Google DeepMindがGemini 4 Carbonを発表、GitHub Universe 2026でEnterpriseにCopilotを同梱、NVIDIAがNemotron 3.5 Transcribeを公開

JLS42 / 2026年10月28日

人工知能によって生成された記事

Google DeepMindがGemini 4 Carbonを発表、GitHub Universe 2026でEnterpriseにCopilotを同梱、NVIDIAがNemotron 3.5 Transcribeを公開

Google DeepMindが同社最強のモデル、Gemini 4 Carbonを発表した。Artificial Analysis Intelligence Index v5.0で首位に立ち、サイバーセキュリティでも最先端の性能を示すが、当初はFairwind Programに参加する一部のサイバー防御担当者に限定して提供される。GitHubはUniverse 2026を開幕し、約30件の発表を行った。Copilot Fusionの一般提供、GitHub EnterpriseへのCopilot同梱、統一されたクラウド体験、Copilot Memory、実行結果から学習する自動化に加え、現在ではプルリクエストの40 %超がエージェントによって開始されているとするOctoverseレポートを公開した。NVIDIAは40言語に対応するオープンな文字起こしモデル、Nemotron 3.5 Transcribeを公開し、デイヴィッド・グロスが委員長を務める委員会は、量子ヤン＝ミルズ理論に関するOpenAIの証明をどのように検証するかを説明した。

Google DeepMindが同社最強のモデルGemini 4 Carbonを発表、当初はFairwind Programのサイバー防御担当者に限定提供

10月28日 — Gemini 4 Argonの一般提供開始から2週間後、Google DeepMindがGemini 4 Carbonを発表した。Google DeepMindの上級副社長であり、Googleの最高AIアーキテクト（最高AI設計責任者）を務めるコライ・カヴクチュオールは、Googleで最も強力なモデルであり、サイバーセキュリティと長期間にわたるタスク（長い時間軸にわたるタスク）で最先端の性能を持つと紹介している。CarbonはArtificial Analysis Intelligence Index v5.0で59を記録し、Claude Opus 5.5（58）とGPT-6 Astra（57）を抑えて首位に立った。WebDev Arenaでは4位（1 768、Eloで+89ポイント）となった。

最大の訴求点はサイバーセキュリティだ。Carbonは、脆弱性を発見するSEC-bench Proで88,2 %、脆弱性を実際に悪用できるか検証するExploitGymで54,8 %、根本的な修正を求めるCollinearのCWE-benchで71,0 %を達成した。Googleは、これらの外部ベンチマークのスコアはガードレールを適用せずに測定されたと説明している。社内評価では、安全なコードの生成成功率がArgonの2倍超となった。Chromeチームは、名前を明かしていない別の研究所の大規模フロンティアモデルと比べて、10倍以上優れた修正を報告している。Wizのウェブ侵入テスト用ベンチマークでも、Carbonが首位となっている。

以下の数値は、発表記事に画像として掲載された17行の表から転記したものだ。その表でCarbonを上回るモデルがあるのは2行だけで、GPT-6 AstraとClaude Opus 5.5が上回るFrontierSWE 2と、Claude Opus 5.5が首位のOSWorld-2.1のオフライン評価に限られる。

ベンチマーク（Googleの表）	Gemini 4 Carbon	Gemini 4 Argon	GPT-6 Astra	Claude Opus 5.5
AA Intelligence Index v5.0	59	50	57	58
Terminal-Bench 4.0 (AA)	65,2 %	57,1 %	59,1 %	59,6 %
FrontierSWE 2	61,2 %	55,0 %	65,5 %	62,3 %
OSWorld-2.1（オフライン）	81,5 %	74,7 %	80,9 %	87,2 %
GraphWalks（256k～1M）	96,2 %	84,2 %	71,8 %	66,8 %
Vending-Bench 2（ドル建て残高）	16 484	13 718	15 515	9 235
SEC-bench Pro	88,2 %	83,4 %	85,4 %	—
ExploitGym	54,8 %	42,0 %	42,4 %	34,5 %
CWE-bench	71,0 %	68,0 %	68,0 %	67,0 %

Googleは、長時間のセッションにおけるモデルの振る舞いも強調している。社内では、大規模なコードベースに潜む微妙なバグの根本原因を探すといったエンジニアリングのタスクで、Carbonを「何日間も」稼働させたという。Terminal-Bench 4.0で不正行為が成功した割合は0,0 %に下がり、社内のコーディング環境で検出された重大なアラインメント逸脱の警告は約80 %減少した。裏付けのない主張もArgonの約半分になった。Gray Swanの間接的なプロンプトインジェクションのベンチマークでは、Argonの攻撃成功率が0,7 %だったのに対し、Carbonでは成功した攻撃はなかった。

Carbonは、まだAPIやGeminiアプリでは利用できない。9月末のArgonと同様に、Googleは今週からまず一部のサイバー防御担当者に提供し、その後Fairwind Programを通じて、ほかの信頼できるパートナーへ段階的に公開する。同時に、米国政府が実施する公開前モデルの自主的なテストプロセスにも参加している。開発者、企業、一般利用者には「可能な限り早く」提供するとしているが、日付は示されていない。料金はすでに決まっており、導入期間中はArgonと同じく100万トークン当たり入力2ドル、出力10ドルで、キャッシュされた入力トークンには95 %の割引が適用される。その後はそれぞれ4ドルと20ドルになるが、切り替え日は発表されていない。

Announcing Gemini 4 Carbon, our strongest model with state-of-the-art cybersecurity and long horizon capabilities. Carbon represents a step up across most benchmarks, delivering strong frontier performance in autonomous coding and cyber defense. We’re first making Carbon available to a subset of trusted cyber defenders in our Fairwind program. We’ll expand access as soon as possible.

🇯🇵 サイバーセキュリティと長期間にわたるタスクで最先端の能力を備えた、当社で最も強力なモデル、Gemini 4 Carbonを発表します。Carbonはほとんどのベンチマークで進歩を遂げ、自律的なプログラミングとサイバー防御で最先端の性能を発揮します。まず、Fairwindプログラムに参加する信頼できるサイバー防御担当者の一部にCarbonを公開します。可能な限り早く利用対象を拡大します。 — Xの@GoogleAI

🔗 Google DeepMindの発表記事

GitHub Universe 2026：エージェントによるソフトウェア提供システムへの転換を掲げ、インフラ増強の規模を公表

10月28日 — GitHubはサンフランシスコでUniverse 2026を開幕し、ジェイ・パリクの発表記事で今後の方針を示した。コードを書くアシスタントから、開発者が方向性を示し、本番環境に送り出す成果物への責任を持ち続ける一方で、エージェントが実装と検証を担う「ソフトウェア提供システム」へ移行する。成果物はコードそのものではなく、機能の追加、バグ修正、セキュリティ修正といった、完了した仕事になる。この戦略は、開発速度、知能（プラットフォームの文脈と継続的な学習）、そして安全性を標準で確保する品質という3つの柱で構成されている。

この記事は当日の発表の目次にもなっており、以下の各節で詳しく紹介されるCopilot Fusion、GitHub Copilotアプリのプロジェクト、スマートフォンからVS Codeへのセッション継続、実行結果から学習する自動化、Copilot code reviewのMaxレベル、GitHub EnterpriseへのCopilot同梱を取り上げている。インフラについては、GitHubが年初から追加した規模を数値で示している。

2026年初から追加したインフラ	GitHubの発表値
CPUコア	4百万
高速ストレージ	160 Po
ネットワーク容量	50 Tb/s

Azure上での複数リージョンへの展開への移行は、来年初めに完了する予定だ。新しいGitアーキテクチャは、簡素化された基本処理、計算処理から分離したストレージ、最小限に抑えた連携処理を基盤としている。ジェイ・パリクは、これまでに書かれたすべてのソフトウェアは、今後5年間に書かれるものの1 %にも満たないだろうとも述べている。ただし、これは測定結果というより見解だ。

🔗 ジェイ・パリクの発表記事

CopilotがGPT Image 2.5 Flareによる画像生成と編集に対応、公開プレビューを開始

10月28日 — Copilotが、自然言語で指示した画像の生成と編集に対応した。Pro、Pro+、Business、Enterpriseプラン向けの公開プレビューとして、VS Code、GitHub Copilotアプリ、Copilot CLIで利用できる。選択した推論モデルがOpenAIのGPT Image 2.5 Flareを使用する画像生成ツールを呼び出し、会話内にプレビューを表示して、画像をプロジェクトに直接保存する。画像生成の料金はチャットモデルとは別に計算され、画像トークンとしてプランのAIクレジットから差し引かれる。組織や企業のオーナーはモデルポリシーでこの機能を無効にできる。「AIで作成」という透かしは標準では無効で、必要に応じて有効にできる。

🔗 GitHubの変更履歴

GitHub DesignがAIプロトタイピングツールReplicaをMITライセンスで公開

10月28日 — GitHub Designは、アイデアを操作可能なプロトタイプに変換するツール、ReplicaをMITライセンスのオープンソースとして公開した。汎用ツールとは異なり、チームのデザインシステム、コンポーネント、パターン、ドキュメントを基盤とする。デザイナーが指針を定め、その後デザイナー、プロダクトマネージャー、開発者がGitHub Copilotアプリ内で、試作したいプロトタイプを自然言語で説明し、改良を重ねる。任意で導入できるセルフホスト型のReplica Hubを使えば、プロトタイプを公開してチームから意見を集められる。このツールはすでに利用可能だ。

🔗 GitHubの変更履歴

Octoverse 2026：プッシュ数は17,9十億回、プルリクエストの40 %超をエージェントが開始

10月28日 — GitHubの年次レポートOctoverse 2026は、エージェントによって加速した1年を描いている。12か月間に開発者がコードをプッシュした回数は17,9十億回に達し、2024年と2025年の合計を上回った。コミット数は34,3十億件で2年前の3倍超となり、マージされたプルリクエストは1,3十億件、1日平均では3,5百万件だった。GitHubの開発者数は225百万人を超え、米国が38,3百万人、インドが32百万人を占める。フランスは4,75百万人で10位となっている。

