Anthropicが新規株式公開に向けたロードショーを開始、GoogleがGemini 4 Carbonの一般提供を開始、OpenAIがBusinesses in ChatGPTを発表

Anthropicが新規株式公開に向けたロードショーを開始した。クラスA株8億2,500万株を70～78ドルで売り出し、Nasdaqでの銘柄コードは「ANT」となる。GoogleはGemini 4 Carbonを開発者、企業、Ultra加入者に開放し、11月30日まで100万トークン当たり入力2ドル、出力10ドルで提供する。Cursor、GitHub Copilot、Perplexity、Devinが同日中に統合し、複数社が独自の評価結果も公表した。OpenAIはBusinesses in ChatGPTのベータ版を開始し、AnthropicはClaudeにWhiteboards、Sheets、Dataを追加、ByteDanceとMiniMaxはSeedream 5.5とH3-Imageを公開した。また、フランス大統領府は16か国、10社、7団体が署名したAIの安全性に関する呼びかけを公表した。

Anthropicが新規株式公開に向けたロードショーを開始：8億2,500万株を70～78ドルで売り出し

11月10日 — SECへのS-1の公開提出から2週間後、Anthropicが新規株式公開に向けたロードショーを開始した。これは価格決定に先立って行われる、投資家向けの説明会巡回だ。@AnthropicAIが紹介した同社のニュースルームの記事によると、売り出すクラスA普通株式は8億2,500万株。その大半に当たる8億135万1,354株をAnthropicが新規に発行し、残る2,364万8,646株は一部の既存株主が売却する。既存株主による売却から同社が収入を得ることはない。

引受銀行には、クラスA株を最大1億2,375万株追加購入できる30日間のオプションも付与される。想定価格は1株当たり70～78ドル。AnthropicはNasdaq Global Select Marketへの銘柄コード「ANT」での上場を申請しており、仮目論見書はGoldman SachsとMorgan Stanleyから入手できる。

売り出しの項目	公表値
売り出すクラスA株式数	825 000 000
うちAnthropicが新規発行する株式数	801 351 354
うち既存株主が売却する株式数	23 648 646
銀行のオプション（30日間）	最大123 750 000株
1株当たりの価格帯	70,00～78,00ドル
市場と銘柄コード	Nasdaq Global Select、「ANT」

SECに提出した登録届出書はまだ効力が発生しておらず、発効前に株式を売却したり、購入申し込みを受け入れたりすることはできない。発表には企業評価額、調達額、上場初日の記載はない。S-1は6月1日に非公開で提出され、10月26日に公開されていた。

🔗 Anthropicがロードショーを開始（Anthropicのニュースルーム）

Gemini 4 Carbonが一般提供へ、11月30日まで100万トークン当たり2ドルと10ドル

11月10日 — Fairwind Programのサイバー防衛担当者向けに限定提供してから2週間後、GoogleがGemini 4 Carbonの一般提供を開始した。Google DeepMindの上級副社長兼チーフAIアーキテクトであるコライ・カブクオール名義の記事によると、モデルgemini-4-carbonはGemini API（有料枠）、Google AI Studio、Android Studio、Gemini for businessに加え、企業向けのAntigravityとCodeMenderでも一般提供される。また、Google AI Ultraの全加入者を対象に、Antigravity、Geminiアプリ（デスクトップ、モバイル、ウェブ）、SearchのAIモードでも展開される。サイバー版は引き続きFairwind Programへの申請を通じて利用できる。

導入料金の終了日も明らかになった。APIのリリースノートによると、Carbonの料金は2026年11月30日まで100万トークン当たり入力2ドル、出力10ドルで、その後は4ドルと20ドルになる。この金額自体は10月28日に公表されていたが、切り替え日は示されていなかった。Googleは、この料金が一般向けに提供されるCarbonモデルに適用されると説明している。

料金の種類（API、100万トークン当たり）	2026年11月30日まで	2026年11月30日より後
入力トークン	2ドル	4ドル
出力トークン	10ドル	20ドル

Googleは、コード作成や文書作業の大半にはGemini 4 Argonが適しているとし、Carbonは、より多くの探索や検証を必要とする長時間の複雑なタスク向けに位置付けている。その分、トークン消費量は増える。記事では、CursorBench 4.0、PerplexityのWANDR、ZapierのAutomationBenchで首位とし、次点の外部モデルと比べてタスク当たりのコストは半分未満だとしている（CursorとPerplexityの数値は次の節で詳述）。金融分野では、Hebbiaのエージェント評価でテスト対象の最上位モデルに並び、Balyasny Asset Managementのベンチマークでは23構成で首位となった。

安全性について、Googleは模擬環境で攻撃経路の99 %を阻止したと発表している。

Googleが挙げた安全性の指標	Gemini 4 Carbon	Gemini 4 Argon
試行当たりの侵害率（模擬サイバー環境）	0,8 %	3,1 %
攻撃リクエストの成功率（Gray Swanのテスト）	2,17 %	9,86 %
エージェントの誠実性（375タスクのベンチマーク）	92 %	70 %

科学者1万人にArgonを6か月間無料で提供するプログラムはCarbonにも拡大される。また、Googleの研究者はCarbonとAlphaProof Codeを使い、Signalプロトコルのコードの安全性に関する性質をLeanで証明した。

🔗 Gemini 4 Carbonの提供開始（blog.google） · Gemini APIのリリースノート

MKA：GoogleとArtificial Analysisが視覚情報を伴う文書作業200タスクのベンチマークを公開

11月10日 — GoogleはArtificial Analysisと共同で、MKA（Multimodal Knowledge Agent）を公開した。建築図面、技術図、グラフ、表など、視覚的に複雑なファイルをエージェントが扱う能力を測定するベンチマークだ。非公開の200タスクは、10業界83職種の専門家とともに作成され、それぞれ経験豊富な専門家でも3～8時間かかる作業に相当する。各成果物は約70項目の「はい／いいえ」式チェックで採点され、正確さが75 %、視覚的なデザインが25 %を占める。

すべてのモデルに同じオープンソースの実行基盤Stirrupを使用し、採点はGoogle製ではないモデルを基にしたエージェントが担当する。人間の専門家との一致率は96 %だ。全タスクはArtificial Analysisが非公開で管理し、10タスクをHugging Faceで公開している。テストされたモデルは、タスク当たり平均30～130ターンを使用する。Gemini 4 Carbonは品質で2位となり、タスク当たりの平均コストは首位モデルの6分の1だったが、記事は首位モデルの名前を明かしていない。

🔗 Multimodal Knowledge Agentベンチマーク（blog.google）

Gemini 4 Carbonが同日中にCursor、GitHub Copilot、Perplexity、Devinへ、それぞれ異なる利用条件

前日のClaude Fable 5.2と同様に、Carbonも公開から数時間以内に、モデルを組み込む各種ツールへ導入された。CursorとPerplexityは独自の評価結果を公表し、GitHubはCopilotで標準で有効にした。CognitionはDevin DesktopとDevin CLIで提供を開始し、同社によると、低い推論強度でもArgonの最高成績を上回る。Cognitionのコスト算定には、公開されている割引を含むAPIの一般向け料金が使われている（短報を参照）。

Cursor：推論強度「高」でCursorBench 4.0首位の60,4 %、11月30日まで半額

11月10日 — CursorがGemini 4 Carbonの提供を開始し、独自ベンチマークCursorBench 4.0の首位に位置付けた。推論強度「高」（High）では60,4 %、タスク当たり9,22ドル。推論強度「中」は60,1 %、8,49ドルで続き、最大強度のClaude Fable 5.2（60,0 %、32,79ドル）を上回る。ランキングページで目を引くのは、推論強度「低」（58,6 %）がCarbonの3段階の中で最も高額な点だ。タスク当たり11,89ドルで、ステップ数は124と、Highの71より多い。

モデルと推論強度	CursorBench 4.0のスコア	タスク当たりのコスト
Gemini 4 Carbon High	60,4 %	9,22ドル
Gemini 4 Carbon Medium	60,1 %	8,49ドル
Claude Fable 5.2 Max	60,0 %	32,79ドル
Gemini 4 Carbon Low	58,6 %	11,89ドル
Claude Opus 5.5 Max	57,8 %	13,43ドル
Gemini 4 Argon High	52,9 %	4,57ドル

CursorではCarbonを11月30日まで半額で提供し、100万トークン当たり入力2ドル、出力10ドルとなる。12月1日からは通常料金の4ドルと20ドルに切り替わる。ページには、Carbonのタスク当たりコストを割引料金と通常料金のどちらで算出したかは記載されておらず、発表に伴う変更履歴もない。

🔗 @cursor_aiの発表 · CursorBench 4.0のランキング

GitHub Copilot：Carbonを一般提供、組織では標準で有効に

11月10日 — GitHubはGemini 4 CarbonをCopilotに追加し、Pro+、Max、Business、Enterpriseプラン向けに一般提供を開始した。複雑なコード作成、エージェント型の処理、推論タスクを対象とし、安全なコード生成とセキュリティ業務に重点を置いている。モデル選択メニューが表示されるのは、VS Code、Visual Studio、Copilot CLI、コーディングエージェント、GitHub Copilotアプリ、github.com、GitHub Mobile、JetBrainsのIDE、Xcode、Eclipseの10か所。10月13日に導入されたGemini 4 Argonでは8か所だった。展開は段階的に進められる。

Claude Fable 5.2（次の節）と異なり、BusinessとEnterpriseの組織ではCarbonの利用に手続きは必要ない。新モデルは標準で有効になるため、管理者がその設定を無効にしているか、このモデルを個別に無効化しない限り、自動的に表示される。料金は提供元の定価に基づく従量課金で、変更履歴には金額や特別料金の記載がない。導入時に割引料金が適用されたArgonとは異なる。

🔗 GitHub CopilotでGemini 4 Carbonを提供（GitHubの変更履歴）

Perplexity：WANDRで0,857、タスク当たり5,86ドル、ComputerとSearchで提供

11月10日 — 一般公開から2時間もたたないうちに、PerplexityはエージェントであるComputerでProとMaxの加入者向けにCarbonを提供し、SearchではMax加入者限定で提供を開始した。前日のClaude Fable 5.2と同じ対応だ。

Gemini 4 Carbon is now available in Perplexity Computer for Pro and Max subscribers, and in Search for Max subscribers. It scores 0.857 on our WANDR benchmark at $5.86 per task, matching Claude Fable 5.2 at 40% of the cost.

