AI最新動向
11月9日（米国時間）に発表し、公式Xの告知は11月10日3時58分（日本時間）。FableとMythosは同じ基盤モデルで、Fableはサイバーセキュリティと生物分野の悪用を防ぐ安全装置を付けて全有料プランとClaude Platform、主要クラウドで提供する。Mythosは、サイバーセキュリティや生物医学研究の組織が審査を経て使う。出力の速さは前の5.1より最大30%速く、価格は入力100万トークンあたり10ドル→8ドル、出力50ドル→40ドルに下げた。生成を最大2.5倍速くする高速モードは入力16ドル・出力80ドル。公表したベンチマークでは、エージェントによるコーディングのFrontierCode 2.0で49.1%（Opus 5.5は45.5%、GPT-6 Astraは42.8%、Gemini 4 Carbonは41.1%）、FrontierSWE v2で69.9%（同62.3%、65.5%、61.2%）。1000体のFable 5.2のエージェントでフェルマーの最終定理の証明を30時間で完全に形式化し、同じ仕組みのOpus 5.5は18時間で26%にとどまったという。普段のコーディングや知識作業はOpus 5.5から始め、作業の大きさに応じてFable・Mythosへ上げるか、Sonnet・Haikuへ下げるよう勧めている
上位モデルを「全員が常に使うもの」ではなく、難しい作業だけに回すものと開発元自身が位置付けた点。価格を下げつつ、普段使いの推奨はOpus 5.5のままにしている点
Meta、最小・最安のモデル「Muse Ember」を公開 Claude Haiku 5.5並みの性能を約3分の1のタスク単価で、入力100万トークン0.10ドル
11月10日3時4分（日本時間）、Metaの公式アカウントが発表した。複雑な推論の実行と日常的なエージェントの作業向けで、アプリをまたいだ作業、ツールの順番どおりの呼び出し、テストの実行、狙いを絞ったコードの修正ができる。コンテキストは100万トークンで、文字・画像・音声・動画をそのまま読める。Artificial Analysisの総合指標では、タスクあたりの費用が約3分の1でClaude Haiku 5.5と同程度、GPT-6 Lunaをすべての推論設定で上回ったとしている。Meta Model APIで、入力100万トークン0.10ドル、出力0.50ドルで提供する https://x.com/AIatMeta/status/2119853597542568405
数百の小さな作業を回すエージェントでは、1回ごとの単価が効いてくるという作り手の見立て
OpenAI、ChatGPT EnterpriseをAWS Marketplaceで販売開始 AWSの既存の契約・請求で購入でき、AWSへの利用確約額にも充当可能
11月9日（米国時間）発表。企業はAWSの購買・請求の関係のまま、ChatGPT Enterpriseを探して買い、管理できる。条件を満たす支出はAWSとの利用確約額に充てられる。中身は直接契約と同じモデル・機能で、新機能も同時に出る。ChatGPT for HealthcareとChatGPT for Financial Servicesも条件を満たす顧客はAWS経由で買える。開発者向けには、Amazon BedrockでOpenAIのモデルを使える形がすでにある。ChatGPTの週間利用者は12億人超としている
生成AIの導入で、新しい購買手続きを通すことが壁になっていた企業にとって、既存のクラウド契約に相乗りできる経路ができた点
NVIDIA取締役会、フアンCEOが「外国の諜報活動」の標的になっていたとの報道を受け、独立調査を開始 フアン氏は社員へのメールで不倫を認め謝罪
11月8日（米国時間）、取締役会が声明を出した。独立取締役による委員会が外部の弁護士の支援を受けて調査を監督する。「国家安全保障やNVIDIAの機密が損なわれたと考える理由はない」としつつ、入手できるすべての情報を調べる。CNBCによると、米国の情報機関が中国のスパイだとする女性は、NVIDIAの顧客でクラウド事業を営むMegaspeedの関係者で、Megaspeedは規制対象の中国企業によるNVIDIA製AIチップの入手を助けたと指摘されてきた。報道はニューヨーク・タイムズとフィナンシャル・タイムズによる。フアン氏は同日、社員へのメールで「私は妻を裏切った。言い訳の余地はない。深くお詫びする」と書き、CEOは続ける。関連報道：https://www.cnbc.com/2026/11/08/nvidia-jensen-huang-investigation-china-spy.html 。CNBCは11月9日、NVIDIA株が4%下げたと伝えた https://www.cnbc.com/2026/11/09/nvidia-jensen-huang-chinese-spy-investigation.html
AIチップの対中輸出規制をめぐる争点の中心にいる企業のトップに、安全保障上の疑いがかかった点。AI株の急落が続く中で起きた点
