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Meta Connect 2026でMuseに音声とアバターが追加、Claude Codeのクラウドセッションがプレビューを終了、PerplexityがFast Searchを発表

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Meta Connect 2026でMuseに音声とアバターが追加、Claude Codeのクラウドセッションがプレビューを終了、PerplexityがFast Searchを発表

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Meta Connect 2026で、MetaはパーソナルエージェントMuseにリアルタイム音声と動画アバターを追加し、スマートグラスへの展開を予告するとともに、Meta Model APIの一般提供を開始した。Claude Codeのクラウドセッションはプレビューを終了し、加入者には1回限りのクレジットが提供される。Perplexityは、Rustで書かれた自社製検索エンジンPhotonを基盤とするFast Searchを発表した。現在の動きを象徴するように、MetaとGoogleは数時間の差で、リアルタイムに話す動画アバターを公開した。

Meta Connect 2026：Museが話し始め、Metaがスマートグラスを刷新

9月23日 — Metaは、太平洋時間16時（パリ時間24日午前1時）の基調講演でMeta Connect 2026を開幕した。中心となったのは、9月8日に発表されたパーソナルエージェントMuseだ。Museにはリアルタイム音声モードが追加され、バックグラウンドで作業するMuseと長時間会話できる。話す速さや特定のアクセントを言葉で指定して、声を設計することもできる。さらに、後述するアニメーションの顔「Muse Realtime Avatar」も加わった。Macでは、ユーザーの許可を得てMuseが任意のアプリを操作し、ユーザーが席を離れても作業を続ける機能（computer use）が利用できる。

Museの新機能発表された提供時期
リアルタイム音声モード、カスタマイズ可能な声Connectで発表、時期は未定
Mac版MuseのComputer use提供中
スマートグラスでのMuse「今後数か月以内」
ポケットサイズの端末Muse CharmMark Zuckerbergによれば12月
Muse専用のメールアドレス発表済み、時期は未定

スマートグラスではMuseの名前を呼びかけ、店頭の商品やポスターなど、見ているものに対して操作できるようになる。Zuckerbergによれば、リアルタイム音声モデルを搭載するMuse Charmはキーホルダーに収まる大きさだ。ただし公式のまとめでは、年末までに詳細を伝えるとしている。

@MuseがShopify、PayPal、Expedia、Instacartとの連携を発表した翌日、Metaは連携サービスの全リストを示した。買い物にはWalmart、Best Buy、American Eagle Outfitters、DICK’S Sporting Goods、Fanatics、Gap、Michael Kors、Sephora、Ulta、Wayfair、決済にはShop PayとPayPalが対応する。Instacartと、引き続き「近日対応」とされるExpediaのほか、仕事向けにはNotion、Granola、GitHub、Boxが並ぶ。GitHubも同日夜、エージェントを離れずにプルリクエストを確認し、issuesや通知を追跡してコメントできる連携機能を詳しく説明したが、対象プランや国は示していない。Metaもこれらの新機能について、料金や提供国を明らかにしていない。

🔗 Metaによるまとめ · Mark Zuckerbergの投稿 · MuseのGitHub連携機能

スマートグラス：Ray-Ban Meta Audio、Gen 3、Meta VR Glasses、フランスでのRay-Ban Display

9月23日 — Metaはスマートグラス製品群も刷新し、年末までに100種類以上のモデルを展開すると予告した。新カテゴリーのRay-Ban Meta Audioにはカメラがなく、重さは43 g、バッテリー駆動時間は最大12時間、ケースを使えばさらに48時間延びる。第3世代のRay-Ban Metaは駆動時間が1時間延びて9時間となり、アクションボタンと6つのマイクが加わる。画面付きスマートグラスのMeta Ray-Ban Displayはフランスにも登場する。英国とカナダに続き、フランスでもイタリア、ドイツと同様に予約受付が順次始まり、10月13日に発売される。

発表された端末開始価格発表された提供時期
Ray-Ban Meta Audio349ドル予約受付、10月13日発送
Ray-Ban Meta (Gen 3)449ドル9月23日発売
Meta Ray-Ban Display未公表フランス、イタリア、ドイツ：10月13日
Meta VR Glasses（約100 g）1,299.99ドル2027年春

🔗 Metaの発表

Meta Model APIが一般提供に、Muse Spark 1.3はOracleとGoogle Cloudへ、ReplitはMeta端末に対応

9月24日 — Meta Connectの2日目は開発者向けだった。主な発表は、Museモデルを利用できるMeta Model APIが、企業向けのサポートとコンプライアンス保証を備えて世界中で一般提供を開始したことだ。Muse Spark 1.3はOracle Cloud AI Platformで利用可能になり、Google Cloudでは限定プレビューに入った。Metaによれば、両社は新たな優先クラウドパートナーだ。

Google Cloudの資料（Gemini Enterprise Agent Platform）には利用条件が記されている。モデルmeta/muse-spark-1.3は申請制のプレビューで、コンテキスト長は100万トークン。入力も出力もテキストのみで、MCP互換のツール呼び出し、関数呼び出し、構造化出力、推論に対応する。一方、バッチ予測とプロビジョンドスループットには対応せず、エンドポイントはグローバルのみだ。確認時点では、料金ページに価格はまだ掲載されていなかった。

開発者向けの発表発表された状況
Meta Model API世界中で一般提供
Oracle CloudでのMuse Spark 1.3提供中
Google CloudでのMuse Spark 1.3限定プレビュー
Muse CodeWindows版が登場予定
Wearables Device Access Toolkit 1.01年間のプレビューを経て公開
WebMCPとMeta AI Connectors開発者向けプレビュー
Meta Global AI Developer Hackathon賞金100万ドル、日程は未発表

Metaのターミナル用コーディングエージェントMuse Codeは、8月31日にmacOSとLinuxでベータ版を終了し、今度はWindowsに登場する。Xのプロフィールで「VP AI & Hardware Ecosystems」と記すAsh Jhaveriは、Muse Spark 1.2のモデルの重みが「近日中」に公開されると繰り返した。8月10日から続く予告だが、日付はまだ示されていない。スマートグラス関連では、WebMCPによって、ウェブアプリが公開を選んだ関数だけをMeta AIが呼び出せるようになる。

🔗 Meta Connect 2026の開発者向けまとめ · Google CloudでのMuse Spark 1.3

ReplitがMetaのヘッドセットとスマートグラス向け開発に対応

9月24日 — Meta Connectで発表されたReplitの新しい仕組みにより、Meta端末向けのアプリを作れるようになる。自然言語でアプリを説明すると、Replit Agentがコードを書き、ブラウザーにプレビューを表示する。その後、ツールをインストールせずに、アプリやウェブ体験をMeta Questヘッドセット、Meta Ray-Ban Display、Meta VR Glassesで開ける。方法は3つ説明されている。Meta QuestとVR GlassesにはExpoによる構築、パッケージ化、デプロイ、またはブラウザーを使う。Ray-Ban DisplayではReplit内でシミュレーションしてからウェブにデプロイする。Museとの連携については説明が食い違う。ReplitのページはMetaのエージェント内で使うReplit連携機能を日付未定の「近日提供」とする一方、同日に公開されたReplitの投稿は、MuseがすでにReplitでアプリを作成できるとしている。料金への言及はない。

