OpenAIは、脆弱性の発見や検証を支援するサイバーセキュリティモデル「GPT-6 Cyber」を発表しました。許可された調査範囲を守りながら、脆弱性を見つけて修正する能力を高めたと説明しています。

同社のExploitGym評価では48.5％を記録し、前世代の32.1％から相対で51％改善しました。別の評価では、展開用プロンプトなしで範囲外サービスを攻撃しなかった割合が99.93％、プロンプトありでは100％でした。

OpenAIの研究者は同モデルを使い、Linuxで948件の権限昇格エクスプロイトを作成し、Firefoxで未公表の重大な脆弱性81件を特定したと報告しました。Mozillaはその一部の修正を公開しており、Ciscoなどのセキュリティ企業も利用しています。

同社は防御者向けプログラムDaybreakを広げ、検証済みの担当者が脆弱性や修正を調べる環境を整える方針です。別の報道では、旧モデルを使った調査でUbuntu関連ソフトの深刻な欠陥も見つかり、AIによる発見と悪用の両面が注目されています。

Amazon、Microsoft、Alphabet、Metaの4社は、今年だけで少なくとも7200億ドルの設備投資を計画しています。大半はAIインフラに向かい、今後数年にも1兆ドル超の投資計画があります。

巨額支出を受けてテクノロジー株が売られ、投資家はAIの投資回収時期を気にし始めました。各社の売上は伸びていますが、AI関連の収益が設備投資規模を正当化するかは見通せていません。

データセンターを巡る規制や建設制限を支持する候補が選挙で当選し、計画の不確実性も高まりました。市場は規制の可能性を材料視する一方、投資額そのものへの懸念も抱えています。

記事は、企業が自発的に投資を減速させる兆候は乏しいと指摘します。インフラ構築が続くなか、収益の伸びが資本支出に追いつくか、株主や地域社会の圧力が計画を変えるかが焦点です。

米国の中間選挙で民主党が上下両院を掌握し、AI企業は規制やデータセンター建設の遅れに直面する可能性が高まりました。選挙運動では、AI企業に説明責任を求める主張が各地で争点になりました。

記事によると、投票にかけられたデータセンター建設の一時停止案44件のうち43件が可決されました。テキサス州の次期知事も、住民保護の法律が整うまで施設承認を止める考えを示しています。

民主党の議会指導部は企業幹部を証言に呼ぶ構えです。AI企業の経営者は公には発言を控える一方、報道によれば、選挙結果が計算能力の確保に及ぼす影響を社内で懸念しています。

地元の反対には、電力料金や水資源への影響、住民が計画に関与できないことへの不満があります。Meta幹部は建設が難しくなると指摘し、海外への施設建設移転も業界で検討されていると報じられました。

NVIDIAは、巨大モデルや長い文脈、AIエージェントの普及でGPUメモリーへの負荷が増すなか、GPUからストレージまでを一体設計する方法を紹介しました。高速だが高価なHBMだけに頼らず、CPUメモリーやSSD、共有ストレージを組み合わせます。

推論時にはモデルの重みと、会話履歴を保持するKVキャッシュがHBMを取り合います。容量を増やしても帯域幅が追いつかなければ処理速度は上がらず、追加コストや消費電力だけが増える場合があります。

同社はNVFP4で重みやKVキャッシュを圧縮し、使っていない文脈を低コストの記憶階層へ移す手法を挙げました。検索拡張生成の索引はHBM外で扱い、必要な文章だけをモデルに渡します。

NVIDIAによると、Vera RubinはBlackwell Ultraに比べGPU当たりのHBM容量が約3％増える一方、AgentXのエージェント処理量はドル当たり最大30倍になりました。性能値は同社が示した特定のベンチマークに基づきます。

NVIDIAは世界モデル開発基盤「Cosmos 3」に、シミュレーション向けのオープンウェイトモデル4種を追加しました。いずれもCosmos 3 Nanoを追加学習した16Bパラメーターのモデルです。

