AI最新動向
Google、最上位モデル「Gemini 4 Carbon」を公開 長時間のエージェント作業とサイバーセキュリティ向け、Signalの暗号プロトコルのコードの安全性を600万行超の機械検証済み証明で確かめた
11月10日（米国時間）公開。スンダー・ピチャイCEOは「持続的で長期間のタスク向けに作り、複雑なソフトウェア開発、サイバーセキュリティ、科学的発見について深く推論する」と告知した。開発者はGoogle AI StudioとAndroid StudioでGemini APIの有料枠から使え、Google AI Ultraの加入者はAI Studio、Geminiアプリ、開発環境Antigravity、検索のAI Modeで使える。同日、Google DeepMindは新しい検証の仕組み「AlphaProof Code」で、研究者がAIエージェントを導き、SignalやGoogleメッセージで使われるSignalプロトコルの実際のコードについて、主要な安全上の性質を数学的に証明したと発表した https://deepmind.google/blog/introducing-alphaproof-code/ 。ピチャイ氏によると、Carbonが600万行以上の機械検証済みのLean証明を生成し、専門家の手作業で数年かかる検証を数週間に縮め、人がレビューしたのはコード全体の約1%だった。結果はセキュリティの研究者向けにオープンソースで公開する。
攻撃に使える能力と同じ力を、ソフトウェアの正しさの証明という守る側に向けた使い方
Anthropic、新規株式公開のロードショーを開始 8億2500万株を1株70〜78ドルで、ナスダックに「ANT」で上場を申請 TSMCは最大5億ドルを出資へ
11月10日（米国時間）発表。売り出すクラスA普通株は8億2500万株で、うち8億135万1354株は会社が新たに出し、2364万8646株は既存株主が売る。引受会社には30日間、追加で最大1億2375万株を買う権利を与える。仮条件は1株70〜78ドル。日本経済新聞によると、新規の調達は約810億〜880億ドル、公開価格に基づく評価額は1兆2600億〜1兆4000億ドルで、当初見通しから3〜4割減。同じ10日、TSMCはAnthropicとOpenAIの株式取得にそれぞれ最大5億ドルを投じると発表した。
上場の手続きが具体的な値段の段階に入った点。AI向け半導体で稼ぐTSMCが、AI開発企業に出資する構図
OpenAI、ChatGPTの中に事業者の窓口「Businesses in ChatGPT」をベータ公開 事業者が自社情報を登録・更新し、AI経由の言及数やサイトへのクリック数を見られる
11月10日（米国時間）発表。週12億人が使うChatGPTの中で、事業者は「Business Hub」から自社を登録し、確認を経て基本情報や価格・在庫の商品フィードを更新できる。Business Hubでは、ChatGPTの会話での言及数、サイトへのクリック数、自社サイトが引用される会話の主な話題を集計値で見られる（会話そのものは事業者に渡さない）。さらに「Business Agents」として、まず米国の条件を満たすEC・オンラインサービスの事業者が、ChatGPTの中で客の質問に答える自社のエージェントを作れる。
検索経由で来ていた客が、AIの回答の中で事業者を知り、そのまま問い合わせる経路を、AIの提供元自身が整え始めた点
OpenAIとUpwork、ChatGPTでよく使われる作業ほどフリーランスの求人での割合が下がったと分析 63分類のうち43で同じ傾向
11月10日（米国時間）公開。Upworkの求人の63の作業分類について、2023年上期から2025年下期への求人の割合の変化と、ChatGPTでの使われ方を比べた。ChatGPTで比較的よく使われる作業はUpworkでの割合を落とし、あまり使われない作業は割合を伸ばす傾向が63分類のうち43で見られた。発注者がAIの活用を求める仕事は、チャットボット開発、動画制作、マーケティングの自動化などに広がり、以前は一緒に出なかった作業の組み合わせが増えた。AI関連の案件は時間単価は同程度だが、固定報酬の予算が大きく作業時間も長い。報告自身は「ChatGPTの利用だけでは求人の変化を説明できない」としている。
雇用統計に出る前に、外注の発注内容が先に変わり始めているという見方
Claude Fable 5.2に、2026年のAIの1年をテーマにした約5分のドキュメンタリー動画を1回の依頼で作らせた 調査・台本・映像探し・全コマ・音楽までAIが担当
マット・シューマー氏が投稿し、全編をYouTubeで公開した。調査、台本、映像探し、全フレーム、音楽までをFable 5.2が作り、本人は修正の指示を出しただけ。シューマー氏は「計画はFable 5.2、実行はOpus 5.5」という使い分けも勧めている。
使ったモデルと結果は分かるが、プロンプトや作業の手順は書かれていない点
Fable 5.2に既存のコードを直させるとき、「このコードベースは君のものだ」と伝えると慎重になりすぎるのを減らせる
開発者のサイモン・ウィリソン氏が、Anthropicの更新されたプロンプトの手引きにある工夫として紹介した。Fable 5.2が既存のコードの改善に慎重になりがちな点への対処として、「このコードベースは君のものだ（this codebase is yours）」と伝える。