Octoverse 2026の指標	公表値
12か月間のプッシュ数	17,9十億回
コミット数	34,3十億件
マージされたプルリクエスト数	1,3十億件（1日あたり3,5百万件）
GitHubの開発者数	225百万人超
エージェントが開始したプルリクエストの割合	9月は40 %超（3月は17 %）
エージェントモードを使うCopilotのアクティブユーザーの割合	55 %（1年前は35 %）
Copilotで使用された異なるモデルの数	9月は47（5月は29）
GitHub Actionsのジョブ数	毎秒1 440件

エージェントの割合は急速に増えている。9月にはプルリクエストの40 %超がエージェントによる初稿から始まっており、3月の17 %から上昇した。件数は110百万件で、3月の約6倍に相当する。こうしたプルリクエストの90 %が2週間以内にマージされており、エージェントの利用が検出されなかった場合の約86 %を上回った。また、今年作成されたリポジトリのうち、エージェント設定ファイルを持つものは、平均コミット数が8倍となっている。タスク全体を委任するCopilotのクラウドエージェントは前年比230 %増で、エージェントモードのチャットの85 %増を上回った。

開発者は複数のモデルを使う傾向も強めている。9月に使われた47モデルのうち、リクエストの25 %を超えたモデルはなく、モデルを自分で選ぶユーザーの61 %が複数のモデルを使用している。4か月前は50 %だった。言語別ではTypeScriptが引き続き首位で、Python、JavaScriptが続く。企業が公開するリポジトリのうち、貢献者の増加数が多いランキングでは、anthropics/claude-code、openai/codex、anomalyco/opencode、microsoft/vscode、github/copilot-cliといったコーディングエージェント関連が上位を占めている。

🔗 Octoverse 2026レポート

GitHub Enterpriseがライセンス保有者全員にCopilotを同梱、10ドルのCopilot Standaloneも提供

10月28日 — GitHubが企業向けCopilotの料金体系を変更する。GitHubまたはMicrosoftの営業チームを通じて契約する顧客は、個別のサブスクリプションを契約せずに、ライセンスを持つすべてのユーザー向けのCopilotをGitHub Enterpriseに含められるようになった。GitHub Enterprise Cloudではすでに提供されている。これまではCopilotの利用席数とAI使用量の2つを管理する必要があったが、Copilotが同梱されることで、管理対象は企業のAI予算だけになる。

利用できる機能とモデルはCopilot Enterpriseと同じだが、利用席ごとの月間AIクレジットは付与されない。最初のリクエストから企業の予算を消費し、既存のポリシー、アラート、利用額の割り当てが適用される。基本機能は予算がなくなっても引き続き利用できる。

Copilotの機能	AI予算を使い切った場合
コード補完と次の編集候補の提示	引き続き動作
Copilot Chat、Copilot code review、クラウド上のCopilot	予算が必要
Copilotの利用権	取り消されることはない

企業アカウントのメンバーのうち、GitHub Enterpriseのライセンスを持たないユーザーには、1ユーザー当たり月額10ドルのCopilot Standaloneで同じアクセス権が提供される。セルフサービスでの提供はまだ始まっておらず、段階的に導入される予定で、日程は「今後数週間以内」に公表するとしている。既存のセルフサービスのサブスクリプションに変更はない。Copilot BusinessとCopilot Enterpriseも、新規および既存の企業向けに引き続き提供される。

🔗 GitHubの変更履歴

GitHub Copilot Fusionが一般提供を開始し、モデルの手動選択に代わる

10月28日 — Copilot Fusionが、すべてのCopilotプランで一般提供を開始した。VS Code、GitHub Copilotアプリ、Copilot CLI、JetBrainsのIDEで利用でき、ほかのクライアントにも「近日中」に対応する予定だ。開発者はモデルを選ぶ代わりにCopilot Fusionを選択し、処理の水準を指定する。日常的なコーディングにはStandard、難しいタスクにはHigh、最も高度な処理を要するタスクにはMaxを使う。その後、Fusionはリクエストごとに、単一のモデルにタスクを任せる方式（Single）か、複数のモデルを連携させる方式かを判断する。複数モデルの連携には、カスケード方式（Cascade：効率のよいモデルが下書きし、品質チェックで受け入れるか、より高性能なモデルに引き継ぐ）と、批評方式（Critique：あるモデルが下書きし、別のモデルがレビューした後、最初のモデルが修正する）がある。

Fusionは、9月に研究プレビューとして公開され、10月14日に対象が拡大されたProject HydraFusionの複数モデルのオーケストレーションと、Copilotのモデル自動選択を統合したものだ。Octoverseによると、HydraFusionはプレビュー期間中に約60 000セッションを振り分けた。auto、HydraFusion、HydraFusion Maxを使っていたユーザーは、対応するFusionの水準へ自動的に移行する。GitHubは外部評価の結果を次のように示している。

Artificial Analysis Coding Agent Index	Copilot Fusion Max（GitHubによる）
獲得スコア	60、Opus 5.5 Maxを使うClaude Codeと2ポイント差
タスク当たりの平均APIコスト	約半分
消費トークン数	約半分
タスク当たりの所要時間	約40 %短縮

企業向けには、Fusionが使用するモデルはポリシーで許可されたものに限られる。管理者は、ユーザーによる利用を維持したまま特定のモデルをFusionの対象から除外でき、どの処理水準のFusionでも既定のモデルとして強制できる。呼び出された各モデルには通常料金が適用され、有料プランではモデル利用料が一時的に30 %割引される。AT&TはFusion Standardでトークン効率が向上したと述べているが、数値は示していない。

🔗 Copilot Fusionの変更履歴

Copilot Fusionが、ローカルモデルのMAI Code 1.1 FlashとQwen3.8 Flash Nextへの振り分けを実験的に導入

10月28日 — GitHubはCopilot Fusionをローカルモデルに拡張し、任意参加の実験的プレビューとして提供する。Standardでは、Copilot CLI、Copilotアプリ、VS Codeで、リクエストごとに端末上で動くモデルとクラウドモデルのどちらを使うかをFusionが選択する。Windowsでは、MAI Code 1.1 Flashのダウンロードと設定をWindows MLプロバイダー経由で管理する。Windows、macOS、Linuxでは、Copilot CLIから、OpenAI互換サーバーで提供されるローカルモデルのMAI Code 1.1 FlashまたはQwen3.8 Flash Nextも利用できる。ユーザーが持ち込んだモデル（BYOK）が自動的にFusionの対象になるわけではない。GitHubは、セッションがオフラインになるわけではないと注意を促している。振り分けの判断は引き続きクラウドで行われ、ローカルモデルでは安全対策が異なる場合がある。

🔗 GitHubの変更履歴

JetBrains向けCopilotにFusionが登場し、ローカルサンドボックスと次の編集候補が一般提供へ

10月28日 — JetBrainsのIDE向けGitHub Copilotプラグインが、ほかのクライアントに機能面で追いついた。Autoに代わって、3段階の処理水準を備えたCopilot Fusionが導入され、全ユーザーに段階的に展開される。30 %割引は最初の30日間に限られる。開発者または組織のポリシーに従い、エージェントが実行するコマンドによるファイルシステム、ネットワーク、認証情報へのアクセスを制限するローカルサンドボックスが、次の編集候補とともに一般提供となる。Microsoft Copilotのエージェントハーネスは、利用可能な場合に既定の選択肢となる。サイドバーにはセッションがまとめられ、エージェントのターンにカーソルを合わせると、所要時間とモデルごとのトークン消費量が表示される。

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Copilotが単一のクラウド体験へ統合、クラウドサンドボックスとドル建てのActionsコンピューティング利用枠を導入

10月28日 — GitHubはCopilotの各利用環境を単一のクラウド体験に統合し、有料プランで一般提供を開始する。展開は10月28日から始まる。github.com、GitHub Mobile、Copilot CLI、Copilotアプリ、VS Code、Slack、Microsoft Teamsのどこから始めたタスクも、単一のセッションになる。どこでも同じ一覧に表示され、ほかの利用環境から再開できる。たとえば、スマートフォンで音声や画像を使って説明し、ウェブで作業を続け、VS Codeで仕上げられる。Copilot Freeのユーザーは、引き続きgithub.comとモバイルでCopilot Chatを利用できる。

各セッションは既定でGitHubが管理するクラウドサンドボックス内で動作し、総実行時間に1時間の制限はない。停止時にはスナップショットを作成し、別の場所から再開できる。クラウドセッションではBash、GitHub CLI、コード検索、コネクター、MCPサーバー、スキルを利用でき、/rubber-duckと/contextコマンドがウェブとモバイルに追加される。GitHub Mission Controlではスマートフォンからローカルセッションを操作でき、--environment-hostオプションを使うと自分の端末やVMを実行環境として登録できる。企業は「Copilot in the cloud」ポリシーを通じて管理を維持できる。セッションは既定で単一の組織または個人のリポジトリに限定され、SSOが必須となる。

最も大きな仕組みの変更は課金に関するものだ。

課金の変更	GitHubが発表した詳細
付属のActions利用枠	標準ランナーの分数ではなく、ドル建ての利用枠を付与
利用枠の対象となる用途	標準のホステッドランナー、クラウドサンドボックス、TeamとEnterprise Cloudではlarger runnersも対象
サンドボックスの課金	2026年11月から開始し、まず利用枠から差し引く
対象プラン	GitHub Free、Pro、Free for organizations、Team、Enterprise Cloud

各製品の公表料金は維持され、変更されるのはプランに含まれる利用枠の計算方法だけだ。

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GitHub CopilotアプリがProjectsをパブリックプレビューで公開、複数リポジトリにまたがるエージェントを管理

10月28日 — GitHub CopilotアプリにProjectsがパブリックプレビューとして追加された。プロジェクトには、目標、その背景情報（リポジトリ、モックアップ、Slackのスレッド、会議メモ）、エージェントとその成果をまとめられる。複数のリポジトリにまたがる機能開発や、コードには触れず仕様書とモックアップを使うリリース計画など、単一のリポジトリやセッションに収まらない作業を扱える。Copilotは必要な数のエージェントをバックグラウンドで並列セッションとして起動し、レビュー用のプルリクエストを返す。プロジェクトの自動化は、機能をリリースするたびに宣伝動画を作るといった反復作業を担う。アプリはSlackやFigmaからも背景情報を取得し、チャット内で画像を生成する。デスクトップアプリの操作（computer use）は、10月1日から引き続きmacOSとWindowsでパブリックプレビューとして提供される。