🔗 Replit × Meta Connect 2026 · @ReplitによるReplit内のMuseの説明

Claude Code：クラウドセッションがプレビューを終了、Projectsはローカル実行に対応

9月23日 — @ClaudeDevsは21時23分（UTC）に投稿した一連のポストで、Claude Codeのクラウドセッションが研究プレビュー（research preview）を終了したと発表した。クラウドセッションはAnthropicのインフラ上で動き、ノートパソコンを閉じても作業を続ける。

Cloud sessions are officially available and out of research preview! They let you keep Claude Code working, even when your laptop is closed.

🇯🇵 クラウドセッションが研究プレビューを終了し、正式に利用できるようになりました！ノートパソコンを閉じても、Claude Codeは作業を続けられます。 — X上の@ClaudeDevs

Anthropicは試用を促すため、既存の加入者に、利用上限とは別枠の1回限りのクレジットを提供する。

クレジットの条件公表された詳細
Proの金額100ドル
Maxの金額250ドル
期限10月7日までに請求
請求方法発表内のリンク、またはCLIのコマンド/claim-credit
前提条件GitHubアカウントの接続、適用条件あり
対象範囲1アカウントにつき1回、クラウドセッションのみ
利用開始場所claude.ai/code、モバイルアプリのCodeタブ、デスクトップアプリ、claude --cloud

質問を受け、@ClaudeDevsは24日01時57分（UTC）、クラウドセッションもClaude Codeのほかの利用と同様にProまたはMaxのプランに算入され、任意で受け取れるクレジットが先に消費されるだけだと説明した。ドキュメントもこの仕組みを確認している。レート制限はアカウントでのClaudeの利用全体と共通で、並列タスクはその分だけ多く消費し、仮想マシンに別料金はかからない。クラウドセッションはPro、Max、Team、およびプレミアムシートまたはChat + Claude Codeシートを持つEnterpriseユーザーに開放されている。クローンとプルリクエストにはGitHubを使う。GitLabやBitbucketのリポジトリは、CCR_FORCE_BUNDLE=1を使ってローカルのバンドルとして送信できる。

🔗 クラウドセッションのドキュメント · プランへの算入に関する@ClaudeDevsの説明

Projectsのスレッドがローカルで実行可能に

9月23日 — その1時間半後の22時49分（UTC）、@ClaudeDevsはClaude CodeのProjectsがローカル実行に対応したと発表した。Projectsは9月17日にProとMax向けのベータ版として始まっており、プロジェクト内のスレッドをユーザーのマシンで実行できるようになった。これまでは各スレッドがそれぞれのブランチを使うクラウドセッションだった。ドキュメントでは、ローカルデータベース、エミュレーター、VPNの内側にあるAPIなど、そのマシンからしか届かないツールが必要な作業には、プロジェクト外のローカルセッションを推奨していた。Anthropicは、順番待ちリストに登録したProとMaxの加入者にもProjectsをさらに開放するとしている。旧Claude Projectsのユーザーの移行は続いている。発表にドキュメントの更新は追いついておらず、24日夜の時点でもProjectsのページには、ローカルセッションはプロジェクトに含められないと記されていた。投稿も、どの画面からこうしたスレッドを開始するのか明らかにしていない。

🔗 @ClaudeDevsの発表 · Projectsのドキュメント

Perplexity：Fast SearchとPhoton

9月24日 — PerplexityはSearch APIに高速モードのFast Searchを追加した。パラメーターsearch_type: "fast"で有効にできる。また、その基盤となるPhotonも紹介した。PhotonはRustで書かれた検索・ランキングサービス（retrieval and ranking）で、同社が改変して使っていたオープンソースのエンジンに代わり、現在はPerplexityのすべての検索を処理している。

Fast Search runs on Photon, our new Rust-based retrieval and ranking service that we built with a small team of engineers and hundreds of agents.

🇯🇵 Fast Searchは、Rustで書かれた当社の新しい検索・ランキングサービスPhotonを基盤としています。Photonは少人数のエンジニアチームと数百のエージェントで構築しました。 — X上の@perplexity_ai

比較項目標準検索Fast Search
Search API、1,000リクエスト5ドル1ドル
Agent APIのツールweb_search、1,000回の呼び出し（トークンを除く）2.50ドル1ドル
6種類のエージェント向けベンチマーク、3,554タスクのスコア64.0 %64.3 %
これらのタスクにおけるモデルと検索の推定コスト187.60ドル59.73ドル
1回の呼び出しのレイテンシー、中央値と95パーセンタイル（自己申告）未公表160 msと230 ms

性能との兼ね合いも明示されている。まれなクエリを使った社内テストでは、関連性が0.24ポイント、回答が得られる割合が約3ポイント低下した。Perplexityは、一般的なエージェントの作業にはFast Searchを、難しい質問や曖昧な質問には標準検索を推奨している。記事によれば、他社APIとのレイテンシー比較は各社が公表した数値に基づき、条件をそろえたテストではない。また、Search APIでFast Searchを使うには、現時点でPythonとTypeScriptのSDKの検証処理を回避する必要がある。本番環境ではPhotonにより、エンジン内部のp99レイテンシーが約800 msから65 msに短縮され、使用するマシンも約20 %減った。

🔗 Photon: Building a Retrieval and Ranking Engine From Scratch · Fast Searchのドキュメント

リアルタイム動画アバター：MetaとGoogleが数時間差で発表

MetaとGoogleは数時間の差で、音声モデルを基盤とし、リアルタイムで聞き、話し、反応する動画アバターをそれぞれ発表した。

Muse Realtime Avatar

9月23日 — Meta Superintelligence Labsは、Museの顔となるMuse Realtime Avatarの詳細を発表した。参照画像には肖像画、全身のイラスト、動物、身近な物を使うことができ、モデルは表情、手ぶり、体の動きを伴うキャラクターをリアルタイムで動かす。Muse Realtime Voice音声モデルが生成する単一の音声トークンの流れで音声と映像を制御し、声と唇の動きを同期させる。蒸留によって、セグメント当たりの計算は120回の評価から2回に削減された。

Metaが発表した指標発表値
縦長動画448x768、25フレーム/秒
音声と動画の応答レイテンシー約870 ms
GB200当たりの同時セッション数12
Runway Charactersより好まれた割合78 %対22 %
HeyGen LiveAvatarより好まれた割合88 %対12 %

