OpenAIは2026年3月、動画生成AI「Sora」のアプリおよび関連モデルの提供終了を発表しました。公開からわずか半年での撤退となり、AI動画市場に大きな衝撃を与えています。

Wall Street Journalの調査によると、Soraのユーザー数は公開直後に約100万人に達したものの、その後50万人未満に急減しました。一方で動画生成には膨大な計算資源が必要で、日次約100万ドルのコストが発生し続けていたことが判明しています。

終了の判断にはAnthropicとの競争激化も影響しています。Claude Codeがエンジニアや企業顧客を急速に獲得する中、OpenAIはSoraに投じていた計算資源を解放し、収益を生む企業向け・開発者向け製品へ再配分する戦略を選択しました。

DisneyはSoraとの提携に10億ドル規模を投じていましたが、終了の通知を受けたのは公表の1時間未満前だったと報じられています。TechCrunchの記者は、この決断をIPOを見据えた「AI企業の成熟の証」と評価しています。

同時期にByteDanceもSeedance 2.0の海外展開を延期しており、知的財産保護や法的課題への対応が求められています。「プロンプト入力だけで長編映画を制作できる」という楽観論に対し、技術的・法的な現実が突きつけられた転換点となりました。

AI開発ツール企業ZencoderのCEOアンドリュー・フィレフ氏は、同社のプロダクトマネージャーがAIエージェントを活用し、機能の実装からテスト、本番デプロイまでをわずか1日で完了したと報告しました。デザイナーもIDEプラグインのUI修正を自ら行い、従来の工程を省略しています。

同社では2025年にAIファーストへ転換して以来、実装コストが劇的に低下しました。エージェントがテストや定型コードを担い、開発サイクルは数週間から数時間へ短縮されました。その結果、エンジニアの作業量ではなく意思決定の速度が最大のボトルネックになったといいます。

PM のドミトリー氏は、AIがタスク生成中の待ち時間に遊べるミニゲームを自ら構築しました。こうしたKPIに直結しない細やかなUX改善は、従来の優先度会議では却下されがちでしたが、実装コストがほぼゼロになったことで合理的な判断として実現可能になりました。

この変化は複利的に加速しています。PMが自ら構築することで仕様の精度が上がり、エージェントの出力品質が向上し、反復回数が減少するという好循環が生まれています。意図から成果までのフィードバックループが数週間から数分に短縮されたことで、チーム全体の当事者意識も高まっています。

フィレフ氏は、約50人のエンジニアを擁する複雑な本番環境でもこの変革が機能していると強調します。モデルの世代が進むたびに「誰が構築できるか」の壁は急速に低くなっており、あらゆるソフトウェア企業のPMやデザイナーが持つ未活用の構築力が解放される時代が到来しつつあると述べています。

NYU Game Innovation Labのジュリアン・トゲリウス所長は、大規模言語モデル（LLM）がビデオゲームのプレイにおいて依然として大きな課題を抱えていることを論文で指摘しました。2025年5月にGemini 2.5 Proがポケモンブルーをクリアした例はあるものの、人間より大幅に遅く奇妙なミスを繰り返したと報告されています。

コーディングが「よくできたゲーム」のように即座のフィードバックを得られるのに対し、ビデオゲームは入力表現やゲームメカニクスがタイトルごとに大きく異なります。AlphaZeroもチェスと囲碁で再訓練が必要であり、汎用的なゲームAIは現時点で実現していないとトゲリウス氏は述べています。

ベンチマーク整備の難しさも課題です。トゲリウス氏が7年間運営したGeneral Video Game AIコンペティションでは、エージェントは一部のゲームで改善しても別のゲームでは悪化し、進歩が停滞しました。LLMを同フレームワークで評価したところ、単純な探索アルゴリズムにも劣る結果だったといいます。

興味深い矛盾として、LLMはゲームのコード生成には優れています。CursorやClaudeで一つのプロンプトからプレイ可能なゲームを作れますが、LLM自身がそのゲームをプレイできないため、反復的なテストと調整というゲーム開発の核心的プロセスを実行できないのです。

NvidiaやGoogleが推進するシミュレーション活用について、トゲリウス氏は自動運転のように物理法則が一定の領域では有効だが、ゲームの多様性には対応しきれないと指摘します。量子物理学の論文は書けてもHaloとスペースインベーダーの両方を攻略できない理由は、二つのゲームが二つの学術論文より本質的に異なるからだと説明しています。

Blueskyの開発チームは2026年3月末のAtmosphereカンファレンスで、AIアシスタントアプリ「Attie」を発表しました。前CEOのJay Graber氏とCTOのPaul Frazee氏が登壇し、新たなフィードカスタマイズ体験を披露しています。

AttieはAnthropicのClaude AIを搭載し、Blueskyの基盤技術であるAT Protocol（atproto）上に構築されています。ユーザーは自然言語で指示するだけで、自分だけのカスタムフィードを作成できる仕組みです。

たとえば「民間伝承や神話、伝統音楽、特にケルト文化に関する投稿」といった具体的なリクエストを入力するだけで、関連する投稿を自動的に収集するパーソナライズフィードが生成されます。

将来的にはフィード作成にとどまらず、バイブコーディングによってatproto上のアプリそのものを開発できるようになる計画です。Graber氏は「オープンプロトコルがコーディング経験のない人にも真に開かれる時代が来た」と述べています。

現在Attieはクローズドベータの段階にあり、attie.aiからウェイティングリストに登録できます。当初は専用アプリでの提供ですが、今後Bluesky本体や他のatprotoアプリへの統合も予定されています。

OpenAIは2026年3月29日、バンコクでゲイツ財団、アジア防災センター（ADPC）、DataKindと共催で、東南・南アジア13カ国から50名の防災担当者を集めた初のAIワークショップ「AI Jam for Disaster Management」を開催しました。

このワークショップは、政府機関やNPOがAIを活用して災害対応の迅速化と効率化を実現する方法を探る取り組みです。参加者はバングラデシュ、インド、インドネシア、フィリピンなど13カ国の政府機関・多国間組織・NPOの実務担当者で、現場での意思決定に直接関わる人々が集まりました。

アジアは世界で最も災害リスクが高い地域であり、世界の被災者の約75%を占めています。世界銀行の推計ではASEAN諸国の災害損失は110億ドル以上に上り、2025年後半にも複数の台風・暴風雨が地域を襲い、対応体制は限界まで逼迫しました。

注目すべきは災害時のAI利用急増です。スリランカのサイクロン・ディトワ発生時にはChatGPTへの関連メッセージが17倍に増加し、タイでもサイクロン・セニャール時に3.2倍の利用増が確認されました。市民が自発的にAIを情報源として活用する動きが広がっています。

ワークショップでは参加者がOpenAIのメンターと協働し、カスタムGPTや再利用可能なワークフローの構築に取り組みました。状況報告、ニーズ評価、住民への情報発信など実務に直結するテーマが扱われ、責任あるAI活用と組織内の信頼構築も重視されました。今後数カ月以内にパイロット展開を含む第2フェーズが計画されています。