🔗 GitHubの変更履歴

VS Code 1.144とCopilot：Agent Host、スマートフォンまで引き継げるセッション、公開されたAHPプロトコル

10月28日 — Universe当日に公開されたVS Code 1.144では、エディターもこうした継続的に引き継げるセッションに対応する。Agentsウィンドウからクラウドで開始したセッションは、Copilotアプリ、GitHub Mobile、github.com、CLIにも表示される。SlackやTeamsのダイレクトメッセージで開始したセッションも同様だ。ローカルでは、Agent Hostがセッションをウィンドウから切り離す。フォルダーを閉じてもエージェントは動作を続け、Remote SSHや開発トンネル経由で別の端末でも実行できる。開発用端末で作業している間に、GitHub Mobileから操作することも可能だ。

Microsoft Copilot SDKを基盤とするCopilotハーネスが新規セッションの既定となり、GitHubはAgent Host Protocol（AHP）を公開する。これにより、サードパーティー製クライアントも同じセッションに参加できる。TypeScript、Rust、Go、Kotlin、Swiftのライブラリが用意される。VS Codeにはさらに、評価役のモデルと要約を備えたモデルおよびハーネスの並列比較（プレビュー）、コンピューター操作（computer use、実験的機能）、カスタマイズのマーケットプレイス（Customization Marketplace：スキル、MCPサーバー、プラグイン）、Copilotコネクターのプレビューが追加される。

🔗 GitHubの変更履歴 · VS Code 1.144のリリースノート

Agent MergeがGitHub上のプルリクエストをクラウドで監視・修復

10月28日 — CopilotアプリとVS Codeですでに利用できるAgent Mergeが、プルリクエストのページに登場する。マージ領域の「監視して修正」オプションを使うと、Copilotにプルリクエストの監視を依頼できる。Copilotはクラウド開発環境で、失敗したActionsワークフロー、マージ競合、またはその両方を自ら修正する。自動マージ（auto-merge）と組み合わせると、Copilotがプルリクエストをマージ可能な状態に保ち、すべての条件が満たされた時点でGitHubがマージする。Copilotの設定から、自分のすべてのプルリクエストでこのオプションを既定で有効にできる。有料プラン限定で、組織および企業のポリシーに従う。

🔗 GitHubの変更履歴

Copilot Memoryが一般提供へ、Copilot Dreamingはプレビュー入り、コード検索はローカルリポジトリの外へ拡大

10月28日 — GitHubは、プラットフォームのデータグラフから得られる3つのコンテキスト機能を「GitHub intelligence」という名称にまとめる。1つ目のCopilot Memoryは、約1年間のプレビューを経て有料プランで一般提供となる。Copilotは、プルリクエストの説明を要約から始めるといった個人の好みや、適切なテストコマンドなどのリポジトリの慣習を記憶し、セッションやクライアントをまたいで再利用する。対象はアプリ、CLI、VS Code、クラウドエージェント、Copilot code review、Slack、Teams、モバイルだ。個人のメモリはCopilotの設定から管理できる。GitHubは対象を限定した結果を示している。パブリックプレビュー期間中に調査した、エージェントがメモリを使用したCopilot CLIセッションのうち、93 %で開発者の好みへの適合が改善し、42 %でワークフローが効率化しており、これらはメモリによる効果とされている。

2つ目のCopilot Dreamingは、任意参加のパブリックプレビューに入る。Copilotは過去の作業について「夢を見る」ことで、次のセッションを改善する。夢には3種類あり、個人のメモリを整理するもの、リポジトリのスキルや指示ファイルの更新を提案するもの、採用されたコードレビューの指摘をCopilot code review向けの指示に変換するものがある。バージョン管理対象のファイルの変更は、チームに提出するプルリクエストを通じて行われ、実行のたびにAIクレジットを消費する。

3つ目は、Copilotのコード検索をローカルのコピーの外へ広げる。関連するリポジトリや依存関係にあるコード、設定、スキーマ、ドキュメントを、クローンせずに検索できる。完全一致のテキスト、シンボル、正規表現、フィルター、意味検索に対応する。/researchコマンドもこれを利用し、たとえば移行を計画する前に、複数のサービスが決済の再試行をどのように扱っているかを調べられる。

GitHub intelligenceの機能	10月28日時点の状況
Copilot Memory	有料プランで一般提供
Copilot Dreaming	任意参加のパブリックプレビュー、実行はAIクレジットで課金
リポジトリ外のコード検索	関連リポジトリと依存関係をローカルにクローンせず検索、/researchが利用

🔗 GitHubの変更履歴

Copilot Automationsが共有と自己改善に対応、24のトリガー、20のツール、クレジット上限を追加

10月28日 — プロンプト、トリガー、許可されたツールを組み合わせ、クラウドでCopilotを動かすワークフローであるCopilot Automationsが、複数の機能強化を同時に迎えた。6月2日のスケジュール実行およびイベント起動の自動化、8月3日のコメントによる起動に続く更新だ。

まず、自動化を共有できるようになる。共有された自動化はリポジトリに属する。読み取り権限があれば誰でも閲覧でき、書き込み権限があれば変更できる。Copilotの名義で動作し、AIクレジットはリポジトリの所有者に請求される。作成者がチームを離れても動作を続け、変更履歴も残る。個人用か共有かという種類は、作成後には変更できない。

次に、自動化が実行結果から学習するようになる。トリアージの自動化は自分が付けたラベルが修正されたかを観察し、レビューの自動化は自分のコメントが採用されたかを観察する。別の自動化が週1回これらの反応を分析し、プロンプト、ツール、トリガーの変更を提案する。変更は人間が承認した場合にのみ適用される。

Copilot Automationsの新機能	発表された詳細
追加されたGitHubトリガー	24のイベント：課題、プルリクエスト、ディスカッション、コードスキャン・シークレット・Dependabotのアラート
外部からの起動	REST API。たとえばJira、Sentry、PagerDutyから起動
連鎖実行	自動化の成功または失敗に応じて、別の自動化を起動可能
追加されたGitHubツール	プルリクエストのマージやワークフローの再実行など20のツールに加え、カスタムMCPサーバー
AIクレジットの上限	実行ごと、日ごと、週ごと、月ごとに設定

VS Code 1.144では、AgentsウィンドウのAutomationsタブからクラウドの自動化を作成・管理でき、コンピューターの電源が切れていても実行される。Pro、Pro+、Max、Business、Enterpriseプランで利用できる。

🔗 新しいツールとトリガーの変更履歴 · 自動化の共有 · 自己改善

GitHub Agentic Workflows が一般提供を開始

10月28日 — GitHub Actions でコーディングエージェントを実行する GitHub Next のオープンソースプロジェクト、GitHub Agentic Workflows が、2月のテクニカルプレビューと6月のパブリックプレビューを経て、github.com の Free、Team、Enterprise 向けに一般提供を開始しました。推論を伴うタスク（イシューのトリアージ、CI の失敗分析、ドキュメントの更新、テストの作成）を Markdown で記述すると、ツールが標準の Actions YAML にコンパイルし、Copilot または別のコーディングエージェントが実行します。デフォルトの実行エンジンである Copilot CLI には、Copilot ライセンスが必要です。

引き続きセキュリティを重視し、デフォルトでは読み取り専用とし、Agent Workflow Firewall の背後に隔離したコンテナ、出力の検証、変更前に脅威を検出する専用ジョブを備えています。一般提供版では、ARC のセルフホストランナー、実験段階を終えた予算予測 gh aw forecast、モデルルーター、ワークフローごとのプロバイダー選択、マイクロ VM による分離が加わりました。Accenture は、あるチームのコミットの 91 % を AI が作成し、本番環境のエラーが1日あたり約 11 000 件から 1 000 件未満に減ったと報告しています。これらは顧客が提供した数値です。

🔗 GitHub の変更履歴

GitHub、Copilot 向けに検証済み MCP コネクター26種を公開、一度の接続で各環境から利用可能に

10月28日 — GitHub が検証した MCP サーバー「コネクター」が、Copilot の全プランでパブリックプレビューに入り、順次展開されます。サービスを選んで一度ログインすると、Copilot アプリ、Copilot CLI（/mcp コマンド、Connectors タブ）、VS Code、クラウドセッション、GitHub Mobile で同じ接続を利用でき、サーバーのインストールや認証情報の管理は不要です。提供開始時点では Slack、Figma、Notion、Sentry、Linear、Atlassian Rovo、Cloudflare、Vercel、Work IQ など26サービスに対応し、これらの接続はアプリ内のスケジュール実行される自動化にも利用できます。Business と Enterprise では、Editor preview features ポリシーを有効にする必要があり、Slack の MCP アクセスなど、サービス側で有効化が必要なものもあります。

🔗 GitHub の変更履歴

エージェント時代のセキュリティとコードレビュー：AI Scan、Copilot アプリのセキュリティ拡張機能、Copilot code review Max、Replit の Agent Habitat、Genspark の SB-Box

同日、GitHub は AI が書いたコードと AI を組み込んだアプリケーションへセキュリティツールの対象を広げ、Replit と Genspark はエージェントの分離方法を詳しく説明しました。

GitHub、AI 向けセキュリティを拡充：リポジトリ全体の AI Scan、AI アプリケーションの脆弱性検出、分類器によるプッシュ保護

10月28日 — GitHub は、AI を活用した3つのセキュリティ機能を追加しました。いずれもパブリックプレビューです。10月15日にプルリクエスト向けで一般提供を開始した AI Scan は、対象をリポジトリ全体に拡大します。エージェント型スキャナーが、一定の制限時間内に、デフォルトブランチの最新コミットに含まれるリスクの高いコードを調べます。CodeQL が対応していない言語も対象とし、CodeQL がすでに報告した問題は除外します。検出したアラートはコードスキャンの一覧に加わり、エージェント型の自動修正で対処できます。Copilot ライセンスは不要で、Code Security AI credits により課金されます。