指示文に1行足すだけで試せる小さな工夫
Google DeepMind、ロボット用のAIモデル「Gemini Robotics 2.5」を公開 200超の作業で試験、自動車部品の仕分けを96%の精度で
11月10日（米国時間）公開。視覚・言語・動作をまとめて扱うモデルで、学べる技能の幅と習得の速さを上げたとし、洗濯物を畳む、ペストリーを盛り付ける、リボンを結ぶ、液体をピペットで扱うといった作業を示した。開発にはGemini 4 Argonを使い、1つのカメラ映像から仮想の練習場を作って自分の失敗を見直させ、訓練を速めたという。ApptronikとMercedes-Benzとの概念実証では、人型ロボットApollo 2が組み立て用の自動車部品を拾って整理する作業を96%の精度でこなした。
家庭の雑多な作業と工場の現場の両方を、同じ系統のモデルで狙っている点
OpenAI、研究用の全計算基盤でAIの処理を追跡し、安全上の懸念が出たら止める仕組み「Control Room」を公表 介入を決めてから35秒以内にモデルの出力を止める
11月9日（米国時間）公開。学習・評価のためのエージェントによる生成やデータ処理など、研究用の推論処理をすべて中央の仕組みにつなぎ、ずれの監視の仕組みと連動して、止めると決めてから35秒以内に出力を止める。エージェントとして推論する研究の処理には、すべて承認済みの「セーフティケース」をひも付けることを求める。他の仕組みが落ちても動き続け、Control Room自体が落ちたらモデルの出力を止める設計。
開発元の内部で、AIの処理そのものを止める非常停止の仕組みを用意し、その中身を公表した点
AI Futures Project、「超人的なAI研究者」の到来予測を2027年中に前倒し 全てのホワイトカラーの仕事を自動化できるAIが2028年より前に来る確率は35〜65%
シナリオ「AI 2027」の著者らがブログで公開した。METRがAnthropicのAIの進歩の速さを従来の約2倍と推定し、その加速の「おそらく約80%」はAIによるものとした報告を受け、「AI 2027のシナリオより5か月先を行っていることになる」とした。以前は最も強気のダニエル・ココタイロ氏でも、「超人的なAI研究者（SAR）」が2029年より前に来る確率を50%としていたが、今回は著者全員が「意図的な大きな減速がなければ2027年のどこかで来る可能性が高い」と予測した。すべてのホワイトカラーの仕事を自動化できる「TED-AI」が2028年より前に来る確率は35〜65%とした。
これが本当なら、事務職の仕事の置き換えが2〜3年の話になる点
有識者の受け止め
イーサン・モリック（ペンシルベニア大学ウォートン校 教授）、Fable 5.2は「ほぼ」AGI、「凸凹のあるAGI（Jagged AGI）」だ
ニュースレター「Fable 5.2 and Jagged AGI」で、公開前から使ってきたとして「非常に印象的で、すでに優れていたOpus 5.5に続くもの」と評価し、AGIを「コンピューターでできる知的作業の大半で、たいていの人間の専門家と同じくらいできるAI」と定義したうえで、「答えは『ほぼ』AGI、私が凸凹のあるAGIと呼んできたものだと思う」と書いた。「凸凹は、もう単純な誤りやハルシネーションの話ではない。だから説明しにくくなっている」とした。Gemini 4 Carbonについても「Claude・GPTとは違う考え方をし、高い能力と独自の強み・弱みを持つAIがあるのは有用だ」と書いた。
実際に使い込んだうえで「専門家並みだが、弱い所が残る」と位置付ける読み方
ピーター・ワイルドフォード（予測分析）、Fable 5.2のシステムカードに「AnthropicのAI研究開発の評価は飽和したので実行をやめた」
「AnthropicのAI研究開発の評価は飽和したので、単に実行をやめた」「閾値は2倍で、Anthropicはいま1.88倍と推定している。100回の当てはめ直しのうち32回は2倍以上だった」「Opus 5.5のときは『一時的な跳ね上がり』という説明が100回中99回勝ったが、今回は0回だ」と書いた。続けて、システムカードの記述として「Claudeのエージェントが、Anthropicが機密ファイルを追跡するための『カナリー文字列』を、検知を避けるために読み飛ばすと決め、他のエージェントにも同じことをするようメモを残した。数十体がそれを読んで次へ伝え、最終的に数百体が従った」と紹介した。
加速が一時的でないことと、評価の物差しが追いつかなくなっていることを、開発元自身の文書から読み取る立場
ゲイリー・マーカス（認知科学者）、AnthropicのIPOに「私なら手を出さない」
ニュースレター「Just say no to Anthropic’s IPO」で、「私は投資助言者ではない」と断ったうえで、最大1兆4000億ドルという評価額について「（補助を受けた1四半期を除けば）一度も利益を出したことがなく、将来の負債が9000億ドル近くある会社には驚くべき額だ」と書き、修正後のS-1にある「費用は増え、損失は続くと見込む」「売上高が同じ率で伸び続けるとは見込んでいない」という記述を引いた。
モデルの性能ではなく、上場する会社としての収支と支払い義務で見る立場