自動運転向けの一つは、最大11視点の映像とLiDARデータを同期して生成します。天候や照明、道路配置、信号状態を変え、運転方策の学習や評価に使えるデータを作れます。

別のモデルはシミュレーターの操作情報から写実的な映像を生成し、ロボット向けモデルは動作やカメラ入力から次の映像を予測します。ストリーミング型は過去の生成結果を使い、操作と観測が続く状況を扱います。

公開された重みと追加学習手順を使い、研究者や開発者は自社のセンサー構成や環境に合わせて調整できます。ライセンスはOpenMDW 1.1に基づき、条件の範囲内で商用・非商用利用が可能です。

Anthropicは、ClaudeとClaude Codeを使った研究関連の20万7000セッションを分析し、科学分野での利用実態を公表しました。プライバシーに配慮した手法で、研究者がどの作業にAIを使うかを調べています。

利用はコンピューター科学、数学、統計など形式科学で相対的に多く、医療や実験中心の物理科学では少ない傾向でした。主な用途はデータ分析と執筆で、データ分析はClaudeの約3分の1、Claude Codeの約半数を占めます。

研究者が重要と考えるアイデア創出やデータ収集には、現状の利用が比較的少ないといいます。一方、科学向けに設計されたClaude Scienceでは、アイデア創出の利用割合が通常のClaudeの約2倍でした。

同社のモデル試算では、既存AIの普及だけで一部分野の研究成果が倍増する可能性があります。非実験作業をAIが担う仮定では計算系の成果が最大15倍となる一方、化学や生物学は実験の制約から3〜4倍にとどまる見込みです。

GitHubは、単一リポジトリに多数のAIエージェントが同時に書き込める新しいGitストレージ基盤を発表しました。社内テストでは5000エージェントの同時作業と、毎秒7200回のpushを実証したとしています。

新設計では、内容で識別され変更されないGitオブジェクトの保存と、リクエスト処理を分けます。競合調整が必要な処理をブランチなどの参照更新に絞り、読み込みと保存を独立して拡張します。

GitHubは、この基盤を稼働中のサービスの裏側に構築してきました。開発者側の操作は従来通りで、pushやfetch、ブランチ作成時の保護も維持すると説明しています。

現在は限定プライベートプレビューで、より広い提供は翌年初めを予定します。今後は必要なファイルだけの取得や複数ファイルをまとめたコミットAPI、イベント配信など、エージェント向け機能を追加する計画です。

MITの研究者は、ロボットが誤って記憶した物体の説明を見つけて修正する仕組み「UQ-DAAAM」を開発しました。誤認した物体の情報が残ると、緊急時に必要な器具を見つけられない恐れがあります。

この方式は、同じ物体を異なる視点から撮影した複数の説明を比べ、ロボットの不確かさを測ります。さらに情報価値の高い視点を選び、説明を統合して、より正確な記述を記憶に保存します。

移動ロボットが不確かな記憶を継続的に更新できるよう、処理を効率化する手法も取り入れました。比較実験では、物体や場所、観察時期についての回答精度と確信度が既存手法より向上しました。

研究は、視覚言語モデルで環境内の物体を詳しく記述する従来方式を発展させたものです。食卓の片付けや人との機械組み立てなど、複数段階の作業を行うロボットでの活用を想定しています。

OpenAIは、自社が所有・運営する将来の計算拠点について「National Community Compact」を発表しました。住民の意見を計画の早い段階で取り入れ、地域ごとの合意内容を毎年公表する方針です。

同社は施設が使う電力と必要なインフラの全費用を負担し、計画が縮小・中止された場合に他の利用者へ負担が移らないよう財務保証を行います。水使用量や電力使用量、騒音調査、工事計画も公開します。

地元の雇用見込みや採用、見習い制度を報告し、労働組合や教育機関と住民の訓練に取り組みます。ジョージア州では学校給食、オハイオ州では保育支援が地域住民の優先事項として選ばれました。