コードスキャンでは、プルリクエスト上で AI アプリケーション固有の脆弱性も検出できるようになります。対象は間接的なプロンプトインジェクション、機密情報の漏えい、過剰な自律性（excessive agency）で、GitHub Advanced Security ライセンスが必要です。さらに、プッシュ保護では Microsoft Applied Sciences と共同開発した分類器を利用し、周囲のコードにおけるシークレットの使われ方を評価して、既知の形式を持たないシークレットも含むプッシュをブロックします。初期の結果では、シークレットを検出して阻止したプッシュの数が2倍以上になりました。

🔗 リポジトリ全体の AI Scan · AI アプリケーションのコードスキャン · 分類器によるプッシュ保護

GitHub Copilot アプリにコードスキャンのアラートと /security-review を導入するセキュリティ拡張機能

10月28日 — GitHub Copilot アプリに、アプリを離れずにコードスキャンのアラートへ対処できる GitHub security 拡張機能が、パブリックプレビューとして追加されました。リポジトリの未解決アラートを重大度別に表示し、1件以上を選択して Copilot に説明（Explain）や修正（Fix）を依頼できます。変更はローカルの作業コピー内にとどまり、コミットやプッシュは行われません。/security-review コマンドは、プルリクエストを作成する前に作業中の変更を分析します。拡張機能は copilot plugin install github-security@awesome-copilot でプラグインとしてインストールします。Explain、Fix、/security-review は AI クレジットを消費しますが、アラートの閲覧や却下では消費しません。github.com と、データレジデンシーに対応した GitHub Enterprise Cloud で動作し、GitHub Enterprise Server には対応していません。

🔗 GitHub の変更履歴

Copilot code review、複数モデルを使う Max レベルを追加し、承認機能の一般提供を開始

10月28日 — Copilot code review に、Lite と Balanced に続く第3の処理レベル Max が、パブリックプレビューとして追加されました。認証ロジックや複数サービスで共有するライブラリなど、リスクの高い変更を想定しています。異なるプロバイダーのモデルを使う複数の独立したレビューエージェントが作業し、その後、集約エージェントが指摘を突き合わせ、意見の相違を解消し、正確性を確認してから、1つのレビューにまとめます。基調講演の関連記事によると、Max は重大度の高い問題について ReviewBench で最高の F1 スコアを得ていますが、数値は公開されていません。他の2レベルより時間がかかり、AI クレジットの消費量も増えます。

同時に、Copilot による承認も一般提供を開始します。機能を有効にすると、Copilot の承認が人間による承認と同様に、リポジトリで必要とされる承認数に数えられ、新しいコミットが追加されると取り消されます。デフォルトでは無効で、企業、組織、リポジトリ単位で有効にでき、対象のファイルパスを限定することも可能です。

🔗 GitHub の変更履歴

Replit、11軸の成熟度評価を備えたセキュリティ設計 Agent Habitat を公開

10月28日 — Replit は、エージェントが作業する環境のセキュリティ設計と、その評価尺度を提案するホワイトペーパー Agent Habitat Architecture を公開しました。出発点は明確です。エージェントが協力しない場合、意図から逸脱した場合、読み込んだコンテンツに操られた場合、あるいは抜け穴を探す場合でも、防御は機能しなければなりません。この設計では、信頼領域、半信頼領域、非信頼領域を分離し、認証情報ブローカー（credential broker）を外部への唯一の経路とします。エージェントが実際のシークレットを見ることはありません。実行中に権限を縮小することしか認めない、取り消せない操作には必ず人間の承認を求める、といった12の原則も示されています。

成熟度の尺度は、サンドボックスの分離からワークロードの識別まで11軸を対象とし、各軸を 0～3 で評価して、提示すべき証拠も定めています。レベル1は事故、レベル2はプロンプトインジェクション、レベル3は積極的に脱出を試みるエージェントから保護する水準で、システム全体の評価は最も低い点数で決まります。CTO のルイス・エクトル・チャベスによる関連記事では、タスクごとに調整できるエージェントの操作ポリシー、企業のコードベースへの変更にも対象を広げる Security Agent、サンドボックスの eBPF 監視に基づく不審な活動の検出を、提供日を示さずに予告しています。料金は公開されていません。

🔗 Replit のホワイトペーパー · CTO の記事

Genspark、エージェント向け仮想マシンサンドボックス SB-Box のベータ版を公開

10月28日 — Genspark は、自社のエージェントを動かすサンドボックス基盤を、SB-Box という名称で開発者向けにベータ公開しました。各サンドボックスは独自のカーネルを持つ完全な仮想マシンで、プロセスやコンテナではありません。10～15分間操作がないと、プロセス、メモリ、ディスクを保持したまま凍結し、課金はディスクのみになります。次のコマンド、またはそのポートのいずれかへの HTTP リクエストで再開します。凍結するたびに、複製や復元が可能なバージョンが作られます。実行時間に上限はなく、制限となるのはクレジット残高だけです。

SB-Box の測定項目（Genspark プラットフォーム）	公表値
4 Go マシンの起動（中央値）	0,35 s
起動（90・99パーセンタイル）	0,43 s、0,70 s
凍結からの再開（中央値）	0,8 s
凍結後のメモリ保持期間	14 日

SB-Box は CLI gsk または REST API で操作でき、SKILL.md ファイルを通じてコーディングエージェントと連携します。デモでは opencode が使われています。Claude Code では、CLI がセッション識別子を自動的に引き継ぎます。Genspark が示した費用例では、2 vCPU、4 Go のマシンで1週間に実際に実行した時間が41分の場合、計算用クレジットは56となり、20 Go のディスクには1日あたり24クレジットが加算されます。

🔗 Genspark のスレッド · SB-Box のページ

NVIDIA、40言語の文字起こし、話者識別、翻訳に対応するオープンモデル Nemotron 3.5 Transcribe を公開

10月28日 — NVIDIA は、40言語の文字起こし、31言語と英語の双方向翻訳、13言語で最大8人に対応する話者識別、タイムスタンプ、言語識別、音声に関する質問への回答、個人情報のマスキングを、単一のチェックポイントにまとめたオープンモデル Nemotron 3.5 Transcribe を公開しました。ストリーミングではなく、最大1時間の録音ファイルを処理し、話者名の追加、翻訳、医療用語の正確な表記といった指示を自然言語で与えられます。

モデルは Mamba-2–Transformer のハイブリッド型混合エキスパートです。NVIDIA はアクティブパラメーターが約 4B の「30B」モデルとしていますが、Hugging Face のモデルカードには、音声エンコーダーを含めて総パラメーター数 34B、うちアクティブパラメーター数 4,3B と記載されています。BF16、FP8、NVFP4 で提供され、H100 80 Go 1基に収まり、モデルカードによれば商用利用を認める OpenMDW-1.1 ライセンスで公開されています。Hugging Face と ModelScope で公開され、オンラインデモも用意されています。

ベンチマーク（モデルカード）	Nemotron 3.5 Transcribe	掲載された競合の最高値
Open ASR 英語、公開データセット9件（平均 WER）	4,71	4,94 (Qwen3-ASR-1.7B)
Open ASR 長時間音声（平均 WER）	10,98	13,37 (Parakeet-TDT-0.6B-v3)
Open ASR 多言語、7言語（平均 WER）	4,62	6,49 (Qwen3-ASR-1.7B)
複数話者、セッション全体（cpWER）	15,80	16,83 (DiCoW v3.3 + DiariZen)
Artificial Analysis（WER、NVIDIA のスレッド）	2,81 %	2,77 % (Voxtral Small, 24B)

英語の数値は情報源によって異なります。NVIDIA のスレッドでは、平均 WER 5,33 % で Hugging Face の Open ASR Leaderboard のオープンモデル部門1位としていますが、モデルカードでは10月12日に公開データセット9件で測定した値を 4,71 としています。話者識別では、VoiceArena の14システム比較と、21言語を対象とする David AI の多言語話者分離ランキングで首位を獲得しています。

On @ArtificialAnlys , Nemotron 3.5 Transcribe achieves a 2.81% word error rate with ~4B active parameters. Voxtral Small scores 2.77% with 24B. Nearly the same transcription accuracy, with about one-sixth the active parameters.

🇯🇵 Artificial Analysis では、Nemotron 3.5 Transcribe は約 4B のアクティブパラメーターで単語誤り率 2,81 % を達成しています。Voxtral Small は 24B で 2,77 % です。ほぼ同じ文字起こし精度を、約6分の1のアクティブパラメーター数で実現しています。 — X の @NVIDIAAI

処理速度について、モデルカードでは RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition で1秒あたり最大 2 238 秒分の音声を文字起こしできるとしていますが、これは NIM Nemotron Transcribe の最適化された実装によるものです。これらの最適化はまだオープンソース版に含まれておらず、vLLM 連携版は処理に約2倍の時間がかかります。RTX Spark、DGX Spark、Jetson AGX Thor 向けの量子化版も近日公開予定です。NVIDIA はさらに、9月中旬から Hub で公開している多言語データ Granary v2、再利用可能なキュレーションパイプライン、NeMo Speech のファインチューニング手順をモデルと併せて提供しています。医療分野の事例では、最良のプロンプトと比べて、ファインチューニングにより誤り率が 45,8 % 低下しました。

🔗 NVIDIA のスレッド · Hugging Face の記事 · モデルカード

ElevenLabs、Scribe を支える文字単位の強制アラインメントモデル Cue を発表

10月28日 — ElevenLabs は、文字起こしの各文字を音声の時間軸に対応付ける強制アラインメント（forced alignment）モデル Cue を発表しました。字幕を適切なタイミングで表示したり、吹き替えのせりふを合わせたり、歌詞を音楽に同期させたりする処理を、裏側で支える機能です。Cue はすでに ElevenLabs の Scribe によるすべての文字起こしで使われており、Forced Alignment API から単独でも利用できます。録音を30秒ごとの断片に分割せず、全体を1回で処理します。

