AI最新動向
OpenAI、ChatGPTの「Work」のエージェント機能を通常の「Chat」に統合し、12月からChatGPTとCodexの利用量の上限を共通にすると発表
11月1日（米国時間）、ヘルプページで告知した。ChatGPT Workの土台はCodexで、統合後はChatGPTとCodexの利用枠を1つにまとめる。「ほとんどの利用者にとって、利用枠のリセットを待つ頻度が今より増えることはない」とし、消費量はモデルと作業の内容で変わり、即答する「Instant」は利用枠を消費しない。残量とリセット時刻はこれまでどおり「設定」の「使用状況」で確認できる。関連報道：https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2611/02/2000002781/
会話と作業代行の区別がなくなり、重い作業ほど利用枠を早く使い切る形に変わる点
OpenAI、日常生活の用事をAIがどこまで片づけられるかを測る評価「LifeVal」を公開 GPT-5.2の49.3%からGPT-6 Astraの80.6%へ
11月2日（米国時間）公開。米国と各国の生活時間調査（American Time Use Survey、Multinational Time Use Study）から人が時間を使う用事を洗い出し、数千人のChatGPT利用者の声をもとに、保育先探し・行政手続き・家計の予算づくり・献立の調整・食料品の注文・運動計画などを課題にした。助言ではなく実際に用事を片づけられるかを測る。平均の得点は、GPT-5.2が49.3%、GPT-5.4が73.0%、GPT-5.5が77.4%、GPT-5.6が80.0%、GPT-6 Astraが80.6%
個人向けのAIの評価軸が、会話の上手さから「用事を最後まで片づけたか」に移っている点。直近の世代では伸びが鈍っている点
11月2日（米国時間）に米証券取引委員会へ提出した。アンドリュー・カラン氏の要約によると、7〜9月期の売上高は169.6億ドルで前年同期比1127%増、1〜9月の9か月で332億ドル、計算資源の購入・リース契約の累計は8954億ドル。ロイター配信のGlobe and Mailによると、7〜9月期の前期比の伸びは47%で、4〜6月期の144%から大きく鈍り、書類には「計算基盤の提供者の一部は第三者の資金や信用補完に頼っており、それが得られないか高くなれば、契約した容量が遅れたり、価格が見直されたり、減ったりする」というリスクを新たに書いた。一部の投資家は上場時の評価額を約2兆ドルから1.5兆ドル規模に引き下げて見ているという。同じ11月2日、関東財務局に有価証券届出書を出し、日本で最大35億ドル（約5528億円）を調達すると明らかにした。海外企業のIPOとして過去最大規模になる（日経）。関連報道：https://www.theglobeandmail.com/business/article-anthropic-third-quarter-results-ipo-filing/
売上は伸び続けている一方、計算基盤の支払い約束が売上の規模を大きく上回り、その一部が提供者側の借入に依存している点。日本の個人投資家にも直接売られる点
Claude Code（Opus 5.5）に撮影素材のフォルダを渡し、「10分のvlogに編集して」の一言で文字起こし・場面選び・サムネイル・字幕まで仕上げさせた
11月2日3時23分（JST）投稿。DJIのカメラの動画をフォルダにコピーし、そのフォルダでClaude Codeを開いて「これらのクリップをXとYouTube用の10分のvlogに編集して」と頼んだだけだという。Claudeは自分で、mlx-whisper（MacBook ProのGPUで動くWhisper large-v3-turbo）で発言を文字起こしし、数秒ごとの画面を1枚の一覧画像（コンタクトシート）にして各クリップの中身を見て、声の照合モデル（SpeechBrain ECAPA）で本人の声と他人の声を区別し、OpenCVとYuNetの顔検出でサムネイルを作った。編集そのものは「どのクリップを何秒から何秒まで使うか」を並べたJSONのカット表で、最初の1分にはPillowで字幕を入れた。本人は少し手を加えただけで、どの道具を使うかは指示していなかったという
道具の選定から組み合わせまでAIに任せられる点。手元のMacで動く文字起こしや顔検出に頼るため、動かす機械の性能が前提になる点
Claude（Opus 5.5）に「M5StackをUSBでつないだのでDOOMを動かしておいて」と頼むと、約10分で小型マイコンの上でゲームが動いた
10月31日22時34分（JST）投稿。手のひら大のマイコン機器M5StackをPCにUSBでつなぎ、Opus 5.5に一行で頼んだところ、たった10分後に動いている様子を投稿した。移植・書き込みの手順は投稿には書かれておらず、AIに任せている
機器の仕様を調べてプログラムを移し、書き込むまでの一連の作業を、つないだ機器ごとAIに渡せる点。何をどう書き換えたかは人の側で確かめにくい点
MetaのAIエージェント「Muse」に予備のスマートフォンをつなぎ、人の代わりにスマホを操作させる
10月31日20時15分（JST）投稿。投稿者は「人間がやる操作はほぼ全て代わりにできそう」と書いた。テツメモ氏の紹介によると、やり方はスマホをPCにUSBでつなぎ、Androidの開発用接続（ADB）を扱うMCPサーバーを立ててMuseから操作できるようにするもので、Museはつながった2台（UMIDIGI A5 ProとFireタブレット）の画面サイズや電池残量を読み取り、スリープ中のスマホを起こしてホーム画面のスクリーンショットまで撮った。接続手順はMuseのコネクタの文書に保存したという。紹介：https://x.com/tetumemo/status/2116866602188861757 別の利用者は、常に動いているPCがなくても、Museの仮想マシンからTailscaleのネットワーク経由で無線のADB接続ができたと報告している https://x.com/takapon_xp/status/2117070312890413454
