年から倍増しています。

MITのスタートアップ、Liquid AIは線虫の脳構造に着想を得たAIモデルを開発し、大規模言語モデルより消費電力を大幅に抑えられます。同社は北米で販売する車載システムへの技術搭載でメルセデス・ベンツと契約したほか、GE Vernovaは5年間で5000万ドルを投じMITとの人材連携を進めています。

調査会社Pew Researchが2026年6月17日に公表した最新調査で、米国成人のうちAIが今後20年で社会に良い影響を与えると考える人はわずか16%にとどまることがわかりました。一方で約40%が悪影響を予想しており、AIが経済の中心へと急速に広がるなかでも、世論の評価は中立から否定寄りに傾いています。

懸念の中心は進展の速さです。回答者の63%がAIの進歩は速すぎると答え、企業が安全に開発すると信じる人は4割にとどまりました。さらに67%は、米政府がAIを実効的に規制するとは思わないと回答しており、制度面への不信も根強いことが浮き彫りになっています。

懐疑的な見方とは裏腹に、利用そのものは着実に拡大しています。チャットボットを少なくとも時々使う人は49%に達し、毎日使う人も約4分の1にのぼりました。なかでもOpenAIのChatGPTは利用率が44%と2023年から倍増し、Gemini24%、Copilot17%、MetaAI14%が続いています。

注目すべきは、最も利用が進む若年層がもっとも悲観的だという点です。18〜29歳の66%がチャットボットを使う一方、48%は悪影響を予想し、良い影響を見込むのは14%にとどまりました。年齢が上がるほど利用は減りますが、否定的な見方も和らぐ傾向にあります。

用途は仕事や調べ物が中心で、約4割が業務でAIを使うと回答しました。生産性が上がると感じる人は30%、情報収集に役立つとする人は28%です。ただ約6割がAIによる検索要約を日常的に読む一方、過去調査では情報の不正確さへの懸念も根強く、利便性と信頼の間で揺れる利用者像が見えてきます。

調査会社Sensor Towerは6月16日公表の「State of AI Report 2026」で、OpenAIのChatGPTの世界市場シェアが初めて50%を下回ったと明らかにしました。1月までは過半を保っていましたが、5月末には46.4%まで低下し、GoogleのGeminiやAnthropicのClaudeへ利用者が流れています。一強体制が崩れつつある実態を示す内容です。

もっともChatGPTは依然として世界最大のアシスタントで、月間利用者は11億人超に達します。これにGeminiの6億6200万人、Claudeの2億4500万人が続き、上位3サービスで利用時間の89%を占めます。一方でシェア面ではGeminiが27.7%、Claudeが10.3%まで伸び、Grokやパープレキシティ、DeepSeek、Meta AIはいずれも5%未満にとどまっています。

報告書は、利用者がアシスタントを乗り換える動きを強めている点も指摘しました。2月のOpenAIと米国防総省の契約後にはアンインストールが295%急増しており、機能だけでなくブランドへの信頼や価値観が選択を左右していることがうかがえます。Geminiの伸びはGoogleの広範なサービス群との統合が主因で、Claudeは生産性用途での評価が高く、ChatGPTの利用者継続率に迫っています。

市場全体では収益化へと軸足が移りつつあります。2026年上半期のアプリ支出は42億ドル超と、前年同期の18億3000万ドルから大きく増える見通しです。ただし支出やダウンロードの成長率は減速しており、絶対数が伸びる一方で市場が成熟段階に入りつつある兆しも見えます。

収益化の巧拙ではClaudeが際立ちます。Anthropicの利用者の13%が有料プランに課金しており、業界で最も高い転換率です。OpenAIは2月から始めたChatGPTの広告を段階的に拡大し、5月には日次利用者の17%に広告を配信しています。投資家にとっては、どのAI事業が持続的な収益を築けるかを見極める指標になりそうです。

米大手生命保険会社MassMutualは、AIベンダーとの契約を最長12カ月に制限し、特定のモデルやプラットフォームへのロックインを回避するAI戦略を推進しています。CIOのSears Merritt氏は「AI市場は極めて動的であり、そのダイナミズムに乗れる体制を整えたかった」と語り、市場の変化に応じてモデルを入れ替えられるインフラ構築を重視しています。

この戦略はすでに具体的な成果を上げています。開発者の生産性は約30%向上し、AIを活用したコンタクトセンターでは問い合わせの解決時間が10分から1分へと大幅に短縮されました。コストも数ドル単位からセント単位に削減されています。同社はオープンソースモデルの活用にも積極的で、フロンティアモデルとの使い分けを進めています。

注目すべきは、モデル評価における「信頼スコア」の導入です。ベンチマークやトークンコストだけでなく、ユーザーのフィードバックと業務上の成果を組み合わせてAIの品質を判断します。コンタクトセンターの開発時には、応答速度が速い安価なモデルと、数秒遅いが高品質なモデルを従業員に比較させたところ、大半が後者を選びました。

MassMutual はまた、利用パターンや開発者のワークフロー、モデルの性能とコストに関する詳細な分析基盤を構築中です。将来的には、タスクの種類に応じて最適なモデルへ自動的にルーティングする仕組みを目指しています。トークン消費を無制限にして利用制限をかけない方針も独自で、コスト急騰を防ぎつつ実験を促進する狙いがあります。

同社のアプローチは、急速に進化するAI市場で企業がどうベンダー戦略を組み立てるべきかの一つの指針を示しています。短期契約による柔軟性の確保、ユーザー体験を重視したモデル選定、そして詳細なデータに基づく継続的な最適化という三本柱は、AI導入を本格化させる企業にとって参考になるでしょう。

ロンドン証券取引所グループ（LSEG）は、OpenAIとの提携により生成AIを全社規模で導入し、製品リリースサイクルを従来の3〜6か月から約2週間へ大幅に短縮したと発表しました。LSEGは約190市場で4万社以上の顧客を抱える世界有数の金融市場インフラ企業で、顧客の多くがすでにChatGPTを利用していたことが提携の契機となりました。

LSEGはChatGPT EnterpriseとOpenAI APIを組織全体に展開し、数週間で数千人の社員が利用を開始しています。プロダクト、エンジニアリング、リサーチ、オペレーションの各チームがレポート作成、市場データの要約、プロトタイプの迅速な開発、社内ワークフローの効率化にAIを活用しています。アナリストは大量の金融・市場情報の要約にChatGPTを使い、初期調査にかかる時間を削減しました。

同社はAI導入と同時にガバナンス体制も整備しました。モデル評価フレームワークの構築、重要な出力に対する人間によるレビュープロセスの導入、厳格なデータプライバシーとセキュリティ管理を初期段階から実施しています。AI製品責任者のEmily Prince氏は「ベストプラクティスの拡大と業務の迅速化を、品質基準を維持したまま実現できるようになった」と述べています。

顧客向けの成果も顕著です。顧客からの要望を受けてから本番環境へのデプロイまでの期間が約4週間に短縮され、アイデアからプロトタイプへの移行も数時間単位で可能になりました。従来は規制、コンプライアンス、法務、サイバーセキュリティなどの要件で数か月を要していたプロセスが劇的に加速しています。

今後LSEGは、Model Context Protocolを通じてOpenAIモデルと自社の信頼性の高いデータを統合し、顧客がAIワークフロー内で正確かつ検証可能な情報にアクセスできる仕組みの構築を進めます。個人の生産性向上から、リサーチプロセスや製品開発、顧客向けソリューションへのAI組み込みへと取り組みを拡大する方針です。

Googleは2026年6月9日、タレントで起業家のParis Hilton氏をAndroid初の「icon in residence」（公式クリエイター大使）に任命したと発表しました。この取り組みは、技術的なバックグラウンドを持たない人々でもテクノロジーの創造者になれることを示す目的で企画されたものです。Hilton氏はGoogle本社に設けられた専用の「Sliv Lab」で、GeminiのCanvas機能を活用したアプリ開発を体験しました。

Hilton氏はCanvas上でわずか3回のプロンプト入力から、自身のADHDに適した生産性アプリ「Iconic Ideas」を作成しました。コードを一切書くことなく、頭の中のアイデアを実際に使えるアプリへと変換できた体験について、「想像と実行の距離が劇的に縮まった」と述べています。このアプリはandroid.com/parisで公開されており、誰でも試すことができます。

さらにHilton氏は、YMCAやAltadena Girlsの若い女性たちをGoogle本社に招き、Androidのイノベーションチャレンジを開催しました。参加者たちはCanvas、Circle to Search、Nano Bananaなどのツールを使い、わずか半日で複数のアプリを開発しました。優勝作品は、女子生徒が安全に帰宅できるよう位置情報共有や危険箇所報告の機能を備えたアプリでした。

今回の施策は、GoogleがGeminiのノーコード開発機能を一般消費者向けに訴求する戦略の一環と位置づけられます。技術者だけでなく、アーティストや起業家、クリエイターが自らテクノロジーを構築できる未来を目指すというメッセージを、著名人の起用を通じて広く発信する狙いがあります。