これらの選好率はMetaが実施した人間による評価に基づく。Metaは、Runwayとの所作の比較における差は統計的に有意ではないと記している。各動画には不可視の電子透かしMeta Video Sealが埋め込まれる。

🔗 Museに命を吹き込む

Gemini 3.8 LiveとLive Avatar

9月24日 — Gemini 3.8 Liveの発表から9日後、Googleは音声対話モデルに顔を与えた。アバターはユーザーの声を聞き、カメラや画面共有で見せられたものを見て、音声と映像を同期させて応答する。Gemini Enterpriseで一般提供され、開発者はエージェントプラットフォームのLive APIから利用できる。エンドポイントは米国と欧州連合にあり、Gemini 3.8 Live Extended Thinkingは非公開プレビューのままだ。アバターは97言語を話し、会話を途切れさせずにツールを呼び出せる。カスタムアバターの利用には許可リストへの登録が必要だ。モデル仕様によると、出力の上限は24K tokensで、連続してやり取りできるのは数分間。アバター映像の料金は100万tokens当たり1ドルで、発話1秒当たり6 192 tokensとして計算され、聞き取りは課金対象に含まれない。すべてにSynthIDの電子透かしが入る。

🔗 Googleの発表

Claudeの料金：Opus 5.5のキャッシュと再び課金される拒否応答

9月24日の二つの発表は、Claudeの利用者が支払う費用を取り上げている。Opus 5.5でどこが安くなるか、そして一部の拒否応答への課金再開だ。

長くなったセッションと、Opus 5.5で費用が下がる理由

9月24日 — Michael Segnerによるclaude.comの記事は、2026年3月から9月までのClaude Codeの利用状況をまとめている。セッション当たりのプロンプト数は変わっていないが、Claudeが各プロンプトに取り組む時間は3.3倍になり、モデルの呼び出しは40 %以上増え、中断は68 %減った。リクエスト当たりのコンテキストは2.6倍になり、入出力tokensの比率は189:1から324:1に変わった。そのため、キャッシュの読み取りが費用の大部分を占め、Opus 5.5でその価格が60 %下がった効果も大きい。Anthropicによると、Opus 5.5のキャッシュ済みtokenの費用は競合モデルの5分の1だ。Opus 5.5とFable 5.1では、セッション途中でeffortを変更してもキャッシュがリセットされなくなった。これは9月22日に公開されたガイドの記述と異なる。

🔗 claude.comの記事

三つのカテゴリでブロックされたリクエストへの課金を再開

9月24日 — Anthropicは、Claudeが応答する前に安全対策によってブロックされたリクエストへの課金を再開すると、@ClaudeDevsが発表した。投稿によると、対象は誤検知率の低いカテゴリに限られ、生物学、蒸留攻撃、最先端のLLM開発が該当する。理由として、ここ数週間に同社のシステムを狙った「組織的な攻撃」を挙げている。Anthropicは、最近のテストではClaude Code、Claude.ai、Coworkのアカウントの99.7 %で課金対象となるブロックが一度も発生せず、誤検知率を0.1 %未満に抑えることを目指すとしている。不当なブロックは/feedbackで報告できる。ドキュメントによると、課金対象の拒否応答にはClaude API、Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundryのいずれでもモデルの料金が適用される。拒否されたリクエストはすべてレート制限に算入される。

拒否のカテゴリ（ドキュメント）出力前に課金
bioはい
frontier_llmはい
reasoning_extractionはい
cyberいいえ
general_harmsいいえ

🔗 @ClaudeDevsの発表 · 拒否応答の課金方法

AIと医療：コンゴ民主共和国のエボラ、OpenEvidence、AlphaFold Database、NV-Reason-CT

ここで取り上げる9月22日の二つの発表では、Claudeが公衆衛生に活用されている。またNVIDIAは、Google DeepMindとEMBL-EBIとのウイルス学研究、および放射線医学研究という、公開された二つの成果を発表した。

コンゴ民主共和国のエボラ

9月22日 — Anthropicは、22日付の記事「The Situation Report」で、コンゴ民主共和国東部のエボラ・ブンディブギョ株による流行への対策にClaudeがどう使われているかを紹介した。記事は23日夜に@AnthropicAIが紹介した。9月19日の報告によると、確定症例は7 672件、死者は3 699人（致死率48.2 %）で、この株に対して承認されたワクチンはない。CEPIがまとめた連携には、WHOアフリカ地域事務局と国立生物医学研究所（INRB）が参加し、Anthropicの二つのチームと協力している。WHOアフリカ地域事務局は、各保健区域の数値を抽出し、前日と比較して傾向の変化を示すskillを作成した。これにより、日々の状況報告書の作成時間は丸一日から1時間未満になった。CEPIはClaudeを使ってワクチン候補を比較する一方、科学的な判断は専門家が担う。INRBはClaude Scienceにウイルスのゲノムと系統樹を構築させることができる。

🔗 The Situation Report（Anthropic）

約100カ国にOpenEvidenceを無料提供

9月22日 — OpenEvidenceは国連総会の期間中、Anthropicと提携し、低・中所得の約100カ国の臨床医に特化版プラットフォームを無料で提供すると発表した。Reutersによると、OpenEvidenceが示した対象国にはウガンダ、アンゴラ、スーダン、ハイチ、モンゴルが含まれる。OpenEvidenceは、査読済みの医学研究と診療ガイドラインに基づいて臨床上の質問に答える。このサービスは米国とカナダではすでに無料だ。Reutersの独占記事によると、Anthropicの技術が裏側の動作を支え、OpenEvidenceが地域ごとにシステムを調整する。金銭面の条件は公表されていない。この発表の情報源はOpenEvidenceとReutersであり、Anthropicは公式チャネルで紹介していない。

🔗 OpenEvidenceの発表 · Reutersの独占記事

AlphaFold Databaseに2 800種以上のウイルスのタンパク質複合体

9月24日 — NVIDIAは、Google DeepMind、EMBL-EBI、CEPIなど八つの組織からなる連合に加わり、風邪のウイルスからmpoxのような新たな脅威まで、2 800種以上のウイルスのタンパク質複合体について予測した3D構造をAlphaFold Databaseで公開した。予測結果には信頼度が付けられ、NVIDIA BioNeMo Inference Runtimeで最適化したAlphaFold2を使って推定された。追加された相互作用の約30 %は、実験で決定された構造の主要データベースであるProtein Data Bankに登録されていない。NVIDIAはデータを生成したBioNeMo Structure Prediction Pipelineも公開し、研究者が自身の研究対象に適用できるようにした。公開は国連総会の期間中にニューヨークで開かれたパンデミック予防に関する会合と重なった。データベースには現在、2億6 000万件以上の予測が収録されている。