測定項目（ElevenLabs による）	Cue	比較した他のアラインメントモデル
平均誤差、録音全体	179 ms	283 ms～6 000 ms 超
平均誤差、雑音のある英語音声	57 ms	65～920 ms
1時間の音声のアラインメント	本番用 GPU で約 0,5 s	約 2 s (Qwen3-ForcedAligner)
楽曲：誤差 0,3 s 未満で配置された単語	92,7 %	82,0 %（競合の最高値）

記事では、ベンチマークの対象言語数を、ある箇所では29言語、別の箇所では90言語以上としています。

🔗 ElevenLabs の記事

HeyGen、録音した声の演技をアバターの声で再現する Voice STS を公開

10月28日 — HeyGen は HeyGen Voice に、音声から音声へ変換するモード（speech-to-speech、STS）を追加しました。合成音声にテキストを読ませる代わりに、ユーザーがせりふを一度録音すると、HeyGen Voice STS が、間、強調、ささやきまで含めてアバターの声で再現します。開発者向けプラットフォームで利用でき、インスタント音声の場合、生成音声1分あたり 0,12 ドルで、秒単位で課金されます。モデル heygen-voice-sts-0 を通じて、最大300秒の入力音声から同じ長さの WAV を出力します。10月14日に発表された HeyGen Voice と、21日に公開された Voice Turbo を補完する機能です。

🔗 HeyGen の発表 · モデルのページ

Suno、Claude、ChatGPT、Gemini、Cursorから楽曲を作成できるMCPサーバーのベータ版を公開

10月28日 — Sunoは、アシスタントから離れずに音楽を作成できるMCPサーバー、Suno MCPのベータ版を公開した。Claude、ChatGPT、Gemini、Claude Code、CursorにSunoをコネクターとして追加すれば、作りたい曲を日常の言葉で説明できる。AIが歌詞とスタイルを書き、Sunoが楽曲を生成し、追加の指示を重ねて仕上げていく。このサーバーでは、音声メモやループを出発点にした制作、自作曲のカバー、延長、ミックス（マッシュアップ）、自分のSunoボイスでの歌唱など、Sunoの主要機能を利用できる。APIキーは不要で、Sunoアカウントを通じて接続し、そのアカウントのクレジットを消費して、楽曲をライブラリーに保存する。早期アクセスはフォームから申請する。Sunoは一般提供の開始日も専用料金も発表していない。

🔗 Sunoの発表 · Suno MCPのページ

AIと科学研究：OpenAIのヤン＝ミルズ理論の証明を審査する委員会、AnthropicのAI for Science、5大学を支援するMeta

この日の3件の発表は研究に関するものだ。AIが生み出した数理物理学の成果の検証と、研究機関へのAnthropicおよびMetaのモデルの提供が取り上げられている。

デイヴィッド・グロス率いる委員会、OpenAIによる量子ヤン＝ミルズ理論の存在証明の審査内容を説明

10月28日 — OpenAIが量子ヤン＝ミルズ理論の存在に関する記事を公開してから2日後、証明の審査を担当する委員会が、KITP（カリフォルニア大学サンタバーバラ校のカヴリ理論物理学研究所）の公開した声明で体制を明らかにした。デイヴィッド・グロスを委員長とし、マイケル・アール・ダグラス、アーサー・ジャッフェ、イーゴリ・アール・クレバノフ、ニキータ・ネクラーソフが参加する。OpenAIは10月16日、グロスに証明の管理と公開の取りまとめを依頼した。委員会は学術界のために活動し、「OpenAIに対して一切責任を負わない」としている。

内容については、フェルミ粒子との結合も含めた理論の存在を扱うこの証明は、場の量子論の厳密な数学的基礎に向けた「重要な一歩と思われる」としている。ただし委員会は、閉じ込めと質量ギャップは「依然として極めて重要な未解決課題である」と直ちに付け加えており、質量ギャップの問題が解決されたわけではない。OpenAIはLeanによる形式化を提供している。委員会はまず定義と主張が物理学と数学の基準に沿っているかを確認し、Leanの証明を公開した後、モデルが生成した1 147ページの証明とともに、総合的な評価を公表する。

This is an experiment in how the academic community can deal with the rapid development of new knowledge by AI. We intend to proceed very carefully.

🇯🇵 これは、AIによって急速に生み出される新たな知識に学術界がどう対応できるかを探る試みです。私たちは細心の注意を払って進めるつもりです。 — ヤン＝ミルズ作業部会の声明（KITP）

🔗 KITPのサイトに掲載された声明

AnthropicのAI for Science、20の財団・機関・研究プロジェクトへ支援を拡大

10月28日 — Anthropicは、科学プロジェクトにClaudeの無料クレジットを提供するため2025年5月に開始したAI for Scienceプログラムを、世界の20の提携先に拡大する。個々の研究者だけでなく組織全体を支援するようになり、プログラムの規模が広がる。支援額は公表されていない。

提携先の役割	組織
クレジットを再配分する助成団体	スローン財団、サイモンズ財団、Schmidt Sciences、Open Source for Science Fund、米国国立科学財団、CAS
組織内でクレジットを利用する機関	宇宙望遠鏡科学研究所、ウェルカム・サンガー研究所、フランシス・クリック研究所、インペリアル・カレッジ・ロンドン、EMBL、グラッドストーン研究所
直接助成を受けるプロジェクト	FlyWire、LEAP、AstroPath、gnomAD、Tau Ceti、集団ゲノミクスセンター

参加プロジェクトのうち、FlyWire（プリンストン大学）は成体ショウジョウバエの完全なコネクトームを地図化し、gnomAD（ブロード研究所）は希少疾患の研究に向けて80万人以上の遺伝的変異を調べ、Tau CetiはLeanで自動形式化された数学ライブラリーを構築する。複数のプロジェクトが、公開データセット、オープンソースソフトウェア、共通の標準やライブラリーといった公共財を生み出す予定だ。

🔗 Anthropicの記事

Meta、Muse、SAM、DINO、V-JEPA、SeamlessM4Tで米国5大学の研究を支援

10月28日 — Metaは、米国の5大学で行われる研究プロジェクトへの支援を発表した。対象はカリフォルニア工科大学（提携を拡大）、オハイオ州立大学医学部、ルイジアナ州立大学、インディアナ大学、UTHealth Houstonだ。大学に応じて、Metaのモデルへのアクセス、同社研究者との共同研究、一部プロジェクトへの資金提供を組み合わせるが、金額は公表されていない。研究チームは、Museファミリー（Muse Spark Open、Muse Wonder、Muse Spark、Muse Glimmer）、視覚モデルのSAM、V-JEPA、DINO、翻訳モデルのSeamlessM4Tを使用する。

カリフォルニア工科大学では、トニー・ユエ・ユーが研究水準の未解決問題86 900件超を基にしたベンチマーク、MathDB Frontierを構築し、アニマ・アナンドクマールが科学的成果物を形式検証するためのLean 4フレームワーク、TorchLeanを開発している。医療プロジェクトの多くは、重みが公開されたモデルを大学側で実行する方式で、Metaは患者データが同社に送信されることも、同社からアクセスできることもないと説明している。例えばUTHealth HoustonはMuse Glimmerをローカル環境に導入し、膠芽腫65症例を対象とした試験運用を開始した。Metaはこれを臨床的な成果ではなく、作業手順の検証と位置付けている。

🔗 Metaの記事 · Metaのスレッド

行政と企業でのAI活用：米国公共部門向けClaudeが40 %割引、OpenAIとServiceNow、Retell

導入面では、Anthropicが米国の公共部門全体を対象に値下げし、OpenAIがServiceNowとの提携を拡大したほか、RetellがOpenAIモデルの利用規模を数値で示した。

Anthropic、GSAとの提携を拡大し、米国の全行政機関にClaudeを40 %割引で提供

10月27日 — Anthropicは、米国連邦政府の調達機関である一般調達局（GSA）との提携を拡大する。新たなOneGov契約では、Claude Enterprise、Claude for Government、Claude APIを40 %割引で提供する。Anthropicによると、すべての製品提供形態が割引対象になるのは初めてで、直接購入には即日適用され、クラウド事業者経由の購入には今後数か月以内に適用される。連邦政府だけでなく、州、地方自治体、部族政府、準州政府も対象で、最低利用額の条件はない。Anthropicは政府の費用削減額を10億ドルと見積もる。この契約は、ChatGPTのライセンスを0ドルで提供したOpenAIのOneGov 2.0から6週間後に発表された。

Anthropicが公表した指標	発表された数値
顧客である米国公共機関の数	約500
Claude for Governmentの週間アクティブ利用者数	2月以降、約8倍
連邦政府の非軍事機関での利用	1年間で約20倍
ユタ州でのClaude Codeの試験導入	10機関の開発者34人、71 %が20時間超を節約

認証面では、Claude for Government（FedRAMP High）が9月30日から利用可能になっており、Claude EnterpriseはFedRAMP 20xプログラムを通じてFedRAMP Moderateの認可手続きを進めている。今後数週間以内に、行政機関の導入を支援するプログラムも始まる予定だ。

🔗 Anthropicの記事

OpenAIとServiceNow、ChatGPTからCodex、サイバーセキュリティへ提携を拡大

10月28日 — OpenAIとServiceNowは、1月に始めた提携をさらに拡大する。新たな連携によってChatGPTからServiceNowを利用できるようになり、情報システム部門はツールを切り替えずに、類似するインシデントの検索、変更のリスク評価、レコードの更新を行える。各顧客が自社のインスタンスを接続して利用可能にする機能を選び、ServiceNowのAction Fabricが既存の業務ルールと権限を適用する。ServiceNowは、全従業員にChatGPT WorkとCodexを提供することも計画している。記事には金額や利用実績の数値は示されていない。

提携の内容	発表された予定
OpenAIのマーケットプレイスでのServiceNow MCPプラグイン	即日提供開始、2026年末までに機能を拡充
Super Intelligence Control TowerでのOpenAIの音声機能	2027年第1四半期
共同のサイバーセキュリティソリューション	2027年1月に早期アクセス開始、第2四半期に一般提供開始
ServiceNowのAI Workflow FactoryでのCodex	2027