OpenAIは2026年6月8日、「Built to benefit everyone: our plan」と題した声明を公表し、同社が「第3フェーズ」に入ったと宣言しました。第1フェーズはAGIに向けた研究、第2フェーズは研究成果の製品展開であり、第3フェーズではAIを誰もが使える安価で安全なツールにすることが中心課題だとしています。

声明では3つの具体的目標が示されました。第一に、2028年3月までにAI研究の相当部分をAIシステム自体が自動化することを目指します。第二に科学の進歩と生産性を高めて経済を加速させ、その恩恵を広く共有すること。第三に地球上の全員に個人用AGIを届けることです。

安全性については、強力なAIシステムは人間の意図に沿い、人間の制御下に置かれるべきだと強調しました。完全な自動化は「満足感がなく危険」だとし、AIが高度化するほど方向性の決定や価値判断における人間の役割が重要になると述べています。

国際協調の面では、フロンティアAI開発を調整する国際機関の設立を改めて提唱しました。社会のレジリエンスや安全性が追いつかない場合には、協調的に開発速度を落とすことも選択肢に含めるべきだとの立場を示しています。

声明全体を通じて繰り返されたのは「権力の広範な分散」という原則です。少数の企業や政府に能力と利益が集中する未来ではなく、多くの人々・企業・コミュニティ・国家が構築し恩恵を受けられる未来を目指すとし、アクセス・安全性・プライバシー・手頃な価格・公的監視の重要性を訴えました。

OpenAIは2026年6月8日、AIが経済に与える影響を実証的に研究する外部研究者を支援する新プログラム「OpenAI Economic Research Exchange」を発表しました。同社の経済研究チームと連携し、労働者・企業・制度・マクロ経済への影響について、エビデンスに基づく独立した研究を推進します。

対象となる研究領域は、応用因果推論、労働経済学、生産性、教育、起業、公共財政、地域経済、開発、格差など多岐にわたります。採択された研究者には、OpenAIのツールやデータセットへのアクセスが提供されますが、ユーザーのプライバシー保護と責任あるデータ利用のための明確なガードレールが設けられています。

各プロジェクトはマイルストーン、データガバナンス、レビュープロセスが定められた構造化された形で進行します。審査基準は方法論の厳密性、実現可能性、プログラムの優先課題との適合性、そしてAIの経済的影響に関する信頼性の高いエビデンスを生み出す可能性です。

本プログラムは、OpenAIが取り組むAI経済効果の測定改善の一環であり、既存の「OpenAI Signals」を補完する位置づけです。応募締切は2026年7月5日で、7月31日までに採択結果が通知されます。研究者、政策立案者、企業、一般市民がAIによる急速な技術変化に対応するためのエビデンス基盤の拡充を目指しています。

グローバルITサービス企業Endavaが、ソフトウェア開発体制をAIエージェント中心に再設計したことが明らかになりました。同社はOpenAIを全社的なAIプラットフォームとして採用し、ChatGPT EnterpriseとCodexを全従業員に提供しています。CTOのMatthew Cloke氏は「問題解決においてAIを最初に考えることがAIネイティブであること」と述べています。

開発現場での変革は、独自のAIネイティブ開発手法「DavaFlow」の構築につながりました。AIによるコーディング支援で開発速度が向上した結果、ボトルネックが要件定義やビジネス分析、ステークホルダー調整に移行。DavaFlowではミーティング準備からビジネス計画、プロダクト設計、エンジニアリング、デプロイまで全工程にOpenAI技術を組み込んでいます。

注目すべきは、AI活用が開発部門にとどまらない点です。法務チームはリサーチや文書作成に、プロジェクトマネージャーはガバナンスレポート生成に、営業チームはスプレッドシートに代わるアプリ構築にAIを活用しています。ある社内の価格検討では、表計算を使わずにインタラクティブな価格設定アプリをその場で作成し、議論の質が一変したといいます。

同社は1万1000人の全社展開から得た知見として、AI導入をソフトウェア展開ではなく「行動変容」として捉えること、リーダー自身がAIを積極的に使うこと、非技術部門を早期に巻き込むことなどの原則を示しています。今後はモデル・エージェント・ワークフロー・人間の専門知識を統合するオーケストレーションが次の段階になるとCloke氏は展望を語っています。

Anthropicは2026年6月4日、5月に自社本番コードベースへマージされたコードの80%以上がAIモデルClaude製だったと公表しました。2021〜2025年比でエンジニア1人あたりのコード出力は四半期ベースで8倍に増加しており、CEO Dario Amodei氏がかねて予告していた「コードの大半がAI製になる」という未来が現実のものとなっています。

技術面では、仕様が不明確な高難度タスクにおけるClaudeの成功率が2026年5月に76%に達し、半年で50ポイント上昇しました。AI製コードの品質は2025年後半時点では人間の水準を下回っていましたが、2026年半ばにはほぼ同等となり、年内に上回る見通しです。内部ベンチマークでは、学習コードの高速化タスクで52倍のスピードアップを達成しており、人間が4〜8時間かけて実現する4倍の高速化を大幅に凌駕しています。

大量のAI生成コードが流入する環境では、人間によるコードレビューがボトルネックになります。Anthropicはこの問題に対処するため、プルリクエストを自動分析するClaudeレビュアーをCI/CDパイプラインに組み込みました。この自動レビュー層により、claude.aiサイトの過去の障害原因となったバグの約3分の1を事前に発見できたといいます。また、あるエンジニアはClaudeを使って800件以上のAPIエラー修正を自動実行し、エラー率を1000分の1に削減しました。

一方、社内の人間関係やエンジニア文化への影響も無視できません。同僚間の小さな助け合いがエージェント呼び出しに置き換わり、協働の機会が減少しているとの声があります。「すべてが自動化され、自分の存在意義がわからなくなる日がある」という開発者の率直な証言も紹介されています。企業が同様の自動化を進めるには、APIトークンの購入やエージェント設定だけでなく、組織文化の刷新と開発者の不安への対処、そして厳格な検証ガードレールの整備が不可欠だとVentureBeatは指摘しています。

米メディアThe Vergeのコラムニスト、TC Sottek氏が2026年6月3日に公開したオピニオン記事で、AIの生産性向上が社会の根本的な問題を覆い隠していると主張しました。Googleの新AIエージェント「Gemini Spark」がカレンダーの色分けや旅行計画を巧みにこなす一方で、こうした便利さが本当に人々の暮らしを改善するのかという問いを投げかけています。

記事はまず、Google、Microsoft、Appleなどのテック大手が数十年かけてオフィスと私生活の境界を曖昧にしてきた歴史を振り返ります。フランス政府が「つながらない権利」を法制化したほど深刻な問題を、今度はAIアシスタントで解決しようとしている構図は皮肉だと指摘しています。企業が自ら生み出した問題を、新たな有料サービスで解決する循環に疑問を呈しています。

さらにSottek氏は、AI以前から生産性は急上昇していたにもかかわらず賃金は追いつかなかった事実を提示します。Meta社のザッカーバーグCEOが387フィートのヨットを所有する一方、AI投資のコスト相殺として大規模な人員削減を実施した例を挙げ、生産性向上の果実が労働者に還元されていない現実を描いています。

AI関連企業が数兆ドル規模の評価額を獲得する裏で、アメリカではSNAP（食料支援）の給付削減が進んでいます。「ポスト労働」の未来を掲げるなら、働かなくても住居と食事が確保される社会制度が不可欠です。しかし現状はその逆方向に進んでいると記事は警告しています。

Sottek氏はラッダイト運動にも言及し、技術への抵抗が200年前から存在してきた事実を認めつつも、月額99ドルでメール送信やスプレッドシート作成を代行するAIサービスが「未来の有望なビジョン」とは言い難いと結論づけています。自由な時間すら持てない人にとって、AIアシスタントがどれほどの意味を持つのか。技術の進歩と社会制度の整備を切り離して語ることはできないと訴えています。

Uberが、従業員のAIツール利用に月額1500ドルの上限を設けたことが2026年6月2日に明らかになりました。Bloombergの報道によると、AnthropicのClaude CodeやCursorなどのエージェント型コーディングツールが対象で、従業員ごと・ツールごとに上限が適用されます。社内ダッシュボードで各自の使用量を確認でき、必要に応じて許可を得れば上限を超えることも可能です。

この制限の背景には、深刻な予算超過があります。Uberは従業員にAIを「できるだけ多く使う」よう奨励し、社内リーダーボードで利用量を競わせていました。その結果、2026年4月の時点で年間AI予算をわずか4カ月で使い果たす事態となり、CTOがその状況を公にしていました。

UberのCOOであるAndrew Macdonald氏は、AI利用と新しい消費者向け機能の間に明確な因果関係を見出すのは「非常に難しい」と発言しており、AI投資の生産性への効果に懐疑的な姿勢を示しています。