🇯🇵 Gemini 4 Carbonが、ProとMaxの加入者向けにPerplexity Computerで、Maxの加入者向けにSearchで利用可能になりました。当社のWANDRベンチマークでタスク当たり5,86ドルで0,857を記録し、Claude Fable 5.2と同等の成績をその40 %のコストで達成しています。 — Xの@perplexity_ai

WANDRで評価したモデル	WANDRのスコア	タスク当たりのコスト
Gemini 4 Carbon	0,857	5,86ドル
Claude Fable 5.2	0,851	14,51ドル
Gemini 4 Argon	0,802	7,88ドル

Fable 5.2と同等というのはPerplexityの解釈だ。両者の差は0,006ポイントで、これらの数値の出典であるPerplexityのグラフでは、Carbonがパレートフロンティア上に位置する。このモデル別スコアは、11月5日に公表されたAgent APIのultraレベルの85,9 %とは比較できない。後者は複数エージェント構成の結果だからだ。APIの変更履歴では、google/gemini-4-carbonがAgent APIに追加され、2026年11月30日までの導入料金として100万トークン当たり入力2ドル、キャッシュ済み入力0,10ドル、出力10ドルが示されている。anthropic/claude-fable-5-2も追加された。WANDRで使用した推論強度と、Computerでのクレジット消費量はいずれも明らかにされていない。

🔗 Perplexity APIの変更履歴

Claude Fable 5.2とMythos 5.2がGitHub Copilot、Devin Security、Warp、Gensparkへ

公開翌日も、Fable 5.2とMythos 5.2の外部ツールへの導入が続いている。11月9日のCursor、Devin、Perplexity、v0に続き、WarpがWarp Factoriesとターミナルで、GensparkがCode AgentでFable 5.2の提供を開始した（短報を参照）。特に条件が設けられているのは、GitHub Copilotでのデータ保持と、Devin SecurityでのMythos 5.2の限定アクセスの2件だ。

GitHub Copilot：Fable 5.2を一般提供、標準でデータを保持

11月9日 — Anthropicによる公開当日、Claude Fable 5.2はGitHub CopilotでもPro+、Max、Business、Enterprise向けに一般提供が始まった。利用できるのはCarbonと同じ10か所だ。GitHubの初期テストによると、Fable 5.1より少ないステップ数とツール呼び出し回数で、より多くのタスクを解決するが、具体的な数値は公表されていない。料金は提供元の定価に基づく従量課金で、Copilot CLIではバージョン1.0.109からモデル選択メニューに表示される。

Fable 5と5.1と同様に、Anthropicは安全性分類器を稼働させるため、プロンプトと出力を標準で保持するが、学習には使用しない。そのためBusinessとEnterpriseではClaude Fable 5.2のポリシーが標準で無効になっており、有効化するとこのデータ保持に同意したことになる。CopilotのほかのClaudeモデルは引き続きデータ非保持（データ保持ゼロ）となる。対象となる企業には、暦年末までFable 5.2、5.1、5のデータ非保持の特例が適用される。その後、これらのモデルの利用にはEnterprise Frontier Safeguards（EFS）が必要となる。EFSには、自動化されたセキュリティ監視と、顧客が管理する暗号鍵など、データ保存に関する選択肢が追加される。

🔗 GitHub CopilotでClaude Fable 5.2を提供（GitHubの変更履歴）

Devin Security：Cognition社内のサイバーベンチマークでMythos 5.2が73,5、Mythos 5.1は56,9

11月10日 — Cognitionは、Devin経由で最先端のサイバーセキュリティモデルを利用できる対象の企業顧客向けに、Devin SecurityのマネージドセキュリティスキャンへClaude Mythos 5.2を統合する。それ以外の顧客も利用を申請できる。スキャンはDevin自体が実行するため、顧客のセキュリティチームが、Anthropicの審査プログラムに利用が限定されているこのモデルへのアクセス権を別途取得する必要はない。

Cognitionは、脆弱性発見に関する新たな社内ベンチマークを公開した。対象はC、Python、Go、PHP、TypeScriptの25リポジトリで、公に報告された脆弱性1,781件が残るコミット時点に固定している。100点満点のF2スコアは、再現率を重視しながら再現率と適合率を組み合わせたもので、リポジトリごとに3回実行した結果を平均している。

Cognitionが評価したモデル	平均F2スコア（社内ベンチマーク）
Claude Mythos 5.2	73,5
Claude Mythos 5.1	56,9
Claude Opus 5.5	32,7

Mythos 5.2とともに発表された「1億ドル超」のクレジットは、10月26日にすでに示されていた数億ドル規模のDevinクレジット提供の取り組みを延長するものだ。新しい点は、Mythos 5.2との関連を明示したことにある。料金は公表されていない。

🔗 @cognitionの発表 · Devin SecurityでのClaude Mythos 5.2（Cognition）

企業向けChatGPT：Businesses in ChatGPTがベータ版に、Businessプランは外部ツールでも利用可能に

11月10日 — OpenAIは、企業がアシスタント内での自社の掲載情報を管理できるBusinesses in ChatGPTのベータ版を公開した。OpenAIは、毎週ChatGPTを利用する12億人にアプローチする新たな方法と位置づけている。

Now in beta: Businesses in ChatGPT. Claim your business, manage your information, and get insights on how people engage with you. Eligible businesses can also build a Business Agent to answer customers’ questions and help them explore what you offer.

🇯🇵 Businesses in ChatGPTのベータ版が登場しました。自社の掲載情報の管理権を取得し、情報を管理して、利用者が自社とどのようにやり取りしているかを確認できます。対象の企業はBusiness Agentを作成し、顧客の質問に答えたり、自社の商品やサービスを詳しく知ってもらったりすることもできます。 — Xの@OpenAI

入り口となるのは、ウェブ版ChatGPTのサイドバーからアクセスできるBusiness Hubだ。企業はここで自社の掲載情報の管理権を申請し、確認が済むと情報の更新や、価格と在庫状況を含む商品フィードの追加ができる。リリースノートによると、公開前には必ずPersonaによる本人確認が必要となる。ChatGPTが提供されている地域の対象企業であれば利用できる。Enterpriseの顧客と広告主はOpenAIの担当者を通じて手続きし、Shopifyの販売者はBusiness HubまたはShopifyの管理画面から接続する。Business Hubには、言及数、サイトへのクリック数、発見につながった話題といった集計統計も表示される。最後の項目は、そのサイトが引用された会話で繰り返し取り上げられる話題を指す。利用者の会話やBusiness Agentとのやり取りは共有されず、統計も一定のしきい値を超えた場合にのみ表示される。

もう一つの機能がBusiness Agentで、企業は自社が提供する情報に基づいて顧客に回答するエージェントを構築、テスト、公開できる。回答に企業が登場した際、利用者はその企業のプロフィールからエージェントを開く。会話にはラベルが付き、元の会話とは別に行われる。企業は自社のエージェントを広告として配信し、ChatGPT Adsキャンペーンの誘導先にすることもでき、広告枠にはラベルが表示される。

提供される機能	できること	発表された提供対象
Business Hub	掲載情報の管理権取得、情報の更新、商品フィードの追加	ChatGPT提供地域の対象企業（ベータ版）
統計情報	言及数、サイトへのクリック数、発見につながった話題（集計済み、しきい値あり）	Business Hubで提供
Business Agent	企業の情報に基づいて顧客に回答するエージェント	対象のオンライン商取引・サービス事業者、米国のみ
広告配信	Business AgentをChatGPT Adsの誘導先に設定	Business Agentを持つ企業

料金は示されていない。OpenAIは、他の市場や業種への拡大と、より複雑なニーズを持つ組織向けツールの追加を予定しているが、時期は明らかにしていない。

🔗 Businesses in ChatGPTの紹介（OpenAI）

ChatGPTでログインを通じ、ChatGPT Businessプランがv0やWarpなどの外部ツールに対応

11月10日 — ChatGPT Businessプランが、Go、Plus、Proに続き、ChatGPTでログイン（Sign in with ChatGPT）に対応した。チームはNotion、v0、Amp、Kilo Code、Warp、Nous ResearchのHermes、OpenClaw、OpenCodeなどのツールで契約中のプランを利用できる。使用量はプランのCodexおよびChatGPT Workの利用枠から差し引かれ、追加の利用枠は付与されない。接続したアプリが会話やメモリにアクセスすることはない。

