先週のAI市場を5分で振り返り

おはようございます。
先週1週間（10/17〜10/23）のAI市場についてのまとめ記事となります。

※現在、ニュースレターの配信基盤を移行しています。ご迷惑をおかけしています。ニュースレターはこれまでどおりお届けしますが、サイトのドメイン移管はこれからです。完了まで少々お待ちください。

先週は、AIにお金を出す側の決算と、AIエージェントにどこまで任せるかの線引きが、同じ週に並びました。縦糸は3本あります。ひとつめは決算です。10/21(水)に Meta・Tesla・Lam Research などが決算を出し、Meta は設備投資の見通しを狭めたうえで議決権のない新しい株を作ると発表しました。ふたつめは NVIDIA の囲い込みへの挑戦で、Amazon と Google が、PyTorch で書いたアプリを自社のチップに移す道具を2日続けて公開しています。みっつめはエージェントです。Anthropic の常時稼働エージェント「Claude Duet」が出た一方で、米国の大手銀行はエージェントのログインを締め出し、AIを使った攻撃と、AIが見つけた脆弱性の公表も重なりました。市場では、前の週に5日続けて売られた半導体が週の前半に戻したものの、10/22(木)に大きく下げ、週間（10/16終値→10/23終値）では半導体ETFの SMH が −2.33%、NVDA が −1.48%、決算後に売られた Meta が −9.40% でした。

📰 Pickup News

決算が集中した週。Meta は設備投資の見通しを狭め、議決権のない新しい株を作る

• 10/21(水)、Meta が7〜9月期の決算を出しました。売上は $64.60B で前年比 +26%、費用は $51.61B で +68% です。費用には、10代の心の健康をめぐる州の司法長官との和解に関わる $9.89B の費用が入っています。設備投資（ファイナンス・リースの元本の支払いを含む）は四半期で $34.91B で、2026年通期の見通しは $130〜145B から $135〜145B に狭めました。10〜12月期の売上の見通しは $73〜76B、9月末の社員数は前年比 −15% の66,775人です。
• 同じ発表で、取締役会は上場する議決権のない Class C 株を新しく作り、1株につき1株の Class C 株を配当として配ると決めました。効力は2027年1月の予定で、Class A 株の株価は2対1の株式分割と同じ動きになる見込みです。既存の株主の議決権は変わりません。TechCrunch によれば、CFO の Susan Li 氏は、この株を資金集めや社員の報酬、買収に使えると説明しています。Zuckerberg 氏は "We hit major milestones this quarter toward delivering personal superintelligence for everyone" と書いていますが、株価は翌10/22に −6.98% でした。
• 同じ日に、ほかの会社も決算を出しています。Tesla は売上 $28.0B と前年並みで、人型ロボット Optimus の生産を Fremont の量産ラインで始めたと書きました。この生産ラインから出てくるのは、初めての製品水準の機体だとしています。台数と外部への販売の時期は示していません。半導体の製造装置の Lam Research は売上 $8.22B と過去最高で、CEO の Tim Archer 氏はAIが半導体の需要を押し上げていると説明しましたが、株価は翌日 −11.76% でした。10/22 は SMH も −5.99% と大きく下げています。この下げの理由を一次の情報で確かめることはできませんでした。要は、AIへの投資が売上に結びついていると会社が説明した週に、Meta と Lam の株価は大きく下げました。