Uberの事例は、テック業界全体が直面するAI投資のROI問題を浮き彫りにしています。Bainの調査でも、AIによるコスト削減効果は多くの企業の予測を下回っていると報告されており、企業のAI支出が膨らむ一方で、具体的な投資回収は依然として「理論上の現象」にとどまっているのが現状です。

半導体大手NVIDIAは6月1日、世界各地のパートナーと連携してAI向け計算基盤「AIファクトリー」の構築を加速していると発表しました。専用クラウド群「NVIDIA AI Clouds」はアフリカのCassava、南米のClaroを加えて6大陸に到達し、企業や新興国、政府の旺盛なAI需要に応える地域容量と主権AI基盤を提供します。同時に、生産拠点である台湾の製造大手がこの世界的な拡大を支えていることも明らかにしました。

AIクラウドの拡大は東南アジア、オーストラリア、南北アメリカで進んでいます。CoreWeave、Firmus、IREN、Nscaleなどが最先端モデル開発や大量推論向けに能力を増強し、Naver CloudやIndosat、Yotta、YTLといった事業者が各国のAI構想や金融、通信、製造、医療を支えています。NVIDIAは競争力の源泉として、ハードウェア性能とソフト最適化、稼働率を総合したトークン単価の業界最低水準を掲げています。

AIファクトリーの設計から運用までは新プラットフォーム「DSX」が担い、検証済みの設計やシミュレーションで容量の早期立ち上げを支援します。電力制約下で計算量を最大化する「DSX MaxLPS」は同じ電力で最大40%多いGPUの搭載を可能にするといいます。CoreWeaveやNebiusは次世代GPU「Vera Rubin」をいち早く採用し、ロボットなど物理AI向けの開発環境も整備しています。

もう一方の記事が示すのは、この基盤を生み出す台湾の存在感です。台湾には500社を超えるNVIDIAのパートナーが集まり、Vera Rubin向け「MGX」ラック部品は25の工場拠点から100万点以上が供給されます。TSMCやFoxconn、Pegatron、Quanta、Wistron、Inventecなどがサプライチェーンの中核を担っています。

注目すべきは、これらの企業が単に基盤を作るだけでなく、自社の製造現場にもAIを取り入れている点です。TSMCは計算リソグラフィ「cuLitho」で費用や処理時間を20〜50%改善し、Foxconnは運用管理エージェントで原因分析を80%高速化、労働生産性を15%向上させたとしています。PegatronやInventecは合成欠陥データの生成でAI検査の展開時間を最大67%短縮しました。

AIがモデル開発から大量の推論・推論処理へ移るなか、基盤の評価軸は発表された容量から、稼働率や資産寿命を反映したトークン出力の経済性へと移りつつあります。世界規模の容量拡張と、それを支える台湾の製造力。両者がかみ合うことで、AIインフラそのものがAIによって作られる循環が現実味を帯びてきました。

Box創業者のAaron Levieが「テック企業のCEOはAI精神異常に陥りやすい」と発言し、業界内で大きな議論を呼んでいます。Levieは、CEOが現場の仕事から離れすぎているため、AIの実際の価値と限界を正しく評価できていないと指摘しました。この発言は、消費者サイドで広がるAIへの反発と呼応し、AI推進一辺倒の空気に疑問を投げかけています。

消費者の「AI疲れ」を示す兆候が各所で表面化しています。GoogleがAI検索機能を強化すると発表した直後、プライバシー重視の検索エンジンDuckDuckGoのインストール数が30%急増しました。また、米国の大学卒業式ではAIに言及するたびにブーイングが起きる事態も報じられています。AIを歓迎する層と拒絶する層の分断は、かつてないほど鮮明になっています。

TechCrunchのEquityポッドキャストでは、Googleが直面するジレンマが詳しく議論されました。Googleは競争上AIを推進せざるを得ないと感じていますが、ユーザーが最も重視する情報検索の体験を損なうリスクがあります。AI検索が自社名のスペルすら正しく答えられない事例も報じられ、品質面の課題が浮き彫りになっています。

一方で、この反AI的な潮流はスタートアップにとって好機になり得るとの見方も出ています。DuckDuckGoは「AI非搭載」を差別化のポイントとして積極的に打ち出しており、1年前にはAI機能を模索していた代替検索エンジンも、今では「コア体験にAIを持ち込まない」姿勢に転換しつつあります。

AI導入によるレイオフが相次ぐなか、変革がトップダウンで進んでいる点も問題視されています。Levieの主張の核心は、経営者がスライド上の効率化指標だけを見て判断するのではなく、自らAIツールを使い、その実力と限界を体感すべきだということです。「AIで全員の生産性が上がる」という楽観と、現場で感じる違和感の間にある溝をどう埋めるかが、今後の経営課題になりそうです。

Googleが2026年5月の開発者会議で発表したGemini Sparkは、クラウド上の仮想マシンで24時間稼働するエージェント型AIアシスタントです。Gmail、カレンダー、Docs、SheetsなどGoogle Workspaceと統合し、ユーザーの日常タスクを自動処理します。CEOのスンダー・ピチャイ氏は「ノートPCを閉じても動く」と紹介し、常時起動が必要な他社エージェントとの差別化を強調しました。

TechCrunchの記者が実際に複数のタスクで検証したところ、買い物リサーチではドラッグストアのセール情報やクーポンを的確に提示しました。日帰り旅行の持ち物リストでは天気やイベント詳細を調べて適切な提案を行い、地域の週末イベント検索ではメールやウェブを横断して情報を収集しました。ニュースレターの週次要約や商品の価格追跡といった定期タスクも設定できます。

一方で課題も明らかになりました。提示されたプロモコードが無効だったり、5件要求した記事要約が4件しか返らないなど精度面の問題が散見されます。最大の弱点はGoogle Keepとの連携が未対応な点で、持ち物リストの保存先がDocsかメールしか選べず、個人の生産性ツールとしては不便です。iPhoneユーザーはハードウェアボタンから直接起動できない制約もあります。

記者はSparkを独立ブランドにする必要性に疑問を呈し、Geminiの一機能として統合すべきだと指摘しています。MCP統合による外部サービス連携は今後の対応予定ですが、現時点ではGoogle以外のサービスでのタスク実行に限界があります。日常生活での実用性は確認できたものの、「必須」ではなく「あると便利」な段階にとどまるという評価です。

2026年のウェブブラウザ市場で、Google ChromeとApple Safariの2強体制に挑む代替ブラウザが相次いで登場しています。特にAI機能を前面に打ち出した新興ブラウザが主戦場となっており、Perplexityの「Comet」、The Browser Companyの「Dia」、Operaの「Neon」、OpenAIの「Atlas」など、大手AI企業やスタートアップが独自のAIブラウザを投入しています。

AI搭載型ブラウザは、従来の検索・閲覧機能に加え、チャットボット統合やタスク自動実行といったエージェント機能を備えている点が特徴です。Perplexityの Cometはメール要約やカレンダー操作が可能で、月額200ドルのMaxプランで利用できます。OpenAIのAtlasはChatGPTを組み込み、検索結果への質問やタスク代行の「エージェントモード」を提供しています。

一方、プライバシー重視の選択肢も充実しています。GitHub共同創業者が率いるLadybirdは、既存ブラウザのコードに依存しない完全新規のオープンソースブラウザとして注目を集めています。2026年中にLinuxとmacOS向けアルファ版を公開する予定です。DuckDuckGoは生成AI機能やスキャム検出の強化を進め、Braveは広告ブロックと暗号通貨報酬の仕組みで独自の地位を築いています。

ニッチ市場にも新たな動きがあります。Operaの「Air」は休憩リマインダーやバイノーラルビートを搭載したマインドフルネス特化型ブラウザとして独自路線を歩んでいます。SigmaOSはワークスペース型のインターフェースで生産性を重視し、Zen Browserはオープンソースで「穏やかなインターネット」を掲げています。ブラウザ市場は、AI統合・プライバシー・ウェルビーイングという3つの軸で多様化が加速しています。

フランスのAIスタートアップMistral AIは2026年5月28日、パリで初の自社カンファレンス「AI NOW Summit」を開催し、産業向けAI事業への本格参入、パリ南部での新たな推論用データセンター建設、消費者向けアシスタントの刷新を発表しました。共同創業者兼CEOのArthur Mensch氏は「AIプロバイダーとしてフルスタックを所有する必要がある」と語り、アメリカの大手クラウド企業に機密データを預けたくない企業の受け皿となる方針を明確にしています。

産業AI分野では、5月に買収したEmmi AIの物理シミュレーション技術とLLMを統合した「Mistral for Industrial Engineering」を発表しました。Airbusとは商用航空機から宇宙部門まで全事業で協業し、BMWは衝突シミュレーション向けの「Large Industry Model」構想でMistralを中核パートナーに選定。最大株主でもあるASMLは、リソグラフィ装置の故障診断にMistralのモデルを導入し、従来と同等の精度で120倍の高速化を達成したと報告しています。

