Palantirが米軍に販売するソフトウェアにおいて、AnthropicのAIモデル「Claude」がどのように軍事作戦の立案に活用されているかを示すデモや公開資料の全容が、WIREDの調査により初めて明らかになりました。

Anthropicは2026年2月下旬、米国民の大規模監視や完全自律型兵器への使用を禁じる条件を付け、政府への無条件アクセスを拒否しました。これに対し国防総省はAnthropicを「サプライチェーンリスク」と指定し、同社はトランプ政権による違法な報復だとして2件の訴訟を提起しています。

Palantirが開発するMaven Smart Systemは、衛星画像にコンピュータビジョンを適用して敵の装備を自動検知し、標的の可視化や爆撃の割り当て推薦まで行います。陸軍・空軍・宇宙軍・海軍・海兵隊および中央軍が利用可能で、国防総省全体に展開されています。

PalantirのAIPアシスタントのデモでは、軍事オペレーターがチャットボットに質問するだけで、敵部隊の特定から3つの攻撃オプション生成、戦場分析、部隊移動ルート作成、通信妨害装置の配置まで、一連の作戦計画を数分で完了する様子が示されました。

Anthropicの公共セクター担当者によるデモでは、Claudeがウクライナのドローン攻撃作戦に関する高度な情報分析レポートやインタラクティブダッシュボードを短時間で生成しました。従来は5時間かかる作業がAIにより大幅に効率化される一方、軍事AIの透明性と倫理に関する議論が一層激化しています。

中国でAIエージェントソフト「OpenClaw」が爆発的なブームとなり、全国各地でインストール講習会が開催され、数百人規模の参加者を集めています。テック企業はOpenClawの自社プラットフォームへの統合を急ぎ、地方政府も開発者向け補助金を発表する事態となっています。

しかし実際に利用してみると、プログラミング経験のない一般ユーザーにとっては導入のハードルが極めて高いことが判明しました。越境EC企業に勤める張氏はクラウドサーバーを借りLLMサブスクリプションを購入しましたが、数日後にはAIエージェントの出力品質が低下し、API設定の技術的課題に直面して断念しました。

このブームの最大の受益者は一般ユーザーではなく、Tencent、Alibaba、ByteDanceなどの大手IT企業です。通常のチャットボットが会話あたり数百トークンしか消費しないのに対し、OpenClawの1インスタンスは1日あたり数十〜数百倍のトークンを消費するため、API利用料が大きな収益源となっています。

各社は独自カスタマイズ版の開発にも着手しており、TencentのQClaw、ByteDanceのArkClaw、MoonshotのKimiClawなどが登場しています。これらは導入の簡便さをうたう一方、ユーザーを自社エコシステムに囲い込む狙いが明白です。OpenClawの創設者は中国企業の無断コピーに不満を表明しました。

このブームが示す最大の教訓は、中国の一般消費者がAIサービスに課金する意思を持つことが証明された点です。一方でセキュリティリスクが広く指摘されているにもかかわらず、少なくとも5つの地方政府が開発者への資金提供に乗り出しており、2022年のメタバース補助金と同様の便乗行政との指摘も出ています。

AI向けデータセンターの急増により世界的なRAM不足（RAMaggedon）が発生し、ゲーム業界のハードウェアコストが高騰しています。2026年にはデータセンターが世界のRAM生産量の約70%を消費すると予測されており、コンソールやPCの価格上昇と発売延期が相次いでいます。

ValveはSteam Deck LCD 256GBモデルの販売を終了し、後継となるSteam Machineの発売時期と価格は未定です。ソニーは2027年後半に予定していたPS5後継機が1年延期される可能性が浮上しており、任天堂もSwitch 2の価格引き上げを排除していません。

ゲーム業界では2022年から2025年末までに約4万5000人が解雇され、2026年にはさらに1万人の削減が予測されています。AI導入によりジュニア職が不均衡に影響を受け、シニアスタッフがAI補助で業務を担う構造へと変化しています。

開発者やゲーマーの間では生成AIへの強い拒否感が広がっています。Squanch Gamesは生成AI使用後にゲーマーから批判を受け使用を撤回し、Larian StudiosもAI利用を認めた後に方針を撤回しました。開発者の多くはAI使用を望んでおらず、「採用可能性を維持するため」やむなく従っているのが実情です。

Xboxは次世代機Project Helixをオープンプラットフォーム型のPC・コンソール混合機として発表しましたが、RAMaggedonが続けば価格は900〜1200ドルと前世代の倍になる見込みです。業界幹部の中には、AIを拒否するゲーマーの力が最終的に企業のAI戦略を覆すと見る向きもあり、消費者の選択が今後10年のゲーム業界の方向性を決める重要な局面を迎えています。