新しい点は管理者向けの制御機能だ。管理者はadmin.openai.comで、プランの利用をアプリごとに許可し、各StandardまたはPremiumメンバーの利用枠のうち、これらのサービスで使える割合を設定する。その上限を超えた場合、許可されたメンバーはワークスペースのクレジットを利用できる。DevinはBusinessプランの利用に対応していない。

v0は変更履歴で連携の詳細を説明している。対象となるOpenAIモデルの応答は、v0クレジットではなく契約プランの利用枠から差し引かれる。管理者が設定した上限に達すると、v0は作業内容を保持したまま生成を一時停止し、上限の引き上げを申請するか、自分のv0クレジットで続行するかを選べる。WarpもBusinessプランへの対応を確認しているが、それ以上の詳細は示していない。

🔗 @OpenAIDevsの発表 · ChatGPTでログインのドキュメント · v0の変更履歴

Claude WhiteboardsとClaude Sheetsがベータ版に、Claude DashboardsはClaude Dataとして一般提供へ

11月10日 — AnthropicはClaudeに共同作業用のアーティファクトを2種類追加し、もう1種類をベータ版から一般提供へ移行した。Claude Whiteboardsは共有ホワイトボードで、計画を声に出して説明すると、Claudeが工程、担当者、日付を整理し、チームがリアルタイムで編集できる。領域を囲んでその内容についてClaudeに質問したり、ボードを文書やプレゼンテーションに変換したり、Lucid、Miro、Vani by Zohoへエクスポートしたりできる。Claude Sheetsは、タブ、数式、書式、ドロップダウンリストを備えた表計算シートを、多くの場合1つのプロンプトから作成し、変更箇所をすべて強調表示する。Anthropicは、現時点のSheetsがまだ基本的な機能にとどまることを認め、.xlsxやCSVへのエクスポート、Claude for Excel、またはAirtable、Asana、monday.com、Smartsheetの利用を案内している。

10月8日にベータ版として公開されたClaude Dashboardsは、Claude Dataという名称で一般提供に移行する。

Claude Data (formerly Dashboards) is now generally available on paid plans. Along with dashboards, Claude can draft data stories and narrated videos from your metrics, for you to review before sharing. Certified queries and live sharing are in beta.

🇯🇵 Claude Data（旧Dashboards）が、すべての有料プランで利用可能になりました。ダッシュボードに加え、Claudeは皆さんの指標を基にデータを解説する文章やナレーション付き動画を作成でき、共有前に内容を確認できます。認定クエリとライブ共有はベータ版です。 — Xの@claudeai

Claude Dataには、データチームが認定し、グラフ上のバッジで示される指標定義が加わる。また、閲覧者が承認済みクエリの結果を確認できる一方、共有元のアクセス権を使って別のクエリを実行することはできないライブ共有、デザインシステムへの対応、ダッシュボードごとに調整できるキャッシュ、過去のバージョンに戻せる変更履歴も追加される。利用にはデータコネクター（データウェアハウスまたはCRM）が必要で、Amplitude、Mixpanel、Omni、PostHog、Sigmaがパートナーとなっている。

Claude製品	11月10日時点の提供状況	Enterpriseでの有効化
Claude Whiteboards	ベータ版、有料プラン	初期設定では無効
Claude Sheets	ベータ版、有料プラン	初期設定では無効
Claude Data	一般提供（認定クエリとライブ共有はベータ版）	2026年11月19日に初期設定で有効化
Claude Meetings	発表済み、日程未定	記載なし

この3製品は、すべての有料プランを対象に、ウェブ、デスクトップ、モバイルで段階的に提供される。Teamでは初期設定で有効となる。同日公開の全体紹介記事では、AnthropicはClaude Meetingsも発表したが、提供日は示していない。Claudeが通話に参加し、会話中にメモを取り、文書を更新する機能だ。さらに、スキルを同梱したSalesforce（ベータ版）、NetSuite、Workday（ベータ版）のプラグインも加わる。Anthropicによると、Claude Marketplaceには9,000を超えるコネクターとプラグインがある。

🔗 Sheets、Whiteboards、Data（claude.com） · Claudeで仕事を進めるための新たな方法（claude.com）

インタラクティブコネクターがClaude内で全面表示に対応、MCP Appsにはapp toolsと埋め込みサイトが追加

11月10日 — 1月から会話内にツールの縮小表示を提供していたインタラクティブコネクターが、会話の横や全画面でツール全体を開けるようになった。たとえば、利用者のアカウントに接続したConfluenceやNotionの完全なエディターを表示できる。Claudeは、コネクターの操作と同じ承認の仕組みの下で、開いているページ、行、ファイルを変更でき、その様子はリアルタイムで表示される。プロンプトを使わずにツールを開き、サイドバーに固定することも可能だ。提供対象は、チャットとCoworkを統合した新しい利用環境のウェブ版とClaude Desktopで、すべてのプランに展開される。最初の対応ツールはAsana、Canva、Carta、Dropbox、monday.com、Smartsheet、Vercel、Webflowで、Figma、Harvey、Shopifyも連携を準備している。

開発者向けには、ClaudeがMCP Apps拡張のより多くの機能に対応し、app toolsや埋め込みサイト（embedded sites）などをパブリックプレビューで提供する。@ClaudeDevsによると、実装の詳細は今後も変更される可能性がある。ドキュメントでは、リモートサーバーが必要で、ディレクトリへの掲載には認証済みの登録情報が必要だと説明している。

🔗 インタラクティブコネクター（claude.com） · @ClaudeDevsのスレッド

Seedream 5.5、画像の100回にわたる編集と透過画像のネイティブ生成に対応

11月9日 — ByteDanceのSeedチームは、プロの制作ワークフローで信頼できる結果を出すことを目指した新しい画像生成モデル、Seedream 5.5を公開した。1つ目の進歩は、最大100回にわたる安定した反復編集で、編集していない領域をピクセル単位で維持し、色のずれを防ぐ。2つ目は、切り抜き処理をせずに合成へ使える、透明または半透明のRGBA画像のネイティブ生成だ。3つ目は、光、素材、肌をより自然に描写し、過度な光沢や露出を抑えながら、小さく密集した文字をより正確に描画する点だ。

ByteDanceが自社プラットフォームMagicArenaで行った評価によると、Seedream 5.5は、電子商取引、マーケティング、映画・テレビ、ゲーム、オフィス業務、ファッションの6用途すべてで、Seedream 5.0 Proより品質評価と使用可能率が向上した。また、ByteDanceによると、ペア比較ではテキストの構造においてGPT Image 2.5 SunburstとNano Banana 2.1を上回っている。

Seedream 5.5の評価（ByteDanceによる）	公表結果
5.0 Proと比較した使用可能率（映画・テレビ、オフィス業務）	2倍超
前バージョン比の画像から画像への生成における写実性のGSB選好	+55,62 %
文字の著しい崩れ	0,4 %
文字の軽微な崩れ	1,7 %

モデルはDreamina、CapCut、BytePlusに導入される。Pikaは11月10日から、CreatorおよびFancyの契約者向けにImage Studioへ無料で追加し、100を超えるレイヤーへの分割と透過PNGのエクスポートも提供している。Gensparkも早期アクセスを開始する（短報を参照）。同シリーズのPro版も今後登場するが、日程は未定で、重みの公開や料金の発表はない。

🔗 Seedream 5.5の紹介（ByteDance Seed）

MiniMax H3-Image、16メガピクセルの画像生成・編集に対応し、コミュニティライセンスで重みを公開

11月10日 — MiniMaxは、H3ファミリーの重み公開型画像生成・編集モデル、H3-Imageを公開した。同ファミリーの最初のモデルは7月31日に発表され、8月3日から重みが公開されている。生成と編集は1つのチェックポイントに統合されている。モデルは拡大処理を介さず、正方形の4096x4096から21:9の6272x2688まで、すべての縦横比で約16メガピクセルの画像を直接生成し、最大16枚の参照画像を受け付ける。MiniMaxは4K画像を10秒で生成できるとしているが、使用したハードウェアは明らかにしていない。

H3-Imageの特性	公表値
ネイティブ解像度	約16メガピクセル、4096x4096（1:1）から6272x2688（21:9）
アーキテクチャ	密な拡散Transformer（DiT）、パラメータ数33,1（十億単位）、50層
サンプリング	6ステップに蒸留、CFGガイダンスなし
公開された重み	BF16、Transformerが66,28 Go、VAEが2,34 Go
参照画像	最大16枚
ライセンス	MiniMax-H3-Image Community License Agreement

Transformerは、MiniMax H3のアーキテクチャから音声層を除いた構成を採用し、テキストエンコーダーはそのまま使用している。MiniMaxは、プロンプトを拡充するモデルMiniMax-H3-Image-PEと、vLLM-Omniを使ったデプロイ手順も提供している。モデルカードにはベンチマークは掲載されていない。Hugging Faceも発表を紹介した。