🔗 オープンサイエンスが次のパンデミックへの備えにどう役立つか

NV-Reason-CT

9月23日 — NVIDIAは、胸部と腹部のCT（コンピューター断層撮影）画像向けの公開された視覚言語モデル、NV-Reason-CTを発表した。画像全体を2D断面の積み重ねとして扱う代わりに、3D ViTエンコーダーが13 824個の視覚tokensに分割し、言語モデルQwen3.5-4Bに渡す。モデルは構造化された報告書を作成し、放射線科医に着想を得た推論過程を示し、追加の質問に答える。3D CT画像の理解に関する主要な公開benchmarkであるCT-RATEでは、NVIDIAはmacro-F1が0.614、macro-AUROCが0.871と発表した。比較対象の公開モデルを上回る数値だ（VoxelFMはそれぞれ0.581、0.870）。重みはHugging Faceで公開されている。NVIDIAは、これは特定の用途に合わせて改良するための研究基盤であり、自律的な診断ツールや認可された臨床製品ではないと強調している。

🔗 NV-Reason-CTの紹介

OpenAI、最先端AIの国際基準を提唱

9月23日 — OpenAIの最高経営責任者Sam Altmanが国連安全保障理事会で演説し、OpenAIは実際に読み上げた演説文を公開した。Altmanは、避けるべき二つの事態を挙げた。未来の主導権をAIに奪われることと、権力が集中し、最も強力なモデルを使って個人、企業、国家が自らの世界観を押し付けられるようになることだ。後継システムを自ら改良できるシステムが近づく今は「極度の慎重さが求められる」と述べた。Altmanによると、OpenAIはすでに自主的に開発を減速させたことがあり、今後もそうする。

It doesn’t matter whether people put the risk of catastrophe at 10%, or 1%, or 12%, or .1%. None of these levels are remotely acceptable.

🇯🇵 大惨事が起きるリスクを10 %、1 %、12 %、あるいは0.1 %と見積もるかは関係ありません。どの水準も、到底受け入れられません。 — Sam Altman、国連安全保障理事会での演説

Altmanは各国に四つの対応を求めた。最先端AIについて国内基準と国際基準を結び付ける仕組み、証拠を比較して基準への適合を検証するための共通基準、インシデントの報告手順、そして政府、重要インフラの運営者、専門家の間の安全な連絡経路だ。これは、ここで取り上げるOpenAIの9月21日付の記事の主張にも沿っている。同社は、完全に自律した再帰的な自己改良は現時点で存在せず、安全に実行できるようになるまで追求すべきではないと述べている。また、米国のCAISI（Center for AI Standards and Innovation）が調整する、フランスを含む10カ国のAI安全研究所ネットワークとともに、米国が世界的な技術基準の策定を主導するよう求めた。OpenAIによれば、こうした基準は許可制度にも公開前の義務的な審査にもならず、各国が国内法での位置付けを決める。これらの問題について米国と中国が対話することは「前向きな進展」になるという。

🔗 AIの次の段階に向けた基準の構築

サイバー防衛でのAI活用：ウクライナ向けDaybreakとFuzzing Taskflow

二つの発表では、防御側を支援するためにモデルを活用する。一方は国家にプログラムを開放し、もう一方はエージェントにfuzzingを任せる。

ウクライナにDaybreakを開放

9月23日 — OpenAIはデジタル変革省とともに、サイバー防衛プログラムDaybreakをウクライナ政府に開放した。ソフトウェアの脆弱性を見つけ、修正プログラムをより速く開発・テストして、民間インフラを守るためのツールを提供する。発表は国連総会に合わせて、サンフランシスコ駐在ウクライナ総領事Dmytro Kushnerukと、OpenAIで国家安全保障政策を担当するSasha Bakerが行った。OpenAIによると、ウクライナの国家インシデント対応チームCERT-UAは2025年に約6 000件のサイバーインシデントに対応し、病院、エネルギー、通信などが標的になった。記事は欧州での二つの成果にも触れている。ENISAは欧州連合の機関のソフトウェアで脆弱性を発見し、そのすべてがすでに修正された。またCERT Polskaは、第三者製のルーターソフトウェアにある六つの脆弱性の発見に貢献した。期間や金額は明らかにされていない。

🔗 OpenAI、民間防衛のためウクライナにサイバー関連ツールへのアクセスを拡大

GitHub Security LabのFuzzing Taskflow

9月24日 — GitHub Security Labは、Taskflow Agent frameworkを基にしたC/C++プロジェクト向けの自律型fuzzingパイプライン、Fuzzing TaskflowをMITライセンスで公開した。GitHubのリポジトリを指定すると、エージェントが入力箇所を見つけ、ハーネスを書き、AFL++を実行し、カバレッジを確認する。各クラッシュを七つの判定結果に分類し、重複しないバグごとに、提案する修正を「要確認」と記した報告書を作成する。判断はエージェントが行い、MCPツールが実行する。反復ごとに時間の上限は30秒から960秒まで倍増し、対象一つ当たり約32分となる。カバレッジの増加が2回の反復で1 %未満になると、ループは停止する。既定のモデルはClaude Sonnet 5で、チームの内部テストをすべて通過した。Security Labは、このパイプラインがLLMの選んだコマンドをコンテナなしで実行するため、使い捨ての環境に限って使うよう注意している。記事には発見されたバグの件数は示されていない。

🔗 GitHub Security Labの記事

Project Suncatcher：軌道上のTPU

9月24日 — 昨年発表された、宇宙でのAI計算設備を研究するGoogleのProject Suncatcherが、初の軌道上テストに進む。Planetと共同で製作した試作衛星はSpaceXのTransporter-18ミッションで打ち上げられる予定で、24日付の記事はGoogle初の軌道上TPUが「来週」実現すると伝えている。目的は、チップが打ち上げ、放射線、温度変化に耐えられるか確かめることだ。地上では、UC DavisでAI処理を最大負荷で実行中のTrillium TPUに陽子ビームを照射した結果、5年間のミッションで受ける量を超える放射線量に耐えた。ヒートパイプとラジエーターによる冷却も熱真空チャンバーで検証された。次の段階では、2027年に2基の衛星を使って超高速レーザー通信を試す。Googleによると、低軌道では衛星が地上の最大8倍の太陽エネルギーを得られる。

🔗 Project Suncatcherの舞台裏

画像・動画生成：Midjourney、Runway、Google Research、Nunchux

制作分野では、Midjourneyが編集ツールを改良し、Runwayがモデルの振り分け機能を数値で評価した。Google Researchは数分間の動画を連続生成し、NunchuxはAMD GPUでのMiniMax-H3を高速化した。