Amazon と Google が、PyTorch を自社のAIチップで動かす道具を2日続けて公開

• 10/19(月)に AWS が、PyTorch で書いたAIアプリを独自チップ Trainium に移す「TorchNeuron」を公開しました。設定を1行変えるだけで、コードを書き直さずに動くと Amazon は説明しています。翌10/20(火)には Google が、PyTorch を TPU で動かす「TorchTPU」をオープンソースで出し、移行を手伝う「TPU agent suite」も用意しました。PyTorch はAIアプリの約85%で使われるとされます。
• AIアプリの多くは NVIDIA の GPU で動く前提で書かれ、PyTorch の機能の多くも NVIDIA のチップ向けに作られてきました。TechCrunch は、開発者がすぐに一斉に離れるわけではないとしつつ、Amazon と Google が NVIDIA の優位を崩しにかかっているのは明らかだと書いています。実際に Trainium を回した測定は、Pickup Article の3本目で紹介します。
• NVIDIA の側は、10/21 の GTC Berlin で供給の話を前に出しました。NVIDIA の発表では、IBIDEN や Amkor などと組み、チップを載せる基板の生産能力を3年で2.5倍にします。Jensen Huang 氏は "Demand is extraordinary. Capacity is the constraint." と話しています。同じ週に Google Cloud は OpenAI のモデルの提供を始め、Gemini・Claude・OpenAI をそろえる唯一の大手クラウドになりました。チップでもモデルでも、1社に縛られない形を売りにする動きが目立った週です。

常時稼働のエージェントが出そろう一方、米国の大手銀行はエージェントのログインを締め出す

• 10/22(木)、Anthropic が「Claude Duet」を出しました。Claude Opus 5.5 で動き、毎日のまとめやダッシュボードを作り、自分専用の仮想マシンの上で裏で作業を進めるアプリです。iOS・Android と Claude.ai で、Pro と Max の利用者向けの研究プレビューとして順番待ちで提供します。6,000を超えるコネクタやプラグインにつながり、支払いのような重い操作には利用者の承認が要ります。TechCrunch は、Meta の Muse や OpenAI の Dots、Grok Bot に対抗するものと位置づけています。
• 受け入れる側の対応は割れました。The Decoder によれば、Axios の報道で、Morgan Stanley、JPMorgan、Bank of America、Wells Fargo が、顧客の ID とパスワードでログインする外部のエージェントを制限しています。エージェントが本人の代わりに動いているのか、勝手に口座に入っているのかを見分けられないためで、多くは口座を見るだけの読み取り専用にする考えです。逆に Walmart は10/21、認めたエージェントが買い物できる入り口「Agent Gateway」を開きました。こちらは Amazon がエージェントを締め出しているのと対照的だと TechCrunch は書いています。
• 間をつなぐ道具も出ています。1Password の「1Password for Agents」は、エージェントにパスワードを見せないまま、本人がログインのたびに承認してサインインさせる仕組みで、Claude Duet、Dots、ChatGPT Work、Grok Bot、Muse などに対応します。週の初めには Microsoft が、社内のエージェントを「内部の脅威」と同じように見張る機能を発表しました。エージェントを入れるかどうかの段階から、誰の代わりに何をしてよいかを、仕組みでどう示すかに話が移っています。

AIが見つけた PHP の穴と、AIエージェントを使った攻撃が同じ週に

• 10/21(水)、米国家安全保障局（NSA）が、Web のプログラミング言語 PHP に深刻な脆弱性が2つあると警告し、PHP Foundation が修正版を出しました。PHP は Web サイトの約70%で使われ、穴は2004年の PHP 5 以降のすべての版にあります。見つけたのは、OpenAI の「Patch the Planet」に参加する Calif と Google の Wiz で、どちらもAIを使っていました。NSA は、すぐに直せないならサイトを止めるよう勧めています。悪用の報告はまだありません。
• 攻撃の側でもAIが使われました。TechCrunch によれば、Microsoft は、中国政府と足並みをそろえるハッカーが IT 管理の大手 ConnectWise のクラウドのバックアップを破り、約2,250の組織に入り込んだと発表しました。サインインの試行は毎分3,000回近くに上り、攻撃では、オープンソースのAIフレームワーク「ARTEX」を AIモデルと組み合わせて、エージェントとして使っていました。国内でも、GMO サイバーセキュリティ byイエラエの調査で、ARTEX を使った攻撃が日本企業約20社を狙っていたことが分かっています。
• この集中を、Latent Space の AINews は「Black October」と名づけました（Pickup Article の4本目）。PHP のほか、GitLab や LiteLLM などの公表も48時間ほどの間に重なっています。AIが穴を見つける速さが、直す側と攻める側の両方を急がせている、というのがこの週の見え方です。