重みはMiniMax独自のライセンスの下でHugging Faceに公開されており、第IV節で定める別途の書面による許可はフォームから申請する。モデルはMiniMaxのAPIでも提供され、Highspeed版と最大2,000万ピクセルの出力に対応するほか、MiniMax CodeとHailuo AIでも利用できる。公開初週は、16メガピクセル以上の画像が50 %割引となる。

🔗 @MiniMax_AIの発表 · MiniMax-H3-ImageのHugging Faceモデルカード

Gemini Robotics 2.5、タスク成功数が30～100 %増加、Mercedes-Benzのキッティングで成功率96 %

11月10日 — Google DeepMindは、カロリーナ・パラダによる記事で、同社で最も先進的な視覚・言語・行動（VLA）モデル、Gemini Robotics 2.5を発表した。グリッパーを使った配膳から、液体のピペット操作、荷物にリボンを結ぶ作業まで、200種類を超えるタスクで評価した結果、タスクの種類に応じて従来の比較対象より30 %～100 %多くのタスクに成功し、実行速度も20 %～30 %向上した。5本指で22自由度のSharpaWaveハンドを搭載するApptronikのヒューマノイドApollo 2と、平行グリッパーを備えるFranka Duoプラットフォームで動作する。このモデルはGoogle DeepMindのロボティクス分野の提携先に導入されているが、一般向けの提供は発表されていない。

最も具体的な検証は、Apptronikとともに、Mercedes-Benzのケチケメート（ハンガリー）とジンデルフィンゲン（ドイツ）の生産ラインで行われている。この実証実験では、Apollo 2が自動車部品のキットを準備する作業（キッティング）で96 %の成功率を達成した。推論モデルのGemini Robotics ERが作業の進行を把握し、Gemini Robotics 2.5が手と腕を制御する。

Google DeepMindが示した指標	公表値
評価したタスク	200超
タスクの種類別の成功数の増加率	30 %～100 %
実行速度の向上率	20 %～30 %
Mercedes-Benzでのキッティング（Apollo 2）	成功率96 %
障害物 / 人の周辺で安全に実行されたタスク	+33 % / +43 %
ASIMOV-Jailbreak：Gemini 4 Argon / Robotics ER 2	99,5 % / 82 %

安全性の面では、推論時に推論内容に基づいて動作を誘導することで、障害物の周辺で危険なく完了したタスクが33 %、人の近くでは43 %増加した。Google DeepMindは、ロボティクスに特化した安全対策の回避を試すオープンソースのベンチマーク、ASIMOV-Jailbreakも公開した。数十種類の場面で危険な要求を偽装する数百件のプロンプトで構成され、Gemini 4 Argonの耐性は99,5 %、Gemini Robotics ER 2は82 %だった。Argonは、撮影した場面から数千件のシミュレーションを生成することで、開発の加速にも貢献した。

🔗 Gemini Robotics 2.5（Google DeepMind）

NVIDIA、OpenShellをCNCFに移管し、Kubernetes上のAIファクトリー向けにNVKE、NVKR、Snapshotを発表

11月10日 — ソルトレイクシティで開催されたKubeCon + CloudNativeCon North Americaで、NVIDIAはOpenShellを、Linux Foundation傘下のCloud Native Computing Foundation（CNCF）に移管した。このオープンソースのランタイムは、自律型エージェントの安全を確保し、管理するもので、エージェントのファイル、ネットワーク、認証情報、呼び出すモデルのエンドポイントを制御する。OpenShellはCNCFのSandboxプロジェクトとなる。NVIDIAによると、数百の組織が利用しており、1年足らずで数万件の貢献が寄せられたという。

NVIDIAは、Google発のプロジェクトで、同じSandboxに採択されたAgent Substrateにも貢献している。これは非稼働状態のエージェント環境を一時停止し、共有のPodsプール上で再開する仕組みだ。NVIDIAの技術記事では、標準的なコンテナの10倍の密度を実現するとしており、数百万のエージェントへの対応を目指す。NVIDIAとGoogleは、OpenShellとAgent Substrateの統合に取り組んでいる。

AIファクトリー向けには、NVIDIA DSX AI Factoryプラットフォームの構成要素として、NVKE（NVIDIA Kubernetes Engine）とNVKR（NVIDIA Kubernetes Recipes）の公開プレビューが始まる。いずれもApache 2.0ライセンスのオープンソースだ。NVKEは、AIファクトリー内に設置するマネージドKubernetesサービスのソフトウェアを提供し、クラスターのプロビジョニングと管理を担う。NVKRは、検証済みで署名が付与され、バージョンが固定されたレシピから、システムイメージ、コンテナイメージ、パッケージを構築する。Mirantis、Netris、OpenNebula Systems、Rafay、Spectro Cloud、vCluster、Firmus、SK Telecomが統合を計画している。

NVIDIA Snapshotは、推論のコールドスタートに対応する。このオープンソースのコンポーネントは、初期化済みのGPUワークロードの状態（CPUメモリとGPUメモリ）を保存し、同じGPUとドライバーを備えたノード上に復元する。vLLM、SGLang、TensorRT LLM向けの使用例も用意されている。

Snapshotの測定項目と使用GPU	Snapshotなし	Snapshotあり
Crusoe、GLM-5.3のリクエスト処理準備完了まで（HGX B300）	約8分	31秒
Saturn Cloud、vLLMの起動（HGX B300）	2～8,5分	6～34秒
検証したすべての構成（技術記事、B200）	コールドスタート	45秒未満、8～36倍高速

料金の提示はない。いずれもオープンソースプロジェクトである。

🔗 OpenShellとオープンソースのインフラ（NVIDIAブログ） · CNCFの発表

音声とアバター：ElevenLabsのScribe v3とScribe v3 Live、Synthesiaの対話型クローン

11月10日 — ElevenLabsは、発話の重なりや言語の切り替えがある実際の音声を想定した2つの音声認識モデルを発表した。録音音声向けのScribe v3と、リアルタイム向けの低遅延版Scribe v3 Liveだ。102言語を対象とした評価（FLEURSベンチマークの社内版）で、Scribe v3の単語誤りはScribe v2より27 %少なく、検証したすべての言語で改善が見られた。ドイツ語では-42 %、スペイン語では-35 %、英語では-23 %だった。また、発話を各話者に割り当てる精度も向上し、話者分離の誤りは全体で12 %、話者が3人以上の場合は17 %減少した。

Scribe v3 Liveは、Scribe v2 Realtimeに比べて意味誤り率を43 %、単語誤り率を31 %低減する。初めてリアルタイムの話者分離に対応し、ElevenLabsによると、検証した他のリアルタイムモデルのうち最も優れたものより誤りが39 %少ないという。音声エージェント向けには、会話の文脈に基づいて発話の終了を検出し、多言語モードでは文の途中での言語切り替えにも追従する。オランダで200万を超える家庭や企業にエネルギーを供給するEnecoでは、エージェントが郵便番号を1回目で正しく認識する割合が40 %、番地では15 %向上した。

ElevenLabsが公表した比較	発表された改善率
Scribe v3とv2の比較、102言語での単語誤り	-27 %
Scribe v3とv2の比較、話者3人以上での話者分離	-17 %
Scribe v3 Liveとv2 Realtimeの比較、意味誤り	-43 %
Scribe v3 Liveとv2 Realtimeの比較、単語誤り	-31 %
Scribe v3 Live、2位のリアルタイムモデルとの話者分離の比較	-39 %

Scribe v3 LiveはElevenAgentsで利用でき、医療分野の会話に最適化した版も用意されている。両モデルはElevenAPI（scribe_v3、scribe_v3_live）で利用できるほか、ElevenLabsアプリでも標準で使用される。処理は標準では米国で実行され、EU、インド、シンガポールの隔離環境と、データを保持しないモードも用意されている。料金は公表されていない。

🔗 Scribe v3（ElevenLabs）

Synthesia、声で会話できる無料の対話型AIクローンを公開

11月10日 — Synthesiaで、自分自身の対話型AIクローンを無料で作成できるようになった。短い動画を録画すると約2分でクローンが完成し、声をかけると、ユーザー本人の外見と声でリアルタイムに応答する。作成には氏名とメールアドレスが必要だ。

クローンはリンクで共有でき、受け取った人はクローンと会話した後、自分のクローンも作成できる。口調は、標準、盛り上げる口調（ハイプ）、からかう口調（ロースト）の3種類から選べる。Synthesiaは、使用モデル、会話時間、無料提供の制限を明らかにしておらず、ブログ記事も公開していない。

🔗 @synthesiaIOの発表 · 対話型クローンのページ（Synthesia）

AIの安全性：16か国、10社、7団体がパリ宣言に署名、OpenAIはControl Roomを紹介

11月9日 — エリゼ宮は「AIの安全性とセキュリティに関するパリ宣言」を公開した。エマニュエル・マクロンの招きでパリにて開かれたAIと安全保障に関する会合を受け、11月9日に署名された宣言だ。16か国、10社、市民社会の7団体が参加し、引き続き新たな賛同を受け付けている。公開時点の署名者は以下のとおり。