Midjourney：inpainting、—tile、アルファ版の高速モデル

9月24日 — Midjourneyは、繰り返し可能な模様を作るパラメータ--tileの新版をV8.1とV8.2向けに公開した。Midjourneyによると、タイル間の目に見える継ぎ目がなくなる。編集モデルのinpaintingとoutpaintingは選択したピクセルだけを変更するようになり、画像のほかの部分を劣化させずに修正を重ねられる。Midjourneyはalpha.midjourney.comで高速モデル（fast models）を試しており、Xではリアルタイムモデルの最初のプレビューと紹介した。「Live previews」オプションを使うと、Stylesバーで最新のプロンプトを各スタイルに適用した結果をプレビューでき、クリックすると生成が始まる。モデル名も提供時期も示されていない。23日付のアルファ版changelogでは、既定の設定（Settings → Advanced → Your defaults）が追加され、midjourney.comでは韓国語がすべての人に開放された。

🔗 @midjourneyの発表 · Midjourneyの更新情報

Runway、Model Routerを数値で評価

9月24日 — Runwayは、リクエストごとにコスト、品質、遅延の希望に応じて生成モデルを選ぶRunway DevのModel Routerについて、初の定量評価を公開した。Seedance 2.5を基準とし、画像から動画への変換プロンプト250件を二重盲検で評価して、Routerの三つの設定と比較した。

テストした設定使用可能な動画クリップ当たりの費用支出の差
基準（Seedance 2.5）78 %1,80ドル—
品質重視のRouter77 %1,28ドル-29 %
品質重視、上限1ドル74 %0,61ドル-66 %
コスト重視のRouter38 %0,30ドル-83 %

Runwayによると、費用に上限を設けた設定でも基準の品質の95 %を維持する。対話とリップシンクでは基準を上回り（96 %対92 %）、物理表現では下回った（52 %対60 %）。Runwayは本番制作にはこの設定を推奨し、コスト重視モードは試行向けとしている。すでにRouterを利用している開発者の64 %は、コスト重視に設定している。

🔗 Runway Model Routerによるコストと品質の評価

Google ResearchのAI video co-director

9月24日 — Google Researchは、GeminiとVeoを基盤とするマルチエージェントのオーケストレーション層「AI video co-director」を発表した。衣装や背景の一貫性を保ちながらショットをつなぐことが難しい拡散モデルに対し、数分間にわたる一貫した物語動画を制作する。構成する研究の枠組みは4つ。バンディットアルゴリズムが創作方針、物語の形式、映像の美学を選び、マルチモーダルの判定モデルが結果を評価する。CANVASは登場人物、場所、物体の視覚的な記憶を維持する。A²RDはセグメントごとに生成し、連続した10分間の映画を制作した。VQQAは視覚言語モデルの批評を基にプロンプトを書き直す。チームが作成した3つのベンチマークの一つ、広告シナリオ400件からなるGenAD-Benchでは、品質スコアの最高値が81.4に達した。これは研究段階であり、製品化や提供開始日は発表されていない。

🔗 一貫性のある長編動画生成の自動化

NunchuxによるAMD MI355X上のMiniMax-H3

9月24日 — MiniMaxが紹介した、Nunchux AIが23日に公開した結果によると、MiniMaxのオープンウェイト動画モデルMiniMax-H3は、AMD MI355Xを8基搭載したサーバーで、1344×768の5秒間の動画を1.33秒、15秒間の動画を5.39秒で生成した。同じハードウェア上でBF16とEulerの50ステップを使用して実行したSGLangと比べ、速度は21.8～26.7倍。計測時間にはテキストのエンコード、ノイズ除去、動画と音声のデコードが含まれるが、最後のMP4エンコードは含まれない。Nunchuxは、自社のモデル最適化機構と推論エンジン、独自のMXFP6カーネルが高速化の要因だとしている。この速度により、再生中にプロンプトを変更できる。無料アクセスは「近日中」に提供予定で、現在は順番待ちリストで受け付けている。計測値はNunchuxによるもの。

🔗 AMD MI355Xでの動画生成 · @MiniMax_AIによる紹介

コーディングエージェント：Claude Code、Delta、Devin、Qwen Code、Kimi Code

5つのコーディングエージェントに新バージョンが登場した。AnthropicのClaude Code、ZedのDelta、CognitionのDevin、AlibabaのQwen Code、Moonshot AIのKimi Codeだ。

Claude Code 2.1.282

9月24日 — UTC 18時38分に公開されたClaude Code 2.1.282のリリースノートには、修正59件を含む86項目が並ぶ。設定maxProseWidthは幅の広いターミナルでClaudeの文章の表示幅を制限し、表とコードブロックは全幅のまま表示する。プロジェクトが強制できる設定を制限する変更も複数ある。プロジェクト設定とローカル設定では、エクスポートを有効にしたり内容を収集したりするOpenTelemetry変数（CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY、OTEL_LOG_*）が無視される。この動作は起動時の通知、/status、claude doctorで示される。名前空間anthropic-skillsとclaude-aiはclaude.aiから同期するskills用に予約された。また、管理対象の設定allowClaudeInChromeWithManagedMcpにより、排他的なmanaged-mcp.jsonと並行してclaude --chromeを実行できる。autoモードは、テレメトリーを無効にしていても、APIへの直接接続では標準でサーバー側の分類器を使用する。セッション再開時に拡張思考（extended thinking）が失われる問題も修正された。

🔗 Claude Code 2.1.282のリリースノート

ZedのDelta 0.17

9月23日 — Zedは、9月16日からパブリックベータとして提供している、エージェントと共同でコードを書くためのマルチプレイヤー環境Deltaのバージョン0.17.0を公開した。新機能20件、改善26件、修正59件を含む。スレッドからエージェントに複数のタスクを依頼できるようになり、各タスクは独立したワークスペースを持つ別々の最上位スレッドで並行して進む。エージェント同士もスレッドをまたいでメッセージを送れる。コマンド/approveと/request-changesを使えば、どのスレッドでもレビューの判定を出せる。このバージョンには、9月22日に予告された2つの機能も含まれる。子スレッドとサブエージェントに引き継がれるスレッドの色と、コンテキストパネルに表示される自動圧縮までの進捗ゲージだ。ゲージでは、指示、メッセージ、思考、ツールそれぞれが占める割合も分かる。

🔗 Deltaのリリースノート · @zeddotdevによる発表

Devin Review：組み合わせ可能なトリガーとPerforce

9月23日 — 26項目からなるDevinの9月23日のリリースノートでは、プルリクエストのレビュー用ツールDevin Reviewの変更が目立つ。自動レビューでは、複数の条件を組み合わせられるトリガーを使用するようになった。アカウント、組織、リポジトリ、リポジトリ名の接頭辞、メンバーを対象に指定し、作成者、ラベル、ブランチ、変更ファイル、作成者の種類（人間、ボット、Devin）、差分の大きさで絞り込める。各トリガーでレビューのタイミングを設定し、除外条件は常に優先される。Devin ReviewはPerforceにも対応した。Helix Swarmのレビューから、テスト定義、またはSwarm 2026.3以降では送信Webhookを通じて起動できる。能力セレクターにはモデル名が表示されるようになり、UltraではFable 5.1とGPT-6 Astraが示される。また、DevinのGitHubアプリは新たに6つの権限を要求し、管理者による承認が必要になる。