Anthropic が「50人超の死者」を基準にモデルを止めうる法案の草案を回し、自社株の5%を公益の基金に

• Politico の報道として TechCrunch が10/20に伝えたところでは、Anthropic が議会向けのAI安全法案の草案を回しています。生物兵器、開発者の制御を逃れるモデル、サイバー攻撃のいずれかで、50人を超える死者か $1B を超える物的損害のおそれがあれば、商務省に登録した独立の評価者が72時間以内に知らせ、商務省が裁判官にモデルの公開を止めるよう求める仕組みです。評価者には研究所がお金を払えるため、評価への影響をどう防ぐのかは不明だと TechCrunch は指摘しています。
• 10/18 には、Anthropic は新しく設ける「Anthropic Public Benefit Fund」に自社株の5%を拠出すると発表しました。株主の承認が条件で、会社の価値が基準から50%上がるごとに、取締役会の判断で2%ずつ上乗せできます。The Decoder によれば、Elon Musk 氏は X で、株は直接一般の人々に配るよう応じました。10/21には、取締役の過半数を選べる Long-Term Benefit Trust に、物理学者の Christopher Stubbs 氏が加わっています。
• OpenAI の側からは、監視の弱さを示す話が出ました。The Decoder によれば、同社の Marcus Williams 氏は、社内のコーディングエージェントが不正な振る舞いを見張る仕組みを弱めたり外したりした件を明かし、理由はまだ十分に説明できないとしています。安全の仕組みを法律・株・社内の監視のどこに置くかが、同じ週に各社から別々の形で出てきました。

📗 Pickup Article

面白いと思ったポストや記事を紹介。

Nathan Lambert 氏（Interconnects）「Meta shakes up the frontiers, open and closed」

• 10/17に公開された、ポストトレーニング（事前学習のあとにモデルを仕上げる工程）とオープンモデルの研究者 Nathan Lambert 氏の分析です。前号で扱った Meta の Muse Wonder とオープンウェイトの Muse Spark Open を、各社の最前線の中に置き直しています。Muse Spark Open の性能は "falls somewhere above GLM 5.2, near DeepSeek V4.1 Flash, and behind GLM 5.3 or Kimi K3" で、中国の上位のオープンモデルにはまだ届いていない、という見立てです。
• ライセンスの細かい条件も拾っています。事業全体で月 $20M を超えて稼ぐ会社は Meta と別の契約が要り、「Built with Muse」の表示や出力への条件も付きます。Lambert 氏は、こうした独自の複雑なライセンスを、利用を取り戻したい研究所にとって "an unnecessary strategic risk" だと書いています。
• 閉じたモデルの Muse Wonder は "very strong models only behind Anthropic's Opus 5.5" と評価し、研究所の並びを "Anthropic > OpenAI > Meta ~ Gemini > xAI ~ Chinese Open Weights > U.S. Open Weights" としています。Meta の決算（Pickup News の1本目）で Zuckerberg 氏が Muse を節目に挙げた背景を、外の研究者の目で確かめられる1本です。

Jack Clark 氏（Import AI 477）「In which I tell the IMF the Singularity has begun」

• 10/19に配信された Import AI の回で、Anthropic の Jack Clark 氏が10/17(土)に Bangkok の IMF 年次総会で行った講演（Per Jacobsson Lecture）を収めています。冒頭の主張は "The singularity is here." で、"I believe that this year we have gained convincing evidence that it has now begun." と続けます。
• 根拠に挙げるのは、ソフトウェア開発、数学、生物、ロボットでの進み方とベンチマークの伸びです。ある評価については "When it launched, the best scoring systems got 2%. Now, they get 94%." と書いています。AIによる成長で米国の GDP が2030年に $44T に届くという試算の筋書きも示し、電力・データセンター・科学のインフラへの投資を各国の政府に求めています。
• 締めは、人の監督とルールづくり、そして "restraint"（自制）です。とくに生物と、AI研究そのものの自動化で慎重さを求めています。Pickup News の5本目の、Anthropic の法案の草案と同じ週に、同じ会社の共同創業者が国際機関の場でこう話した、という点も合わせて読めます。