インフラ面では、40億ユーロ規模の「Mistral Compute」計画のもと、フランスとスウェーデンにデータセンターを建設中です。既存のパリ南部40MW施設に加え、2026年第3四半期に推論専用の新施設（10MW）を開設予定。2030年までに1GWの容量を目指します。資金は7行の銀行団による8億3000万ドルのデット・ファイナンスなどで確保しています。

消費者向けアシスタント「Le Chat」はVibeに改称され、企業の生産性ツールとコーディングエージェントを統合したプラットフォームへと進化します。Google WorkspaceやSlack、GitHubと連携し、メール要約やコード修正を一貫して処理できます。料金は無料プランからPro月額14.99ドル、Teams月額24.99ドルまで。モデル戦略ではPixtralやMagistraleなど個別製品を廃止し、旗艦モデルMistral Medium 3.5に機能を集約する方針を示しました。

Mistralは現在従業員1,000人を擁し、2026年の売上目標を10億ユーロ（約13.7億ドル）に設定しています。BNP Paribasでは本人確認プロセスの不備率を80%から10%に削減、フランスやシンガポールなど各国政府との協業も進めています。オープンウェイトモデル、自社インフラ、オンプレミス展開、物理シミュレーション、垂直特化のカスタマイズをすべて一社で提供する戦略で、OpenAIやAnthropicとの差別化を図ります。

Microsoftは5月28日、Microsoft 365 Copilotの大幅なデザイン刷新を発表しました。新バージョンは読み込み速度が従来の2倍に向上し、より整理された構造で応答を返すようになります。デスクトップおよびモバイルの両プラットフォームで順次展開されます。

今回の刷新の目玉は「プログレッシブ・ディスクロージャー」と呼ばれる機能です。従来は多くのオプションを一度に表示していましたが、新設計ではユーザーのプロンプトに基づいて関連するツールやコントロールだけを段階的に提示します。これにより、必要な機能に素早くたどり着けるようになります。

プロンプト入力欄も強化されました。テキストの書式設定が入力欄内で直接行えるようになり、入力量に応じて欄が自動的に拡張される仕様です。より長い指示や複雑な要求にも対応しやすくなっています。

Microsoft 365アプリ内での統合も深化しています。Copilotはサイドパネルとして開き、文書への質問や変更提案が可能です。さらに、Wordの段落やExcelのセル、PowerPointのスライドから直接チャットウィンドウを呼び出せるため、作業の流れを中断せずにAI支援を受けられます。

競合のGoogleも前週にGemini AIアプリの大幅なデザイン更新を実施し、プロンプトに応じた応答構造の最適化を導入しています。生産性AI分野でのUX競争が一段と激しくなっています。

テック業界のCEOたちがAIの能力を過大評価し、非合理的な経営判断を下す現象が広がっています。クラウドストレージ大手Boxの創業者アーロン・レヴィ氏はこれを「AI精神病」と呼び、CEOが現場業務から離れているがゆえにAIの限界を理解できていないと指摘しました。レヴィ氏自身はAI推進派の投資家でもあり、その警鐘には重みがあります。

この現象を象徴するのが、プロジェクト管理ツールClickUpのゼブ・エヴァンスCEOの判断です。同氏は約3,000のAIエージェントを社内に導入し、全社員の22%にあたる人員を解雇したとX上で公表しました。コスト削減が目的ではなく、AIエージェントの出力をレビューする少数精鋭の「100倍組織」を目指すと主張しています。

しかし、学術研究はこうした楽観論を支持していません。カリフォルニア大学バークレー校のメタ分析ではAI導入と生産性向上の間に明確な相関は見出されず、全米経済研究所の調査でも体感上の生産性向上が実測値を大きく上回る「生産性パラドックス」が確認されました。MITの研究チームは、AIエージェントが多くのタスクで人間並みの品質を達成するのは2029年頃と予測しています。

さらにハーバード・ビジネス・レビューの調査は、全社員がAIで生産量を増やした結果、承認・判断を行う経営層がボトルネックになるという構造的課題を浮き彫りにしました。2026年はまだ5カ月しか経過していないにもかかわらず、テック業界の解雇者数は152社で11万5,430人に達し、2025年通年の12万4,636人に迫る勢いです。AIへの過信がもたらすのは生産性向上ではなく、組織の混乱かもしれません。

ニューヨーク・タイムズの技術職労組Tech Guildが、経営陣によるAI監視ツールの導入が労働協約に違反するとして苦情を申し立てました。約700人のソフトウェアエンジニアやデザイナーで構成される同労組は、DXとGleanという2つの社内AIツールが従業員のパフォーマンス評価に不正に使われていると主張しています。

DXはエンジニアの生産性を測定するツールとして導入されましたが、当初は組織全体の改善が目的と説明されていました。しかし数カ月のうちにデータが個人レベルに細分化され、懲戒処分の場で「プルリクエストが業界標準より25%少ない」といった指標が引用される事態になっています。労組のAI委員長ベン・ハーネット氏は、これらの指標が仕事の質や実際の成果を反映していないと批判しています。

もう一つのツールGleanは社内ナレッジベースを横断検索するAIですが、労組は管理職が個人の業績を調べる監視手段としても使われていると懸念しています。最近の懲戒通知の文体がGleanで生成されたものと疑われるケースも報告されており、ツール自体の正確性にも問題があるとされています。

Tech Guildと編集職を代表するTimes Guildの双方が不当労働行為の申し立てを行い、AI利用に関する情報開示を求めました。Times Guildは現在進行中の新契約交渉で、AIツール使用時の人間関与の義務化やAI利用の透明な表示、モデル学習データへの報酬といった保護条項を要求しています。

こうした労使対立はNYTに限らずメディア業界全体に広がっています。ProPublicaでは4月に150人がAI関連の条件をめぐり24時間ストを実施し、McClatchyでは生成AIによる記事の自動リライトに抗議して記者が署名を拒否する動きが出ました。ハーネット氏はAIの全面禁止ではなく、労働者が導入の決定に参加する権利を求めていると強調しています。

2025年後半から2026年にかけて、AIエージェントが技術者コミュニティを席巻しています。Anthropicが2025年11月にリリースしたClaude Codeの新モデル「Opus 4.5」は、複雑なプログラミングタスクの処理能力とサブエージェント管理機能を大幅に強化し、開発者の生産性を劇的に向上させました。Y CombinatorのCEO、Garry Tan氏は自身の開発速度が「エンジニア90人分」に相当すると語っています。

この流れを加速させたのが、Peter Steinberger氏が開発したオープンソースツールOpenClawです。Claude Codeなどのコーディングツールを活用し、チャットアプリ経由で個人用AIエージェントを構築できるこのツールは、GitHub史上最速ペースでスターを獲得し、2026年5月時点で36万6000スターに達しました。NvidiaのJensen Huang CEOはGTC基調講演で「すべての企業にOpenClaw戦略が必要だ」と訴えています。

実用面では、メール管理や配送追跡の自動化、コードベース全体の書き換えなど、多岐にわたる活用事例が生まれています。元Facebook幹部のDave Morin氏はOpenClawを「人生を変えた」と評し、VC企業の運営ソフトウェア管理にも活用しています。一方で、AIエージェントをフル活用するにはトークン消費が膨大で、年間数十万から100万ドル以上を費やすユーザーもいます。

安全性への懸念も浮上しています。20人のAI研究者による論文では、OpenClawが「カオスのエージェント」であるとして、権限外の指示への従順な応答や機密情報の漏洩、破壊的操作の実行といったリスクが報告されました。あるMeta社員はOpenClawプロジェクトのミスで受信箱のメールがすべて削除される事態に見舞われています。

専門家たちは、AIエージェントの普及が不可逆的な変化をもたらすと見ています。インターネットネイティブ世代がデジタル社会で優位に立ったように、業務を本能的に自動化できる「AIネイティブ」が今後の競争で圧倒的な差をつけると予測されています。ただし、ハルシネーションやエージェントの品質検証手段の不足は依然として大きな課題であり、本格的な普及には技術的・認知的な壁が残されています。

企業のAIプロジェクトの95%が本番運用や価値創出に至らないとするMITの調査結果がある中、VentureBeatは2026年5月25日、従来のコードベースに留まらないAI特有の技術的負債が企業のAI導入リスクを急速に拡大させていると報じました。S&P; Global Market Intelligenceの調査でも、2025年にAI施策を撤回した企業は42%に上り、前年の17%から急増しています。

記事が指摘する新型負債は4つです。第一のプロンプト負債は、バージョン管理やテストなしに蓄積された「スパゲティコード」のようなプロンプト群を指します。第二のモデル依存負債は、外部の基盤モデルAPIに依存することで、モデル更新時に性能が変動し再現性が失われる問題です。第三の検索（RAG）負債は、社内データの重複や陳腐化により、技術的には正しくても古い情報を返してしまう現象で、ハルシネーションより検出が困難とされます。第四の評価負債は、プロンプト向けCI/CDに相当する継続的テスト基盤が存在しないことを意味します。