🔗 OpenAIの記事

Retell、OpenAIのモデルで月間1億件超の通話を処理

10月27日 — OpenAIが公開した導入事例で、コンタクトセンター向けに音声エージェントを提供するRetell AIは、月間通話件数が2026年初頭の3,000万件から9月には1億件超に増加し、顧客企業が4,000社を超えたと説明した。これらの通話の80 %でOpenAIのモデルが応答を生成しており、Retellの累計消費トークン数は1兆を超えた。本番環境での難しい会話を基に構築した独自ベンチマークvCXでは、GPT-6 Astraが指示追従で首位（89.7 %）となった。一方、速度ではGPT-5.6 Lunaが引き続き最速で、最初の文を返すまでの遅延の中央値は、Astraの883 msに対して497 msだった。顧客のAnkerは問い合わせの80.4 %を解決したと発表し、Retellは従業員1人当たりの年換算売上高が160万ドルに達したとしている。

🔗 OpenAIの導入事例

アシスタント：ChatGPT加入者向けAPIクレジット、dotとのテキストメッセージ、Perplexityの音声モード、Claude for Legalのアーティファクト

一般消費者向けと業務向けのアシスタントに、新たな使い方が加わる。ChatGPTからAPIへ利用を広げるためのクレジット、テキストメッセージ、複数エージェントを操作する音声機能、法律実務家がすぐに使えるツールが登場する。

OpenAI、ChatGPT ProとBusinessの加入者に毎月最大500ドルのAPIクレジットを提供

10月28日 — OpenAIはChatGPTのサブスクリプションと開発者向けプラットフォームを結び付ける。対象となるProとBusinessの加入者は、アプリケーションやエージェントの開発に使う無料のAPIクレジットを毎月申請でき、自らが所有者であるAPI組織に付与される。有効化はChatGPTの請求管理画面またはAPI Platformから行い、両方で同じメールアドレスを使用する必要がある。

対象となるChatGPTのサブスクリプション	月間APIクレジット
Pro、100 ドルのプラン	100 ドル
Pro、200 ドルのプラン	200 ドル
Pro、500 ドルのプラン	500 ドル
Business、有料のStandardシート	1シート当たり20 ドル、共同利用
Business、有料のPremiumシート	1シート当たり100 ドル、共同利用
Businessワークスペースの上限	月額500 ドル、年間契約では年額6 000 ドル

クレジットはResponses、Chat Completions、Agents、Decisions、GPT-Live、Realtime、画像、組み込みツールに使えるが、APIキー経由で利用するCodexは対象外で、ChatGPTや連携済みのCodexの利用上限も引き上げない。各利用周期の終了時に失効し、繰り越しはできず、購入済みクレジットより先に消費される。サブスクリプションは支払い済みで、少なくとも7日間有効である必要がある。Plus、Enterprise、Eduは対象外で、提供の有無は対象グループや国によって異なり、OpenAIは内容の変更や提供終了の可能性があるとしている。

🔗 OpenAIのヘルプ記事 · APIの変更履歴

ChatGPT、iMessageやRCSでdotにメッセージを送信可能に、米国のPro向けにベータ提供

10月28日 — 9月29日のDevDayで発表されたChatGPTのdotが、アプリの外でも使えるようになる。iPhoneではiMessage、AndroidではRCSを通じて、テキストメッセージを送れるようになった。リリースノートによると、この機能は米国のPro加入者向けにベータ版として順次提供される。テキスト、写真、音声メモでdotに作業や監視したいことを伝えると、対応すべき情報が得られた際に、アプリ内と同じメモリーとプラグインを使って自発的に連絡する。dotがメッセージを送れるのは所有者だけで、dotにメッセージを送れるのも所有者だけだ。携帯電話内のほかの会話にはアクセスしない。メッセージは外部事業者のLinqを経由する。OpenAIは、自社の最先端モデルと外部のセキュリティ企業の支援を受け、Linqとともに徹底した侵入テストを実施したと説明している。

🔗 ChatGPTのリリースノート · ChatGPTの発表

Perplexity、OpenAIのgpt-live-1で複数のComputerセッションとProjectsを操作する音声モードを更新

10月28日 — Perplexityは、ウェブとMacアプリで、ProとMaxの全加入者に新しい音声モードを順次提供する。@AskPerplexityが発表し、@perplexity_aiが再投稿したこの更新により、1つの音声会話で複数のComputerセッションを同時に進め、新しいタスクを開始し、Projectsを作成・管理できるようになる。基盤となるのは、9月10日からOpenAIのAPIで提供されているリアルタイム音声モデル、gpt-live-1だ。アラヴィンド・スリニヴァスは、その狙いを、コンピューターに話しかけて複数の作業を並行して進めることだと説明している。Perplexityで音声機能が登場するのは初めてではなく、Cometの音声モードは2月から全利用者に開放され、Computerも3月から音声指示に対応していた。今回の新機能は、複数セッションとProjectsの操作だ。Perplexityは対応言語、利用上限、クレジット消費量を明らかにしていない。

🔗 Perplexityの発表

Claude for Legal、法務向けにすぐ使えるアーティファクトのギャラリーを追加

10月28日 — Anthropicは、5月からClaude Enterpriseで提供しているClaude for Legalに、アーティファクトのギャラリーを追加した。アーティファクトは、進捗管理ツールやダッシュボードなどの対話型ツールで、法務チームが自分たちの文書やコネクターを使って調整し、プライバシー設定やチーム間の情報隔壁（ethical walls）を設けたうえで、社内や顧客と共有できる。各アーティファクトはサンプルが表示された状態で開き、すべての回答に出典への参照が付く。

ギャラリーは、引用の検証（Cite check）、法域間での規則の比較、進行中の案件一覧、社内基準と比べた条項の相違、今後の規制動向の監視、複数の契約書の表形式レビューという6つの作業に対応する。さらに、パートナーのアーティファクト（Goodwin、Harvey、Foley & Lardner、PwC。LegoraとOrrickも予告）と、司法へのアクセスを支援する9つのアーティファクトも加わる。後者のうち5つは、Claudeのクレジットによる支援を受けた団体が作成した。5月以降、Bloomberg LawやFilevineなど60以上の法務向けコネクターが追加され、AnthropicはLegal Ambassadors Programのウェイティングリストへの登録受付も開始した。

🔗 Anthropicの記事

Copilot以外のコーディングエージェント：Gemini CLI、Antigravity 2.28.0、Kimi Code 2.4.0、DeepSeek Harness、ReplitのベンチマークViBench 2.0

GitHub以外では、今回のコーディングエージェント各種が競合ツールのセッションを取り込んだり、競合ツールに作業を委任したりする一方、Replitはエージェントが製品全体を構築するベンチマークを公開した。

Gemini CLI、Gemini Code Assistを利用する企業に対象を絞り、Antigravity CLIとGemini API CLIへ誘導

10月28日 — Gemini CLIのREADMEが方針を変えた。夜間にマージされたPR 29995は、10月16日に追加されたものを含む従来の3つの注意書きを、「インストール前にお読みください」という単一の囲み記事に置き換えた。そこでは、このツールの対象をCode Assistを利用する企業に限定し、Gemini Code Assist StandardおよびEnterpriseのライセンス、Google Cloud上のCode Assist for GitHub、さらに従来の有料Gemini APIキーとVertex AIキーを挙げている。無料プランとGoogle AI ProおよびUltraの利用者は、6月18日から引き続きAntigravity CLIへ誘導される。

本文には2つの注意点も追加された。Gemini CLIはArgonを含むGemini 4シリーズやそれ以降の世代に最適化されておらず、また、ハーネスが実態を反映しないスコアを出すため、Geminiモデルの性能測定に使ってはならないとしている。続く表では、用途に合ったツールを案内している。

コマンドラインツール	READMEが推奨する用途
Antigravity CLI (`agy`)	Gemini 4 Argon以降でのコーディング、無料プラン、Google AI ProおよびUltra
Gemini API CLI (`gemini-api`)	エージェント（agy、Claude Code、Codex）、スクリプト、CIからモデルやメディアに直接アクセス
Gemini CLI (`gemini`)	Gemini Code Assistを利用する組織

Gemini API CLIは、まだ実験段階にあるGo製のバイナリで、10月23日からバージョン0.4.4となっている。ここではこれまで紹介していなかったが、READMEでは、コーディング用ハーネスではなく、状態を持たないAPI用CLIと説明されている。リリースについては、10月28日のナイトリービルド（nightly）は、前日に公開されたプレリリースv0.67.0の4件の修正を取り込んだだけとなっている。

🔗 PR 29995 · Gemini API CLIのリポジトリ

Antigravity 2.28.0、内蔵ブラウザー、PDFビューアー、あらゆる種類の添付ファイルに対応

10月26日 — 少し前の更新を紹介する。アプリケーションのAntigravity 2.28.0（19件の改善、15件の修正）に、ウェブブラウザーが組み込まれた。ページはサイドパネルのタブで開き、モバイル向けのレイアウトにならないよう幅が広げられている。会話内のリンクは標準でこのタブに開かれ、アドレスバーには接続状態とサイトの証明書が表示される。PDFは内蔵ビューアーで開き、動画、デザインファイル、プログラムなど、あらゆる種類のファイルを20 Moまで添付でき、エージェントは保存場所からそれらを読み取る。このバージョンでは、差分内で変更された単語や文字の強調表示、閉じたタブの再表示、フックへのユーザーメッセージの受け渡しにも対応した。修正点として、macOSとWindowsで企業アカウントが再起動時にログアウトされる問題が解消された。CLIは1.4.0、SDKは0.1.22のままとなっている。

🔗 Antigravityの変更履歴

Kimi Code 2.4.0、Claude CodeとCodexのセッションを取り込み、Planモードへの自動移行を廃止

10月28日 — Moonshot AIがKimi Code 2.4.0（7件の小規模な変更、26件の修正）を公開した。Xでの発表はない。最も目立つ新機能は、ツールを乗り換える利用者に向けたものだ。/import-sessionsまたはkimi import-sessionsで、過去15日または30日間のClaude CodeとCodexのセッションを取り込める。Planモードはユーザーが要求した場合にのみ開始されるようになり、Never Askモードや非対話実行（kimi -p）でも、確認を経ずにプランが実行されることはなくなった。Towerコンポーネントでは、同時実行数の既定の上限が16エージェントから256エージェントへ引き上げられ、起動ごとにモデルを選択できる。ウェブ版とデスクトップ版の非アクティブなセッションは、30分後にメモリーから解放される。組み込みを行う開発者向けには、サーバーAPIが変更された。承認と質問は共通のフレームinteractionを介して扱われ、従来のエンドポイントは削除された。

