ClaudeがチャットとCoworkを統合、ZedがDeltaを全員に公開、Vera RubinがMLPerfに初登場

今週水曜日、AnthropicはチャットとCoworkを単一のClaudeに統合し、Claudeが自ら使用するツールを選べるようにするとともに、Claude DocsとClaude Slidesのベータ版を開始した。Zedはpull requestをスレッド内レビューに置き換えてDeltaを全員に公開し、NVIDIAは電力がAIファクトリーの制約として前面に出るなか、Vera Rubin NVL72をMLPerf Inference v6.1に初投入した。ブランドエージェントもChatGPTとYouTubeの広告に登場する一方、CohereはAleph Alphaとの最終契約を締結し、MistralはFirefoxに加わった。

単一のClaudeへ：チャットとCoworkを統合、Claude DocsとClaude Slidesがベータ版で登場

9月16日 — AnthropicはチャットとClaude Coworkを統合する。選択すべきモードはなくなり、Claudeがウェブ検索、ファイルの読み取り、コードの実行の必要性を自ら判断し、完成したファイルを返す。長時間のタスクはコンピューターを閉じてもクラウド上で継続するが、ローカルファイル、内蔵ブラウザー、コンピューター操作（computer use、ProとMaxでベータ提供）にはClaude Desktopを開いておく必要がある。

Today, chat and Cowork start merging into one Claude. The direction: one Claude that carries context across everything you’re working on, wherever you are.

🇯🇵 本日、チャットとCoworkは単一のClaudeへの統合を開始します。目指すのは、どこにいても、取り組んでいるすべての作業のコンテキストを保持する単一のClaudeです。 — Boris Cherny（Anthropic）のXへの投稿

新たに登場したClaude DocsとClaude Slidesは文書とプレゼンテーションを作成し、4月に開始されたClaude Designも会話内で利用できるようになった。3つとも有料プランでベータ提供され、Enterpriseでは管理者が有効化を選択できる。各作成物はリンクで共有でき、プレゼンテーションはPowerPointまたはPDFに書き出せる。既定設定の手動モードではClaudeが各操作の前に確認を求め、自動モードでは各操作に先立って自動セキュリティチェックが行われる。

対象プランまたは利用者	発表された提供時期
ProとMax（ウェブ、デスクトップ、モバイル）	「今後数週間のうち」、有効化の操作は不要
TeamとFree	「近日中」、日付は未定
Enterprise	変更の少なくとも30日前に事前通知

移行は元に戻せないが、Coworkのタスク、プロジェクト、コネクター、skills、アーティファクトは保持される。開始時点でヘルプセンターは、GitHubからの追加や会話の分岐ができないこと、シークレット会話が旧環境で開かれること、過去のCoworkタスクが検索に表示されないこと、新規ユーザー向けのDispatchが停止されていることを制約として挙げている。チャットとCoworkはすでに7月7日からプロジェクトとアーティファクトを、8月25日からメモリを共有していた。

🔗 Anthropicの記事 🔗 ヘルプセンター

Design、Slides、DocsはClaude Codeでも利用可能

同日、@ClaudeDevsはClaude Design、Claude Slides、Claude DocsがClaude Codeでも利用できると発表した。リポジトリ内の実際のファイルやRFCをClaudeに示しながら、デザインレビュー用資料（design review deck）やインターフェースのモックアップを依頼し、自分で、または会話内で成果物を修正したうえで、リンクを共有できる。Designについては、/designコマンドが8月17日から予備調査版として存在するため、今回が初めてではない。新しいのはSlidesとDocsである。この投稿には、最低バージョン、対象プラン、ドキュメントのいずれも記載されておらず、公開済みの最新バージョンのリリースノートにも言及がない。

🔗 @ClaudeDevsによるXでの発表

ZedがDeltaをパブリックベータとして公開し、pull requestをスレッド内レビューに置き換え

9月16日 — ZedはDeltaを全員に公開した。8月12日に登録制で開始され、9月4日には登録者向けにWindows版が提供されたこのツールは、今後macOS、Linux、Windowsで自由にダウンロードでき、インストールせずにウェブ上でも使用できる。ディスカッションスレッド（threads）はモバイルからも追跡できる。

中心となる考え方は、commitやpushをせずに共同作業を行うことだ。エージェントとの会話に招待されたチームメンバーは、同じ作業コピー（worktrees）を確認し、自分のマシンで引き継ぎ、エージェントに判断の理由を尋ね、作成者が切断しても作業を続けられる。9月10日にプレビューされたコードレビューがpull requestの役割を担う。サブスレッドが、元のエージェントのコンテキストを保持したまま、worktreesから分離されたコピー上でブランチの変更をレビュー担当者に案内する。その後、/landコマンドによってエージェントに、単一のcommitへの集約、CIの通過、チーム承認後のマージ、ブランチの削除を任せる。