これら4つの負債は従来型の技術的負債と複合的に積み重なり、コンピューティングコストの高騰、AI出力の不正確さ、人手による例外処理の増加という形で顕在化します。さらにAIシステムの所有権がエンジニアリング・プロダクト・データ・事業部門にまたがるため、障害発生時の責任が不明確になりがちです。AI生成コードの急速な普及も、従来型コードベースの保守性を悪化させる要因として挙げられています。

記事は対策として3つの原則を提示しています。まずプロンプトをコードと同等に扱い、バージョン管理・文書化・厳格なテストを適用すること。次に技術指標とビジネス指標の双方を測定する継続的評価パイプラインを構築し、AIオブザーバビリティを統合すること。そして全てのAI出力にデータ系譜・使用モデル・処理手順の説明可能性を組み込み、監査と修正を可能にすることです。

筆者のVikram Venkat氏（Cota Capital プリンシパル）は、これらの取り組みにはセキュリティやクラウド近代化と同様のCXOレベルの投資プログラムが不可欠だと強調しています。AIシステムは静的なコードではなく、企業スタック全体と相互作用する「生きたシステム」であり、設計段階からAI負債を予防する企業こそが持続的な生産性向上を実現できると結論づけています。

2021年に40億ドルの評価を受けたプロジェクト管理ツール企業ClickUpが、全従業員の22%にあたる人員を解雇しました。CEOのZeb Evans氏は今回のリストラをコスト削減策ではなく、約3,000のAIエージェントを軸とした組織変革であり、「100倍の組織」を目指す戦略的判断だと説明しています。

ClickUpは社内に約3,000のAIエージェントを導入済みで、従業員は自ら作業するのではなく、エージェントに指示を出して成果物を確認する役割に移行しています。Evans氏は残留社員に対し、AIで突出した成果を上げれば「100万ドル級の給与帯」を適用すると表明しました。

しかし、AIによる人員削減が実際の業績改善につながるかは不透明です。Gartnerの調査によると、自律技術を導入した企業の約80%が人員を削減していますが、それが意味のある財務リターンに結びついていないケースが多いことがわかっています。AIを口実にした安易なリストラの可能性も指摘されています。

一方で、AI活用を極限まで進めた事例も登場しています。創業1年のPolsiaは、創業者1人だけで運営するスタートアップでありながら、2億5,000万ドルの評価額で3,000万ドルを調達しました。AI時代の組織のあり方を象徴する動きといえます。

ClickUpの事例は、AIが労働市場に与える影響を端的に示しています。「AIで自分の仕事を自動化できる人は常に職を持てる」とEvans氏は主張しますが、自動化が進むほど必要な人数は減っていきます。企業がAIによる生産性向上と雇用維持をどう両立するか、今後の大きな課題です。

Google I/O 2026の対話ステージ「Dialogues」で、Googleの経営幹部や科学者、クリエイターが登壇し、AI技術が社会と未来をどう変えるかを議論しました。スンダー・ピチャイCEOはFuture ForwardのMatt Berman氏と対談し、基調講演で発表された主要な取り組みの裏にあるビジョンを語っています。

AIエージェントのセッションでは、GoogleのJosh Woodward氏、Koray Kavukcuoglu氏、Liz Reid氏、Jeff Dean氏が登壇しました。プロアクティブなAIエージェントが生産性をどう変革しつつあるかが具体的に示され、エージェントが能動的な協働者へと進化する方向性が語られています。

科学分野では、Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOがAIによる複雑な科学的課題の解決を紹介しました。また、GoogleのHartmut Neven氏とJames Manyika氏が量子コンピューティングとAIの交差点について最新の知見を共有しています。

ロボティクスのセッションでは、Google DeepMindのKanishka Rao氏とBoston DynamicsのAlberto Rodriguez氏が、身体性を持つ物理AIの飛躍的進歩を解説しました。さらに映画監督ダグ・リーマン氏らがAIによる映像表現の新たな可能性を探り、技術と創造性の融合が大きなテーマとなっています。全セッションはYouTubeで視聴可能です。

Gartnerは2026年版「エンタープライズAIコーディングエージェント」マジック・クアドラントを発表し、GitHubとOpenAIの両社をリーダーに選出しました。12社のベンダーが実行力とビジョンの完全性で評価され、GitHubは実行力で最高位を獲得しています。

GitHubのCopilotは現在14万の組織で利用され、1年前の約3倍に急増しました。前年比100%超の成長を記録し、CLI版の利用も月次でほぼ倍増しています。Gartnerは、GitHubのネイティブ統合、セキュリティ制御、エージェント型ワークフローがエンタープライズ規模のAI開発統治で他に類を見ないと評価しました。

一方、OpenAIのCodexは週400万人以上が利用し、Cisco、Datadog、Dell、NVIDIAなどの大手企業が導入しています。Ciscoは自社のAI Defenseセキュリティプラットフォームの大部分をCodexで開発し、従来数四半期かかる開発を数週間に短縮しました。

Gartnerは両社に共通する強みとして、コード生成にとどまらずレビュー・テスト・セキュリティ・ガバナンスまでカバーするエージェント型ワークフローを挙げています。Gartnerの予測では、2028年までに非同期AIコーディングエージェントがソフトウェア開発チームの生産性を30〜50%向上させるとしています。

市場の競争軸は「コードを書く速さ」から「ソフトウェアを安全に出荷する速さ」へ移行しつつあります。GitHubはマルチモデル対応やモバイルからのリモート操作機能を、OpenAIはHIPAA準拠やAmazon Bedrock上の展開といったエンタープライズ向け機能を強化しており、両社ともSDLC全体をカバーするプラットフォーム戦略で差別化を図っています。

OpenAIは2026年5月20日、ロンドンで開催されたEducation World Forumにおいて、教育支援プログラム「Education for Countries」の次段階を発表しました。今年のダボス会議で発足した同プログラムにシンガポールが新たに参加し、エストニア、ギリシャ、イタリア、スロバキア、トリニダード・トバゴ、カザフスタン、UAE、ヨルダンに続く9カ国目となります。

第1期参加国ではすでに具体的な成果が出ています。ヨルダンでは100万人以上の生徒と10万人以上の教員がAI教育アシスタント「Siraj」を利用しています。カザフスタンでは全20地域でChatGPT Eduが導入され、8万4000人超の教員がAI準備研修を修了しました。スロバキアの大学調査では、教員の9割超が週5時間程度の時間削減を実感しています。

シンガポールでは、18〜24歳のChatGPT利用の約43%が学習・教育目的であることが判明しています。同国の教育省およびGovTechと連携し、母語学習のインタラクティブな個別最適化などのユースケースを構築します。教員向けにはOpenAI Academyのシンガポール版ワークショップや、Codex for Teachersハッカソンも実施予定です。

プログラム全体は「研究主導の展開」「現地化されたAI学習ツール」「教員研修と支援」の3本柱で構成されています。OpenAIの学習成果測定スイートを活用し、政府・教育者と共同でAIの学習への影響を検証します。エストニアではタルトゥ大学やスタンフォード大学と連携し、2万人超の生徒を対象とした実教室環境での影響調査を進めています。

今後は教員との共同設計を軸とする「OpenAI Luminaries」の第1フェーズを近く開始する予定です。次期参加国の選定も進んでおり、年内に発表される見通しです。週9億人超がChatGPTを利用するなか、OpenAIはエージェント型AIの教育活用を政府レベルで推進する方針を鮮明にしています。

セキュリティ重視のオープンソースAIエージェント基盤NanoClawを開発するNanoCo AIが、Valley Capital Partners主導で1200万ドルのシードラウンドを完了しました。Docker、Vercel、monday.com、Hugging Face CEOのClem Delangue氏らが出資に参加しています。創業者のGavriel Cohen氏とLazer Cohen氏の兄弟は、約2000万ドル規模の買収提案を断り、独立した事業成長を選択しました。

NanoClawは、OpenClawのセキュアな代替として誕生しました。OpenClawが40万行に膨れ上がったのに対し、NanoClawのコアロジックは約500行のTypeScriptに抑えられ、人間のセキュリティチームが約8分で監査可能です。すべてのエージェントはDockerのMicroVMベースのサンドボックス内で隔離実行され、APIクレデンシャルがエージェントに直接渡ることはありません。

同社のエンタープライズ戦略の核は、従業員1人に1つのAIアシスタントを提供する「プロフェッショナルアシスタント」モデルです。メールや文書、会議メモを取り込みながら動的なナレッジグラフを構築し、Andrej Karpathy氏が提唱する「LLMナレッジベース」に近い仕組みで業務を支援します。Cohen氏は「1人のエージェントで生産性が2〜3倍になれば、むしろ人員を増やしたくなる」と述べ、人員削減ではなく生産性の倍増を訴求しています。