政策提案では、大口電力利用者に送電網の追加費用を負担させる規則や、自治体が提供する税優遇の条件公開を求めています。企業の地域投資と地元調達、職業訓練を通じて、経済効果を地域に広げる考えです。

AI数学スタートアップのAxiom Mathは、人間が作成した大規模な数学資料「Stacks Project」を形式検証したと発表しました。約7654ページの内容を、コンピューターで検査できる約1600万行のコードに変換しました。

Stacks Projectは2005年に始まったオープンソースの数学リファレンスで、代数学や幾何学、数論などを扱います。AxiomのAIエージェント群が資料の形式化に取り組みました。

形式検証では、証明をLeanという言語のコードに書き換え、証明支援プログラムが行ごとに論理の整合性を確認します。コードが検査を通れば、証明の論理的な正しさを確かめる仕組みです。

同社は、検証済みの数学基盤をAIエージェントがソフトウェア作成や将来の科学研究に使えるようにする構想です。AIが作る数学的成果への信頼性を高められるかが、今後の焦点になります。

Microsoftは、企業がAIを本番導入する際、モデルだけでなく計算容量やインフラも含めて選ぶ必要があると説明しました。用途ごとに性能、利用率、予測可能性、コストが異なるため、単一モデル・単一方式では対応しにくくなっています。

需要が変動する業務にはトークン単位の従量課金が適し、安定した需要や厳しい遅延要件がある業務には専用容量が選択肢になります。専用環境ではGPU稼働率や処理量も含めて実効コストを見積もる必要があります。

Microsoft FoundryのManaged Computeでは、顧客がモデル、アクセラレーター、容量、動作条件を選びつつ、基盤の配信環境の多くをMicrosoftが管理します。これにより運用保守の負担を抑え、業務に関わる選択を維持できるとしています。

記事はAMDのMI300Xを例に、GPU当たり192GBのHBM3を使い、3200億パラメーターのZ.ai GLM 5.3 Flashを4基から提供できると説明します。AT&T;の通信向けAI施策も複数のオープンモデルを使う例として紹介されています。

Hugging Faceは小型音声合成モデル「Phonon」の詳細を公開しました。モデルは端末内で動作し、入力文を外部サーバーへ送らずに音声化できます。開発元は公開から約2週間の反響を受け、性能や設計を説明しています。

モデルは約65MBと75MBの2種類で、英語、仏語、独語、西語、葡語に対応します。100種類超の標準音声に加え、音声複製や文章による声の設計もできます。

小型化と音質の両立には、Pocket TTS系譜のフローマッチング方式を採用しました。開発では学習の数値的不安定性に対処し、5言語で品質を整えたと説明しています。

31m版はApache 2.0で、商用利用も可能です。40m版は非商用ライセンスで提供され、スマートフォンやPC、ブラウザーなどで利用できます。

Dropboxは11月5日、クラウド技術企業Tigris Dataを3億5000万ドルで買収すると発表しました。同社にとって過去最大級の買収で、2026年第4四半期の完了を見込みます。

買収技術は、AIモデルやエージェントを開発する企業向けの新サービス「DBX Agent Cloud」に生かします。当初はAmazon S3対応ツールと組み合わせて使えるオブジェクトストレージを単独提供します。

Dropboxは文書や画像、音声、動画を扱う機能や、AIエージェントが作業をまたいでファイルを管理する仕組みも追加する計画です。利用者は複数のAIモデルを選び、ChatGPTやClaudeなど外部ツールにDropboxの内容を接続できるようになります。

同社によると、新しいAI体験はすでに7万を超えるチームに提供されています。米国、英国、オーストラリアの対象顧客から展開し、2027年に対象拡大を予定しています。

Boxは開発者会議で、NvidiaのNemotron埋め込み技術を組み込んだ「Box Content Retrieval」を発表しました。AIエージェントが文書全体を読む代わりに、質問や作業に関連する箇所を検索して返します。