Googleは2026年3月11日、サイバーセキュリティ企業Wizの買収を正式に完了しました。買収額は320億ドル（約4.8兆円）で、ベンチャー支援企業の買収としては史上最大規模となります。Index VenturesのShardul Shah氏はこの取引を「10年に一度のディール」と評価しています。

Wizは2024年にGoogleからの買収提案を一度拒否していましたが、Googleが90億ドルを上乗せし、最終的に合意に至りました。米国および欧州の独占禁止法審査を経て、正式に手続きが完了しています。Shah氏によれば、WizはAI、クラウド、セキュリティ支出という三つの追い風の中心に位置しています。

一方、米政府効率化局（DOGE）の職員が社会保障データをUSBメモリに持ち出した疑惑が報じられ、データセキュリティへの懸念が高まっています。政府機関における情報管理体制の脆弱性が改めて問われる事態となりました。

Metaはバイラルで話題となったAIエージェントSNS「Moltbook」を買収しました。また、Palmer Luckey氏のレトロゲームスタートアップModRetroが10億ドル評価での資金調達を模索していると報じられ、テック業界の活発なM&A;動向が続いています。

Anthropicと米国防総省の法的紛争では、OpenAI、Google、Microsoftの技術者らがAnthropicを支持する法廷助言書に署名しました。AI企業と政府の関係をめぐる議論が業界全体に広がりを見せています。

NVIDIAは2026年3月13日、エージェント型AI検索パイプライン「NeMo Retriever」と自律データ分析エージェント「KGMON Data Explorer」の2つの成果を発表しました。いずれも主要ベンチマークで世界トップの性能を達成しています。

NeMo Retrieverは、従来の意味的類似度検索の限界を超えるため、ReACTアーキテクチャに基づくエージェントループを採用しました。LLMが検索クエリを動的に生成・修正し、複雑な質問を分解して反復的に情報を探索します。この設計により、視覚的に複雑な文書検索のViDoRe v3で1位、推論重視のBRIGHTで2位を達成しました。

技術面では、当初採用したMCPサーバー方式をスレッドセーフなシングルトン方式に置き換えることで、ネットワーク遅延やデプロイエラーを排除しました。GPU利用効率と実験スループットが大幅に改善され、同一パイプラインが異なるベンチマークに無変更で適用できる汎用性が最大の強みです。

一方、KGMON Data Explorerは表形式データの多段推論に特化したエージェントです。学習フェーズでOpus 4.5が再利用可能な関数ライブラリを構築し、推論フェーズでは軽量なHaiku 4.5がそのライブラリを活用して高速に回答します。DABStepベンチマークの難問で89.95点を記録し、Google AIやAntGroupを上回り1位となりました。

エージェント型検索は1クエリあたり約136秒と従来の密ベクトル検索より大幅に遅い課題があります。NVIDIAは蒸留技術による小型化で高速・低コスト化を目指す方針です。Data Explorerも20秒でタスクを完了し、従来の10分から30倍の高速化を実証しており、両プロジェクトとも実用化に向けた効率改善が進んでいます。

NanoClawとDockerは、AIエージェントを企業環境で安全に実行するための提携を発表しました。NanoClawのオープンソースエージェント基盤をDocker Sandboxes上で稼働させることで、エージェントにホストマシンや隣接ワークロードへのアクセスを与えずに自律的な作業を可能にします。

この提携が重要な理由は、AIエージェント市場が実証段階から本番デプロイの段階へ移行しているためです。CIOやCTOにとって最大の課題は、エージェントがライブデータに接続しファイルを変更する際に、周辺システムを危険にさらさないかという点にあります。従来のコンテナは不変性を前提としていますが、エージェントは最初の呼び出しでその前提を破壊します。

Docker社のMark Cavage社長は「エージェントの世界に対応するため、隔離とセキュリティモデルを根本から変える必要があった」と語りました。Docker SandboxesはMicroVMベースの隔離技術を採用し、従来のDockerワークフローとの互換性を維持しながら、エージェントが暴走した際の影響範囲を確実に封じ込めます。

NanoClaw創業者のGavriel Cohen氏は、企業では各チームが数百から数千のエージェントを管理する未来を描いています。財務・営業・開発など部門ごとに異なるデータアクセス権と自動化が必要となるため、汎用的な知能よりも「誰が何を見られるか」という境界設計が重要になると指摘しました。

今回の提携はOSSコミュニティから自然発生した技術的親和性に基づいており、商業的な取引関係はありません。NanoClawはアーキテクチャ変更なしでDocker Sandboxesに統合でき、GitHubからクローンして単一コマンドで環境構築が可能です。エージェントのセキュリティはアプリケーション層の後付けではなく、ランタイム基盤から設計すべきという両社共通の思想が、企業向けエージェントインフラの青写真を示しています。