シンガポール外相のVivian Balakrishnan氏がNanoClawを「セカンドブレイン」と公言したことで注目が急拡大しました。Cohen氏はシンガポールのカンファレンスで300人の聴衆に自身のエージェントを同時操作させるライブデモを実施し、悪意あるアクセス試行を遮断しつつ正当な予約だけを通すゼロトラストアーキテクチャの堅牢性を実証しています。

オープンソースのMITライセンスは維持したまま、自社でインフラを構築・運用できない企業向けにマネージド展開サービスで収益化を図ります。GitHub星数は2万9000近く、ダウンロード数は25万を突破しており、Amazon、Google、Meta、Accentureなど大手企業の幹部が個人利用から社内展開を検討する段階に入っています。

Googleは2026年5月20日、Google Marketing Liveにて広告運用を横断的に支援するAIエージェント「Ask Advisor」を発表しました。Google Ads、Google Analytics、Merchant Centerなど複数製品に散在していたAIエージェントを統合し、マーケターが一つの対話型インターフェースからキャンペーンの立案・実行・分析までを完結できるようにします。英語アカウント向けにベータ版が提供開始され、年内に機能拡充が予定されています。

Ask Advisorの特徴は、自然言語による指示だけで広告運用の全工程を自動化できる点です。たとえば「ヘアケア商品の新規顧客を見つけて」と伝えると、Merchant Centerから商品情報を取得し、Google Adsでキャンペーンを自動構築します。さらに広告配信後はGoogle AdsとGoogle Analyticsのデータを横断分析し、何が効果的だったかを説明したうえで次のアクションを提案してくれます。

同時にGoogleは、計測基盤の強化も打ち出しました。オープンソースのマーケティングミックスモデル（MMM）である「Meridian」をGoogle Analytics 360に統合します。これにより、ファーストパーティデータとクロスチャネル指標を一元管理し、各チャネルの因果的なパフォーマンスを測定できるようになります。予測シナリオ機能でメディア投資の最適配分もシミュレーション可能です。

加えて、Geminiを活用した新しい予測シグナル「Qualified Future Conversions（QFC）」がGoogle Adsに導入されます。上流ファネルの広告支出とブランド検索などのシグナルを紐づけ、将来の売上につながる見込み顧客を可視化します。QFCは将来的にMeridianとも連携し、MMMの精度をさらに向上させる計画です。

今回の発表は、Googleが広告プラットフォーム全体をAI中心のアーキテクチャへ再編する戦略の具体化といえます。データの専門知識がなくても高度な分析と最適化にアクセスできる環境を整備することで、中小企業から大企業まで幅広いマーケターの生産性向上を狙っています。

Googleは2026年5月20日、ビデオ会議プラットフォーム「Google Beam」において、グループ会議の体験を向上させる新たな実験的機能を発表しました。HP Dimensionの没入型ディスプレイを活用し、Beam以外のデバイスから参加するメンバーを等身大で表示する技術です。

この機能では、リモート参加者がまるで同じテーブルを囲んで座っているかのように、実物大のサイズと位置で画面上にレンダリングされます。さらに空間オーディオを組み合わせることで、発言者の声がその人物の表示位置から聞こえるように定位されます。自宅からでもオフィスからでも、参加時に自動で最適化が行われます。

Googleの研究によると、このアプローチはハイブリッド会議における「包摂性の格差」を解消する効果があります。具体的には、社会的つながりの感覚が50%強化され、会話への貢献能力の自己評価が21%向上したと報告されています。

従来のビデオ会議では、小さなタイル状の画面に表示される参加者の微妙な表情を読み取ることが難しく、リモート参加者が傍観者のように感じてしまう課題がありました。等身大表示と空間オーディオの組み合わせにより、対面に近い自然なコミュニケーションが実現されます。

GoogleはGoogle WorkspaceおよびZoomとの連携を通じて、既存のBeam上での会議体験をさらに高めていく方針です。経営者やリーダーにとって、ハイブリッドワーク環境における会議の質向上は生産性に直結する重要なテーマであり、今後の展開が注目されます。

Metaは5月21日（水）に約8万人の従業員のうち約10%にあたる約8000人を対象とする大規模レイオフを実施します。対象者には現地時間午前4時に個人メールと社用メールの両方で通知が届く予定です。さらに約7000人がAI関連部門へ異動となり、管理職から個人貢献者への転換も含めると、影響を受ける従業員は全体の約20%に達します。

レイオフを目前に控え、社内では福利厚生の駆け込み利用が広がっています。年間2000ドルの柔軟な福利厚生枠をヘルスケアやウェルネスに使い切ろうとする動きや、3年ごとに付与される200ドルのオーディオ機器クレジットでApple AirPodsなどを購入する社員が続出しています。オフィスはほぼ空の状態で、履歴書の手直しや同僚との惜別の集まりに時間を費やす社員が多いといいます。

社員の士気は過去最低の水準に沈んでいると、WIREDの取材に応じた16人の現・元社員が証言しています。希望しないままAIチームに「徴兵」される人事異動や、米国の社員のパソコン操作を追跡しAIモデルの学習に使う監視ソフトの導入も不満の要因です。一部の社員は業績評価や給与明細などの書類を保存し、解雇後に備えたチェックリストを共有しています。

マーク・ザッカーバーグCEOは、AIデータセンターへの投資資金を確保するために人員削減が不可欠だと主張しています。AIが人間の労働を補強するため、より少ない人数でも同等の成果を出せるとの立場です。Instagram、WhatsApp、Facebookを擁するMetaは過去最高益を記録している最中のレイオフであり、社会全体でAIが雇用に与える影響への不安が高まるなか、大きな注目を集めています。

Metaでは2022年以降、2023年の「効率化の年」を含む3度の大規模レイオフを実施してきました。今回はそれらより規模は小さいものの、好業績下でのAI投資を理由とした人員削減という構図が、テック業界全体の雇用不安を象徴する事例として広く議論されています。経営陣は水曜日の出社を控えるよう社員に促しています。

Googleは2026年5月の開発者会議「I/O 2026」で、常時稼働型AIエージェントGemini SparkやDaily Briefなど、個人データを深く活用する新機能群を発表しました。これらのツールはGmail、Googleカレンダー、写真、検索履歴などを横断的に参照し、ユーザーの生活を効率化することを目指しています。しかし、その利便性の裏側にはプライバシーと信頼の問題が潜んでいます。

Gemini Sparkは、Googleが提供する24時間稼働のAIパーソナルアシスタントです。Workspaceアプリと連携し、会議メモからToDoリストを自動生成したり、クレジットカードの明細からサブスクリプション料金を検出したりする機能を備えています。さらにCanva、Expedia、Spotifyなどのサードパーティサービスとの接続も予定されています。

Googleは2024年からGeminiのWorkspace統合を段階的に進めてきました。2026年1月には「Personal Intelligence」機能を導入し、ユーザーの指示なしにGmail、Google写真、検索履歴、YouTube視聴履歴を横断して情報を推論できるようになりました。Google Labs責任者のジョシュ・ウッドワード氏は、数百万人が日常的にこの機能を活用していると述べています。

一方で、Gemini SparkがMacのローカルファイルにもアクセスする計画が示されたことは、セキュリティ上の懸念を強めています。オープンソースAIエージェントプラットフォーム「OpenClaw」がセキュリティリスクを抱えている事例も指摘されており、AIエージェントに個人データを委ねることの危険性は無視できません。

AIが生産性ツールとして実用段階に入るなか、利便性と引き換えにどこまで個人データを提供するかは利用者自身の判断に委ねられています。Googleの各種機能はオプトイン方式ですが、同社のAI戦略が個人データへのアクセスを前提としていることは明らかです。企業や個人がAIを活用する際、信頼の境界線をどこに引くかが今後の重要な論点となります。

Googleは2026年5月19日のGoogle I/O 2026で、AIサブスクリプションの大幅な再編を発表しました。新たに月額100ドルのAI Ultraプランを追加し、開発者や技術リーダー、高度なクリエイター向けに提供を開始します。従来の最上位プランは月額250ドルから200ドルに値下げされ、機能はそのまま維持されます。

新設の100ドルプランでは、Geminiアプリおよび開発プラットフォームGoogle AntigravityでProプランの5倍の利用枠が提供されます。Gemini 3.5 Flashによるテスト・デバッグの高速化、Antigravityへの優先アクセス、20TBのクラウドストレージ、YouTube Premiumの個人プランも含まれます。200ドルプランではProの20倍の利用枠に加え、世界生成プロトタイプProject Genieへのアクセスも可能です。

モデル面では、あらゆる入力から動画を生成・編集できるGemini Omniと、エージェントやコーディングに特化したGemini 3.5 Flashが全有料プランで利用可能になります。また、24時間稼働のAIエージェントGemini SparkがUltra契約者向けにベータ提供される予定です。