Nvidiaの担当副社長は、従来比で回答が4倍速くなり、誤りが20％減り、トークン使用量を90％削減できるとの見通しを示しました。これらは同社側の予測です。

Nemotronの埋め込みモデルは、単語の一致だけでなく概念上の関連を捉えます。Boxは、異なる表現で書かれた法律文書から条項や先例を探す用途を例に挙げました。

機能はEnterprise Advanced顧客向けに来年初めから提供する予定です。Boxが蓄積したメタデータやアクセス権限管理も組み合わせるため、モデル単体では再現しにくいと説明しています。

EUの新たな規則を受け、AI生成文章に透かしを付けて識別する技術の実効性が問われています。記事は、文章の透かし方式が規則の要件を満たせるかに焦点を当てています。

AI文章の識別には生成時に印を埋め込む方法などがありますが、文章は画像や音声より印を維持しにくい性質があります。文章の一部を書き換えたり、翻訳したりすれば、判定が変わる可能性があります。

検出方法は、AIの生成物を見逃さないことと、人間が書いた文章を誤って判定しないことの両立が必要です。短文や編集済みの文章では判断材料も限られます。

規則が求める識別を実際に運用するには、透かしだけでなく、由来情報や検出手段の限界も考える必要があります。記事は、技術的な制約が制度対応を難しくする可能性を指摘しています。

Meta社長のディナ・パウエル・マコーミック氏は、11月の中間選挙で反データセンターを掲げた候補が勝利したことで、企業の建設計画が難しくなるとの見方を示しました。5日のWSJテック会議で、地域の反発はAI技術そのものへの懸念とも結び付いていると語りました。

同氏によると、Metaは米23州にデータセンターを持ち、うち5件は1ギガワット以上の規模を予定しています。地域住民が計画を望むかどうかを今後さらに問われ、投資の一部を失う可能性も懸念しています。

Metaが示す地域合意の条件は、電力費を自社で支払い、税収の余剰を教員や救急対応者に充て、地元人材を雇うことです。地域に利益をもたらし、超党派の支持を得る計画が受け入れられやすいと説明しました。

同社は利用者数が現在約1000万人のAIエージェント「Muse」の成長に期待しています。仮に消費者向け事業が伸びなくても、構築した計算資源を貸し出せるため収益化の道はあるとしています。

英国の新興企業Potential Sciencesは、物理法則に基づくシミュレーションで創薬向けデータを作り、AIによる候補薬の予測を目指します。原子間の相互作用から小分子、アミノ酸、タンパク質へと対象を広げる構想です。

同社は、臨床で有望でない分子を早期に見分け、時間と費用のかかる実験を減らす考えです。予測コストが下がれば、従来は採算が難しかった希少疾患向けの治療薬開発にも道が開けると説明します。

Potential Sciencesは11月5日に立ち上がり、英国政府系ファンドSovAIやTwin Path Venturesなどから数千万ドル規模のシード資金を得たとしています。調達額の正確な金額や企業評価額は公表していません。

成否を左右するのは、候補分子が疾患関連タンパク質にどう結合するかを正確に予測できるかです。専門家はAI活用に期待を示す一方、タンパク質工学にはなお大きな技術課題があると指摘しています。

Googleはワイオミング州初のデータセンターを建設すると発表し、長期で170億ドルを投資します。Tallgrass EnergyやBlack Hills Energy、American Electric Power、Related Digitalなどが事業に参加します。

電力供給では、天然ガスを使う商用規模702メガワットの燃料電池開発を計画します。排出される二酸化炭素の大部分を回収し、近隣の地中貯留拠点に恒久貯留する構想です。

Googleは自社消費電力の全額を負担し、成長に直接必要なインフラ整備費も負担すると説明しています。データセンターは空冷式とし、地域の水資源への負荷を抑える方針です。