Deltaのリポジトリでは発表前週からpull requestが無効化され、以降33人が570件の変更をマージした。Zedエディターのリポジトリは「当面」GitHubに残る。内部では、DeltaDBがGitのバージョン管理を増分deltaで補完し、2つのcommitの間に行われた人間とエージェント双方の変更やメッセージを保持する。commitは引き続きチェックポイントであるため、Deltaを一度も開かないチームメンバーには通常のGitリポジトリとして見える。

ZedはGitHub.comの置き換えを目指しており、この作業方式を継続的エンジニアリング（continuous engineering）と呼んでいる。日付未定のロードマップではDeltaDB内でのGitストレージを予定し、将来的にはスレッド内でのCI型検証も検討している。Deltaはベータ期間中は無料で、有料プランは価格や日付を示さず「近日中」に発表するとしており、無料版を維持することも約束している。

🔗 Deltaのパブリックベータに関するZedの記事 🔗 /landコマンドに関するZedのスレッド

Vera Rubin NVL72がMLPerf Inference v6.1に初登場、GB300 NVL72の最大3.7倍のスループット

9月16日 — NVIDIAは次世代ラックプラットフォームVera Rubin NVL72をMLPerf Inference v6.1に初投入した。MLCommonsが結果を公開し、プレビュー（preview）提出として掲載されている。NVIDIAが自社提出結果同士を比較したところ、このラックはQwen3-VLのオフライン、サーバー、インタラクティブの各シナリオで、vLLMとNVIDIA Dynamoを使用した場合にGB300 NVL72の最大3.7倍のスループットを達成し、DeepSeek-R1ではTensorRT-LLMにより最大2.5倍を記録した。NebiusもVera Rubin NVL72の結果をプレビューとして提出している。

NVIDIAはこれらの向上を、ハードウェアとソフトウェアの共同設計によるものとしている。重み、attention、KV cacheにNVFP4精度を使用し、prefill（prefill）とdecodeを分離する非集約型serving、大規模なexpert parallelism、第6世代NVLink domainを採用している。NVIDIAは、このNVLink domainが標準Ethernetの10倍のパケットスループットを持つと主張している。現行世代についても次の数値が公開された。

MLPerf Inference v6.1テスト	提出システム	NVIDIAが公開した結果
DeepSeek-R1オフライン、72～288 GPU	GB300 NVL72、1～4ラック	99 %のスケーリング効率
WAN 2.2、テキストから動画	GB300 NVL72	1秒あたり0.65本の720p動画、1本あたり5.7秒
Qwen3-VL、v6.1とv6.0の比較	GB300 NVL72	ソフトウェアにより最大1.6倍
Edge-Agentic、新テスト（Qwen3.6-27B）	Jetson AGX Thor、TensorRT Edge-LLM	記事内に数値のない提出

NVIDIAは、締め切り後にGPT-OSS-120BとDLRMv3で得られた改善も報告しているが、MLCommonsはまだ検証していない。同社は19社のパートナーを挙げ、そのうち8社がBlackwell NVL72のマルチノードシステムを使用しているとしている。また、エージェント型推論の測定を標準化する予定のMLCommonsの将来のMLPerf Endpointsテストにも言及している。

🔗 NVIDIA Vera Rubin NVL72、MLPerf Inference v6.1への初登場で首位の性能を達成

AIファクトリーの中核となる電力：LambdaのDSX MaxLPSとAEMA連合

9月15日、16日 — NVIDIAによる2つの発表は、いずれもEmerald AIを伴い、電力網をAI展開の中心に据えている。同社のソフトウェアで制御されたAIファクトリーが電力会社の要請に応じて需要を抑制し、その後Emerald AI、Google、NVIDIAが柔軟なdata centerに向けた連合を立ち上げた。