署名者の区分	署名者数	署名者一覧
国家・政府	16	オーストリア、バーレーン、カナダ、クロアチア、キプロス、エストニア、フィンランド、フランス、アイルランド、ケニア、ラトビア、リヒテンシュタイン、ルクセンブルク、オランダ、ノルウェー、ポルトガル
企業	10	Anthropic, Black Forest Labs, Cohere, Domyn, Hugging Face, Microsoft, Mistral AI, OpenAI, Sakana AI, Synthesia
市民社会	7	LawZero, SaferAI, AI Safety Connect, Ifri, Geopolitical Center for the Datasphere, GPAI Policy Lab, CeSIA

企業の一覧にGoogle、Meta、SpaceXSIは含まれず、国家の一覧には米国、英国、日本が含まれていない。

宣言は3つの約束で構成されている。第1は、共通の基準と評価ツールに基づく、フロンティアモデルのリスク評価・管理の共通枠組みを目指すものだ。危険な用途（サイバー、核、放射線、生物、化学）と、自律性の高まりやミスアラインメントに伴うリスクに重点を置き、制御の喪失も対象とする。評価結果のうち機密性のないものは、標準化された形式で、一般公開された共有リポジトリに掲載される。第2は責任に関するもので、フロンティアモデルの開発者は、能力、制約、既知のリスクを開示し、リスクに見合う場合には独立した評価を支援するとともに、学習時や内部利用時を含めてモデルを停止できる安全機構（フェイルセーフ機構）を備えることを約束する。宣言は、オープンウェイトでの開発の利点を維持しつつ、安全対策を取り外すリスクを認めている。第3は情報共有に関するもので、早期警戒システム、サイバーおよびAIの制御に関するインシデントの共通分類、そして政策決定者が設置を約束する内部告発者向けの機密通報窓口を掲げている。

Sakana AIは会合への参加後、11月10日にXで署名を発表した。

🔗 AIの安全性とセキュリティに関するパリ宣言（エリゼ宮） · Sakana AIの発表

Control Room：OpenAI、あらゆる研究用ワークロードを最大35秒で停止可能に

11月9日 — 同日、OpenAIはControl Roomの詳細を公開した。研究インフラ全体でモデルのワークロードを追跡する中央システムで、学習と評価のためのエージェント型サンプリングやデータ処理を対象とする。各タスクは起動時に識別子（job_id）を要求し、各推論エンジンはリクエストを処理する前にControl Roomの許可を求める。停止されたタスクのリクエストは、すべてのエンジンで拒否される。停止の決定から実際に生成が止まるまでの最大時間は35秒で、許可情報のキャッシュ層によって生じるこの遅延を、OpenAIはゼロにすることを目指している。

制御は実験コードではなく、集中管理された推論層に置かれる。Control Roomは標準で拒否する設計だ。システムが停止したり、無効化されたり、改ざんされたりすると、すべての推論リクエストが拒否される。この原則はすでに最先端モデルの研究用ワークロードに適用されており、今後数日で他のワークロードにも拡大される。また、研究用のあらゆるエージェント型ワークロードには、承認済みの安全性説明書（セーフティーケース）が必要となる。

🔗 Control Room（OpenAI）

コーディングエージェント：Cursor Projectsの複数人対応、Amp Boxes、Delta、Antigravityの/swarm、Gemini CLI、Qwen Code

コーディングエージェントでは、この日は特に共同作業の動きが目立った。Cursorは複数のチームメンバーのエージェントを連携させ、Antigravityはエージェント群を統率し、Ampはエージェントが構築したアプリケーションをホスティングし、DeltaはConductorのユーザーを受け入れる。短めの更新情報（Claude Code、Codex CLI、Copilot CLI、Vibe CLI、Kimi Codeなど）は短報に掲載している。

CursorがProjectsを複数人対応に：チームメンバーのエージェントが文脈、計画、タスクを共有

11月10日 — 調整役のエージェントがプロジェクト全体にわたってエージェント群を統率するProjectsの公開から2か月後、Cursorは複数人での利用に対応させた。Projectにチームメンバーを招待すると、各自は自分の調整役や作業エージェントとのチャットを維持しながら、共通の文脈情報（要件、図、仕様、モックアップ）とタスクボードを共有する。ボードでは、誰が何をしているか、各メンバーのエージェントが何に取り組んでいるか、各タスクにどのPRが対応するかを確認できる。あるチャットで決まった内容は、Project内のすべてのエージェントから参照できるようになる。

エージェントはチームメンバーの枠を超えてやり取りする。Cursorによると、作業開始前に計画を共有し、作業中の競合を知らせ、互いのタスクの行き詰まりを解消するという。Cursor社内では、すでに共有Project内でオンコール対応を行うチームがある。同社はProjectsを、ソフトウェアチームがすべてのエージェントとともに作業できる初のワークスペースと位置づけている。この機能は11月10日から全ユーザーにベータ版として順次提供され、料金は発表されていない。

🔗 Projectsが複数人での共同作業に対応（Cursor） · @cursor_aiのスレッド

Amp、エージェントが構築したアプリをホストする常時稼働マシン「Boxes」を発表

11月10日 — 開発用のorbs、作業途中の成果を共有するportalsに続き、Ampは構築したものを継続的にホストするboxesを追加した。boxは、コンテナなどの抽象化を挟まない常設の仮想マシンで、エージェントはそこに1つ以上のアプリケーションをデプロイし、それぞれに固有のURLを割り当てる。デプロイしたアプリは非公開にしたり、Sign In With Ampで保護したりできる。boxをワークスペースで共有すると、各メンバーが新しいバージョンをデプロイできる。各boxにはランナーもあり、稼働中のアプリケーションの状態を変更するエージェントを実行できる。たとえば、チーム用ウィキのデータベースを整理する用途がある。

boxesは分単位で課金され、スケジュールに従って起動・停止できる。記事では4つのサイズを紹介しているが、表がどのプランに対応するかは明記していない。動画内の価格はEnterpriseプランのもので、PersonalとTeamのboxesはそれより安いとだけ説明している。

boxのサイズ	マシン構成	1時間あたりの料金	30日間連続稼働
b1.tiny	0,5 vCPU（最大2）、2 Go	0,025ドル	18ドル
b1.small（既定）	1 vCPU（最大2）、4 Go	0,042ドル	30ドル
b1.medium	2 vCPU、8 Go	0,069ドル	50ドル
b1.large	4 vCPU、16 Go	0,139ドル	100ドル

🔗 Boxes（Amp）

Delta、終了するConductorの会話をインポート可能に、Cloud Runnersは11月11日公開予定と発表

11月10日 — Zedのチームは、Conductorのユーザーに対し、エージェントと複数人で共同作業できるコーディング環境Deltaへの移行を呼びかけている。Deltaの記事によると、Conductorのチームは前週、Metaに加わり、製品を終了すると発表した。同じくDeltaによれば、Conductor Cloudは11月13日から新しいメッセージを受け付けなくなり、データ削除が始まる11月20日にサービスを終了する。

そこでDeltaは、メニューから、またはマシン上の会話を検出した際にサイドバーから、Conductorの会話をインポートできるようにした。会話はConductorというラベルの付いた非公開スレッドになる。インポート対象は会話のみで、ファイルや添付資料はConductorから保存する必要があり、Cloudのワークスペースは11月20日までにローカルへ移さなければならない。Deltaは翌11月11日にCloud Runnersを公開する予定とも発表したが、まだ提供は始まっていない。Cloudに設定したスレッドでは、ホストされたランナー上でエージェントが動作し、パソコン、ウェブ、スマートフォンの間で同期される。Claude CodeのセッションはすでにDeltaのCLI経由で同期できる。PiとCodexも今後対応する予定で、Agent Client Protocol（ACP）への対応も追加中だ。

🔗 Conductorの会話をインポート（Delta） · @zeddotdevのスレッド

Antigravity、/swarmをプレビュー公開、バージョン2.30.0と2.31.0ではKnowledge Workの画面構成などを追加

11月9日・10日 — AntigravityはGemini 4 Carbonの登場に合わせ、アプリとCLIで/swarmをプレビュー公開した。調整役のエージェントが、各自のgit worktreeで並行して動く作業エージェントに仕事を振り分け、反証役の検証エージェントがテストを実行して差分を吟味する。全員が追記専用の共有メッセージボードでやり取りし、待機中のエージェントはトークンを消費しない。役割ごとにモデルを割り当てられ、調整と監査にはCarbon、実作業にはArgonまたはそれより軽量なモデルを使える。ただしGoogleは、エージェント群の実行は通常の会話よりはるかに速く利用枠を消費すると注意を促している。

11月9日付のアプリ版2.31.0では、/swarm、フォントサイズの設定、ブラウザーエージェントによるファイルのダウンロード前の承認義務が追加された。同日付の2.30.0では、調査、執筆、日常業務向けにコードの変更や開発者ツールを非表示にするKnowledge Workの画面構成が加わった。また、音声モードの展開を完了し（業務用・企業用アカウントを除く）、リモートエージェントの展開も完了した（UltraとProの有料契約者向け）。Claude Code、Codex、Cursorの設定（MCPサーバー、スキル、コマンド、サブエージェント、指示）をプラグインにインポートする機能も追加された。