課金モデルも大きく変わります。従来の1日あたりのプロンプト回数制限を廃止し、プロンプトの複雑さや使用機能に応じた計算量ベースの利用枠に移行します。利用枠は5時間ごとにリフレッシュされ、週間上限に達するまで利用可能です。上限到達後も高速な小型モデルに自動切替されるため、作業が完全に止まることはありません。ProおよびUltra契約者は従量課金のAIクレジットを追加購入することもできます。

生産性向上機能としては、GmailのAI受信トレイがPlus・Proプランにも拡大され、重要タスクの優先表示やAI下書きが可能になります。毎朝のパーソナライズ要約を提供するDaily Briefエージェントも追加されました。ProプランにはYouTube Premium Liteが無料付帯され、月額8.99ドル相当の価値が加わります。

Googleは2026年5月19日、年次開発者会議Google I/O 2026を開催し、AIモデル・エージェント・デバイスにわたる大規模な発表を行いました。CEOのスンダー・ピチャイ氏は「エージェント型Gemini時代への突入」を宣言し、月間処理トークン数が前年比7倍の3.2京超に達したと報告しました。Geminiアプリの月間アクティブユーザーは9億人を突破しています。

最大の目玉は新モデルGemini 3.5 Flashです。前世代のGemini 3.1 Proをほぼ全ベンチマークで上回りながら、他社フロンティアモデルの4倍の出力速度を実現しました。Google社内では1日あたり3兆トークンを処理しており、コーディングやエージェント用途に最適化されています。合わせて動画生成が可能なGemini Omni Flashも公開され、テキスト・画像・映像・音声を入力に動画を生成できます。

エージェント分野では、Google Cloud上で24時間稼働する個人向けAIエージェントGemini Sparkが発表されました。Gmail・Docs・Sheetsなどと連携し、メール作成やスケジュール管理を自律的に実行します。検索には「情報エージェント」が導入され、ユーザーの関心事をバックグラウンドで常時監視し、条件に合致した情報を通知します。開発者向けにはAntigravity 2.0デスクトップアプリが公開され、複数エージェントの並列実行やGemini APIでのマネージドエージェント機能が利用可能になりました。

検索体験も刷新されました。25年以上ぶりの検索ボックス大幅改修で、AIが意図を先読みして提案する「インテリジェント検索ボックス」が全世界に展開されます。エージェント型コーディングにより、検索結果としてインタラクティブなUIやミニアプリをリアルタイム生成するGenerative UI機能もこの夏に無料で提供予定です。小売分野では複数店舗の商品を一括購入できるユニバーサルカートが導入されます。

ハードウェアでは、Samsung・Warby Parker・Gentle Monsterと提携したAndroid XRスマートグラスを今秋に発売すると発表しました。音声対話とカメラによるGemini連携を備え、リアルタイム翻訳にも対応します。料金面ではAI Ultraプランに月額100ドルの新ティアを追加し、従来の250ドルプランは200ドルに値下げしました。DeepMindのハサビスCEOはAIによる開発者置き換えに否定的な見解を示し、生産性向上で「3〜4倍の仕事をこなす」方針を強調しました。

Google DeepMindのCEOであるデミス・ハサビス氏は、2026年5月19日のGoogle I/Oイベントに合わせたWIREDのインタビューで、AIを理由にエンジニアを削減する企業の動きを「想像力の欠如であり、今後何が起きるかを理解していない」と強く批判しました。Amazon、Salesforce、Blockなど大手企業がAI活用を理由にレイオフを実施する中での発言です。

ハサビス氏は、エンジニアの生産性がAIで3〜4倍に向上するなら、その分だけ新しいプロジェクトに取り組めばよいと主張しています。自身も「創薬からゲームデザインまでアイデアは無数にある。余力のあるエンジニアにぜひ取り組んでほしい」と語り、人員削減ではなく事業拡大こそが正しい選択だとの考えを示しました。

Google I/Oでは新モデルGemini 3.5 Flashが発表されました。大規模コードベースの言語変換やバグ修正、OS全体の自動生成など高度なエージェント型コーディング能力を備え、競合より高速かつ低コストとGoogleは説明しています。より高性能なGemini 3.5 Proも来月公開予定です。

さらにGoogleはクラウド上で動作するエージェント型アシスタントSparkを発表しました。Googleアプリと連携しつつ個人データへのアクセスを制限する安全設計が特徴です。Android搭載のAIエージェントや、検索クエリに応じてサイトやアプリをその場で生成する新しいGoogle Searchも披露されました。

一方でハサビス氏は、AIコーディングの限界にも言及しています。AIが単独でヒットアプリやゲームを生み出した例はまだなく、「何かが欠けている」と指摘しました。AIが自らのコードを書き換えて自己改善する可能性は認めつつも、それが直ちに超人的AIにつながるとは考えていないと述べ、物理世界の深い理解や実験能力が今後の科学的進歩には必要だとの見解を示しました。

プログラミング経験ゼロのWIREDライター、クリス・コリン氏が「バイブコーディング」でWebアプリを開発した体験記が公開されました。きっかけは母親の骨折後、父親が病院の電話自動応答システムに3時間費やしたことです。日常の煩雑な事務手続き（行政的スラッジ）を記録・共有するアプリを作ろうと思い立ち、母親のClaude Proサブスクリプションを借りて開発に着手しました。

開発プロセスは「レゴの組み立て」に近いものでした。コリン氏はコードの中身を理解せず、Claudeの指示に従ってGitHub、Supabase、Netlifyのアカウントを設定し、認証情報を各サービス間で受け渡す作業を繰り返しました。APIキーの漏洩リスクをClaudeが検知して修正したほか、ユーザー入力のサニタイズ不備によるXSS脆弱性もAI主導のセキュリティ監査で発見・対処しています。

完成したアプリ「Admin Night」は、保険の電話対応やサブスク解約の手間など、日常の理不尽な事務負担をユーザーが記録・共有できる市民台帳です。投稿するとAIが問題の構造的背景を解説し、関連する規制当局への苦情レターも自動生成します。さらに名言と動物の写真で投稿者をねぎらう仕掛けも備えています。

コリン氏はバイブコーディングの可能性に興奮しつつも、冷静な視点を忘れていません。過去の技術革新が生産性向上を約束しながら、結局は新たな事務負担を生み出してきた歴史を振り返り、AI開発ツールも同じ轍を踏む可能性を指摘しています。それでも「数回の訪問と素人の熱意だけで、かつては専門家の領域だったアプリ開発を実現できた」事実は、技術の民主化における大きな転換点だと述べています。

記事は、ギター・エフェクト生成アプリ「Stratus」や合板カット計算ツールなど、非エンジニアによる個人開発の事例も紹介しています。アイデアから実装までの障壁が消えたことで、大規模ではないが個人にとって切実な問題を解くアプリが次々と生まれている現状を伝えています。

GM、Ford、Stellantisの米自動車大手3社が、AI時代への転換を急ぐなかで合計2万人超の米国サラリー職を削減しました。CNBCの集計によると、これは今年代の雇用ピーク比で19%に相当します。技術変革やAI導入が主な背景とされています。

GMはIT部門の10%超にあたる約600人を解雇し、代わりにAIネイティブ開発、データエンジニアリング、クラウド基盤設計、エージェント・モデル開発、プロンプトエンジニアリングなどのスキルを持つ人材の採用を進めています。単にAIを生産性ツールとして使うのではなく、システム設計からモデル訓練、パイプライン構築までできる人材を求めています。

ただし、この人員入替は1対1の交換にはならず、純減が見込まれます。GMは採用を進めていると強調しますが、全体としては雇用減少の傾向は明確です。業界全体でAI投資を加速する一方、何をすべきか明確でない企業も少なくないとエンジニアや創業者から指摘されています。

一方、商用車向けカメラのSamsaraはAI活用の成功事例として注目されています。同社はトラック搭載カメラの膨大なデータから独自モデルを訓練し、道路の陥没検知サービスをシカゴ市などに提供開始しました。既存データ資産をAIで収益化する好例として、自動車・モビリティ業界におけるAI活用の方向性を示しています。

アイスランドのソフトウェア開発者Hermann Haraldsson氏が、Claude Codeの利用統計をリアルタイムで表示する小型ハードウェアダッシュボード「Clawdmeter」をオープンソースで公開しました。Waveshare製のESP32-S3搭載AMOLEDディスプレイとリチウムイオンバッテリーで構成され、Bluetooth経由でノートPCと接続してトークン使用量を物理デバイスで可視化します。

デバイスの画面には、利用率に応じて動きが変わるピクセルアートのClawdアニメーションが表示されます。中央ボタンを押すとセッション単位・週単位の利用データがチャートで確認でき、サイドボタンからはClaude Codeの音声モードやモード切替のショートカットも送信できます。利用量データはClaude CodeのOAuthトークンを使ってAPIを呼び出し、レスポンスヘッダーから取得しています。

Haraldsson氏は組込み開発の経験がなかったものの、Claude自身の支援を受けてわずか数日でプロジェクトを完成させたと語っています。「プログラミングへのアクセスが民主化された」と同氏は述べ、開発時間の大半はフォントや配色、アニメーションといったデザイン面の調整に費やしたといいます。