AI Infra Summit：LambdaがDSX MaxLPSを検証、AIファクトリーが電力網の要請に応じて需要を抑制

9月15日 — AI Infra SummitでのIan Buck（NVIDIA）のkeynoteは、AIファクトリー（AI factories）でメガワット当たりに生成されるtokenをテーマとしていた。Lambdaは、GPUとラックの消費電力を監視し、負荷に応じて電力を再配分するNVIDIAのソフトウェアDSX MaxLPSを検証した。19台のHGX B200ノードを、全出力時の16台分の電力枠内で稼働させ、スループットを毎秒約400万tokenから500万tokenへ引き上げ（+24 %）、ワット当たりの性能を23 %向上させた。NVIDIAはVera Rubin NVL72について、「適切な環境」であれば同じ電力枠内でGPU容量を最大40 %増やせると予測している。8月のある夜、Silicon Valley Powerからの信号により、Emerald AI Conductorが制御するSanta ClaraのAIファクトリーは、優先度の高い推論を中断せず、消費電力を4 MWから3 MWへ自動的に引き下げた。それ以降、200件を超える信号に1分未満で応答している。この種の信号を処理するDSX Flexは、Virginia州Manassasにある96 MWのVera Rubinファクトリーで、専用の初商用導入を迎える予定だ。

🔗 NVIDIAのライブブログ

AEMA、電力網に適応するdata centerのための連合

9月16日 — Emerald AI、Google、NVIDIAはAI Energy Management Alliance（AEMA）を立ち上げた。これは、負荷の移動、蓄電設備からの給電、併設された発電設備の利用、障害への対応など、電力網の状態に応じて消費電力を調整できるdata centerを目指す連合である。その原則は、接続前に運転継続（ride-through）、需要抑制（curtailment）、障害対応の義務を定め、指標を標準化し、検証可能な柔軟性への取り組みに対してより迅速な接続経路を開き、実際の影響に応じてコストを配分することだ。連合は米国を対象としているが、設立時のパートナー名は明らかにされていない。同連合はサイト上で2つの可能性を示している。適度に柔軟なdata centerによって既存の電力網で100 GWを利用可能にできることと、新設される柔軟なdata center 1 GW当たり7億3,300万ドルのコストを回避できることだ。NVIDIAとEmerald AIはすでに3月31日のCERAWeekで柔軟なAIファクトリーを発表していた。

🔗 AEMAに関するNVIDIAの記事 🔗 AEMAのサイト

ブランドエージェントがChatGPTとYouTubeの広告に登場

9月16日 — 同日、OpenAIとGoogleは米国で、ブランドの会話型エージェントを広告形式に組み込んだ。OpenAIでは選定された広告主とのテスト、Googleでは販売事業者の登録制ベータとして提供される。

ChatGPT AdsがSponsored Agentsをテストし、HubSpotとShopifyに接続

OpenAIはChatGPT Adsの広告運用の両側にAIを追加する。Sponsored Agentsでは、ChatGPT内の広告をクリックすると、ブランドがスポンサーとなっていることを明示したエージェントとの会話が始まり、その後ブランドのサイトへのリンクが表示される。OpenAIによれば、このやり取りはChatGPTの独立した回答とは別のもので、元の会話からも切り離されている。

ChatGPT Adsの新機能	9月16日時点の状況
Sponsored Agents	米国の選定された広告主とテスト中
Plugin Ads Manager、prompt駆動型キャンペーン	展開中
Ads Managerで提案されるテキストとビジュアル	展開中
テキストのパーソナライズと翻訳	提供開始済み、任意で有効化（opt-in）
HubSpot統合	利用可能
Shopify向けChatGPT Adsアプリ	米国の販売事業者向け、その他のChatGPT Ads市場では9月23日から

記事には料金も広告主数も記載されていない。広告は2月にChatGPTでテストされ、5月にはベータ版のセルフサービス（self-service）Ads Managerが追加された。その後OpenAIは8月31日、セルフサービスの拡大により年間換算売上高が10億ドルに達したと発表した。

🔗 AIで広告を再構想する

GoogleがBusiness AgentをYouTube広告に導入し、エージェント型コマースを拡充

Googleは年末商戦に向けたエージェント型コマース（agentic commerce）の更新を発表した。Googleによれば「今年初め」にSearchへ導入されたBusiness Agentは、米国のYouTube広告で販売事業者の登録制ベータとして提供される。視聴者はYouTubeを離れずに商品についてエージェントへ質問できる。AI ModeとAI Overviewsにおけるブランドの発言シェア（share of voice）を比較するAI performance insightsは、Australia、Canada、India、New Zealand、米国のMerchant Centerで利用可能になる。Merchant Centerでは、Googleが1月11日に発表したプロトコルUCP（Universal Commerce Protocol）の統合hubに、カートを販売事業者のサイトへ引き渡す機能と購入手続きのテストが追加され、分析機能も「近日中」に加わる予定だ。これらの機能は米国で段階的に展開され、その後「来年初め」にAustraliaとCanadaへ拡大される。Tapestry（Coach、Kate Spade）はすでにSearchとGeminiアプリ内でUCPを通じて販売している。Googleによれば、商品フィードのベストプラクティスを実践すると翌月のコンバージョンが平均5 %増加し、lululemonとのテストではブランドの会話型属性がAI Modeの関連性の高い推奨の50 %に反映された。