SemiAnalysis「Amazon's Trainium Takes a Strike at the Training King」

• 10/23の SemiAnalysis の記事で、書き手は Kimbo Chen 氏と Dylan Patel 氏です。有料の記事ですが、測定の結果までの前半は無料で読めます。Pickup News の2本目の TorchNeuron を、実際に動かして確かめた内容です。結論は "Trainium now runs PyTorch the way PyTorch users expect, in eager mode, with torch.compile and the standard APIs." で、PyTorch の普段の書き方のまま動くようになったとしています。
• 数字も具体的です。16個の Trainium2 で Qwen3-32B を学習させ、即時実行（eager mode）で平均毎秒11,099トークン、事前にまとめて変換する compiled mode では毎秒14,156トークンと1.28倍でした。プロファイラー（どこに時間がかかっているかを調べる道具）については "by far leading the industry" と高く評価しています。
• 弱点も書いています。最初の1ステップに eager mode で184.6秒かかり、gpt-oss の学習ではコンパイルに27分17秒かかりました。総評は "It's nowhere close to the maturity of the CUDA ecosystem, but the direction is right." です。囲い込みはまだ崩れていないものの、崩しにいく方向は合っている、という評価になります。

Latent Space「[AINews] Black October」

• 10/23の Latent Space の AINews で、10/21〜10/22の動きをまとめた号です。副題は「the Cyber onslaught continues」で、PHP の認証なしの遠隔コード実行、GitLab の深刻度10の欠陥、LiteLLM の 1.107.0 にパスワードを盗むコードが入っていた件、ConnectWise への侵入などが、48時間ほどの間に重なったと整理しています。
• Anthropic の副 CISO の Jason Clinton 氏の、状況は "are going to get a lot worse before they get better" という発言も載せています。セキュリティの責任者は基本の対策の予算を取締役会に求めるべきで、守る側は1年半ほど持ちこたえる必要があるかもしれない、という話です。
• 反対の声も並べている点が読みどころです。「攻撃が勝っている」という語り方を偽情報だとする研究者や、大きな事故16件ほどのうち、その週に起きたのは4件ほどで、残りは前に見つかっていたものの公表が重なっただけだとする OpenAI の Joshua Achiam 氏の見方も紹介しています。SNS の投稿と報道を集めた号なので、個々の主張は確かめられたものではありません。

📊 Market & News

🏢 フロンティアモデル

• Hassabis 氏、AGI の到来は2〜3年と前倒し — The Wall Street Journal に話しました。年の初めには3〜5年としていました。
• DeepSeek、V4.1 Flash 1017 を公開 — 自社の計測で DeepSWE 77.0%、1タスクあたりの費用は約 $0.20 です。
• MiniMax、推論モデル M3.1 Flash — 100万トークンあたり入力 $0.15・出力 $0.60 で、中国の値下げ競争が続いています。
• Inception、拡散型の言語モデル Mercury 3 — NVIDIA の GPU で毎秒1,068トークンと自社で計測しています。独立の検証はまだです。
• Recursive、AIが開発の大半を手伝ったノートPC向けのモデル Flint — 総40B・活性2.5B の混合エキスパート（MoE）型で、Apache 2.0 です。
• Elorian、画像に戻りながら考えるモデル Glimpse — 研究プレビューで、100万トークンあたり入力 $0.60・出力 $3 です。
• OpenAI、GPT-6 は COBOL や Fortran などの古い言語に強いと説明 — 学習用のコードが少ない言語で大きく伸びたとしています。
• Kling 4.0、ステレオ音声と多言語の口の動きの同期 — 1回で最大30秒の動画を作れます。
• ElevenLabs、音声から音声で直接返す Eleven Realtime — 上位の v1 Max は応答までの時間が0.57秒です。
• Mistral AI、音声エージェント向けの Voxtral 3 — 文字起こし・読み上げ・SDK をそろえた一式です。
• Canva、初の自社製の画像生成モデル Craft — 最大2K の解像度で、全利用者に提供します。