🔗 Gemini 4 Carbonと/swarm（Antigravityブログ）

Gemini CLI、6日間のリリース停止を経て安定版v0.68.0とプレビュー版v0.69.0を公開

11月10日 — ナイトリービルドが生成されず（ワークフローが11月5日以降毎晩失敗）、6日間リリースが途絶えていたGemini CLIが、安定版とプレビュー版を12分間隔で公開した。安定版v0.68.0は、11月4日公開のv0.68.0-preview.0をそのまま昇格させたものだ。拡張機能の検証、429エラー時のカウントダウン、フォールバック後のモデル維持が含まれる。

プレビュー版v0.69.0-preview.0では、メインブランチにとどまっていた変更がようやく公開された。日々のトークン使用量を示す/stats heatmap、独立したtheme.jsonファイルでのテーマ設定、モデル名を検証し引数の直接指定を受け付ける/modelが加わり、最初のヘッダーを受信するまでの待機時間も、従来の60秒から変更できるようになった。さらに、未公開だった約20件の修正を含む。ヘッドレスモードでは、中断時に子プロセスを終了してシグナルの終了コードを保持する。シェルモードでは、geminiセッション内に別のgeminiセッションを開かなくなった。macOSでは、Seatbeltサンドボックスの起動前にフォルダーの信頼確認を済ませる。PDFに関連する複数のメモリリークも修正された。

🔗 Gemini CLI v0.69.0-preview.0 · Gemini CLI v0.68.0

Qwen Code v0.27.2、WeChat・QQ・メールをWeb Shellに接続し、Mods向けに3つのAPIを公開

11月10日 — Qwen Code v0.27.2が、v0.27.1の翌日に安定版として公開された。変更は55件で、機能追加20件と修正20件を含む。Web ShellではWeChat、QQ、メールのチャネルを設定できるようになり、WeChatとQQにはQRコードで接続できる。入力欄の下には、ターン数、出力速度、消費トークン数、キャッシュヒット率が表示される。

ツールの拡張機能であるModsには、3つのAPIが加わった。ツールや履歴を使わず単発の応答を生成する$.model.complete、保存されたテキストを変更せずに応答の表示テキストを書き換えるフックui.render、セッションをまたいで値を保持する$.storeだ。ターミナルがバックグラウンドにあるとき、承認待ちが発生するとベルまたはデスクトップ通知で知らせる。Managed Agentにはセッションの要約機能が加わり、設定すれば自動生成もできる。互換性を損なう変更として記載されているのは、SDKとWeb Shellの依存関係のバージョン引き上げだけだ。

🔗 Qwen Code v0.27.2

Grok Bot、Tailscaleのプライベートネットワークに参加し、内部のMCPサーバーにアクセス可能に

11月10日 — SpaceXSIのエージェントGrok Botが、個人や企業のTailscaleプライベートネットワーク（tailnet）に参加できるようになった。これにより、インターネットに公開されていない非公開のMCPサーバー、社内ツール、アプリケーションにアクセスできる。有効化には、Grok BotのデスクトップアプリにあるTailscaleプラグインを使う。

この連携は、Tailscaleによると前日に一般提供が始まったTailscaleのOAuthアプリを利用する。Grok Botは共有のサービス用IDを使わず、許可したユーザーのIDに紐づくデバイスとしてtailnetに参加するため、キーやシークレットを貼り付ける必要がない。アクセスルール、監査ログ、デバイス数の上限は、そのユーザーのほかのマシンと同じように適用される。TailscaleのPremiumとEnterpriseプランでは、Grok Botに専用のポスチャ属性（custom:grokbot）が付与される。これにより、所有者が持つネットワークアクセス権をすべて与えず、特定のMCPサーバーだけにアクセスを許可できる。ほかのプランでは、認証後に付けるタグがこの役割を担う。ほかのエージェントの開発元も、OAuthアプリのドキュメントを基に同じ連携を実装できる。

Grok Botは10月からすでにMCPサーバーを利用しており、今回の新機能は非公開サーバーへのアクセスだ。前日には、公式アカウントが全ユーザーの週間利用上限をリセットしたことも伝えていた。

🔗 @botの発表 · Tailscaleの記事

デバイスとソフトウェアに広がるGemini：Pixel 10、motorola signature 27、Adobeとの提携

Googleは新しいモデルを発表することなく、スマートフォンや提携先のソフトウェアへGeminiを広げている。

11月10日 — 5月に発表されたAndroidの先回り型AI機能群、Gemini Intelligenceが、新たなデバイスへ展開される。Motorolaは同社初のGemini Intelligence搭載端末motorola signature 27を発表し、米国では11月19日から予約を受け付ける。11月のPixel Dropでは、Pixel 10、Pixel 10 Pro XL、Pixel 10 Pro Foldに最新機能が追加される。音声入力を整った文章に変換するRamblerがこれらの端末に登場し、アプリ内のタスク自動化（食事や配車の注文、予約）は英国、インド、日本にも拡大する。

Create My Widgetは、Gmail、Agenda、Searchの情報を使い、説明文からホーム画面のウィジェットを作成する。今後数週間で展開され、Pixel Watchにも対応する。Device Assistanceでは、空き容量の確保、位置情報へのアクセス権の確認、重要な着信は通しつつ気を散らす通知などを抑える操作をGeminiに依頼できる。Android Autoでも先回りした提案機能が近日登場すると発表されたが、日付は示されていない。

🔗 Gemini Intelligence：11月の新機能（blog.google）

GoogleとAdobe：DriveとGmailにAcrobatを統合、Photoshop向けにGoogle DeepMindの画像モデルも検討

11月10日 — GoogleはAdobe MAXに合わせ、Adobeとの提携拡大を発表した。すべて今後の予定で、時期は未定だ。Google DriveとGmailからAcrobatを直接利用できるようになり（推奨アプリとしての表示、ファイルプレビューの「次のアプリで編集」項目）、GeminiとGemini EnterpriseのAdobeコネクターはAcrobatやほかのクリエイティブツールにも対応する。これらのツールはSearchのAIモードにも登場する。企業はGemini EnterpriseでAdobeのエージェントCX Enterprise Coworkerを利用できるようになる。このエージェントは、ビジュアルの作成、PDFの処理、マーケティングキャンペーンの実行を担う。

逆方向の連携として、Googleの最先端モデルがAdobeのアプリケーションに導入されるが、具体的なモデルは示されていない。AdobeとGoogle DeepMindは新しい編集機能も検討する。まずは、ほぼ瞬時のレタッチを可能にするかもしれないPhotoshop向け画像モデルが対象となる。これは検討段階の構想であり、製品の発表ではない。

🔗 AdobeとGoogle、提携を拡大（blog.google）

仕事とAI：OpenAIとUpwork、AIはフリーランスの仕事を置き換えるよりも組み替えていると報告

11月10日 — OpenAIの「仕事の最前線」シリーズの新たな報告が公開された。OpenAIの経済学者はUpworkと共同で、ChatGPTの利用状況とフリーランスの案件募集を照合し、報告書「AI時代におけるフリーランス業務の再編」にまとめた。最初に分かったのは、両者の構成が似ていないことだ。ChatGPTの利用では文章作成の比重がはるかに大きく、Upworkの募集では動画とアニメーションの比重が大きい。

対応づけた63の小分類のうち、43は同じ傾向を示した。ChatGPTで比較的よく行われる活動ほど、Upworkでの募集シェアが低下している。残る20では逆の傾向が見られ、著者らはChatGPTの利用だけではこうした変化を説明できないと結論づけている。

Upworkの案件カテゴリー	募集シェアの変化、2025年上半期から2026年上半期
モバイル開発	+2,27ポイント
動画・アニメーション	+1,38ポイント
QAテスト	+0,58ポイント
コンテンツ執筆	-0,57ポイント
ウェブ・モバイルデザイン	-0,68ポイント
ウェブ開発	-1,98ポイント

AI関連のプロジェクトは職務の構成を変えている。2023年初めから2025年末にかけて、募集で求められるタスクの多様性は45 %増し、同じ頻度で現れるタスク数に換算すると14,6から21,2に増えた。提示される時間単価はほかの案件と近い水準にある一方、定額契約の予算と作業時間はより大きい。

🔗 フリーランスの仕事に対するAIの影響（OpenAI） · OpenAIとUpworkの報告書全文（PDF）

オープンなデータと研究：Transformersの意思決定モデル、MotionGraphicsBench、接ぎ木型エキスパート、Dory1.0-4B

ライブラリからモデルまで、ベンチマークと学習手法も含む4件のオープンな公開情報。

DecisionPipelineとAutoModelForDecisionがTransformersに追加、マージ済みだが公開版には未収録

11月10日 — Hugging Faceが意思決定モデルのリファレンスガイドを公開した。意思決定モデルはテキストを生成せず、あらかじめ定められた回答（担当部門、緊急度、はい・いいえなど）に確率を割り当てる。アリトラ・ロイ・ゴシュティパティ、リサンドル、ペドロ・クエンカ、トム・アールセンによる記事は、TransformersにDecisionPipeline、AutoModelForDecision、DecisionConfigの各クラスが加わることを伝えている。これらにより、pipeline("decision", ...)を分類パイプラインとして呼び出せる。