🔗 エージェント型コマースに関するGoogleの記事

CohereがAleph Alphaと契約を締結し、Model VaultでConfidential Computingを開始

9月16日 — Cohereは複数の発表を行い、そのうち2つはデータと技術の管理権を維持したい顧客に向けたものだ。

Aleph Alpha：最終契約を締結、ベルリンとトロントに二本社体制

CohereとAleph Alphaは、4月24日に計画を発表していた経営統合の最終契約（definitive business combination agreement）を締結した。統合後はCohereの名称で事業を展開し、従業員数は1,000人を超える。ベルリンとトロントに本社を置く二本社体制を予定し、Aleph Alphaの拠点であるハイデルベルクには研究センターを設ける。金額が公表されていないこの取引は、残る規制当局の承認を条件としており、完了は「今年後半」の見込みだ。その後、Aleph Alphaの共同CEOであるIlhan ScheerがCohereの最高執行責任者に、共同創業者のSamuel Weinbachが研究責任者に就任する。Schwarzグループとの提携は、同社のソブリンクラウドSTACKITで継続される。

No government or enterprise should have to choose between capable AI and control over their tech. That belief is exactly why we’re joining forces with Aleph Alpha. Together, we’ll meet the rising global demand for frontier AI that’s both powerful and secure.

🇯🇵 いかなる政府や企業も、高性能なAIと自らの技術を管理する権限のどちらかを選ぶ必要があってはなりません。まさにこの信念が、Aleph Alphaとの結集を私たちに促しています。私たちは共に、強力でありながら安全でもあるフロンティアAIへの、世界的に高まり続ける需要に応えていきます。 — X上の@cohereが引用したAidan Gomez（Cohere）

🔗 契約に関するCohereの記事

Model VaultのConfidential Computingを早期アクセスで提供

Cohereは、専用のフルマネージド推論プラットフォームModel VaultでConfidential Computingを開始し、保存時や転送時だけでなく、処理中のデータも保護する。説明されている仕組みは3つある。エンドツーエンドで暗号化された推論、NVIDIA Confidential ComputingによってGPUまで拡張されるハードウェア強制型の分離、そして要求に応じて取得でき、ハードウェアメーカーの公開鍵で検証可能な署名付きアテステーショントークンだ。Cohereは、顧客のワークロードには「私たちでさえ」誰もアクセスできないとしているが、第三者監査には言及していない。早期アクセスは限られたベータ顧客グループ向けで、料金、一般提供日、対応モデル一覧は示されておらず、発表も投稿と製品ページにとどまる。この機能は9月9日に近日提供予定と発表されていた。

🔗 X上のCohereによる発表 🔗 Model Vaultの製品ページ

MistralがFirefoxのAIアシスタントSmart Windowを強化

9月16日 — Mistral AIとMozillaは共同記事で、現在もベータ版であるFirefoxのAIブラウジングアシスタントSmart Windowが、モデル名は明かされていないものの、Mistralのモデルで動作するようになったと発表した。このアシスタントは、複雑な調査を整理し、開いているタブから情報源をまとめるのに役立つ。Mistralはまずフランスと北米のユーザー向けに提供し、英国とドイツは「今年後半」に対応する予定だ。既定では会話はMozillaのサーバーに保存されず、Mistralなどのパートナーはデータを一切保持しないこと（zero data retention）を約束する。「従来」は企業向けにサービスを提供してきたというMistralにとって、この契約は一般ユーザーへの道を開くものとなる。Mistral共同創業者兼CEOのArthur Menschは、オープンソースを擁護する2社が協力すると述べ、Mozilla CorporationのCEOであるAnthony Enzor-DeMeoは、ブラウザーは一方通行の漏斗であってはならないと考えている。

🔗 MistralとMozillaの共同記事

Grok Buildがプロジェクトの慣習と決定事項をセッション間で記憶

9月16日 — SpaceXAIは、同社のコーディングエージェントGrok Buildにメモリ機能を追加した。各ターンの完了後、Grokはセッションを妨げることなくバックグラウンドで内容を再確認し、チームの慣習、決定事項とその根拠、テストを実行するコマンドなどのプロジェクト情報といった、継続的に役立つ内容をMarkdownのメモに記録する。タスクの状態、暫定的な結論、機密情報、リポジトリやそのドキュメントにすでに記載されている内容は除外される。メモはプロジェクトごとに整理され、あらゆる場所で有効な設定についてはグローバルな一式が用意される。/dreamコマンドはメモをテーマ別のファイルにまとめ、定期的に自動実行もされる。一方、/memoryは読み取り専用のブラウザーを開く。プロジェクトに戻ると、Grokは作業予定領域に関するテーマを読み込むが、現在の会話がメモより優先される。メモリは新しいセッションにのみ適用される。5月25日のベータ版では、セッション間で決定事項を保持する機能がすでに挙げられており、今回の記事ではその仕組みが詳しく説明されている。