🔗 Devinの9月23日のリリースノート

Qwen Code v0.24.5

9月24日 — 互換性を損なう変更は発表されていない安定版Qwen Code v0.24.5には、新機能28件と修正38件を含む87項目がある。エージェントとのリアルタイム音声会話機能Qwen Liveは、すべてのプラットフォームでブラウザー内のWeb Shellを使用するようになった。macOSではネイティブホストが任意となる（QWEN_SERVE_LIVE_NATIVE_HOST=1）。通話中には画面を共有でき、最大で毎秒1枚の画像が送信される。画面共有だけで応答が始まることはない。Web Shellには、実行の経過をメインセッション、ツール呼び出し、サブエージェントの3レーンで示すタイムラインが追加された。メッセージングチャネルは接頭辞（messageRoutes）に応じてメッセージを別々のセッションに振り分ける。プライバシー面では、--bareモードが使用統計の収集拒否を正しく反映するようになった。同日、Qwen Code Desktop v0.24.5とTypeScript SDK v0.1.15も公開された。

🔗 Qwen Code v0.24.5のリリースノート

Kimi Code 2.1.1、2.1.0のセキュリティ強化を取り消し

9月24日 — 23日にセキュリティ強化版として紹介された2.1.0から19時間足らずで、Kimi Code 2.1.1がその変更を取り消した。リリースノートには「過度に防御的だった一部の変更」を削除するとある。プルリクエスト#4013ではさらに明確に、ユーザーがリポジトリを承認した後はその内容にユーザーが責任を負うとして、ワークスペースの信頼境界を強化した変更を取り消すと説明している。対象となる4つの保護策はなくなった。ファイルツールは作業フォルダー外へのシンボリックリンクを再びたどり、ローカル設定（local.toml）は承認を待たずに適用され、バックグラウンド操作中のリポジトリのgit設定は制限されなくなり、ホームフォルダーやルートも追加フォルダーとして拒否されなくなった。信頼情報の読み取りに失敗した場合は、引き続き「未承認」とみなされる。2.1.0で無効化されたファイル監視も、標準で再び有効になった。

🔗 リリースノート

デスクトップエージェント：PerplexityのPortable ComputerとKimi Work 3.2.14

ユーザーのコンピューター上で作業する2つのデスクトップエージェントが9月24日に更新された。PerplexityはAMDプロセッサー搭載PC向けにPortable Computerを提供し、Moonshot AIはKimi Work 3.2.14を公開した。

AMD Ryzen AI Max上のPortable Computer

9月24日 — PerplexityのComputerエージェントを完全にローカルで動かすPortable Computerが、Ryzen AI Halo開発プラットフォームを含むAMD Ryzen AI Max Series搭載のWindows PCに対応した。これまで公開されていた要件では、DGX SparkからRTX GPU搭載PCまで、NVIDIAのハードウェアしか挙げられていなかった。GPUが利用できるメモリが少なくとも24 GB、Windows 10または11、約20 GBのディスク容量が必要だ。これらのマシンでは、Perplexityが追加学習したPPLX 27BとQwen 27Bの2つのローカルモデルを利用できる。一方、製品ページではRTX搭載PC向けにPPLX 27Bのみを案内している。ローカルの分類器が、データがPCの外に出る前に名前、口座番号、識別子を検出する。ローカル推論ではComputerのクレジットは消費されない。個人・法人を問わず、ProとMaxの契約者が利用できる。

🔗 Portable ComputerがAMD搭載のエージェント向けPCに対応

Kimi Work 3.2.14：サイドチャットとバージョン履歴

9月24日 — 3.2.12から2日後、Moonshot AIはデスクトップエージェントの次のバージョン、Kimi Work 3.2.14を公開した。発表に添えた投稿はない。主な新機能はサイドチャット（Side Chat）だ。「+」パネルから、元の会話のコンテキストを引き継ぐ独立した会話を同じセッション内で開ける。元の会話で選択した箇所を引用することもできる。Officeファイルにはバージョン履歴が追加され、ブラウザーではWebページに注釈を付け、その注釈を入力欄で引用できるようになった。リモートコントロール（Remote Control）では、スマートフォンからファイルをプレビューして添付ファイルを送信できる。スリープ防止（Keep Awake）は、要求した場合にのみ有効になる。

🔗 Kimi Workのリリースノート

オープンなモデルと研究組織：Tev1、LFM2.5-VL-DSpark、LeRobot、Sakana AI

オープンなエコシステムでは、小型の意思決定モデル、視覚言語モデルを高速化するドラフトモデル、ロボティクス向けの新しいデータ形式、そしてJürgen SchmidhuberのSakana AIへの参画が発表された。

Together AIのTev1-4B-experimental

9月23日 — Together AIは小型の意思決定モデルTev1-4B-experimentalを公開した。状況、質問、2～24個の選択肢を与えると、選んだ選択肢の文字で答える。Hugging Faceコミュニティの投稿でしばしば言及される意思決定モデルJevに着想を得て、Qwen3.5-4Bをファインチューニングしたものだ。モデルカードでは、標準のQwenの言語ヘッドを維持しているため、Jevエンジンではないと明記している。Togetherは、データの作成手順とチュートリアルを公開し、学習費用が17ドルだった点を強調する。提供価格は入力100万トークン当たり0.042ドル、出力は0ドル。主要な開発用データセットでは1,000件中880件で正しい判断を下したが、モデルカードはこの結果を独立したベンチマークの結果とは区別している。ファインチューニング済みウェイトのライセンスは「最終調整中」だ。

🔗 Together AIの発表 · モデルカード

Liquid AIのLFM2.5-VL-DSpark

9月24日 — Liquid AIは、8月20日にテキスト向けのドラフトモデルを発表した投機的デコード技術DSparkを、視覚言語モデルLFM2.5-VL-3Bに拡張した。2億7,950万パラメーターのドラフトモデル（追加分は8.9%）が先の複数トークンを提案し、対象モデルがそれを検証する。貪欲デコードでの最終的な回答は変わらない。MLXを使用したMac M5 Maxでは、デコード速度が2.30～3.13倍になり、処理全体の遅延は1.56～2.62倍改善した。H100ではデコードが最大2.66倍速くなった。ただし、この技術では画像のエンコードは高速化されないため、実際の改善幅には上限がある。このドラフトモデルは公開初日からllama.cpp、MLX-VLM、SGLangに対応している。

