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Claude Code Artifacts ベータ版、Noam Shazeer が OpenAI に参加、Codex Record & Replay

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Claude Code Artifacts ベータ版、Noam Shazeer が OpenAI に参加、Codex Record & Replay

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gpt-5.4-miniでfrからjaに翻訳された記事。

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2026年6月18〜19日には、いくつかの重要な発表が集中しました。Anthropic は Claude Code に Artifacts を導入し、作業セッションから直接、共有可能なインタラクティブページを生成できるようにしました。同時に OpenAI は、Transformer アーキテクチャの共同著者である Noam Shazeer の参加と、デモを再利用可能なスキルへ変換する Codex Record & Replay を発表しました。画像生成で知られる Midjourney は、超音波スキャナーのプロトタイプを中心に医療部門を立ち上げました。

Claude Code Artifacts — プライベートリンクで共有するインタラクティブページ

6月18日 — Anthropic は Claude Code に Artifacts を導入しました。これは作業セッションから直接生成されるインタラクティブページで、組織内で共有可能なプライベートリンクを通じてアクセスできます。

Artifacts はセッション全体のコンテキスト — コードベース、プラグイン、スキル、接続済みツール — を活用し、セッションの進行に応じて自動的に更新されます。リンクを持つ人は常に最新の版を表示できます。

典型的なユースケース：

用途説明
PR walkthroughpull request の自動生成された説明
プロジェクトダッシュボードセッションの進行に応じたリアルタイム更新
視覚的な説明複雑なコード、システム図
データ分析チームとすぐに共有可能

Anthropic の Claude Code 責任者である Boris Cherny は、Artifacts を Claude との協働方法を変えるものだと説明しています。彼は、扱いの難しいコードの視覚的な説明、アニメーションのプレビュー、チームで共有するデータ分析に活用しています。

提供状況と仕組み：

項目詳細
プランベータ、Team、Enterprise のみ
仕組みMCP 拡張（任意のクライアント/サーバー/ID プロバイダーで採用可能）
共有組織内に限定されたプライベートリンク
更新セッションの進行に応じて自動

“Artifacts are now live in Claude Code. Ask Claude to turn what it’s working on into a page and send the link to your team. The page updates as the session keeps working.”

🇯🇵 「Artifacts が Claude Code で利用可能になりました。Claude に、今取り組んでいる内容をページに変換してチームにリンクを送るよう依頼してください。ページはセッションの継続に合わせて更新されます。」 — @ClaudeDevs

🔗 Claude Code Artifacts の発表

Noam Shazeer が OpenAI に参加

6月18日 — Noam Shazeer は、数時間で900万回の閲覧を記録したツイートで、OpenAI に参加することを発表しました。

Noam Shazeer とは？ 彼は「Attention Is All You Need」（2017）の共同著者であり、Transformer アーキテクチャを導入した人物です。これは GPT から Gemini、Claude に至るまで、現在の主要な大規模言語モデルすべての基盤となっています。Google で20年以上勤務した後、彼は2021年に同社を離れて Character.AI を共同創業しました。これはカスタムチャットボットのプラットフォームです。2024年には、Character.AI との契約の一環として Google が彼を再び採用していました。

OpenAI への参加は、才能獲得競争における強いシグナルです。Transformer の知的設計者の一人であり、現代 AI を支えるインフラの共同創造者でもある人物が、Google のエコシステムにとどまるのではなく、Sam Altman の研究所に加わることを選んだのです。

“I’m excited to share that I’ll be joining OpenAI and look forward to working with the exceptional team there. It was a difficult decision to move on. I’m incredibly proud of the amazing team at Google and everything we’ve built together. It has been an honor and a pleasure to work with all of you.”

🇯🇵 「OpenAI に参加することになったことを嬉しくお知らせします。この素晴らしいチームと働くのが楽しみです。去るのは難しい決断でした。Google の素晴らしいチームと、私たちが共に築き上げてきたすべてを、私は非常に誇りに思っています。皆さんと一緒に働けたことは光栄であり、喜びでもありました。」 — @NoamShazeer

Codex Record & Replay — 一度見せたワークフローを再利用する

6月18日 — OpenAI は Codex Record & Replay を発表しました。これは、デモの記録を再利用可能なスキルへ変換する機能です。

仕組み： ユーザーは Codex に、経費報告書の入力、休暇申請の送信、あるいは Web インターフェースやアプリ内での反復作業など、繰り返し行うワークフローを見せます。Codex はそのデモを記録し、自動的に検査可能で編集可能なスキル（skill）へ変換します。ユーザーは、記録の開始と終了を完全に制御できます。

このデモ駆動型アプローチ（learning from demonstration）は自動化へのハードルを下げます。スクリプトを記述する必要がある従来の方法とは異なり、Record & Replay は技術的なスキルがなくても、誰でも反復作業を自律エージェントへ変換できるようにします。@OpenAIDevs の固定ツイートは 330 万回の閲覧を集めました。