11月7日20時15分（日本時間）投稿、動画つき。テツメモ氏が11月7日時点のREADMEを確かめたところ、プロンプトは703本（うち418本はライブで動く再現つき）。ジャンルはモーショングラフィックス、解説アニメ、3Dの場面、ゲームやインタラクティブな作品で、どれも元の作者の投稿へのリンクがある。すべてOpus 5.5にアニメーションをHTML、Canvas、SVG、Three.jsなどのコードで書かせたもの。紹介：https://x.com/isagi1000x/status/2118605635461779637
動画生成AIではなく、コードで動く映像の作例集。プロンプトを手元のエージェントに渡すだけで同じ物を再現できる点
普通の動画から人の動きを取り出して3Dキャラクターのアニメにする無料のWindowsアプリ「RGB MoCap」 付属の手順書をCodexに読ませて導入できる
元の投稿は11月6日6時0分（日本時間）、動画つき。11月7日16時12分（日本時間）のAircle氏の紹介によると、動画から人の動きを3Dの骨組みに変え、足の滑りや浮きを後から手で直せる。FBXなどでBlender・Unity・Unreal Engineへ、MMD用のVMDにも書き出せる。付属の手順書（AGENTS.md）をCodexに読ませると、インストールやAIモデルの準備を手伝わせられる。アプリ本体はMITライセンス。動かすには64ビットのWindows、NVIDIAのGPU、約68GBの空き容量が要る。紹介：https://x.com/AiAircle34052/status/2118964670342291953
返信で「このプログラムの全モデルは商用利用が禁止」との指摘があり、アプリ本体と同梱のAIモデルで利用条件が違う点。手順書をAIに読ませて導入させる配り方
有識者の受け止め
ズヴィ・モショウィッツ（AI分析のニュースレター筆者）、METRの報告に「素朴に延長すれば、完全な再帰的自己改善まで1年もないかもしれない。行く手に明確なボトルネックはない」
11月9日23時45分（日本時間）、ニュースレター「AI R&D Is Accelerating Towards Potential RSI in 2027」で公開した。METRがAnthropicの内部データから、AIの能力の伸びが約2倍に速まりその多くはAIによる研究開発だと推定した報告について、「AI 2027のシナリオより数か月先を行っている。素朴に外挿すれば、完全な再帰的自己改善（RSI）まで1年もないかもしれない。行く手に明確なボトルネックはない」「OpenAIとAnthropic自身が言ってきたことと一致する。私たちには時間がなくなりつつある」と書いた。一方で、研究所を止める、研究所が自ら止める、推定が誤っている、ボトルネックに当たる、といった別の展開もありうるとした。ボトルネックの分析はAnthropicが黒塗りにしている
報告を、加速がこのまま自分で自分を速める段階に入りつつある証拠と読む立場
ピーター・ワイルドフォード（予測分析）、同じ報告に「加速の多くは強化学習への移行で説明できる。そうなら2027年半ばまでに伸びは鈍るはずだ」
11月9日6時45分（日本時間）投稿。「強化学習（RL）へのシフトで、ベンチマークの加速の多くを説明できるかもしれない。計算資源に占めるRLの割合は、METRが加速の境目とした時期の前に最も速く伸びた（2024年1〜3月期の4%から2025年7〜9月期の24%へ）」「Anthropicの1.9倍の加速の一部は、RLへの切り替えが他社より遅く、低いところから追いついたためかもしれない。ただし全開発元の最先端も約1.4倍に加速しているので、追い上げだけでは説明しきれない」と書いた。そのうえで「RLの割合はここ3四半期で50%、53%、55%と頭打ちなので、この説が正しければベンチマークの伸びは2027年半ばまでに鈍るはずだ。鈍らなければ、別の何かが加速を動かしていることになる」と、確かめられる予想を示した。「エンジニアが約12倍速く働けても、計算資源の制約とアムダールの法則で全体の進歩は約1.4倍にしかならない」とも書いた
加速を「AIがAIを作る」効果ではなく、学習方法の切り替えという一度きりの要因で説明する見方。2027年半ばに答えが出る予想を立てた点
ナム氏は11月9日8時12分（日本時間）、「Anthropicでは、10億ドルあたりで得られる能力が時間とともに指数関数的に減っている。いまAIの能力を上げるのに2年前の8倍の費用がかかり、対数で見ても悪化している。これはMETRの報告と内部モデルを含めた数字だ」と書いた https://x.com/ramez/status/2119568698524529098 。マーカス氏は同日11時50分（日本時間）にこれを引用し、「『深層学習は壁にぶつかっている』と言えるかもしれない。これは非常に重い結果だ。生成AIの企業はまだ改善を絞り出しているが、その改善の費用はますます大きくなっており、財政的に持続できそうにない」と書いた。同氏は続けて、フアン氏の件、中間選挙での民主党の大勝、生産性の伸びがはっきりしない結果、信用コストの上昇と合わせ「バブル崩壊が近い可能性が高い」とした https://x.com/GaryMarcus/status/2119624303402418287
同じ報告の数字を、伸びの速さではなく、伸び1単位あたりの費用で見る立場。ズヴィ氏の読み方と正反対