🧠 研究・ブレイクスルー

• 数学者、OpenAI の Navier-Stokes の証明を「OpenAI 自身が理解していない」と指摘 — 166ページの証明は Lean で書かれ、Clay 数学研究所が審査しています。
• Claude、NSA が出した楕円曲線の種の値の由来を30分足らずで解明 — 25年前の謎で、Anthropic は懸賞金 $36,864 を寄付します。
• Claude、123のオープンソースのライブラリに約1億8,000万行の証明コード — 証明は Rocq という別のプログラムが自動で確かめます。
• Claude Science、サソリの毒にくっつくタンパク質をほぼ自力で設計 — 解毒剤として効くかはまだ試していません。
• OpenAI のエージェント、マウスの脳のデータの解析を32分で — PerturbAI と Scripps Research と組み、何千ものエージェントを動かしました。
• Microsoft の MAI-DxO、難しい症例で正答率83%と Science に掲載 — 一般の医師は36%でした。TechCrunch は、伸びの多くは土台のモデルによるものとみています。
• AIは作業の報告で失敗を隠すが、プロンプトの1文で改善 — Google Research などの研究で、GPT-5.5 が否定的な結果に触れた要約は200件中2件でしたが、正直に答えるよう1文足すと190件になりました。
• Gemini 4 Argon の4体のエージェント、人の手を借りずに Minecraft を攻略 — 役割や戦略は与えていません。
• 長い作業での判断の良さを測る Taste-Bench — 14のモデルで最高は GPT-5.6 Sol の59.7%でした。
• やることのないエージェントが「遊び」始めた — MIT の研究者による査読前の論文で、13体を仮想の島に30時間置きました。
• Google DeepMind、世界の森林の種類を10m四方で地図にする ForTy — 検証の地点では90%の確率で正しい種類を当てました。

🤖 エージェント＆プロダクト

• Anthropic の Claude Duet — 詳細は Pickup News の3本目です。
• Walmart、エージェント向けの Agent Gateway — 同じく Pickup News の3本目です。
• 1Password for Agents — 同じく Pickup News の3本目です。
• OpenAI、判定に特化した Decisions API を全顧客に — 1〜3秒かかっていた応答を100〜180ミリ秒に縮めたとしています。
• Google の Agent Compute Engine、エージェントごとに専用の仮想マシン — 20万体の試験で、停止と再開は500ミリ秒未満でした。
• Anthropic、Agent Skills を Agentic AI Foundation に寄贈 — ChatGPT や Cursor など70を超えるプラットフォームが対応し、公開されたスキルは100万件です。
• Uber、全社員約3万人に ChatGPT Work — 試験導入の早い利用者の約80%はエンジニア以外でした。
• Spotify、エージェントに選ばれる音楽サービスをめざす — Muse と最初に組んだ音楽サービスで、ChatGPT や Claude にも対応しています。
• Muse の米国のダウンロードが40日で1,000万件 — Sensor Tower の集計で、この速さはほかに11のアプリしかありません。
• Stripe、エージェント経由の購入が増えていると説明 — 件数そのものは開示していません。
• Yelp、店に電話して待ち時間を確かめる Check for Me — 音声のエージェントが利用者の代わりに電話します。
• 6つのエージェントに列車の払い戻しを取らせたら、言い訳を作り、医療情報を漏らした — 「あらゆる手を尽くして」と頼んだ実験です。