同社は地域投資として、K-12教育、職業訓練、起業支援などを挙げました。住民の懸念に対応するため、事業会社や地域関係者によるコミュニティ協議会を設ける予定です。

半導体設計スタートアップRicursive Intelligenceは、公開モデル「Ripple-65B Preview」を発表しました。同社は米国のオープンモデルの中で、Terminal-Bench 2.1とSWE-bench Pro v2.0 Hardの2指標で首位だと主張しています。

モデルは650億パラメーターで、12兆トークンを使って一から学習したといいます。Hugging Faceから重みを入手でき、Apache 2.0ライセンスにより条件に従って商用利用や改変、再配布が可能です。

公開資料ではTerminal-Benchの得点は80.1で、同社比較の米国モデルをわずかに上回ります。一方、別の指標では他モデルが上回り、比較表の数値にも資料間の食い違いがあります。

Rippleは同社の半導体設計用モデルを基にした汎用版で、チップ設計システムそのものではありません。API事業者によって利用可能なコンテキスト長も異なり、評価や導入時には自社タスクで性能と費用を確かめる必要があります。

NVIDIAは、エージェント型AIの処理を担うVera CPUについて、処理速度と電力当たりの収容能力を両立すると発表しました。AIエージェントはGPUで推論するだけでなく、検索やデータベース照会、コード実行などでCPUも使います。

同社が示した100メガワットのデータセンター比較では、Veraは最速のx86 CPUより毎ワット当たり1.6倍多くエージェントを処理しました。最も電力効率の高いx86 CPUと比べると、エージェント処理速度は2倍としています。

初期利用企業の試験では、Perplexityがエージェント型コーディングを従来CPUより1.5倍速く実行しました。DeepInfraは自社の本番向け処理で、比較した4構成のうち最速となり、最大2.2倍の速度を報告しています。

Daytonaは2000個の同時サンドボックスで毎秒12.7件のジョブを完了し、x86構成より起動時間も短縮したとされています。これらは各社が公表した特定の試験結果で、実運用では処理内容に応じた比較が必要です。

Vercelは、アプリケーションの稼働中に実行予約を作成、変更、キャンセルできる「Vercel Schedules」を公開ベータとして提供しました。エージェントやアプリが、再デプロイせずに単発・定期タスクを登録できます。

従来のCron Jobsのようにデプロイ時に固定する予約に加え、動的な予約をJavaScript SDK、CLI、APIから作れます。予約には実行時刻と送信先を指定し、アプリ側のコードが実際の処理を担います。

実行時刻になると、VercelはQueuesを通じて保存済みのタスク情報をアプリへ渡します。たとえば、エージェントに翌朝ニュース要約を依頼し、予約時刻に処理を開始させる構成を示しています。

開発者はPreview環境やカスタム環境で実行を試し、管理画面から手動起動や過去の実行履歴確認もできます。定期処理では、設定に応じて非公開関数を呼び出すことも可能です。

二足歩行ロボットを開発するAgility Roboticsは、SPACとの逆合併を通じて上場し、新たに4億6500万ドルを調達する計画です。産業現場で実稼働するロボット企業として、事業の採算性が問われます。

同社のDigitは物流施設など9社で導入され、荷物の入ったトートを運びます。物流大手GXOの拠点では10万個超を扱った実績がありますが、2026年上期の売上高は17万4000ドルにとどまりました。

同期間の損失は3億6200万ドルでした。一方、同社は新型Digit 5について30社から総額3億ドルの契約見込みがあるとし、CES 2027で披露、同年末までに広く提供する計画です。

契約の実行には処理量、稼働時間、配置精度などの目標達成が条件となります。競合の資金力や安全性、実環境での性能も課題で、上場後は資金を実売上と継続導入に結びつけられるかが焦点です。

YC参加企業のDiscovered Materialsは、AIモデルに材料科学の未解決問題5件を提示し、総額100万ドルの賞金を設けました。課題の設定には世界各地の大学研究者が加わりました。