このコードは、11月9日にメインブランチへマージされたPR 50054に由来し、公開済みのどのバージョンにもまだ含まれていない。最新のv5.22.2は11月6日付だ。記事では、JEV-9Bを使い、Trainer APIで意思決定モデルをファインチューニングする方法も示している。ガイドの残りは、すでに利用可能な構成要素（transformers serveの/v1/systemoneエンドポイント、llama.cppによる配信、Hubのタグ）をまとめたものだ。性能の数値は公開されていない。

🔗 Hugging Faceの意思決定モデル · TransformersのPR 50054

MotionGraphicsBench：GPT-6 Astraが67,7 %で首位、50 %を超えるモデルは4つのみ

11月10日 — ジアジュ・マー（スタンフォード大学およびFigma）とFigmaの共著者3人がMotionGraphicsBenchを公開した。既存のベクター画像にアニメーションを付けるモデルの能力を測るベンチマークだ。専門家が実際のLottieアニメーションを基に作成した100件の各タスクには、静止SVGとアニメーションの指示が含まれ、決定論的な検証プログラムが結果を確認する。これらの検証プログラムと人間の判定の一致率は93,3 %で、GPT-6 Astraを使った視覚的な判定では83,3 %だった。

12社の32モデルのうち、推論の強度を最大に設定しても、初回試行の成功率が50 %を超えたのは4つだけで、GPT-6 Astraが67,7 %で首位となった。最上位のオープンモデルも大きく後れを取っている。

評価モデル（推論強度）	pass@1
GPT-6 Astra (max)	67,7 %
GLM 5.3 (max)	39,8 %
Qwen 3.8 (xhigh)	39,4 %
Qwen 3.8 Flash-Next (xhigh)	34,0 %
プロプライエタリモデル16種の平均	38,8 %
オープンモデル16種の平均	21,8 %

🔗 MotionGraphicsBench（Hugging Faceブログ、Figma） · arXiv論文

TNG、Qwen3.5-35B-A3BにRustとHaskellのエキスパートを追加、再学習なしで組み合わせ可能

11月10日 — TNG Technology Consultingは、混合エキスパート（MoE）モデルの既存エキスパートに手を加えず、新しいエキスパートを追加する。新しいエキスパートは独立したパラメーター空間に置かれ、ルーターが呼び出すタイミングを学習する。Qwen3.5-35B-A3B-Baseでは、RustエキスパートによってRustのコード生成のpass@1が0,62から0,73に、HaskellエキスパートによってHaskellが0,32から0,51に向上した。汎用能力のスコアはそれぞれ0,78と0,80で、ベースモデルは0,80だった。

別々に学習した2つのエキスパートを1つのチェックポイントにまとめても、改善の大部分が維持される（0,70と0,50）。最良のLoRAアダプターも単独ではほぼ同等の性能を示す（0,74と0,48）が、両者を平均化すると0,67と0,36に低下する。エキスパートの追加は継続事前学習でのみ行われており、記事には公開された重みへのリンクはない。

評価した構成	Rust	Haskell
ベースモデル	0,62	0,32
Rustエキスパートを追加	0,73	—
Haskellエキスパートを追加	—	0,51
2つのエキスパートを統合	0,70	0,50
2つのLoRAを平均化	0,67	0,36

🔗 自分のエキスパートを持ち込もう！（TNGのHugging Faceブログ）

Dory1.0-4B：NVIDIA、推論時の計算量を調整できる小型ループモデルを公開

10月16日公開、11月10日に再び紹介 — NVIDIAは、Nemotron Labsのオープンな言語モデルDory1.0-4BをHugging Faceで公開した。この情報は本ウォッチではまだ取り上げていなかった。層を積み重ねる代わりに、各8層の入力ブロックと出力ブロックの間に配置した同じ20層のブロックを繰り返し適用し、ループごとに入力を再投入する。ループ回数は再学習せずに推論時に調整でき、計算量と精度のトレードオフを選べる。保持されるのは最後のループのKVキャッシュだけだ。

最初からNVFP4で事前学習し、その後BF16で学習を継続したDoryには、BF16、MXFP8、NVFP4、Q5_K_Mの各形式がある。コンテキストは256Kトークン、対応言語は英語で、商用利用を認めるOpenMDW-1.1ライセンスを採用する。vLLMでの対応はレビュー中で、BF16版は先月13 488回ダウンロードされた。NVIDIAは11月10日に、このモデルを取り上げた「Ask the Experts」を配信した。

🔗 Dory1.0-4B（Hugging Face）

短報

コーディングエージェント

Claude Code 2.1.322 — 変更項目が1件のリリース。高速モードがVertexのglobal、us、euリージョンに対応し、Vertexが拒否した場合は標準速度に戻る。ドキュメントによれば、Google CloudのAgent Platform上で動作するFable 5.2の高速モードで、/fastまたは起動オプションから有効にできる。🔗 出典
Codex CLI 0.167.1 — リリースノートのない修正版。2件のプルリクエストによれば、初期設定では無効のオプションincremental_tools_legacyが、会話の進行に応じてツールを宣言する。利用対象はAmazon Bedrockプロバイダーに限られる。同日、openai-python 3.49.0とopenai-node 7.55.0には非同期関数の型定義が追加された。🔗 出典
Copilot CLI 1.0.109と1.0.110-0 — 安定版1.0.109には158件の変更が含まれる。モデル選択にFable 5.2を追加し、サンドボックスのホストルールをCIDRに対応させ、/shareがシンボリックリンクをたどる前に確認を求める。プレビュー版1.0.110-0では従来のリモート制御を廃止してAHP環境に移行し、使用率が90 %に達した時点でAIクレジットの追加購入を提案する。🔗 出典
Copilot CLIのC++ Language Server — サーバーにMSBuildのコンパイルコマンド抽出機能が組み込まれ、プロジェクトを開くと自動で実行されるようになった。設定用スキルや手作業でのcompile_commands.json作成は不要となるが、CMakeプロジェクトは引き続きスキルを経由する。Copilotの契約が必要。🔗 出典
GitHub Agentic Workflows 1.2.2 — 1.2系列で初の安定版。固定モデルの代わりにコストを抑えるモデルルーティングを使うワークフローが増え、さらに10件のCopilotワークフローに不要な実行を防ぐゲートが追加された。cancel-work --obsoleteは不要になったタスクを取り消す。エージェントの外向きネットワーク通信の制限も強化された。🔗 出典
Antigravity CLI 1.5.3 — 11月7日のリリース。各サブエージェントのモデルと推論強度が表示され、プラグインのフックにPLUGIN_ROOTとPLUGIN_DATAが渡される。また、ターミナルのサンドボックスの脆弱性が修正された。コマンドによって、その後サンドボックス外で読み込まれる環境を書き換えられる問題だった。🔗 出典
Vibe CLI 3.1.2 — Mistralのコマンドラインエージェントで、プラグインをアンインストールせずに無効化できるようになった。/skillsも刷新され、検索、有効・無効の切り替え、バージョンを固定したレジストリ共有スキルに対応する。ヘッドレスモードでは、各補完の前に--max-tokensと--max-priceを必ず適用する。🔗 出典
CLI mistral 0.18.0 — Mistralのアプリケーション・エージェント配備ツールが、セッションの期限切れ時に401エラーで失敗せず、セッションを更新するようになった。mistral context show --jsonを追加し、Mistralのサンドボックスで動くエージェントに必要なロールを付与する。🔗 出典
Kimi Code 2.5.3 — 軌道修正のメッセージが、実行中のモデルへのリクエストを中断し、同じターン内で処理を再開するようになった。専用のsteerエンドポイントも用意された。npxで起動するMCPサーバーは、Windowsでも再起動するようになった。🔗 出典
v0のセキュリティレビュー — 依頼に応じて、v0が会話内の変更、またはプロジェクト内で最もリスクの高いコードを調べ、認証の欠落、インジェクション、SSRFを探す。各指摘をプロジェクト全体に照らして検証し、修正案を提示する。適用は同意を得た場合のみ。有料プラン限定で、v0のクレジットを使用する。🔗 出典
ReplitのPerformance Scanner — Replitは、アプリケーションの潜在的な処理遅延を見つけ、Agentが修正に着手するための手掛かりを提供するツールを紹介した。投稿には提供開始日、対象プラン、料金の記載がなく、この機能はまだドキュメントにも掲載されていなかった。🔗 出典
DevinにGemini 4 Carbon — CognitionがDevin DesktopとDevin CLIでCarbonを提供する。同社の記事によれば、推論強度を低く設定した段階でGemini 4 Argonの最高成績を上回り、最高スコア時のタスク当たりコストもArgonの3分の2未満となる。FrontierCode 2.0での40,0 %という成績は、10月30日にすでに公開されていた。🔗 出典
WarpにFable 5.2 — 11月9日夜、WarpはWarp FactoriesとターミナルでClaude Fable 5.2を提供開始した。エージェントがアプリケーションを理解しやすくするため、暗黙の状態機械を見つけるようモデルに依頼することを勧めている。料金やベンチマークの記載はない。🔗 出典
GensparkのCode AgentにFable 5.2 — GensparkはCode AgentにClaude Fable 5.2を追加し、FrontierCode 2.0でOpus 5.5を上回る最高スコアを記録したという説明を引用した。数値、対象プラン、クレジット消費量は示されていない。🔗 出典