スマホのアプリしか無いサービスもAIに操作させられる点。再起動で接続が切れることと、ロック画面の解除が制約になる点
SemiAnalysis、半導体設計・創薬・法律・金融など11分野の専門業務をAIエージェントにやらせる評価「GDPx」を公開 首位のClaude Opus 5.5でも正答は12%
11月2日11時6分（JST）、半導体・AI産業の調査会社SemiAnalysisが公開した。14の専門データ会社と組み、ハードウェア設計、チップ設計、ソフトウェア開発、材料科学、生物学、金融、AIによるAI研究の自動化、クオンツ取引、法律、サイバーセキュリティ、アライメントの11分野で206の課題を作った。得点はClaude Opus 5.5が12.0%（1課題あたり51.41ドル）、Gemini 4 Carbonが10.9%（同16.29ドル）、GPT-6 Astraが9.6%（同53.99ドル）、MetaのMuse Wonder Fullが9.0%、Claude Fable 5.1が8.5%など。グーグルのスンダー・ピチャイCEOは「質の高いベンチマークに伸びしろがあるのは良い。Carbonのコストの線を見てほしい」と引用した https://x.com/sundarpichai/status/2117113121102045347
最先端のモデルでも、専門家の本業にあたる課題はまだ1割前後しか解けない点。同じ得点帯でも1課題あたりの費用に3倍以上の差がある点
Anthropic、修正S-1に「AIに起因する劇的な進歩の加速」の危険水準に近く達しうると追記 2018〜2024年の2年分の進歩が1年で起きる状態を指す
11月3日1時18分（JST）、アンドリュー・カラン氏が、11月2日提出の修正S-1の29ページに新たに加わった記述として紹介した https://x.com/AndrewCurran_/status/2117290147863826460 。社内の推計では、同社の責任あるスケーリング方針（RSP）で定めた「AIに起因する劇的な進歩の加速」に、まもなく当てはまる可能性があるという。この水準は、2018〜2024年を基準にした2年分の進歩が1年で起きる状態を指す。予測分析のピーター・ワイルドフォード氏も同じ記述を「私たちはまもなく該当する可能性がある」と引いた
AIがAIの研究開発を速める段階に入りつつあると、開発元自身が投資家向けの法定書類に書いた点
有識者の受け止め
アーヴィンド・ナラヤナン（プリンストン大学教授、計算機科学者）、「研究所が自己改善するAIに向かって競争するほど、自分たちのビジネスモデルの消滅に向かって競争することになるかもしれない」
11月2日22時25分（JST）投稿。理由を7点挙げた。「検証できる課題、特に同じ能力をより安く出す効率化は進み続ける。同等の能力あたりの費用はこの数年、少なくとも年10分の1のペースで下がってきた」「文章からガバナンスまで、成功の基準があいまいで手応えが遅い課題は、人間を縛るのと同じ限界をAIも受け継ぐ」「自己改善が起きても狭いものにとどまり、経済全体の仕事を広く自動化するには届かない」「複数の研究所が最先端に並ぶので、推論の値下がりを補う高い利幅は取れない。オープンなモデルも遅れて追いつく」。唯一の出口は、トークンを売る商売から、乗り換えにくく業務に深く組み込まれる企業向けソフトの形へ「スタックを上がる」ことで、企業が「デジタルの働き手」や解決したサポート案件ごとに払う世界なら推論の値下がりは研究所に不利にならないとした。「自己改善への競争は、研究所が生んだ価値を自分で回収する主な道を消す競争になる。鉄道、航空、光ファイバーなど過去の変革的な技術がたどった運命だ」と結んだ
性能の伸びがそのまま開発元の利益になるとは限らないという見方。AIの使い手の側から見ると、推論の単価が下がり続け、成果に対して払う契約形態が増える方向
イーサン・モリック（ウォートン校教授）、GDPxに「GDPvalの後継が出たのは良いが、人間の専門家との比較が要る。0%という得点は、経済的に意味のある成功率の差を隠している」
11月2日15時30分（JST）投稿。「AIの仕事ぶりを評価するGDPvalの後継が出てきたのは良いが、GDPvalのような人間の基準線が本当に必要だ。おかしなことに、GPT-6 Proが採点の誤りをいくつか見つけた。それに0%という得点は、経済的に意味のある成功率の違いを隠していると思う。それでも価値のあるベンチマークだ」と書いた
「何%解けたか」だけでは、人を置き換えられるかどうかは判断できないという指摘。人が同じ課題でどれだけ取れるかとの比較の有無
AI活用事例
メルカリ、全従業員のAIツール利用率が100%に エンジニア1人あたりの開発量はAI導入前の7.6倍 業務を止めて全社でエージェントを作る日を設けた
ITmedia ビジネスオンラインが11月2日に報じた（10月15日のTOKIUM主催のオンラインカンファレンスでの講演を基にした記事）。同社の2026年6月期の決算説明資料によると、全従業員のAIツール利用率は1月末時点で100%、エンジニア1人あたりの開発量はAI化前（2024年6月期）の7.6倍。ChatGPTやClaudeは半年ほどで全社に行き渡ったが成果につながらず、執行役員CHRO兼CAIOの木村俊也氏は「企画から開発、各種チェックまで、上流から下流をすべてエージェント化しなければ全社は変わらない」として、各業務領域でAIエージェントを作りそれを前提に働く方針に切り替えた。約2000人の社員のうち、エージェント作りに時間を使いたい部下を止める上司もいたため、2週間に1回の全社集会で「エージェント作りの時間は無駄ではない」と伝え続け、AIのために業務を止める日を設けたという
道具の配布だけでは成果が出ず、通常業務を止めてでもエージェントを作る時間を会社が確保した点。止めようとする中間管理職の存在
