本文へ移動

重要なAIニュースを、速く、わかりやすく。

運営：AIMA

生成AIのニュース

新着順
生成AI AIを毎日使っても68％が不安　導入率だけでは信頼を測れない Gallupの37カ国調査では、AIへの前向きな感情が多くの国で上回る一方、正確さを強く信頼する割合の中央値は36％だった 米国ではAIを毎日使う人の68％が不安を感じ、利用していることと安心して任せられることは同じではない 企業は利用者数だけでなく、任せた業務、確認率、修正時間、利用を避けた理由を一緒に測る必要がある 生成AI Claudeが未知の酵素系を発見　AI研究が仮説づくりから一歩前へ Anthropicは、ClaudeがDNA配列を調べ、CRISPRに似た反復配列を伴う未知の酵素系ARTを見つけたと発表した 約950のAIエージェントが21時間、2億1000万トークンを使って候補を絞ったが、ARTの働きはまだ分かっていない 企業の研究開発では、AIへ結論を任せず、大量探索と候補整理を任せて人が実験で落とす設計が現実的だ 生成AI Claude Opus 5.5公開　長時間のAI作業を40％低コストに AnthropicはClaude Opus 5.5を公開し、Opus 5より典型的な処理費用を40％下げた APIは入力4ドル・出力20ドル、キャッシュ読み取り0.20ドルで、Pro以上と主要クラウドでも利用できる 企業は単価だけで切り替えず、同じ業務を完了するまでの再試行、修正時間、失敗件数を含めて比べたい 生成AI GPT-6 Sol／Luna公開　API料金半額、Work・Codexで利用開始 OpenAIはGPT-6 SolとLunaを公開し、API料金をGPT-5.6の期間限定価格から50％引き下げた Plus以上のChatGPT WorkとCodex、APIで利用でき、無料・Go利用者はデスクトップ版でLunaを使える 企業は最上位モデルへ一律移行せず、正確さが必要な業務はSol、件数が多い定型処理はLunaから比較し、合格1件の費用を測る 生成AI AIメール下書き、53％を無修正採用　Fyxerが運用実績を公開 FyxerはOpenAIモデルを使うメール業務AIで、生成した下書きの53％が修正なしで採用されたと公表した メール対応を30〜50の小さな判断へ分け、50万時間超の秘書業務データと利用者の編集差分を改善へ戻している 企業は全メールの自動送信から始めず、返信要否の分類と下書きだけを対象に、採用率と修正時間を測ると試しやすい 生成AI OpenAIのAI、数学の難問に解答提案　研究の検証構造が変わる OpenAIが、内部AIモデルがミレニアム懸賞問題の一つであるナビエ–ストークス方程式に解答を提案したと発表した 約100のAIエージェントを協調させ、解析的な証明とLeanによる形式証明を公開したが、数学界やクレイ数学研究所による認定はまだない 企業の評価対象はAIの最終回答から、課題分割、計算履歴、機械検証、人間による独立再現まで広がる 生成AI 33年前のゲームをAIが移植　7万2758行のアセンブリをGodotへ 1993年製ゲームの3万4000行のC++と7万2758行の68000アセンブリが、Claude Codeを使ってGodotへ移植された ビルド、バイナリ差分、画面比較を自動化する一方、遊び心地や曖昧な仕様は作者が判断した 企業のレガシー移行では、AIへ丸ごと任せる前に再現可能な基準と人の承認点を作ることが先になる 生成AI EU、ChatGPTを最厳格DSA対象に　月間1億5910万人で検索エンジン指定 欧州委員会はChatGPTをDSA上の超大規模オンライン検索エンジンに指定した EUの月間利用者は1億5910万人で、OpenAIは2027年1月までに追加義務へ対応する 企業利用者への直接義務ではないが、広告、推薦、安全、調査可能性の製品変更を追う必要がある 生成AI GPT-6 Astra公開　APIは入力100万トークン10ドル、全有料プランへ順次展開 OpenAIがGPT-6 Astraを正式公開し、限定組織から全ChatGPT有料プラン、API、Azure、AWS Bedrockへ順次広げる API標準価格は入力100万トークン10ドル、出力50ドルで、27万2000トークン超の入力は割増になる 企業はモデル名だけで一括切替せず、高難度業務の完了率、総トークン、手直し時間、権限逸脱を同じ案件で比べる 生成AI Gemini 3.8 Flash—一般提供　年末まで入力100万トークン0.75ドル GoogleがGemini 3.8 Flashを一般提供し、Geminiアプリ、AI Studio、API、Google検索のAIモードなどへ展開した APIは2026年12月31日まで入力100万トークン0.75ドル、出力100万トークン3.75ドルで、2027年1月1日から各1.50ドル、7.50ドルになる 