🔗 Grok Buildのメモリ

Qwen Code v0.24.0、Linuxでエージェントをカーネルレベルで隔離し、bashフックを変更

9月16日 — v0.23.4の2日後に公開されたQwen Code v0.24.0は、Linuxでbubblewrap（bwrap）を用いたカーネルベースのサンドボックスを追加した。コンテナー、root権限、デーモン、イメージは不要だ。このオプションを有効にすると、CLIはファイルシステムを読み取り専用で表示する環境内で再起動し、書き込み可能なのはワークスペースと一部のディレクトリ（一時、キャッシュ、Qwen、Git）のみとなる。qwen sandboxは設定を表示し、--verifyは隔離をテストする。PRの作成者は制限事項として、独立したPID名前空間がないこと、ホストのUnixソケットに接続できること、GitとQwenの設定を変更できることを挙げている。互換性のない変更（breaking change）として、bashで実行されるフックでは、置換ではなく環境から読み取られる$QWEN_PROJECT_DIRと、それに相当するClaudeおよびGeminiの変数を二重引用符で囲む必要がある。web_searchにはセッションごとの上限（既定値200、最大10,000）が設定され、メッセージ内の+500kのような予算指定によってターン全体の規模が決まり、セッション間メッセージングが既定で有効になった。

🔗 リリースノート

Devinが目標主導でコードベース全体を監査するCode Scansを開始

9月16日 — CognitionはDevinでCode Scansを開始した。具体的な変更ではなく大まかな目標から開始し、必要に応じて独自の基準（チームの規約、アクセシビリティ評価基準、移行要件）を指定すると、Devinがコードベースを調査し、検出事項に優先順位を付け、それについて話し合ったうえで、依頼されたpull requestを作成する。Webアプリの/scanから起動でき、9月2日のリリースノートですでに言及されていた。このスキャンは、7月に発表されたDevin Security Swarmのエージェント型MapReduce（Agentic MapReduce）アーキテクチャを採用し、計画、バッチ分割、並列探索、統合の4段階で進む。Cognitionは2件の試験結果を公開した。Dioxusでは、22個のcrate全体のデバッグビルド時間が58.6秒から21.0秒へと64％短縮された。devin.aiとcognition.comのSEOスキャンでは44件の指摘が見つかり、その後、devin.aiのAhrefsスコアは87から92に上昇し、低速なページは73％減少した。料金は明らかにされていない。

🔗 Code Scansの紹介

Claude for Small Business、43のワークフローと27の新規連携に拡大

9月15日 — 9月15日の当社の調査では見つけられなかった記事で、Anthropicは5月に15のワークフロー（workflows）とともに開始した小規模企業向けプラグイン、Claude for Small Businessを拡充した。現在は43のワークフローを備え、Shopify、Salesforce、TikTok、Atlassian、Zoom、Xero、Gusto、Square、Stripe、Zapierなど27の新しい連携が追加され、インストール数は90万件を超えたとしている。各ワークフローは承認モードで開始し、自律性はワークフローごとに設定でき、いつでも元に戻せる。Anthropicは研修も再開する。Tenexとともに米国10都市を巡る秋季ツアーを実施するほか、認定研修組織150団体以上による750件を超えるワークショップと、パートナーによる14件のウェビナーを開催する。このサービスはすべての有料プランで利用可能だ。春季ツアーの総括は9月10日に公開されていた。

🔗 Claude for Small Businessに関するAnthropicの記事

ElevenLabs、中小企業向けAI受付係Receptionを開始

9月16日 — ElevenLabsは、ElevenAgentsプラットフォーム上に構築された中小企業向けAI受付係Receptionを開始した。発信者の言語でサービス、営業時間、住所に関する質問に24時間対応し、その後カレンダーに予約を登録する。チームが電話に出られない場合の補助として、または営業時間外に利用できる。このサービスには専用サイトreception.aiがあり、30分の通話時間付きで14日間無料で試用できる。

Receptionプラン	税抜月額料金	通話時間
Basic	29ドル	75
Plus	79ドル	275
Premium	199ドル	1,000
Enterprise	要見積もり	個別対応