🔗 Kimi Code 2.4.0のリリースノート

DeepSeek、ローカルのCodexやClaudeのCLIに作業を委任できるHarness 0.2.2-alpha.2と、0.2.1-rc.4を公開

10月28日 — DeepSeekが、エージェント環境であるDeepSeek Harnessのプレリリースを2つ公開した。安定版がないまま、33本目と34本目のリリースとなる。0.2.1-rc.4の修正は1件のみで、ACPモードで診断情報が標準出力に混入する不具合を解消した。次の系列の最初となる0.2.2-alpha.2には、複数の実験的機能が追加された。マシンにインストールされたCodexまたはClaudeのCLIに独立した作業を委任するプラグインsubagent_oar、個別のGitワークツリーでのセッションと関連するプルリクエストの状態・差分の表示、コンテキスト、キャッシュ、モデル、各ツールでの所要時間をターンごとに詳しく示す統計パネルが含まれる。インターフェースはフランス語を含む6言語に翻訳され、サードパーティー製プラグインは更新に失敗すると以前のバージョンに戻るようになった。また、画像1枚あたりの上限は50 Mioに引き上げられた。

🔗 プレリリース0.2.2-alpha.2 · プレリリース0.2.1-rc.4

Replit、エージェントが製品全体を機能ごとに構築するベンチマークViBench 2.0を公開

10月28日 — Replitが、長期にわたる開発（long-horizon）のベンチマークViBench 2.0を公開した。FireworksのSpecialized Intelligence Index（SII）に組み込まれている。既存のコードベースで明確に定義された作業を行う形式ではなく、エージェントは空のプロジェクトから出発し、短い仕様に基づいて最初のバージョンを構築した後、自分で書いたコードに最大18の機能を追加する。対象はUber、GitHub、Google Docsなどに着想を得た製品だ。このベンチマークには17製品、241件の機能要求、544件のテスト計画が含まれる。8製品はGitHubで公開され、9製品は非公開となっている。

評価対象モデル	構築成功率（pass@1）	構築1件あたりの費用
GPT-6.1 Sol	65 %	約12 dollars
GPT-6 Astra	60 %	約90 dollars
Claude Opus 5.5	49 %	—
DeepSeek V4.1 Flash	成功なし、ただしテスト計画の77 %に合格	約2,50 dollars

上位3モデルはテスト計画の90 %超に合格し、その他のモデルの構築成功率は20 %前後か、それ以下にとどまる。オープンモデルで構築を完了できたものはない。公開されている8製品では、GPT-6.1 TerraがGPT-6.1 Solのおよそ半分の費用で47 %の構築に成功した。最上位モデルの失敗の約4分の3は、機能間の相互作用に起因する。採点にはOpus 5.5を使用している。Replitは意図的に埋め込んだ34件のバグとGPT-6.1 Solによる再採点でその判定を検証し、GPT-6.1 SolはOpusが合格とした477件のうち99,2 %を追認した。

🔗 Replitの記事

開発者向けプラットフォーム：MistralのResponses APIとGoogleのConnected Apps Platform

2つのプラットフォームが開発者向けに公開された。Mistralはエージェント構築にOpenAIの応答形式を採用し、GoogleはSearchとGeminiでアプリを公開するための一元的な窓口を提供する。

Mistral、エージェント構築向けResponses APIの公開プレビューを開始

10月28日 — Mistralが、エージェント構築を目的としたResponses APIの公開プレビューを開始した。各応答では、モデルのテキスト、推論、ツール呼び出しがそれぞれ別の要素として分けられ、Chat Completionsの場合のようにアプリ側でこれらの段階を切り分ける必要がない。Mistral Large 4を含め、Mistralがホストするすべてのチャットモデルで利用できる。ドキュメントではOpenAI Responsesの形式であると明記されており、既存のResponses連携をMistralに移植できる。APIは状態を持たない（stateless）ため、アプリ側で履歴を保持し、リクエストのたびに再送する。

プレビューの機能	ドキュメントに記載された詳細
対応する入力	テキスト、画像（URLまたはbase64）、ファイル（URL、base64、識別子）
構造化出力	`text.format`によるJSONモードとJSON Schema
ツール	名前空間を含む、クライアント側で実行する関数
推論	`reasoning.effort`と、モデルに応じた平文の推論
トークン数の計算	`POST /v1/responses/input_tokens`

このAPIはMistralのPythonおよびTypeScriptのSDK（client.responses.create）で利用でき、専用の料金は発表されていない。発表はXのスレッドとドキュメントのページで行われ、ブログ記事は公開されていない。

🔗 Mistralのスレッド · ドキュメント

Google、SearchとGeminiアプリでアプリを公開するためのConnected Apps Platformのプレビューを開始

10月28日 — GoogleがConnected Apps Platformのプレビューを開始した。開発者が自分たちのサービスをGoogle SearchとGeminiアプリの両方に接続するための、一元的な窓口となる。連携には、クラウドでホストするMCPサーバー、またはAppFunctions APIを介したAndroid MCPを使用する。その後、Google Connected Consoleでアプリを登録、テスト、申請し、開発者は審査前に、Search、Gemini、または両方のどこで公開するかを選ぶ。公開後は、コンソールでトラフィック、遅延、エラー率を追跡でき、開発者は認証済みロゴや認証済みアカウントなど、自社ブランドの表示を管理できる。利用対象は段階的に拡大され、さらに多くの開発者、市場、Google製品への対応が「今後数か月以内」に予定されている。Googleによると、Connected Appsは50以上ある。Adobe、Experian、Localiza、PelotonはすでにGeminiで利用でき、今後数週間以内にSearchにも登場する予定で、Calmとの連携も予告されている。

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短報

エージェントとコーディングツール

Microsoft Copilot SDK — GitHub Copilot SDK が Microsoft Copilot SDK に名称を変更し、Microsoft と GitHub の製品に共通するエージェントハーネスのインターフェースとなる。移行は段階的に進み、利用者の対応は不要。Copilot CLI 1.0.105 は安定版となり、既報の Fusion High または Max の選択に関する修正以外に新しい変更はない。🔗 出典
イシュー内の成果物 — GitHub のイシューで、バージョン履歴付きの成果物（Markdown の計画、リンク、対話型 HTML ビジュアライゼーション）がパブリックプレビューとして利用可能になった。GitHub アプリのセッションで作成した成果物は自動的にイシューに関連付けられ、エージェントは gh issue artifact コマンドで管理できる。🔗 出典
VS Code と Visual Studio 向け Antigravity 拡張機能が、エージェント向けコードコメントとターミナルのコンテキストに対応 — 10月25日分の補足。VS Code 拡張機能 1.10.0 では、行や差分にエージェント向けのコメントを付けられる。Visual Studio 拡張機能 1.0.261026.0 では、@terminal を使って最大8 KBのターミナル出力をチャットに添付できる。🔗 出典
Zed 1.26 とプレビュー版 1.27 — 1.26 が安定版となった（Pyrefly の統合、WebAssembly ソースのデバッグに対応）。プレビュー版 1.27 では、大規模な Git リポジトリでエージェントの動作を遅くしたり停止させたりしていた復元ポイントを削除し、macOS 12 が必須になった。🔗 出典
Amp の個人用オーブ — 提供開始から6日後、Amp のセルフホスト型オーブを、ワークスペースや管理者権限なしで個人設定から追加できるようになった。その上で作成したスレッドには Personal と表示される。🔗 出典
Qwen Code v0.26.3 — 安定版は前日のプレビュー版を引き継ぎ、セッションごとに維持される Workflow モードなど、約30件の新規項目を含む。また、CLI はモデル識別子 qwen4 のコンテキスト長を既定で1Mトークンに設定するが、そのようなモデルについて、それ以上の情報は示されていない。🔗 出典
Codex 内の Runway Dev — Runway Dev が Codex のプラグインになった。Runway によると、一度インストールするだけで、Codex が自ら Runway API をアプリに組み込めるようになる。Runway Dev の MCP サーバーは9月から存在していた。🔗 出典
Manus で構築された Bricklane — Manus が Bricklane を紹介している。顧客にとって思い入れのある場所を特注のブロック模型にするサービスで、Villa de Verano は566個のパーツと13工程で構成される。Manus によると、エージェントがサイト、決済、ドメイン、動画、広告を構築した。製品の新機能発表はない。🔗 出典

GitHub の AI 以外の動き

Dependabot と到達可能性 — GitHub Enterprise Cloud の無料プレビューで、CodeQL が JavaScript と TypeScript のコードについて、依存関係に含まれる脆弱な関数を実際に呼び出しているかどうかを示す。アラートを自動で閉じることはない。🔗 出典
公開領域の監視 — github.com の公開領域のどこに露出していても企業のシークレットを監視する機能が、一般提供になった。GitHub Secret Protection の顧客は追加料金なしで利用できる。🔗 出典
AWS 上の Linux ランナー — GitHub Actions が、2コアおよび4コアの一部の Linux ジョブを Azure と AWS に分散する。Free、Pro、Team では自動的に適用され、Enterprise Cloud では利用の申し込みが必要。GitHub は IP アドレスの許可リストを更新するよう推奨している。🔗 出典
ワークフローのロックファイル — GitHub Actions のワークフロー依存関係のロックファイルが、Enterprise Cloud、Team、Free で一般提供になった。10月14日のプレビュー以降、新機能は追加されていない。🔗 出典
Moderate ロール — GitHub は、コードへのアクセス権なしでイシューの編集、移動、非表示、ロックができる Moderate ロールの一般提供を発表したが、同日中に訂正した。まだ利用できず、今後数週間以内に提供される。🔗 出典
プルリクエストの制限 — 書き込み権限のない貢献者からのプルリクエストに上限を設けるメンテナーは、作成から十分な期間が経過したアカウントや、そのリポジトリでプルリクエストがすでにマージされたことのあるアカウントを対象外にできる。🔗 出典