具体的に何が変わるのか：

以前Record & Replay あり
自動化スクリプトを書くタスクを一度見せる
技術的知識が必要すべてのユーザーが利用可能
スクリプトに固定されたスキル検査・編集可能なスキル

🔗 Codex Record & Replay の発表

Midjourney Medical — 超音波スキャナーを備えた新しい医療 AI 部門

6月18日 — 画像生成 AI で知られる Midjourney は、最初の製品である Midjourney Scanner を伴う新しい独立部門 Midjourney Medical を発表しました。これは医療用超音波画像システムです。この発表は 1660 万回の閲覧と 3.8 万件の「いいね」を獲得しました。

同日に公開された技術動画では、高解像度の超音波画像用に複数のトランスデューサーを環状に配置した装置が示されています。続いて行われた AMA のやり取り（30.5 万回の閲覧、875 件の質問）では、Midjourney は提示された画像が「初期プロトタイプ」からのものであり、「改善の余地は大きい」と説明しました。これは、現在の成熟度レベルに対する重要な慎重姿勢のシグナルです。

医療発表としては非常に高いエンゲージメントです。技術ツイートは 1000 万回の閲覧を記録し、AMA もコミュニティから大きな関心を集めました。しかし、技術仕様、市販化の時期、想定される規制についての具体的な詳細は、この時点では公表されていません。

エンゲージメントデータ：

公開物閲覧数エンゲージメント
Midjourney Medical の発表16.6 M38k いいね、9k RT
Scanner 技術動画10 M27k いいね、5k RT
AMA305k4k いいね、875 件の質問

🔗 Midjourney Medical の発表

Claude Code v2.1.183 — 自動モードの安全性を強化

6月19日 — Claude Code のバージョン 2.1.183 では、偶発的なデータ破壊を防ぐため、自動モードでの安全ブロックが導入されました。

明示的に要求されない限り、現在ブロックされるコマンド：

コマンドブロック条件
git reset --hard, git checkout -- ., git clean -fdユーザーにより要求されていない
git stash drop要求されていない
git commit --amendセッション内でエージェントがコミットを作成していない場合
terraform destroy, pulumi destroy, cdk destroyスタックが明示的に言及されていない場合

この更新では、インタラクティブ、-p モード、Remote Control でプロンプトから直接パラメータを変更するための新しい /config key=value 構文と、利用可能なキーを一覧表示するための /config --help も追加されました。要求されたモデルが非推奨の場合、stderr に警告が表示されるようになりました。さらに、Windows Terminal の TUI 問題、tmux パネル、WebSearch サブエージェントに関する複数の修正も含まれています。

🔗 Claude Code の変更履歴

GitHub Copilot — クレジット指標、Opus 4.6 の非推奨化、著者別 PR

Copilot Usage Metrics API — ユーザーごとの ai_credits_used フィールド

6月19日 — Copilot のメトリクス API は、Enterprise および Organization レベルの users-1-day と users-28-day レポートで利用できる、ユーザーおよび日ごとの新しい ai_credits_used フィールドを公開しています。このフィールドは、機能別やモデル別の内訳なしで、AI クレジットの総消費量を測定するものであり、請求額に一致するわけではありません（請求の基準は引き続き請求 API です）。

🔗 Copilot Usage Metrics の変更履歴

Opus 4.6 (fast) の非推奨化は 6月29日

6月18日 — GitHub は、すべての Copilot 対応面で Opus 4.6 (fast) を 2026年6月29日 に非推奨化すると発表しました。推奨される代替モデルは Opus 4.8 (fast) です。Copilot Enterprise の管理者は、必要に応じてモデルポリシーで新しいモデルへのアクセスを有効にする必要があります。

🔗 Opus 4.6 非推奨化の変更履歴

author:@me 検索で Copilot が作成した PR

6月18日 — ユーザーの代わりに Copilot cloud agent が作成した pull request は、github.com/pulls の author:@me 検索に表示されるようになりました。属性表示では、作成者として「username with Copilot」と表示されます。この機能は現在 github.com と GitHub Mobile で利用可能で、REST API と GraphQL は 2026年7月16日 に対応予定です。

🔗 Copilot 作成者 PR の変更履歴

Black Forest Labs — G7 首脳会議でオープン AI を擁護

6月18日 — Black Forest Labs（BFL、90人規模、ドイツと米国）の共同創業者兼 CEO である Robin Rombach は、トランプ、フォン・デア・ライエン、マクロンが参加する AI セッションのため、エヴィアンで開催された G7 首脳会議に招待されました。

BFL は、Stable Diffusion を含む、最も人気のあるオープンソース生成 AI モデルのいくつかを手がける企業です。Rombach は、視覚モデルも言語モデルと同様に「重要な経済インフラ」となるとして、オープン AI に有利な規制枠組みを訴えました。彼は BFL の安全性の成果を強調し、同社の最新の公開モデルは、他の大手テック企業の公開モデルと比べて、非同意ディープフェイクや CSAM に関する脆弱性が 10分の1 だと述べました。