企業

JPMorganChase — 同行は、エンジニア以外にもClaudeの活用を拡大している。対象はプルリクエストのレビュー、自己修復型エージェント、インシデント分析、製品バックログ、リスク評価など。Claude Codeはコンテナー化された同社の基盤Devspaceで動作し、エージェントは認証情報に直接アクセスしない。また、自動ゲートによってClaudeが自身の作業を承認できないようにしている。数値は公表されていない。🔗 出典
Curative — 米国の医療保険会社は、Claudeを使ったエージェントGwenにより、医療サービス提供者との契約を週に2 000〜2 400件締結している。主にOpusを使い、Sonnetがレビューし、Haikuが判定する。2025年通年では2 100件だった。契約1件当たりの使用量は約2,000万トークンで、払い戻しをめぐる紛争の処理時間は約90日から30分未満に短縮された。🔗 出典
CodeRabbit — 11月9日に公開されたOpenAIの導入事例で、CodeRabbitはCodexを使い、6か月でソフトウェアの提供量を約20倍に増やしたと説明した。無料のDeep Scanは、13 000件の詳細分析で43 000件以上の脆弱性を検出し、GPT-6 Astraは社内ベンチマークの問題の50 %を検出する。🔗 出典
Gemini for healthcare — Google Cloudは、患者の診療記録、請求、診療ガイドライン、Medicareのデータを結び付け、記録の要約や事前承認の審査といった複数段階の作業を人間の監督下で行うソリューションをプレビュー公開した。HCA Healthcare、Highmark Health、Northwell Healthが参加している。🔗 出典

教育と社会

EMEAの学校でのAI活用 — OpenAIは、ThinkYoungの調査を踏まえ、エストニア、スロバキア、ギリシャ、イタリアでの教育提携から得た教訓をまとめた。調査対象の学生の79 %が宿題にAIを使っている一方、使い方を教わったと答えたのは47 %にとどまる。🔗 出典
家族を介護する人向けのワークショップ — OpenAI Academyは11月10日、3つの団体と協力し、オークランド、タンパ、ピッツバーグ、アトランタ、デトロイトで、家族を介護する人を対象に無料のChatGPTワークショップを開催する。OpenAIによれば、米国の健康関連メッセージのうち、週に4,000万件以上が身近な人についての相談だという。🔗 出典

音声

GPT-Liveによる音声エージェント — OpenAIの開発者ブログで、Juno、Treater、Picsart、Weekendが事例を紹介している。Junoでは、バックグラウンドで動く小型モデルによりテキストエージェントへの委譲を40 %減らし、テスト通話の最長無音時間を9,3秒から3,2秒に短縮した。Treaterでは、会話時間の中央値が26〜30 %増加した。🔗 出典

画像

GensparkにSeedream 5.5 — Gensparkは、Genspark DesignとAI Media StudioでBytePlusのSeedream 5.5への早期アクセスを開始した。すべての利用者を対象に、1か月間40 %割引を提供する。🔗 出典
Ideogram 4.5 — Ideogramは、5回連続で編集した後も顔を見分けられるかを人間の評価者が判定するRapidataのベンチマークで、20モデル中首位になったと発表した。FLUX 3 Image、Muse Image、MAI-Image-2.6を上回ったとしているが、スコアは公開されていない。🔗 出典
AMD GPUで動くPika H3 Flex — ある女性の貢献者が、Pikaの重み公開型動画モデルの推論をAMD GPUに移植し、Instinct MI350X向けの専用ブランチで公開した。PikaはAMD開発者に貢献を呼び掛けているが、性能測定値はない。🔗 出典

Hugging Faceとオープンな研究機関

Google Cloudの請求でHugging Faceを支払い — 組織は、TeamとEnterpriseの契約、Jobs、Inference Endpoints、Inference Providers、GPU Spaces、ZeroGPU、ストレージの料金を、Google Cloud Marketplace経由で支払えるようになった。料金はHugging Faceの公開価格が適用され、各契約についてHugging Faceの承認が必要となる。🔗 出典
Google CloudにMuse — 11月9日夜、MetaはMuse EmberとMuse WonderがGoogle Cloudに登場すると発表した。Google Cloudでは9月からMuse Spark 1.3がプレビュー提供されている。提供サービス、公開段階、料金は明示されていない。🔗 出典
Hugging Faceの作り手が2,000万人に — クレマン・ドゥラングによれば、Hugging Faceには2,000万人のAIの作り手が集まり、モデル、データセット、エージェントの実行履歴、RL環境を合わせて300 Poのデータをホストしている。うち9 Poは1週間で追加された。10月はアクティブユーザー数と売上高が過去最高だったが、金額は示されていない。🔗 出典
Trainium3でGLM-5 — ダヴィッド・コルヴォワジエは、公開されたTransformersコードを使い、単一のtrn3.48xlargeインスタンスでGLM-5（7,540億パラメーター）を動かした。読み込みに43分、最初のトークンまで4,1秒、バッチサイズ1で毎秒6,9トークンだった。本人によれば、最適化を行っていない初回の測定だという。🔗 出典
OpenMedの疾患検出 — マズィヤル・パナヒは、CPU上で英語の医療文書から疾患を検出する、194M〜576Mパラメーターの3つのオープンモデルをApache-2.0で公開した。NCBI Diseaseでファインチューニングされ、BC5CDRでF1が約14ポイント向上した。🔗 出典
テストせずに成果物を提出するエージェント — セルカン・ペケルはトルコ語の記事で、SWE-agentによる47 293件の提出のうち39,4 %が最後の変更後にテストを行っておらず、問題を解決できる見込みが約3分の1低いことを示した（オッズ比0,68）。仮説は事前登録され、Claude Codeとgpt-oss-120bでも再現された。🔗 出典
借用した推論 — ティモフェイ・クリュビンは、Qwen3.8-27Bの推論履歴をQwen3-8Bに挿入し、LiveCodeBenchの300問でスコアを51,1 %から80,9 %に向上させた。同じ履歴を生成するよう学習した2つの8Bモデルでは、改善につながらなかった。🔗 出典
FiftyOneにEgoDex — ハープリート・サホタは、Appleが公開したEgoDexのテストセットを変換した。111種類の物体操作タスクからなる3 243エピソード、計7時間のデータで、Apple Vision Proによって68関節の姿勢が記録されている。🔗 出典

これが意味すること

前日のFable 5.2と同様、Gemini 4 Carbonも、導入した各社がそれぞれ独自のベンチマークで当日中に評価している。CursorではCursorBench 4.0で60,4 %、PerplexityではWANDRで0,857、Devinでは推論強度を低く設定した段階でArgonの最高成績を上回った。Google自身も自社の記事で、こうした外部のランキングを引用している。これらの数値はコストと合わせて読む必要がある。Cursorでは、Carbonの推論強度を低くした場合のタスク当たりコストが、高くした場合よりも高い。また、PerplexityはFable 5.2との差が0,006ポイント、コストが40 %であることをもって同等と説明している。一方、GitHubは数値を示さずCarbonを初期設定で有効にしているが、Fable 5.2は管理者がAnthropicによるデータ保持に同意するまで無効のままだ。

11月30日が節目となる。GoogleはCarbonの導入価格の終了日をこの日に設定している。100万トークン当たり2ドルと10ドルの料金は、その後4ドルと20ドルになる。Cursorは12月1日から通常料金を適用し、PerplexityもAgent APIでこの導入価格を採用している。画像分野でも導入割引が増えている。MiniMax H3-Imageの16メガピクセル画像は1週間50 %割引、GensparkのSeedream 5.5は1か月間40 %割引だ。したがって、この日に公開されたタスク当たりコストは、どの料金を基準にしたかと合わせて読む必要がある。Devinは、一般公開されている割引を含むAPIの公開料金で測定したと明記する一方、Cursorのページには割引を織り込んだかどうかの記載がない。

アシスタントが仕事と商取引の場になりつつある。OpenAIは、掲載情報を管理し、自社への言及を追跡し、ChatGPT Adsを通じてスポンサー付きにできるエージェントを設置したい企業にChatGPTを開放するとともに、Businessチームが契約プランの利用枠をv0、Warp、Notionで使えるようにする。AnthropicはClaudeを、図面を描き、表計算を管理し、認証済みの指標を共有し、ConfluenceやNotionを丸ごと開ける場にしている。同日、Anthropicは新規株式公開のロードショーも開始した。公表した数値はクラスA株8億2,500万株と70〜78ドルの価格帯の2つだけで、企業価値、調達額、上場日は示していない。

モデルを停止できることが、原則から実装の課題へと移っている。Paris Callは、OpenAI、Anthropic、Mistral AIを含む署名した開発企業に対し、学習中や社内利用中も含めてモデルを停止できる仕組みを備えることを求める。同日、OpenAIは自社のControl Roomについて説明し、停止までの最大時間を35秒とし、システムが停止した場合は初期動作として拒否する設計を示した。一方、NVIDIAは、エージェントのファイル、ネットワーク、認証情報を制御するOpenShellをCNCFに移管し、TailscaleはGrok Botを利用者の識別情報でプライベートネットワークに参加させる。権限は管理者が制限できる。