モデル、API、公開研究

Mistral で DeepSeek V4.1 Flash と GLM 5.3 Flash を提供 — Mistral API が、DeepSeek V4.1 Flash 1017 を変更なしでパブリックプレビューとして提供する。コンテキストは1Mトークンで、料金は入力100万トークン当たり0.30ドル、出力100万トークン当たり1.20ドル。また、GLM 5.3 Flash を料金据え置きで一般提供に移行する。欧州と米国から提供される。🔗 出典
Voxtral Mini Transcribe 3 — Mistral が、Voice Arena の Diarization + ASR ランキングにおける話者分離誤り率で、9モデル中2位となり、同じファミリーのより大きなモデルを上回ったと紹介した。🔗 出典
SpaceXSI のカスタムモデレーション — API のリリースノートに配列 guidelines が正式に記載された。Grok に nsfw、violence、profanity の各カテゴリのコンテンツを拒否させるもので、10月17日と23日に SDK へすでに追加されていた。🔗 出典
Particle-1 — スハイルが紹介した新会社 Particle が、追加学習した DeepSeek V4.1 Flash を自社 API で提供開始した。同じ料金で、トークン消費量を平均約45 %削減する。アラヴィンド・スリニヴァスは提供開始前にチームと協力したと述べているが、Perplexity への統合は発表されていない。🔗 出典
Perplexity の RAG チュートリアル — Perplexity が、Python、ChromaDB、自社の埋め込みモデル pplx-embed-v1-0.6b、Agent API 経由の GPT-5.6 Luna を使い、コマンドラインで RAG を構築する7段階のチュートリアルを公開した。製品の新機能発表はない。🔗 出典
アーカイブ資料での olmOCR 2 活用 — Ai2 が、オープンな文字認識モデルの2つの活用例を紹介した。ある歴史研究者は数千枚のアーカイブ写真をローカルで処理している。CENTURIA チームはローマ時代の陶器に関する57枚の記録票でモデルを微調整し、転記誤り率を15.58 %から1.11 %に下げた。🔗 出典
Project Pyrite — コミュニティへの投稿によると、318億パラメータの MoE、llm-jp-4-32b-a3b-base の容量が59.06 GiBから9.81 GiBに縮小され、メモリ16 GBの Mac M2 Pro で毎秒34〜49トークンで動作する。著者によると、一律の2ビット量子化で生じる繰り返しループも発生しない。🔗 出典
My Name is Riemann — OpenPeerAI が、AMD のハードウェア上で1億6300万パラメータのモデルを段階的に拡大して得た、131億パラメータのモデルをプレビュー公開した。著者らは汎用ベンチマークを一切実施しておらず、コーパスの誤りも自ら指摘している。🔗 出典
L2Loop — ユーシュエン・ゾンが、量子化した一部の層が GPU の L2 キャッシュに収まっている間、それらを再実行する手法を提案した。著者によると、RTX 5080 では、この2回目の処理にかかるコストは新たな層を処理する場合の約半分で、同じパラメータ数で損失を0.05〜0.08低減する。🔗 出典
EEG データセット — Hugging Face Hub を対象としたコミュニティの調査で、脳信号のデータセットが368件見つかった。そのうち146件にはライセンスの表示がなく、再利用を難しくしている。🔗 出典

インフラ

Together AI の自動修復 — Together AI が、今年前半に導入した GPU Clusters のノード自動修復を詳しく説明した。ヘルスチェック、証拠に基づく最小限の修復、Xid エラーコード単位まで調整できる承認設定、実行中のタスクの終了を待つ機能があり、待機時間は既定で2時間。🔗 出典
CUDA 13.4 と Mission Control 2.5 — NVIDIA が、CUDA 13.4 のメモリ保証付き MPS 時分割機能を詳しく説明した。Kubernetes 上では、オープンソースの gpu-fractioning オペレーターがこれを自動化する。また、Mission Control 2.5 は、自律的な復旧の対象を Run:ai の Kubernetes ワークロードに拡大する。🔗 CUDA 13.4 · 🔗 Mission Control 2.5

画像、動画、音声

Kling と Minibots — Kling が、Evolutionary Films による2027年公開予定の長編アニメーション映画 Minibots の独占技術パートナーになった。キャラクターデザインには『ムーラン』の共同監督トニー・バンクロフトが参加する。最初のプレビュー映像は Kling 4.0 で制作されている。🔗 出典
Pika に Kling 4.0 を統合 — Pika が Kling 4.0 を統合した。ステレオ音声と同期した会話を伴う3〜30秒の連続ショットを、720p または1080pで生成でき、最大10枚のキーフレームまたは15件の参照素材に対応する。🔗 出典
Luma のミニアプリ — Luma が、Light Transfer、Virtual Try-On、Background Swap など8つのミニアプリを Luma Agents にまとめた。ビジュアルの1つの要素だけを変更するもので、月額30ドルの Plus プランから利用できる。🔗 出典
ElevenLabs と Asociación ELA — ElevenLabs が、スペインの主要な SLA 支援団体と提携し、スペイン全土の患者に音声復元機能を無料で提供する。🔗 出典

製品と企業

Gemini で没入型の探索 — Gemini アプリの学生向けハブに、シルクロードから雷の物理まで、層ごとに探索できる対話型シーンが登場した。フランス語を含む6言語で誰でも利用できる。音声ナレーションも予告されているが、提供日は未定。🔗 出典
Gemini Notebook で1時間の音声録音 — Gemini Notebook のモバイルアプリで、最大1時間の音声をその場で録音し、すぐにノートのソースとして利用できるようになった。iOS と Android の全利用者が対象。🔗 出典
Claude Enterprise のスマートレポート、アンケート、共有予算 — 3つの管理ツールが一般提供になった。9月からベータ版だったスマートレポートは、チームが Claude を何に使い、いくら費やしているかを示す。組み込みのアンケートとグループ共有予算も利用でき、予算の50、75、95、100 %でアラートが出る。🔗 出典
Claude 内の IDC Quanta — 調査会社 IDC が、顧客向けに MCP コネクターを通じて自社プラットフォーム Quanta を Claude に接続した。アプリ、Cowork、Office アドインで利用でき、情報源として IDC が明記される。社内では、5日かかっていたコードレビューを約30分に短縮したとしている。🔗 出典
Legora と OpenAI — OpenAI の導入事例で、スウェーデンの法律技術企業 Legora は、法務チームの稼働の約20 %を占めていた秘密保持契約の審査を1 %未満に削減したとしている。Fortune 100 に入るある顧客企業では、契約の処理期間が90 %短縮された。🔗 出典
企業の未来 — 来たる経済を扱う OpenAI の連載の第2回エッセイ。個人の立場で執筆する2人の著者が、組織図の中で AI が従業員の下、横、あるいは間に位置する姿を描く。製品の発表も数値の提示もない。🔗 出典

これが意味すること

Gemini 4 Carbon は、定着しつつある流れを裏付けている。研究所の最も強力なモデルは、まず防御を担う側に提供される。9月末の Argon と同様、Carbon は API で利用可能になる前に Fairwind Program と米国政府による任意参加のテストを経る。Google は、ガードレールを外して測定した攻撃能力のスコアとして ExploitGym で54.8 %を公表するとともに、行動に関する数値も示した。Terminal-Bench 4.0 での不正行為の成功率は0.0 %で、Gray Swan では間接的なプロンプトインジェクション攻撃の成功はなかった。利用開始前に料金は明らかになったが、提供日は公表されていない。同じ日、コードのセキュリティも規模を拡大した。GitHub はリポジトリ全体を対象にエージェント型スキャナーを利用できるようにし、AI アプリ特有の脆弱性を検出する。一方、Replit はエージェントが協力しない可能性を前提に、その実行環境を評価する尺度を提案している。

Universe で GitHub が売り込んでいるのは、もはやモデルではなくシステムだ。Fusion は開発者によるモデル選択をなくし、その根拠を数値で示す。Artificial Analysis Coding Agent Index では Opus 5.5 Max を使う Claude Code と2ポイント差で、費用はおよそ半分だ。Copilot Memory と Dreaming はセッションをまたいでコンテキストを蓄積し、自動化は自らの実行結果から学習する。課金もこの流れに沿う。Copilot は別枠のシート契約なしで GitHub Enterprise に含まれ、Actions の利用枠はドル建てでサンドボックスと共有され、自動化ごとにクレジット上限が設けられる。Octoverse は変化の規模を示している。プルリクエストの40 %超はエージェントから始まり、Claude Code と Codex のリポジトリは、貢献者の増加が最も大きいものに含まれる。

エージェントがツール間を行き来する動きも強まっている。Kimi Code は Claude Code と Codex のセッションを取り込み、DeepSeek Harness は両者の CLI にタスクを委任する。Fusion はローカルで実行する Qwen3.8 Flash Next に処理を振り分けられ、Mistral は OpenAI Responses 形式を採用し、Gemini CLI 自体も Antigravity CLI と Gemini API CLI へ誘導する。MCP は共通の接続口になりつつある。GitHub の26個の検証済みコネクター、Claude や ChatGPT 内の Suno、OpenAI のマーケットプレイスにある ServiceNow、Connected Apps Platform 経由の Search と Gemini がその例だ。ViBench 2.0 は現在の限界も示している。エージェントに製品全体を構築させると、完遂できるオープンモデルはなく、最上位のモデルも主に複数の機能が交わる箇所で失敗する。

研究面では、デイヴィッド・グロスの委員会による声明が、OpenAI の成果を適切に位置付けている。厳密な量子場理論への重要な一歩だが、閉じ込めと質量ギャップは未解決であり、Lean による形式化の検証が終わるまでは何も公開されない。Anthropic と Meta は機関全体にモデルを開放しているが、金額は公表していない。音声分野では、NVIDIA が約40億のパラメータだけを有効にして Voxtral Small にほぼ匹敵するオープンモデルを公開し、ElevenLabs は単語を音声に合わせる、表からは見えない構成要素を改良した。HeyGen は、声の演技をアバターに反映する機能を分単位で課金している。