移行時は単価だけでなく、low・medium・highの思考量ごとに完了率、消費トークン、待ち時間を同じ業務で測る 生成AI OpenAI独自チップJalapeño、推論性能を初公開　ChatGPTは速くなるか OpenAIは独自推論チップJalapeñoの初期結果を公開し、3つの公開モデルで比較対象よりワット当たり1.5～1.9倍の処理量を示した エンドツーエンドの遅延は1.7～3.6倍低いとするが、測定はOpenAIが自ら実施しており、ChatGPTやAPIの価格改定は発表されていない 企業は応答時間、エージェントの完了時間、成功1件当たりの費用、混雑時の安定性を今から記録すれば、導入後の差を自社の数字で判断できる 生成AI GLM-5.3公開　コーディング性能向上とAPI移行の注意点 Z.aiは、長い工程のコーディングとサイバー領域を強化したGLM-5.3を公開した APIは思考モードが必須になり、旧設定のままモデル名だけ変えるとリクエストが失敗する 企業は代表業務と安全な検証環境を決め、品質・時間・費用を既存モデルと並べて試したい 生成AI IBM、AIエージェントの記憶量を8モデル比較　精度と費用の選び方 IBM Researchは、AIエージェントへ過去の教訓をどれだけ渡すべきかを8モデルで比較した gpt-oss-120bは必要な教訓だけを選ぶ方式で完了率が16.1ポイント上がり、トークン増加は5％だった 企業は記憶機能を一律に有効化せず、モデルごとに無記憶・全量・選択の3条件で精度と費用を比べるべきだ 生成AI Claude、生成文に不可視透かし　AI判定を証拠扱いしない運用が必要に Anthropicは、Claudeの将来モデルが生成する文章へ読者には見えない統計的な透かしを入れると説明した 透かしは隠し文字や個人情報ではなく、単語を選ぶ際の小さな偏りを長文全体へ積み重ねる 短文、事実回答、大幅な書き直しや翻訳では判定力が落ちるため、申告と変更履歴の併用が判断の前提となる 生成AI Amazon、AI学習用に希少本を裁断　書籍調達で企業が問われる線引き 404 Mediaが追跡装置を入れた希少本は、Amazonのラスベガスにある書籍スキャン施設へ到着した 現地の従業員は、書籍の背を切ってページを読み取り、紙の本は工程で失われると説明した 自社資料をAIへ渡す会社は、取得の合法性だけでなく、原本保存とデジタル化後の利用範囲も契約で決めたい 生成AI AIで人員削減すると売上も減る？　研究が示した「合理的な暴走」の仕組み WhartonとBoston Universityの研究者は、AIによる人員削減が競争下で過剰になり、企業自身の需要も傷つける理論モデルを示した これは将来を確定した実証結果ではないが、Stanfordの米国データではAIにさらされる22〜25歳の職種で相対的な雇用減が確認されている 会社は削減人数だけでAI投資を評価せず、再配置率、顧客需要、若手採用、品質を同じ表で追いたい 生成AI Twitch、利用者データを生成AI開発へ　停止設定だけでは分からない範囲 Twitchは8月12日改定のプライバシー通知で、利用者データを生成AIモデルやサービスの開発・展開に使うと明記した 対象になり得る情報には、声・画像・投稿コンテンツ・チャットのほか、端末情報やサービス上の行動も含まれる 配信者はAI学習の設定を確認し、視聴者もチャットや連携サービスへ渡す情報を必要最小限にしたい 生成AI Grok 4.6公開、最高級AI並みを5分の1の出力料金で　誰が使える？ SpaceXAIは8月12日、長い手順の仕事や資料・アプリ作成を強化した「Grok 4.6」を公開した APIの出力料金はGPT-5.6 Solの5分の1だが、公式発表が示す提供先はCursor、Grok Build、APIなどに限られる 普段のGrokチャットやXで使う人は切り替わったと決めつけず、会社は同じ実務課題で品質と総額を比べてから採用したい 生成AI Claudeの文章に見えない透かし　会社の文書確認はどう変わる Anthropicは、2026年8月2日以降に公開する対応Claudeモデルの文章へ、人には見えない機械読み取り用の透かしを入れる 透かしは日本を含む世界で、Claude、API、Claude Codeなどに広がるが、検出されてもClaudeが全文を書いた証明にはならない 会社は透かしだけで人の文章かAI文章かを決めず、利用申告、元資料、編集履歴、公開前の人による確認を組み合わせたい 生成AI AIが「細菌を狙うウイルス」を設計　薬剤耐性と安全管理の現在地 スタンフォード大学などは、AIが設計した約300種類のウイルス候補を合成し、大腸菌を狙って働く16種類を実験で確認した 対象は人へ感染するウイルスではなく、細菌に感染する「ファージ」。抗菌薬が効かない菌への新しい治療法につながる可能性がある まだ実験室での成果で、人の治療に使える段階ではない。Science誌は、ウイルス全体をAIで設計する技術に安全管理が追いついていないと警告した