Microsoftは、ゲーム開発者会議GDCにおいて、AIアシスタント「Gaming Copilot」を年内に現行世代のXboxコンソールへ展開すると発表しました。Xbox製品マネージャーのSonali Yadav氏がパネルセッションで明らかにしています。

Gaming Copilotは、ゲームプレイ中に音声で呼び出せるAIアシスタントです。ゲームで行き詰まった際に次の行動を提案するほか、プレイヤーの過去のゲーム履歴に関する質問への回答、攻略のヒントや戦略の提示、おすすめゲームの紹介といった機能を備えています。

具体的には、特定のボスの倒し方や、Minecraftで剣を作るために必要な素材を尋ねるといった使い方が想定されています。すでにXboxモバイルアプリ、Windows 11、Xbox Ally携帯機でベータ版として提供されており、対応範囲を段階的に広げてきました。

対象コンソールの詳細は明言されていませんが、現行ラインナップにはXbox Series X|Sが含まれます。次世代機「Project Helix」も開発中ですが、アルファ版到達は2027年以降の見通しで、PCゲームにも対応する予定です。

Microsoft Gaming部門では2026年2月にAsha Sharma氏が新CEOに就任し、長年Xbox事業を率いたPhil Spencer氏やSarah Bond前社長が退任しました。新体制のもとで、AIを活用したゲーム体験の強化が進められています。

スティーブン・スピルバーグ監督は2026年3月、テキサス州オースティンで開催されたSXSWカンファレンスで、自身の映画制作において「AIを一度も使ったことがない」と明言しました。会場からは大きな拍手と歓声が沸き起こりました。

スピルバーグ氏は「ジョーズ」「E.T.」「レイダース」などの大ヒット作で知られる巨匠ですが、「マイノリティ・リポート」や「A.I.」などテクノロジーを題材にした作品も多く手がけており、技術そのものに反対しているわけではありません。

同氏はAIについて「多くの分野では賛成」としながらも、自身の脚本家チームにはAIの席はないと強調しました。テレビ制作においても同様で、「創作する個人を置き換えるAIには反対だ」と明確な立場を示しています。

一方で映画業界全体ではAI導入が加速しています。Amazonは映画・テレビ制作向けAIツールのテストを開始し、リソースの限られたインディー映画制作者向けにAIスタートアップが積極的に売り込みをかけている状況です。

さらにNetflixはベン・アフレックのAI映画制作会社を推定6億ドル（約900億円）で買収しました。巨匠が創作におけるAI活用を否定する一方、ストリーミング大手はAI投資を拡大しており、業界内の姿勢の違いが鮮明になっています。

米NBCUniversalの動画配信サービスPeacockは2026年3月のプレスイベントで、AIとモバイルファーストを軸とした大規模なアプリ刷新計画を発表しました。縦型動画、AIアバター、モバイルゲームなど多数の新機能を今夏以降に順次導入します。

最大の目玉は「Your Bravoverse」と呼ばれる新機能です。人気リアリティ番組ブランドBravoの5000時間超の映像から、コンピュータビジョンがストーリーラインや名場面を自動抽出し、ユーザーの好みに応じたパーソナライズ再生リストを生成します。ナビゲーターは番組司会者アンディ・コーエンの生成AIアバターが務めます。

ライブスポーツ分野では、NBAの試合をAIによるリアルタイム縦型クロップで配信するベータ機能を今春開始します。2026年NBAオールスターゲームで導入した「Courtside Live」の拡張として、複数カメラアングルの切り替えとともにスマートフォン最適化された視聴体験を提供します。

ゲーム領域では、Law & Orderのクリエイターの息子が共同創業したAIゲームスタジオWolf Gamesと提携し、AI推理ゲーム2本を追加します。さらにクイズ番組Jeopardy!のデイリートリビアも導入し、アプリ内エンターテインメントの幅を広げます。

こうした取り組みの背景には、Disney+やNetflixも短尺動画機能を強化するなど、ストリーミング各社がSNSとの視聴時間争奪戦を繰り広げている現状があります。Peacockは加入者数が4400万人に成長したものの、2025年第4四半期に5億5200万ドルの赤字を計上しており、従来型の配信サービスからインタラクティブなプラットフォームへの転換でエンゲージメント向上と収益改善を目指しています。

UC Berkeleyの研究チームは、大規模言語モデルの判断過程における特徴量間の相互作用を効率的に特定する新手法「SPEX」および「ProxySPEX」を発表しました。SPEXはICML 2025、ProxySPEXはNeurIPS 2025に採択されています。

従来の解釈性手法では、個別の特徴量の重要度は測定できても、特徴量間の複雑な相互作用を大規模に捉えることは計算量の壁により困難でした。SPEXは「重要な相互作用は実際には少数である」というスパース性の知見に基づき、信号処理と符号理論の手法を活用して、この問題を効率的に解決します。