すべてのプランに70以上の言語、Google Calendar、Calendly、Zapier、webhook、MCPサーバーが含まれる。

🔗 ElevenAgentsによるReceptionの紹介 🔗 Receptionの料金

SynthesiaがInteractive Avatar APIを公開、リアルタイムアバターを1分0.10ユーロで提供

9月16日 — Synthesiaは、聞く、話す、リアルタイムで応答するアバターを製品に組み込めるInteractive Avatar APIの一般提供を開始した。顧客がLLM、ナレッジベース、ロジックを用意し、Synthesiaが顔、音声、リップシンクを担当する。アバターはプラグインを通じて動画参加者としてLiveKitルームに参加する。FAQによると、現時点ではPythonで記述されたLiveKitエージェントのみをサポートする。APIは従量課金制で、契約義務なしの1分0.10ユーロ、500分が無料で提供される。Pipecatプラグインと、LLM、ナレッジ、音声を管理するエンドツーエンドサービスは、日程未定で「近日中」に提供予定とされている。Synthesiaは7月に、インタラクティブアバターモデルの研究フレームワークを公開していた。

🔗 X上のSynthesiaによる発表 🔗 SynthesiaのInteractive Avatarsページ

SalesforceがNemotron 3 Superを基に構築したCRMモデルKoa

9月15日 — SalesforceはDreamforceで、顧客関係管理（CRM）専用としては同社初の推論モデルKoaを発表した。このモデルは、合成データセットを使用し、NeMo RL、NeMo Gym、NeMo AutoModelによってNVIDIA Nemotron 3 Superを事後学習して作られた。Salesforceが重みを管理し、自社インフラ上でモデルを実行する。同社によると、顧客データは学習にも推論にも一切使用されていない。Salesforce独自のベンチマークCRM Bench（商談の更新、案件のルーティング、フォローアップの計画）では、比較対象のモデル名は明かされていないものの、最先端モデルと同等以上の性能を示し、エラーは3分の1だった。すでにSlackで社内利用されており、10月にはFormula 1やXeroなどで、Agentforce内の選択可能なモデルとして試験導入される。米国地域での一般提供は2026年冬の予定だ。

🔗 DreamforceでのJensen Huangに関するNVIDIAの記事

Runway、今後の動画モデルにおけるリアルタイムモデレーションを詳説

9月16日 — Runwayは「今後数か月以内」にリアルタイム動画生成モデルを提供する予定で、そのモデレーション方法を説明した。継続配信（streaming）では、ユーザーは最終確認が行われる前に動画を目にする。そのためRunwayは、より高速な仕組みを設計してテストした。入力の迅速な検証、ストリームのフレームを分析して問題のあるコンテンツが現れ次第配信を停止する同期モデレーション、そしてダウンロードや共有の前に行う動画全体の確認から成る。分類器のZentropi CoPE-Bは、Gemma-4-26B-A4B-it上のLoRAアダプターで、252億パラメーターのMixture of Expertsのうち38億パラメーターが有効になる。検証時間は平均0.5秒未満だ。テストでは、境界的な入力により、停止までのわずかな間に禁止コンテンツが表示される場合があった。この仕組みはRunwayの既存の保護策に追加され、リアルタイム動画にも、同社のほかの作品と同様にC2PAの来歴情報が付与される。