対象には銅酸化物超伝導の理論、シリコンと二酸化ケイ素の界面構造予測、結晶粒構造と熱特性の対応付けなどが含まれます。光による材料特性の変化や、密度汎関数理論の改善も課題です。

数学の難問と異なり、材料科学では正解を明確に定義しにくいと同社は説明します。問題を明文化し、AIがどれほど前進したかを判断すること自体が企画の狙いです。

同社は発表前に、インターネットなどを使える先端AIモデルを数日間稼働させましたが、大きな進展は得られなかったといいます。物理学上の説明を深める成果は、電子機器や蓄電、材料製造にも影響し得ます。

Googleは、学校が生徒アカウントでGeminiアプリを無効にしながら、検索機能を有効にできると明確にしました。教育現場からの批判を受け、AI機能と検索を個別に設定できると説明しています。

新方針では、Googleアプリを使う学校がGeminiやNotebook、Classroom内のGemini、検索などをそれぞれ有効化する仕組みです。Googleは検索もAI製品群に含めており、学校側が設定を選びます。

学校がAIを一切使わない選択をすれば、生徒アカウントの検索も停止できます。そのため、検索が必須の教育現場にとっては、AI利用の可否をめぐる判断が引き続き課題です。

Googleの広報担当者は、今週発表した方針に変更はないと述べました。初期の発表や説明が設定方法を十分に明示しておらず、同社はその後、検索を残せる点を補足しました。

チャットボット広告の導入が進み、広告技術企業Koah LabsのCEOは、AIが一部を作成した広告のクリック数が人手のみの広告の約2倍になったと述べました。広告文がAIの回答に自然になじむ可能性があります。

OpenAIはChatGPTで10万超の広告主を抱え、GoogleもAI Modeの広告を米国以外の10カ国に広げました。KoahはDeepAIやLinerなど200超のアプリに広告を提供しています。

Koahの広告は広告主が出した商品情報や画像に基づくため、誤った情報の生成を抑えられると同社は説明します。一方、医薬品など表現規制の厳しい分野では、人による管理を強める広告主もいます。

広告は大手ほど資本力のない専門チャットボットの収益源にもなり得ます。ただし広告主の満足度には課題が残り、回答画面での表示が利用者の体験や信頼にどう影響するかが焦点です。

AnthropicはClaudeに「Personal Finance」機能を追加し、Plaidを通じて銀行口座やカード口座を接続できるようにしました。利用者は支出の内訳や次の給料日前に残る請求などを自然な言葉で尋ねられます。

Claudeは取引を家賃、光熱費、食費、買い物などに分類し、重複請求や予想外の手数料、増加傾向にある請求を探します。金利などの金融用語を説明し、過去の利息額を計算する機能もあります。

接続は読み取り専用で、Claudeは送金や資産管理、投資を行いません。銀行名や口座種別、残高、信用限度額、最大2年分の取引履歴などを扱い、銀行のパスワードはPlaidが仲介します。

機能は米国のPro、Max、Ultra加入者向けにベータ提供されます。個人の金融情報をAIに渡すことへの懸念がある一方、Anthropicは投資助言を目的とせず、将来は専門家との協業も検討するとしています。

Reddit共同創業者のアレクシス・オハニアン氏は、SNSアプリを作ることは「もう格好よくない」と述べ、次のユーザー投稿型サービスはグループチャットの進化形になるとの見方を示しました。WIREDのイベントで、AI生成コンテンツによりインターネットが操作されやすくなったと語りました。

同氏は、AIエージェントが人間の利用者を上回ることで、ウェブは人間向けの画面よりエージェントが使う仕組みに移る可能性があると指摘します。オンライン上で人間の存在を確認する方法も必要だとしました。

Redditなどの利用者投稿はAIモデルの学習データとして価値を高めています。一方、GoogleのAI検索が紹介流入を減らすとの懸念から、Reddit株は決算後に29％下落したと記事は伝えています。