後続手法のProxySPEXは、モデル内部の階層構造を追加で活用することで、SPEXと同等の性能をわずか10分の1の計算コストで実現します。これにより特徴量帰属、訓練データ帰属、モデル内部構造の分析という3つの領域すべてで実用的な相互作用の発見が可能になりました。

具体的な検証では、GPT-4o miniがトロッコ問題の変形版で92%の確率で誤答する原因を分析しました。従来手法は「trolley」という単語を個別に重要と判定しましたが、SPEXは「trolley」2箇所と「pulling」「lever」の4語の相乗効果を特定し、同義語への置換で誤答率がほぼゼロになることを実証しました。

また訓練データ分析では、冗長な重複データと意思決定境界の形成に不可欠な相乗的データを区別でき、注意ヘッドの枝刈りではProxySPEXの知見に基づく手法が既存手法を上回る性能を達成しました。コードはSHAP-IQリポジトリで公開されており、研究コミュニティへの貢献が期待されます。

Google DeepMindのAlphaシリーズが採用する自己対戦型の訓練手法が、「公平ゲーム」と呼ばれるカテゴリ全体で機能しないことが、Machine Learning誌に掲載された最新の研究論文で明らかになりました。

AlphaGoやAlphaChessはチェスや囲碁を自己対戦で習得し、人間の世界チャンピオンを破る実力を示してきました。しかし近年、囲碁の特定の局面でアマチュア棋士にも敗北する弱点が相次いで報告されています。

研究者らが検証に用いたNimは、ピラミッド状に並べたマッチ棒を交互に取り除く単純なゲームです。子供でも学べるルールですが、AIの訓練手法の根本的な問題を浮き彫りにする重要な題材となりました。

Nimは「公平ゲーム」の代表例です。チェスのように各プレイヤーが固有の駒を持つのではなく、両者が同一の駒と同一のルールで対戦する点が特徴です。数学的定理により、あらゆる公平ゲームの局面はNimの配置で表現可能とされています。

ボードゲームでAIに勝つこと自体は些末に見えますが、この研究はAIの失敗モードを特定する手がかりとなります。AIの判断への依存が広がるなか、訓練段階での盲点を事前に防ぐことが安全性確保の鍵になると研究者らは指摘しています。

ReplitとDatabricksは、両社プラットフォームを直接接続する新コネクタを発表しました。これにより、企業が管理するデータ基盤上で、コードを書かずに自然言語プロンプトだけでデータアプリケーションを構築できるようになります。

Databricksは2万社以上のエンタープライズ顧客を持ち、Fortune 500の多くがデータガバナンス基盤として利用しています。従来のバイブコーディングでは、こうした本番データへのアクセスがセキュリティ上の壁となっていましたが、今回の連携でその課題が解消されます。

デモではReplitのエージェントが3D気象グローブアプリを数分で構築しました。開発者はプロンプトの調整に集中するだけで、スキャフォールディングやUI生成はエージェントが、データのスケールとガバナンスはDatabricksがそれぞれ担当します。

DatabricksのGenie機能はアプリ内データコパイロットとして機能し、自然言語の質問に対してデータの出典テーブルを明示しながら回答します。これにより、営業・財務・オペレーション部門での意思決定に必要なトレーサビリティが確保されます。

この統合により、PM・RevOps・アナリストなど非エンジニア職でも、ガバナンスを維持したまま社内ツールを自作できるようになります。従来はBI開発のバックログに埋もれていたツール構築が、エンジニアリングキューを経ずに迅速に実現可能となりました。

Vercelは、Next.jsアプリ向けの本番グレードTurborepoテンプレート「next-forge」のメジャーバージョン6を公開しました。今回のリリースでは開発者体験の向上、エージェントスキル機能、各種ガイドの追加が行われています。

最大の変更点として、デフォルトのパッケージマネージャーがBunに変更されました。CLIの初期化スクリプトは現在のパッケージマネージャーを自動検出し、pnpm・npm・yarnも引き続きサポートされます。

新たに導入されたエージェントスキル機能により、npxコマンド一つでnext-forgeのアーキテクチャやパッケージ構成、一般的なタスクに関する構造化された知識をAIエージェントにインストールできるようになりました。

Stripe、PostHog、BaseHub、フィーチャーフラグなど、すべてのオプション統合が環境変数未設定時にエラーではなく安全なデフォルト値を返すgraceful degradation方式に変更されました。プロジェクト起動に必要な環境変数はDATABASE_URLのみです。

ドキュメント面では、ClerkとPostgresだけで開発サーバーを起動できるクイックスタートガイド、Dockerデプロイガイド、さらにAppwrite・Convex・Novuからの移行ガイドが新たに整備され、導入障壁が大幅に低下しています。