⚡ インフラ・半導体・compute

• Amazon の TorchNeuron — 詳細は Pickup News の2本目です。
• Google の TorchTPU — 同じく Pickup News の2本目です。
• NVIDIA、基板の生産能力を3年で2.5倍に — 同じく Pickup News の2本目です。
• NVIDIA の DSX POD、データセンターの立ち上げを最短14日に — Vera Rubin を組み込み、組み立て済みのコンテナで出荷する設計で、最初の出荷は2027年初めです。
• Google Cloud、Vera Rubin NVL72 の A5X の一般提供を来月に — 見出しは一般提供ですが、本文では来月の開始としています。
• NVIDIA、エージェントを安全に動かす OpenShell の設計図 — CPU の Vera で動かし、BlueField-4 が外から見張ります。
• NVIDIA、AIの工場を丸ごと監視する Minerva — IREN がすでに使い、Dell・Lenovo・Supermicro が扱います。
• NVIDIA の Isaac、見本の人型ロボットに Agile ONE SN — 身長1.40m・重さ40kg で、2027年初めに出します。
• Firebird、カザフスタン向けに Grace Blackwell 4万5,000個の米国の輸出許可 — NVIDIA が伝えています。
• ネオクラウドの淘汰が近く、最も失うのは NVIDIA という見方 — 数百社のうち数年後に残るのは7〜10社と見る経営者もいます。
• Blackstone の Jas Khaira 氏、AIの設備の借金への不安は大げさ — 投資の見返りはあるが、ばらつきがあるとしています。
• Nscale と Anthropic、$45B 規模の計算資源の契約を協議と報道 — Bloomberg の報道で、詳細は変わりうるとされています。

💼 ビジネス・人事

• Meta の7〜9月期の決算 — 詳細は Pickup News の1本目です。
• Tesla、Optimus の生産を Fremont で開始 — 同じく Pickup News の1本目です。年末までに学習用の計算能力を 400MW にする計画も書いています。
• Lam Research、売上 $8.22B で過去最高 — 同じく Pickup News の1本目です。
• IBM の7〜9月期、売上 $17.1B で前年比 +5% — ソフトウェアが +8% でした。株価は週間で +9.23% です。
• SAP の7〜9月期、クラウドの売上が +26% — CEO の Christian Klein 氏は、自律的に動く企業の戦略が採用されていると説明しました。
• SpaceX のAI事業、第3四半期に約 $7.5B — 全社の売上 $14.6B の約半分です。1〜9月の累計では全社でまだ $413M の純損失です。
• Google Cloud、OpenAI のモデルの提供を開始 — 詳細は Pickup News の2本目です。
• Anthropic のクラウドの提携がこじれている — The Wall Street Journal に流出した S-1（上場の届出書）の内容です。
• Anthropic の技術職の新規採用で、ジュニアの比率が27%から9%に — 社員1人あたりの会議の時間は前年より20%増えました。
• Gartner の調査、AIで大きな見返りを得た企業は13% — CIO など技術部門の幹部 2,002人に聞き、51%はAIで運用の費用が増えると見ています。
• 管理職の半数超、AIで部下の仕事を評価しにくくなった — Monday.com の委託で Nielsen が7か国の管理職1,700人に聞いた調査です。
• ChatGPT 広告、新たに26か国へ。89か国・広告主10万社超に — OpenAI はこの発表で、ChatGPT を毎週12億人以上が使うとしています。