🔗 LFM2.5-VL-DSparkによる視覚言語モデルの高速化

LeRobotとLanceDB

9月24日 — Hugging Faceのロボット学習ライブラリLeRobotが、Lance形式のデータセットを既存の学習APIで直接読み込めるようになった。数百ギガバイトをダウンロードせずにHubやオブジェクトストレージから直接学習でき、データセット全体を通じてデータを混合できる。DROID（2,760万フレーム、動画369 GB）を使い、H100を8基用いてSmolVLAを10,000ステップ学習した場合、リモートストレージからは1時間27分かかった。標準の読み込み方式でローカルNVMe上のコピーを使うと2時間00分かかり、その前に384 GBのダウンロードも必要だった。最終的な損失は同じで、違いはデータ待ち時間の割合にある。前者は1.7%、後者は37.4%だった。小規模なデータセットでは両方式の性能は同等だ。

🔗 ロボットの学習方法：LanceDB編

Jürgen SchmidhuberがSakana AIに参画

9月24日 — Sakana AIは、Jürgen Schmidhuberが最高科学顧問（Chief Scientific Advisor）に就任すると発表した。現在の職務と兼任する。世界モデル、メタ学習、Gödel Machineの研究で知られるSchmidhuberは、再帰的自己改善に取り組む東京の同社のRSI Labに参加し、定期的に東京を訪れる。Sakanaによれば、再帰的自己改善に関する1987年の博士論文を含む彼の研究は、Darwin Gödel MachineとThe AI Scientistに直接影響を与えた。発表では今後の方向性も示された。Sakanaは、行動を実行する前に物理的な結果をシミュレーションできる初の「エージェントネイティブ」な世界モデルに取り組んでおり、日本の製造業での活用を見据えている。

🔗 Jürgen SchmidhuberがSakana AIに参画

短報

  • Claude Tag と個人用コネクタ — Slack チャンネルでは、Claude Tag が依頼者本人の個人用コネクタ（カレンダー、ドライブ、CRM）を利用できるようになった。利用できるのは依頼者本人のものだけで、応答ごとの確認か自動モードを選べる。定期実行のルーチンには使われない。Team 向けに展開中で、Enterprise は今後対応する。🔗 出典
  • Sora 2 が API での提供を終了 — 3月24日の予告どおり、Sora 2 のモデルと Videos API は9月24日に停止した。同等の代替 API はなく、sora-2 と sora-2-pro およびそれぞれの日付付きスナップショットを含む5つの識別子が廃止された。終了を明記しているのはドキュメントのみ。🔗 出典
  • ChatGPT Ads が東南アジアに拡大 — ChatGPT の広告配信がインドネシア、マレーシア、フィリピン、シンガポール、タイ、ベトナム、台湾で始まり、対象は8月末の40か国超から60か国超に増えた。広告が表示されるのは Free と Go のプランのみ。🔗 出典
  • Grab と OpenAI — GO Forward with AI プログラムは、シンガポールを皮切りに、Grab の提携ドライバー、配達員、加盟店3万人を2年間で研修する計画。講習には OpenAI Academy と ChatGPT Work を活用する。🔗 出典
  • OpenAI の3つの導入事例 — Ringg は月間700万件超の通話を完了し、GPT-4.1 から GPT-5.6 Luna に移した処理ではモデル費用を約90％削減した。invideo は GPT-6 Astra により評価での成功率が約3倍になったという。Harvey は数値を示さずに事例を紹介している。🔗 出典
  • ChatGPT for iOS 1.2026.258 — ChatGPT & Codex の変更履歴の9月23日付項目では、ホーム画面を刷新し、iPad では開いているタスクの横にタスク一覧を表示する分割表示を追加した。Mac と Linux での SSH ペアリング失敗も修正した。🔗 出典
  • Gemini CLI v0.61.0 — nightly 版ではすでに対応していた Gemini 3.8 Flash と Gemini 3.5 Flash Lite が、公式リリースノートには記載のない cherry-pick によって安定版に入った。v0.62.0-preview.0 では次の preview チャンネルが始まる。🔗 出典
  • Chrome の Gemini — デスクトップ版の Gemini in Chrome は、開いているタブから対話型クイズを生成する。まず米国とインドで英語に対応する。また、YouTube に限らず、最後まで再生したほぼすべてのポッドキャストや動画ファイルを分析できるようになった。🔗 出典
  • Google Photos — 写真に写った服を登録してコーディネートを試せるバーチャル衣装棚が、米国、インド、ブラジルの対象ユーザーに開放された。レトロな Moods スタイルと15種類の新しい Remix テンプレートも追加された。🔗 出典
  • MCP サーバーとしての API Gateway — パブリックプレビューでは、Google Cloud API Gateway が、注釈付きの OpenAPI 3.x 仕様を基に REST API の操作を MCP ツールに変換する。認証、割り当て、ログを再利用でき、ゲートウェイあたり最大1,000ツールに対応する。🔗 出典
  • AlloyDB の PostgreSQL for agents — プレビュー版の AlloyDB は、エージェントによる大量の同時クエリを処理するため、秒単位で最新の読み取り専用の分離インスタンスを数秒で作成する。Google は秒間300万クエリ超を公表している。🔗 出典
  • TPU で再現した OLMo 3 7B — Google Cloud の TPU チームは、Ai2 の OLMo 3 7B の事前学習（約5.9兆トークン）を MaxText で再現した。データローダーのバグを突き止めた後、8つのベンチマークで元のモデルと区別できないモデルを得て、Ironwood で FLOPs 利用率44.5％を達成した。🔗 出典
  • The Talking Museum — Google Arts & Culture Lab が、190点超の文化財を3Dで展示するバーチャル展示室を公開した。利用者は作品を回転させながら、Gemini に歴史の解説を聞き、質問できる。🔗 出典
  • DeepSeek Harness 0.1.7-rc.2 — 2日間で2つ目のリリース候補で、安定版がないまま22番目のプレリリースとなった。Desktop のウィンドウを閉じてもタスクがバックグラウンドで続き、定期実行タスクは再起動後も保持され、最短で毎分繰り返せる。🔗 出典
  • Jetson 上のリクエストルーター — Hugging Face のブログで、Eric Mey は応答形式の選択に使う9Bモデルを、微調整した ModernBERT-large に置き換えた。異なるハードウェアでの比較では、正しい振り分けが180件中175件から180件に増え、処理時間は771 ms から42 ms に短縮した。モデル、データ、コードは Apache-2.0 で公開されている。🔗 出典
  • Carbon ゲノムコーパスの情報を拡充 — Parag Ekbote は、Carbon モデルを使わずに CPU 上で動くパイプラインを公開した。HuggingFaceBio の事前学習コーパスに含まれる3,240万件の記録に、長さ、GC 含量、コード領域かどうか、分類情報を付加する。🔗 出典
  • ZCode v3.14.3 — 9月21日にソースコードを公開して以来、Z.ai のエージェント実行基盤 ZCode で唯一の GitHub リリース。進行中のワークフローを止めずに並行処理の設定を変更でき、ワークフロースクリプトのトークン消費も減った。🔗 出典
  • xAI Python SDK 1.20.0 — grok-imagine-video-1.5 では、last_frame_url がクリップの最後の画像を指定し、keyframes が内部に最大4枚のキーフレーム画像を配置する。これらのオプションは API ドキュメントですでに説明されていた。🔗 出典
  • Copilot code review — コードレビューの個人設定ページが、Business と Enterprise を含むすべての Copilot プランで利用可能になった。自動レビューは新しい push と下書きにも拡大し、企業は既定のレビュー作業量を設定できる。8月末の予告どおり、GitHub の既定値は9月28日に Lite から Balanced に変わる。🔗 出典
  • GitHub Enterprise Cloud の本人確認 — パブリックプレビューでは、トークン作成、webhook、安全性の設定といった影響の大きい操作に、ID プロバイダーでの再認証または MFA を要求できる。確認は2時間有効で、Microsoft Entra ID を使う EMU と GHEC-DR の企業が対象。🔗 出典
  • GitHub Actions で Node 20 のサポート終了 — runner は JavaScript アクションを Node 24 で実行するようになり、以前のバージョンへ戻すオプションはなくなった。macOS 13.4 以前と ARM32 のセルフホスト runner もサポート対象外となった。🔗 出典
  • Copilot アプリのキャンバス — Burke Holland は、すべてをチャットで済ませる方式より、エージェントとやり取りする小さなフルスタックアプリを推し、トークン節約を理由に挙げた。新機能の発表ではなく、キャンバスは6月から存在する。🔗 出典
  • Amp が runner の共有に対応 — --share で起動した runner を ampcode.com からワークスペース全体で使えるようになった。Amp は、他のメンバーがホストの ID でコードを実行することになると注意を促しており、管理者は共有を無効にできる。🔗 出典
  • v0 のモデル選択画面 — 9月22日の発表分を補足すると、新しい選択画面では AI Gateway のモデルをトークン単価とともに閲覧できる。Enterprise チームにも導入され、利用には所有者が Allow custom models を有効にする必要がある。🔗 出典
  • BioNeMo の MoE 学習手順 — NVIDIA は、BioNeMo と Transformer Engine を使った専門家混合型の生物学モデルの学習方法を詳述した。Mixtral-8x7B と8基の B200 を使った比較では、Hugging Face の基準に対して最大2.21倍の処理量を達成した。融合カーネルは Blackwell 専用。🔗 出典
  • Runway の Seedance 2.5 に Draft モード — より速く、消費クレジットも少ない下書きで案を試し、良いものを完全品質に仕上げられる。Runway はクレジット数を示しておらず、同じモードは22日に Pika にも導入されていた。🔗 出典
  • Cursor Marketplace の Runway MCP — 9月23日から Runway の MCP サーバーを Cursor Marketplace でインストールできる。22日からは、エージェントが Brand Kits を読み取り専用で参照できるようになった。🔗 出典
  • Pika API Club — Pika は Fal.ai と比べた会員の節約額を示した。Vuvie では30日間に Seedance 2.5 で3,822件を生成した際の費用が12,185.80ドル少なく、AI-Bridge では月額請求が約2,000ドルから990ドルになった。🔗 出典
  • アバターに関する HeyGen の調査 — 中小企業1,000社を対象にした調査では、71.6％が撮影したまま公開していない動画を持っていた。アバター利用者の71.1％は時間を節約できると答え、55.3％は公開頻度が増えたと答えた。🔗 出典
  • Luma の調査 — 9月22日の発表分を補足すると、クリエイティブ分野の専門家760人のうち81％が AI を使って作ったコンテンツをすでに公開していた。一方、利用率が42％を超える作業はなく、62％は AI への依存が人間の創造性を損なうことを懸念している。🔗 出典
  • Perplexity の市場調査ガイド — プロンプト例、検証手順、5項目のチェックリストを含む8段階のガイド。新機能はなく、Deep Research と Spaces を案内している。🔗 出典