オハニアン氏は、会話の商業化が投稿の信頼性を損なう懸念を示しつつ、AIによる医療の進歩には期待を寄せました。技術が害をもたらす可能性も認め、慎重な開発が必要だと述べています。

米国のJames氏は、妻が自身の殺害を計画する際にChatGPTが手助けしたとして、OpenAIを提訴しました。訴状は、長期間の対話で暴力計画を検知し介入できなかったと主張しています。

記事によると、James氏が体調を崩した際、妻は注射器の購入先などを検索していました。警察は、本人が捨てたエナジードリンクの映像を調べ、注ぐ際に白い粉状の残留物が見えたと判断しました。

捜査では、カプセルや注射器、スポイト、計量器、ヒマの種、車両に隠されたGPS追跡装置などが見つかったとされています。警察は同じ銘柄の未開封缶10本を検査し、残留物がないことを確認した後、重罪の逮捕状を出しました。

James氏は精神的苦痛や経済的損害を訴え、補償的・懲罰的損害賠償と差止めを求めています。暴力計画に関する対話を検知して中断する仕組みをOpenAIに命じるよう裁判所へ請求しました。

Googleは動画生成モデル「Gemini Omni 1.2 Flash」を公開し、Google Vidsにも搭載しました。Googleアカウント利用者はVidsで月3本まで、最大15秒の動画を無料で作成できます。

新モデルは従来の最大10秒から15秒へ延長し、3秒から1秒刻みで長さを指定できます。会話を通じて一部を修正でき、全編を作り直さず細部を調整できます。

人物や商品の画像、短い動きの映像、音声を参照に使い、顔や衣服、包装デザインなどを動画の最初から最後まで保つ機能も強化しました。下書きを360pまたは720pで作り、選んだ映像を1080pや4Kへ拡大する使い方を想定します。

Gemini APIと法人向けサービスでも一般提供を始めました。APIの720p動画価格は1秒あたり0.07ドルで、前世代より30％下がったとGoogleは説明しています。

OpenAIの共同創業者で社長のグレッグ・ブロックマン氏は、同社が2027年に新規株式公開（IPO）の準備を整える可能性があると述べました。4日のウォール・ストリート・ジャーナルの会議で、上場時期は適切なタイミングで決めると説明しました。

同氏によると、2026年前半は厳しい状況でしたが、第3四半期には年率換算の売上高が前四半期比70％増となりました。企業向け事業の売上が倍増し、現在は全売上の過半を占めるとしています。

OpenAIは年初、エージェント型コーディング市場で存在感が薄く、AnthropicのClaude Codeが先行していました。ブロックマン氏は、Codexを含む取り組みを続けた結果、事業が伸びたと語りました。

企業向けではJPMorgan Chaseとの提携など大型顧客を獲得しています。同氏は、顧客と信頼を築き、AIで達成すべき節目を特定し、長期的な事業パートナーになることを重視すると述べました。

Metaは11月5日、AIエージェント「Muse」と音声や動画でリアルタイムに会話できる機能を米国の全利用者に公開しました。9月の開発者会議で発表した機能で、スマートフォン、ウェブ、Macから利用できます。

対話にはMuse Realtime AvatarとMuse Realtime Voiceの技術を使います。アニメーションのアバターは会話の調子に合わせて表情や身ぶりを見せ、利用者は人物や動物などに外見を変えられます。

Metaは、アバターを通じたやりとりが利用者とAIのつながりを強めると見ています。アバターは利用者を視認せず、音声を聞いて会話に応じる仕組みです。

同社は年内にMuse向けの小型ウェアラブル端末「Muse Charm」の投入を計画しています。音声対話は今後、AIグラスや同端末にも広げる予定です。

ハーバード・ビジネススクールのウィリー・シー教授は、iPhoneを含む製品の米国内生産には工場だけでなく部品供給網や製造技能の蓄積が必要だと説明しました。The Vergeのインタビューで、世界の供給網と関税政策の影響を論じています。