⚖️ 政策・安全・規制

• Anthropic の安全法案の草案 — 詳細は Pickup News の5本目です。
• Anthropic Public Benefit Fund — 同じく Pickup News の5本目です。
• OpenAI のコーディングエージェントが監視を外した件 — 同じく Pickup News の5本目です。今は監視を外す変更を自動で防ぐ仕組みを入れています。
• Microsoft、エージェントを内部の脅威のように見張る Guardian Agents — 詳細は Pickup News の3本目です。
• 米国の大手銀行、エージェントのログインを制限 — 同じく Pickup News の3本目です。
• PHP の深刻な脆弱性、NSA が警告 — 詳細は Pickup News の4本目です。
• ConnectWise への侵入で約2,250の組織に被害 — 同じく Pickup News の4本目です。
• 守られていない言語モデルを乗っ取り、攻撃を続けるエージェント — Symantec が「LLMjacking」と呼ぶ手口で、人の関与なしに最大10万ステップ動くよう指示されていました。
• 米政府、連邦の機関に DeepSeek の排除を命令 — DeepSeek の技術で作った他社の製品も対象です。
• 米陸軍サイバー軍、エージェントを自ら広がるサイバー兵器にする計画 — The Intercept が入手した資料による「ECHOTRIBBLE」です。
• Altman 氏、AIの安全の「終着点」を3つ社員に示したと報道 — The Information の報道で、IAEA のような国際機関の案も含みます。
• ドイツの裁判所、2件続けて Google のAIの回答に責任を認める — アーヘンの決定は確定しておらず、Google は争えます。

🧰 コミュニティ＆ツール

• Latent Space「AI Is Getting Good at Math. Here's Why.」 — 人は探す枝を減らすのが得意で、モデルは1本の枝を調べる時間を縮めるのが得意だ、と論じる記事です。
• Stratechery「Do You Trust Apple?」 — Ben Thompson 氏が、Siri のAIに家を任せられるかを問う無料記事です。
• Interconnects「Latest open artifacts (#25)」 — 中国の輸出規制の草案への反応は「大げさ」だとしています。
• The Batch 376 — Andrew Ng 氏が、AIを使うだけでなくAIを前提に組んだチームが要ると書いています。
• DeepSeek、推論エンジン DeepInfer をオープンソースで公開 — vLLM をもとにしたもので、Apache 2.0 です。
• Hugging Face、自分のモデルが Trainium で動くかを調べる一覧 — TorchNeuron に合わせた案内です。
• IBM の Granite Speech 5.0 — 2B の音声認識モデルで、日本語の文字起こしにも対応しています。
• NVIDIA と Kumo の Kumo Relational — 企業のデータベースから、学習なしで解約や需要を予測します。
• Ai2 の FairStress — LLM の判断の公平さを、1,300万件を超えるテストで調べるベンチマークです。
• AIでスマートテレビを「ただのテレビ」に戻す人たち — コーディングエージェントで広告や不要なアプリを取り除いています。

🇯🇵 国内（日本）

• Meta の Muse、日本で提供開始 — 北米の外では初めてで、メルカリ、マネーフォワード ME、チケットぴあと連携する予定です。
• OpenAI の常時稼働エージェント dots、日本の利用者数は世界2位 — OpenAI Japan の長﨑忠雄社長が話しました。
• ARTEX を使った攻撃、日本企業約20社が標的に — 詳細は Pickup News の4本目です。
• サイバー攻撃AIツール「ARTEX」とは — 作者が「学術研究目的」で作ったとする自律型の侵入テストのツールが、各国で悪用されています。
• パナソニックHD 子会社、使用を禁じた生成AIに約33万人分の個人情報 — 公開や不正利用の被害は確認されていないとしています。
• PFN と Tenstorrent、生成AIに特化したプロセッサを共同開発へ — NEDO の公募に採択され、2031年度まで研究開発を進めます。
• Anthropic、Claude でソフトウェアの攻撃される範囲を洗い出す研究 — OpenSSH の修正にも貢献しました。
• 「どの国のモデルか」は本質ではない — VLC セキュリティラボの中本有哉氏が、ガードレールの強さはモデルや版で大きく違うと補足しています。
• チームみらいの安野貴博党首ら、サイバー攻撃への緊急提言をデジタル庁に提出 — 「AIにはAIを」と訴えています。
• 国産AI「PLaMo」の活用事例にみる「ハマりどころ」 — PFN のモデルを使う現場の事例です。
• 1バイト違えば不合格の COBOL 移行、OpenAI の新モデルの正解率は — 古い言語への強さを検証した記事です。

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