🔗 Black Forest Labs の G7 記事

OpenAI の研究 — 強化学習は持続的に有益なモデルを生み出す

6月18日 — OpenAI のアラインメントチームは、有益な特性 — 誠実さ、認識論的謙虚さ、メタ認知的透明性、訂正可能性、普遍的公平性 — を対象とした強化学習（RL）が、学習分野を大きく超えて一般化した改善をもたらすことを示す研究を発表しました。

主な結果：

結果詳細
一般化53件の外部・内部ベンチマークのうち44件で改善
分野外への転移医療データのみに基づく学習でも他分野でのアラインメントが改善
敵対的耐性学習済みモデルは有害な振る舞いへ誘導しにくい
悪意ある fine-tuning への耐性不正確な医療アドバイスを狙った fine-tuning に対する堅牢性が向上

比較対象のモデルには、有益な特性の基準として GPT-5.5 Thinking、GPT-5.5 Instant、GPT-5.4 Thinking、o3、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro、Grok 4.20 が含まれます。この研究は、有益な振る舞いを強化することが学習コンテキストを超えて一般化しうることを示唆しており、長期的な AI 安全性にとって注目すべき結果です。

🔗 OpenAI Alignment 研究

短報

  • Claude Code の週次制限バグ — Max および Pro ユーザーのおよそ 3% が、誤った利用制限を表示するバグに遭遇し、場合によってはメッセージ送信ができなくなっていました。6月19日に修正され、影響を受けたユーザー全員の 5時間および週次制限がリセットされました。🔗 ソース

  • Google DeepMind × 英国政府 — Google DeepMind は DSIT、MHCLG、i.AI インキュベーターと連携し、建築許可申請の審査を支援する AI プロトタイプを開発し、処理時間を最大 50% 短縮することを目指しています。🔗 ソース

  • GitHub Issues：重複検出と MCP フィールド — issue を作成すると、最大 3 件の類似既存 issue が提案されるようになりました（プレビュー）。GitHub の MCP サーバーでは、AI エージェント向けに issue フィールドの読み書きも可能です。🔗 ソース

  • Luma Skills — Luma AI は再利用可能なワークフローを導入しました。動画生成の結果を、任意の asset に適用できる一貫した品質のツールへ変換します。lumalabs.ai/app で利用可能です。🔗 ソース

  • Luma Timeline と EDL Export — Luma AI は、統合型動画編集スペース（Timeline）と、品質劣化なしのプロ向け仕上げスイートへのフレーム単位のエクスポート（EDL Export）を追加しました。🔗 ソース

  • Pika Influencer Ignition Kit — Pika はコンテンツクリエイター向けに 4 つの AI スキル（Persona Builder、Content Director、Viral Hook、Fix My Look）を収録したパックを公開しました。Pika MCP を通じて、対応する任意のエージェントで利用できます。🔗 ソース

それが意味するもの

エージェント型開発ツールは、協働的な成熟段階に入っています。 Claude Code の Artifacts と Codex Record & Replay は、どちらも同じニーズに応えています。それは、AI エージェントの作業を可視化し、共有可能にし、再現可能にすることです。Anthropic は、作業セッションをチームがリアルタイムでアクセスできるインタラクティブなページに変換できます。一方、OpenAI は、一度実演されたワークフローを記録し、再利用可能なスキルに変えることを可能にします。これら2つのアプローチは、AI エージェントがもはや孤立したツールではなく、行動が文書化され、受け渡し可能な協働者となるモデルへと収束しています。

自律モードの安全性が差別化要因になっています。 Claude Code v2.1.183 は、要求されていない破壊的コマンド — git reset、terraform destroy、cdk destroy — に対する明示的なブロックを導入しました。これは、チームがすでに機微な環境でエージェントを auto モードで展開しており、それに応じてガードレールも進化しなければならないことを示すサインです。OpenAI の有益な RL に関する研究も同じ方向性にあります。つまり、アラインメントが汎化し、悪意ある fine-tuning の後であっても、敵対的攻撃に耐えうるモデルを構築するということです。

人材動態が研究所間の象徴的な重みを再配分しています。 Noam Shazeer が OpenAI に加わったこと — 元の Transformer 論文の共著者であり、Google と Character.AI を経てきた人物 — は、非常に象徴的な出来事です。これは、大手研究所間の経歴の流動性と、この分野の創始者級人物に対する OpenAI の持続的な आकर्ष力を示しています。この採用は、最先端モデルをめぐる競争が激化する中で起こっており、キャリアの軌跡が業界の知的な連携関係を再形成しています。

生成系メディアは、予想外の物理的応用へと拡大しています。 Midjourney Medical は、芸術的画像生成で知られる企業にとって異例の転換を示しています。超音波医用画像デバイスへ移行するということです。この段階では、企業自身によれば「改善の余地が大いにある」初期プロトタイプにすぎません。コミュニティの大規模な反応（主要な2つのツイートの合計で 2600 万ビュー超）は、実際の関心を示していますが、仕様、スケジュール、規制枠組みに関する詳細はまだ未確定です。

出典