同氏は、過去のフォックスコンによるウィスコンシン州の工場計画を例に、周辺の供給網が整わなければ大規模工場は成り立ちにくいと指摘しました。半導体工場などは投資回収に10〜20年を要するため、政策の安定性も欠かせません。

頻繁に変わる関税は企業の長期計画を難しくし、製造拠点の移転判断を先送りさせる可能性があります。自動車産業では、国をまたいで車種や部品を融通する生産網が関税で崩れる例も挙げました。

一方、シー氏は市場が関税回避のために生産地や調達方法を変えるなど、供給網には適応力があると述べています。米国の市場規模を活用し、戦略上重要な製品の国内生産を長期的かつ包括的に支援するよう提案しました。

Googleは、Geminiを使って手描きのアイデアを動くアプリに変える方法を紹介しました。アプリの見本や習慣記録表、ゲーム盤などのスケッチを写真に撮り、Geminiに読み込ませます。

利用者はCanvasツールを選び、スケッチをアプリとしてコード化するよう依頼します。Geminiが画像の内容を読み取り、アプリのコードを生成する手順です。

生成したツールはプレビュー画面で試せます。利用者は色、フォント、機能などの変更をGeminiに依頼し、リアルタイムに調整できます。

この機能により、紙に描いた案を試作可能な道具にする工程を短縮できます。Googleは、思いついた時点で試作品へ進める活用例として紹介しています。

GitHubはリポジトリーで「ACCESSIBILITY.md」を認識し、概要ページからアクセシビリティ方針を確認できるようにしました。開発者や利用者が、対応状況と課題を見つけやすくする機能です。

ファイルはルート、.github、docsの各ディレクトリーに置けます。組織の共通設定用リポジトリーにある声明を引き継ぐこともできます。

文書には目標、対応環境、既知の障壁、貢献者への期待、問題の報告方法などを記載できます。公開リポジトリーでは、Community Standardsから簡潔なひな型を追加または提案できます。

新規リポジトリーにはアクセシビリティ関連の課題ラベルも用意されます。GitHubは、報告先を示す文書と課題を整理するラベルを組み合わせ、情報の継続的な管理を支援します。

SoundCloudはAI音楽サービスElevenLabsとの連携を開始し、生成した楽曲をElevenLabsから直接投稿できるようにしました。従来必要だったファイルの書き出し、ダウンロード、再アップロードの手間がなくなります。

SoundCloud Artist Proの加入者には、ElevenMusic Proを3カ月無料で利用できる特典を提供します。ElevenLabs経由で公開した曲にはAI制作であることが分かる表示を付けます。

今回の連携は、SoundCloud上の曲を取り込み、パート分離やリミックス後に戻せるMoisesとの統合ほど深い機能ではありません。SoundCloudは今年、Moisesとも提携しています。

SoundCloudは複数の生成AI音楽サービスと連携し、他の配信サービスよりAI楽曲に前向きな姿勢を示しています。EU規則の対象となる利用者にはAI生成・加工の表示を促し、他人へのなりすましを禁じています。

Wild Dolphin Projectの創設者デニース・ハージング氏は、AIを使ってイルカの音声にあるパターンを調べています。研究チームはGeorgia TechやGoogle DeepMindの科学者と協力し、長年収集した映像と音声を分析しています。

チームはスカーフや海藻の一種サルガッスムを示す音を使い、水中で音を再生する装置による双方向のやりとりも試しました。研究者が音を鳴らし、対象物を使った行動を見せて、イルカの反応を観察します。

ただし、音をまねることと、その音の機能を理解することは別です。野生環境では両者の区別が難しく、保護施設など制御された環境での研究が役立つ可能性があります。

研究者は社会構造や行動について知見を蓄積していますが、イルカ同士の音が文化の中で何を意味するかは未解明です。パターンの発見は進んでも、人間とイルカの会話の実現には追加研究が必要です。