これが意味すること

エージェントはチャット画面の外へ出ていく。Muse は指定された声で話し、アバターの姿で現れ、Mac を操作する。今後はスマートグラスに搭載され、Mark Zuckerberg によれば12月には携帯型端末にも登場する予定だ。Google も Gemini 3.8 Live にアニメーション付きの顔を与え、受付や顧客対応に活用する。Perplexity は AMD プロセッサ搭載 PC で動くローカルエージェントを提供し、Claude Code はノート PC を閉じた後もクラウドで作業を続ける。提供時期には差がある。Mac でのコンピューター操作と Live Avatar はすでに利用できるが、スマートグラス上の Muse は「今後数か月以内」とされ、専用メールアドレスの提供日は示されていない。

エージェントの費用が、数字で示す訴求点になっている。Anthropic はクラウドセッション向けに100ドルまたは250ドルのクレジットを提供し、利用データを示して、Claude Code ではキャッシュ読み取りが費用の最大部分を占めるようになったと説明する。入力と出力の比率は189:1から324:1に上がった。Perplexity の Fast Search は1,000件のリクエストあたり1ドルで、従来の5ドルから下がり、同程度のスコアを保ちながらエージェント作業で約68％節約できるという。Runway は支出を66％減らしながら、使える動画の割合を74％に維持した。Together AI は17ドルで判断モデルを学習させた。それぞれが独自の手順で節約額を測っているため、数字は参考になるものの、相互比較は難しい。

信頼の線引きは事例ごとに異なり、方向が逆になることもある。Anthropic は「組織的な攻撃」を抑えるため、一部の拒否応答への課金を再開し、誤検知率を0.1％未満に抑えることを目指す。Claude Code 2.1.282 は、プロジェクトがテレメトリー設定を強制できないようにした。一方、Kimi Code 2.1.1 は、承認済みのリポジトリはユーザーの責任範囲だとして、2.1.0 で追加した保護機能を19時間足らずで撤回した。GitHub は機密性の高い操作の前に本人確認を求める仕組みを試している。防御の分野では、OpenAI が Daybreak をウクライナ向けに開放し、GitHub Security Lab はエージェントに fuzzing を任せつつ、エージェントは間違えるため、使い捨ての環境で動かすべきだと注意を促している。

さらに、ルールとインフラは大きな規模で議論されている。国連では、Sam Altman が最先端 AI の国際基準を求めた。OpenAI は、AI 安全研究所のネットワークとともに米国がその策定を主導し、公開前の免許や義務的な審査は設けないことを望んでいる。Google は宇宙空間での計算を試すため、最初の TPU を軌道に送る準備を進める。Perplexity は全検索を支えるエンジンを Rust で書き直し、p99 レイテンシーを約800 ms から65 ms に短縮した。国家間で交渉する基準、軌道上のチップ、書き直された検索エンジン。これらのエージェントを動かす基盤も、エージェントと同時に築かれている。

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