🔗 リアルタイムでのモデレーション

短報

Zed 1.20.1がGemini 3.8 Flashに対応 — エディターの週次安定版には、オプションのカーソルアニメーション、Markdownファイルをレンダリング済みプレビューで開く機能、約25％小型化されたmacOSおよびLinux向けバイナリも含まれる。また、プロジェクト内検索を通じて非公開ファイルが共同作業者に公開される可能性があった不具合も修正された。🔗 出典
Replitがカスタムコネクター（Custom Connectors）のベータ版を公開 — ワークスペース管理者は、Agentが公式コネクター以外でも利用できるよう、APIキーで認証されたHTTPSのREST APIを登録できる。ドキュメントにはProとEnterpriseの顧客が記載されているが、注記ではベータ版をEnterprise限定としている。🔗 出典
NVIDIAがTileGymからcuTile Rustへの移植をエージェントに委任 — CUDA Rustの公開から8日後、TileGymで提供されたマルチエージェントskillにより、ライブラリの公開オペレーター24個すべてが移植された。DGX B200上で測定された347構成において、cuTile Pythonの性能を平均99.5％維持している。🔗 出典
OpenAIがAdmin Consoleの分析機能に関するガイドを公開 — Usage、Insights、Outcomesの各ビューは、ChatGPT WorkとCodexの利用を成果に結び付けることを目的としており、OutcomesではCodexが貢献したマージ済みcommitの割合を測定する。記載された245％の投資収益率は明示的に仮定上の数値であり、関連ドキュメントは調査時点で見つからなかった。🔗 出典
OpenAI APIがキー作成を管理可能に — 有効期限の導入から5日後の9月15日にchangelogへ記載されたAPI Key Governanceセクションにより、管理者はサービスアカウントのキーのみ、またはユーザーが所有するプロジェクトキーのみを許可するか、新しいキーの作成をすべて禁止できる。既存のキーは変更されない。🔗 出典
Copilot：予算追加申請が一般提供へ — 従量課金制のCopilot BusinessおよびEnterpriseでは、AIクレジットを使い切ったメンバーが追加予算を申請できる。所有者と請求管理者が金額を設定して承認すると、アクセスが直ちに復旧する。🔗 出典
pull requestのAI ScanでCodeQLの既定構成が不要に — pull requestに対するAI脆弱性検出が、この構成を使用していない対象リポジトリにも拡大された。github.com上のGitHub Advanced Security顧客向けに公開プレビューとして提供され、GitHub Enterprise Serverは対象外となる。🔗 出典
GitHub Advanced Securityの構成を組織に強制可能に — 9月15日以降、企業管理者はリポジトリ所有者だけでなく組織管理者に対しても、企業レベルで設定されたセキュリティ構成の変更を禁止できる。🔗 出典
GitHubがHTTPSでSHA-1を無効化 — 4月20日の予告どおり、9月15日のchangelogで、GitHub Enterprise Cloudを含むgithub.comおよび提携CDNへのHTTPS接続におけるSHA-1の廃止が確認された。ブラウザー、APIクライアント、HTTPS経由のGitが対象となり、GitHub Enterprise Serverは対象外となる。🔗 出典
MiniMax H3がTogether AIでサーバーレス（serverless）提供開始 — 9月15日太平洋時間16時58分の投稿で発表された、330億パラメーターのオープン動画モデルで、ネイティブステレオ音声付きの4～15秒のクリップを最大2Kで生成できる。同プラットフォームでは動画1本当たり0.1391ドルと表示されている。🔗 出典
MiniMaxがH3 IP Editionを発表 — KAGAMI AIと開催した東京カンファレンスを振り返るなかで、MiniMaxは、正式にライセンスされた日本の知的財産と連携するH3のエディションを披露したとしているが、ライセンス一覧、提供日、価格は示していない。🔗 出典
RunwayがFall 2026コレクションに外部モデル5種を追加 — Fish Audio S2.1 Pro、Cartesia Sonic 3.6、MiniMax H3 Max、FLUX Video Upscale、FLUX Video Editがプラットフォームに加わったが、価格は発表されていない。FLUX Video Upscaleは8月20日からBlack Forest Labsで、H3 Maxは8月27日から提供されていたように、複数のモデルはすでに他所で利用可能だった。🔗 出典
LumaがCamera Anglesを公開 — 9月15日太平洋時間16時26分に公開されたLuma Agentsの機能で、1枚の写真の被写体を細部を維持しながら選択した角度から再生成する。モデル名や数値は示されていない。🔗 出典
Grok Voiceがfalで提供開始 — 推論プラットフォームがSpaceXAIの音声モデルをSpeech to Speechおよびリアルタイム形式で提供する。falによると応答時間は0.70秒、料金は1秒当たり0.00083ドルで、SpaceXAIとのライブワークショップが9月22日に予定されている。🔗 出典
OpenTextとCohereが規制産業向けに提携 — モントリオールのALL IN AIカンファレンスで発表された提携により、NorthとCohereのモデルがOpenText Aviatorのエージェントに統合される。オンプレミス、プライベート、パブリック、ソブリンの各cloud環境に導入でき、共同サービスは2027年初頭に顧客への提供開始が見込まれる。🔗 出典
Manusがシンガポールで研修提携を締結 — このエージェントは、特定のAI講座を受講する対象シンガポール国民に6か月間の無料アクセスを提供するSkillsFuture AI Subscriptionと、Singtel AI Passに採用された。大学横断型の課題には1,100件を超える登録があり、Manusは学習パートナーの世界的な募集も開始した。🔗 出典
マンチェスター大学がEarth-2で大気汚染を予測 — スーパーコンピューターIsambard-AIの8 GPUノード上で2日間再訓練されたEarth-2 CorrDiffは、英国全土を2～3 km²の解像度でカバーする。チームはデータとworkflowをopen sourceで公開するとしている。🔗 出典
フィラデルフィア小児病院が心臓を数秒でモデル化 — open sourceのframeworkであるMONAIを基盤とするCHOPのサービスは、従来約4時間の作業を要した心臓モデルを生成する。今年は約200症例を予定しており、現在統合中のNewtonベースのツールにより、機器留置シミュレーションをほぼリアルタイムまで短縮できる可能性がある。🔗 出典
Googleが米国の青少年とAIに関する調査を公開 — RXNと共同で13～17歳の若者1,000人超を対象に実施されたU.S. Future Reportによると、94％が過去1年間にAIを利用し、55％が回答をほかの情報源と照合している。製品の発表はない。🔗 出典
PerplexityがAI文章検出器に関するガイドを公開 — 仮定上の例では、人間が書いた文章の2％を誤判定する検出器が1,000本の記事のうち64本を検出し、そのうち19本が人間の執筆、すなわち誤りが約30％に達することを示している。ガイドは、検出結果を調査の出発点として扱うよう勧めている。🔗 出典
GiniGEN AIがOpenRouterの425モデルを評価 — Hugging Faceのblogに掲載されたコミュニティ記事で、329モデルについて測定した最初のtokenまでのlatencyと、韓国語の品質評価をランキングに追加している。評価対象モデルのうち、敬語表現でAを獲得したのは8.5％、韓国の機関に関する評価でAを獲得したのは9.4％にとどまる。🔗 出典