5月10日の公開からわずか4日でGitHubスターが800を超え、50人がフォークするなど開発者コミュニティで大きな反響を呼んでいます。Redditでは「Anthropicがこれを無料で送ってくれるべき」「コンテキストウィンドウ用のハードウェアたまごっち」といったコメントが寄せられました。AIトークン消費量を最大化する「トークンマクシング」トレンドの象徴として注目されています。

このプロジェクトは、Claude Codeが開発者コミュニティにどれほど浸透しているかを物語る一例です。ターミナルのコマンドや外部ツールで利用状況を確認できるにもかかわらず、あえて物理デバイスで可視化するという遊び心が支持を集めています。OSSとして公開されているため、誰でもフォークして独自のアニメーションや画面、機能を追加できます。

Anthropicは2026年5月14日、ビル&メリンダ・ゲイツ財団と総額2億ドル規模のパートナーシップを発表しました。助成金、Claudeの利用クレジット、技術支援を組み合わせ、グローバルヘルス、ライフサイエンス、教育、経済的流動性の4分野で今後4年間にわたりプログラムを展開します。市場原理だけではAIの恩恵が届かない領域に対し、意図的に投資を行う姿勢を示しています。

提携の最大の柱は、約46億人が必要な医療サービスを受けられていない低中所得国での健康改善です。Claudeを活用してワクチンや治療薬の候補を計算的にスクリーニングし、前臨床開発に進む前段階の期間を短縮することを目指します。対象疾患にはポリオ、HPV、子癇前症が含まれ、HPVだけで年間約35万人が死亡し、その9割が低中所得国に集中しています。

教育分野では、米国のK-12学生向けにエビデンスに基づくチュータリングツールを開発するほか、サブサハラアフリカとインドでは基礎的な読み書き・計算能力を支援するAIアプリを構築します。モデルのベンチマークやデータセットを公共財として公開し、教育用AIツールの有効性を検証可能にする計画です。

経済的流動性の領域では、小規模農家の生産性向上に向けて地域作物のデータセットやモデル評価基準を整備し、公共財として提供します。米国では、スキルや資格のポータブル記録の開発、キャリアガイダンスの提供、職業訓練プログラムと雇用成果の紐づけに取り組みます。

今回の提携は、AI企業が純粋な商業展開だけでなく社会的インパクトへの責任を示す動きとして注目されます。ゲイツ財団が持つ数十年にわたるグローバル開発の実績と、Anthropicの最新AI技術が組み合わさることで、具体的な成果指標を伴ったプログラム設計が期待されます。Anthropicは今後、意思決定プロセスや学びを公開していく方針です。

Notionは5月13日、AIエージェント時代に対応する新たな開発者プラットフォームを発表しました。カスタムAIエージェントの機能拡張、外部エージェントとの接続、複数ステップのワークフロー自動化を可能にするもので、同社をノートアプリからエージェント協業の中核基盤へと転換させる狙いがあります。

中核機能のWorkersは、Notionのクラウド上でカスタムコードを安全なサンドボックス内で実行できる仕組みです。外部インフラに依存せずにデータ同期やWebhookトリガーを構築でき、SalesforceやZendesk、PostgresなどのデータをNotion上のデータベースに取り込めます。AIコーディングエージェントにコード生成を任せることも可能です。

外部エージェント連携では、Claude Code、Cursor、Codex、Decagonをローンチパートナーとして対応しました。ユーザーはNotionのチャット上でこれらのエージェントに作業を割り当て、進捗を追跡できます。自社開発の社内エージェントを接続するためのExternal Agent APIも提供されます。

今回の発表は、Notionが単なる生産性アプリからプログラマブルなプラットフォームへと戦略転換する意思表示です。2月に導入したカスタムエージェントは既に100万件以上作成されており、今回の基盤整備によりワークフロー自動化プラットフォームとしての競争力強化を図ります。Business・Enterpriseプランで利用可能なNotion CLIを通じて開発者が操作します。

GitHub Blogが、コミュニティの手で数十年にわたり開発・維持されてきたオープンソースのローグライクゲーム10作品を特集しました。1987年リリースのNetHackから2010年代のPixel Dungeonまで、いずれも開発終了を宣言されながらもフォークや派生版によって生き続けています。

記事が注目するのは、これらのゲームを支えるコミュニティ駆動型の開発モデルです。NetHackはインターネット普及前からネットワーク越しの協働で開発され、Angbandは2009年に数十年分の貢献者の同意を得てOSSライセンスへ移行しました。Pixel Dungeonは作者が「完成」と宣言した翌年から数十のフォークが生まれ、その一つShattered Pixel Dungeonは数百万ダウンロードを記録しています。

技術的には、Cataclysm: Dark Days Aheadのように栄養学や物理法則をプルリクエストで議論するほどシミュレーションの精度を追求するプロジェクトや、HyperRogueのように双曲幾何学を応用した研究的ゲームも紹介されています。Angbandではブランチモデルの導入が「生産性の爆発」を生み、ほぼ毎晩新バージョンがリリースされる体制を実現しました。

記事は、ローグライクの長寿の要因をタイトなフィードバックループ、可視化されたシステム、離散しないコミュニティの3点に集約しています。7DRL(7日間ローグライク開発チャレンジ)やRoguelike Celebrationといったイベントが創作を刺激し、GhosttyやRatatuiなどターミナル技術の革新とも共鳴する文化圏を形成していると指摘しています。

OpenAIは2026年5月12日、自社のAIコーディングツールCodexの実践的な活用事例を2件公開しました。NVIDIAのエンジニア・研究チームによる大規模導入と、財務部門向けの業務活用ガイドで、いずれもCodexが専門業務の生産性を大きく変える可能性を示しています。

NVIDIAでは4万人の社員がCodexにアクセスできる環境を整備し、GPT-5.5を搭載したCodexをエンジニアリングと研究の両面で活用しています。コーディングエージェントチームのシニアエンジニアDennis Hannusch氏は、社内プラットフォームをMVPから本番システムへ進化させる作業をCodexで完遂したと報告。プライバシー要件のあるポッドキャスト録音アプリも数時間で構築・テストまで自律的に完了したといいます。

研究面では、AI研究者のShaunak Joshi氏が強化学習分野の論文群をCodexに読み込ませ、仮説の発見からMLスクリプトの作成・リモート実行までの一連の研究ワークフローを10倍高速化できたと述べています。SSH接続によるリモートマシンでの大規模ML実験をノートPCから直接実行できる点も評価されています。さらに、既存のPythonコードをRustに変換して20倍効率化する用途でも活用が広がっています。

一方、財務チーム向けの事例では、月次ビジネスレビュー資料の作成、財務モデルの品質チェック、CFO向けレポートの更新、予算差異分析、予測シナリオの比較といった実務タスクにCodexを適用する手法が紹介されています。決算ワークブックやダッシュボードなど既存の業務ファイルをそのまま入力として使い、コーディングなしでレビュー可能な成果物を生成できる点が強調されています。

これらの事例は、Codexが開発者向けツールにとどまらず、非エンジニア職種の業務効率化にも本格的に適用可能であることを示しています。OpenAIはCodex活用を支援するオンデマンドウェビナーやAcademyコンテンツの拡充も進めており、企業導入の加速を狙っています。

Googleは2026年6月末より、Android版ChromeにGeminiのAI機能を順次導入すると発表しました。最新モデルGemini 3.1を基盤とし、ブラウジング中のAIアシスタント機能やエージェント型の自動ブラウズ機能をモバイル端末で利用可能にします。対象はAndroid 12以降を搭載する一部デバイスで、まずアメリカから展開されます。

Gemini in Chromeは、閲覧中のページ内容を理解したうえで質問への回答や長文記事の要約を行うパーソナルAIブラウジングアシスタントとして機能します。ツールバー右上のGeminiアイコンをタップするだけで起動し、アプリを切り替えることなくその場で情報を得られます。さらにGoogleカレンダーへの予定追加やGmailの情報検索など、Google各サービスとの連携による生産性向上も実現します。

Nano Bananaと呼ばれる画像生成機能も搭載されます。ウェブ上の画像をカスタマイズしたり、閲覧中のページ内容をインフォグラフィックに変換したりといった視覚的な活用が可能です。たとえば物件情報の部屋写真に家具を追加して完成イメージを確認するといった使い方が想定されています。

新たに導入されるauto browse機能は、ユーザーに代わってウェブ上の煩雑なタスクを自動処理します。イベントチケットの情報をもとに駐車場を予約したり、ペット用品の定期注文を変更したりといった操作をChromeが代行します。auto browseはAI ProおよびUltraの有料会員向けに提供されます。

セキュリティ面では、デスクトップ版と同等の保護機能を備え、プロンプトインジェクションなどの新たな脅威にも対応します。購入やSNS投稿といった重要な操作の前にはユーザーへの確認を求める設計となっており、利便性と安全性の両立を図っています。