これが意味すること

エージェントがインターフェースとなり、モードの選択が消えつつある。新しいClaudeでは、会話とワークスペースのどちらかを選ぶ必要がない。ClaudeがWeb検索、ファイル、codeを使い分け、文書やプレゼンテーションを生成する。Deltaはcodeの提供にも同じ考え方を適用し、スレッド内でレビューを行い、pull requestの代わりにcommit、CI、マージを連続実行する/landコマンドを用意する。Devin Code Scansは変更ではなく目標を起点とし、Grok Buildはプロジェクトの規約と決定事項をセッション間で記憶する。人間による制御は消えるのではなく、位置が変わる。Claudeでは既定が手動モード、Zedではマージ前にチームの承認が必要で、Devinではpull requestを作成する前に検出事項を話し合う。

エージェントは商取引の流れにも入り込んでいる。OpenAIは広告から引き継いで対応するSponsored Agentsを試験し、GoogleはBusiness AgentをYouTube広告に組み込み、UCPによって決済機能を整備している。両社ともブランドのエージェントをほかの部分から切り分けており、一方では会話であることを明示し、ChatGPTの独立した回答と区別し、もう一方では事業者の登録制ベータ版として提供する。小規模企業向けでは、Claude for Small Businessが43種類のworkflowと90万件を超える導入実績を掲げ、ElevenLabsは予約を受け付ける受付担当を月額29ドルから販売する。Synthesiaは顧客の製品内で話すavatarを1分当たり0.10ユーロで提供し、SalesforceはKoaをAgentforceで選択可能なモデルにしている。エージェントは企業を支援するだけでなく、企業を代表して顧客に対応するようになった。

信頼性は販売上の訴求点となり、各社はそれを検証可能にしようとしている。CohereとAleph Alphaはベルリンとトロントの二本社体制で主権性を強調し、Model Vaultは、ハードウェアメーカーの公開鍵を使って顧客自身が検証できる証明tokenを発行する。MistralはFirefoxに対してデータを一切保持しないと約束し、SalesforceはKoaのweightを自社インフラ上に保持する。Runwayは問題のあるコンテンツが現れ次第、動画ストリームを遮断する方針で、OpenAIは管理者がAPIキーの作成を制限できるようにした。Qwen Codeは制約の一覧を公開し、kernelレベルでエージェントを隔離する。最も強固な保証は、顧客自身が検証できるものだ。CRM Benchのような自社benchmarkや、第三者監査への言及がない「当社でさえ不可能」という主張は、依然として単なる表明にすぎない。

最後に、計算処理は電力という壁に突き当たる。NVIDIAによると、Vera Rubin NVL72はGB300 NVL72と比べて最大3.7倍のthroughputを示すが、この2日間で最も具体的だった発表はmegawattに関するものだ。Lambdaは16ノード分の電力枠に19ノードを収め、Santa ClaraのAI工場は電力会社の要請に応じて4 MWから3 MWへ引き下げ、AEMAは検証可能な柔軟性と引き換えに、より迅速な系統接続を求めている。rack当たりのthroughputは依然として技術的な訴求点だが、これらのrackをどれほど早く稼働させられるかは、電力網への接続に左右される。