Runwayは、2月10日にシリーズEラウンドで3億1500万ドルを調達し、評価額を53億ドルに押し上げ、2018年の創業以来の総調達額は8億6000万ドルに達しました。General Atlanticが前回に引き続きこのラウンドを主導しました。同社は昨年4月、評価額33億ドルでのRunwayの3億800万ドルのシリーズDラウンドも主導しています。共同投資家には、Nvidia、Adobe Ventures、AMD Ventures、Fidelity Management & Research、AllianceBernstein、Mirae Asset、Emphatic Capital、Felicis、Premji Investが名を連ねています。NvidiaとAMDの両社が参加するチップ関連企業が目立つ投資家リストは、Runwayが構築している技術の計算集約性を反映しています。同社は、調達した資金を次世代ワールドモデルの事前学習と、新製品・新産業への進出に充てる計画です。「ワールドモデルは現代において最も変革的な技術です」と、CEOのCristobal Valenzuelaは発表の中で述べています。「私たちの使命は、その開発を加速し、世界にポジティブな影響を与えることを確実にすることです」Runwayのオペレーション責任者であるMichelle Kwonは、より具体的に次のように説明しました。同社は研究能力と計算インフラを拡大し、ワールドモデルを基盤とした製品を開発し、研究、エンジニアリング、市場投入機能においてチームを拡大していきます。https://www.youtube.com/watch?v=2AyAlE99_-Aビデオ生成から世界シミュレーションへRunwayは、AIビデオジェネレーター——テキストプロンプトをビデオクリップに変換するツール——で名声を築きました。2025年12月にリリースされたGen-4.5は、現在、Artificial Analysisのテキストからビデオへのベンチマークで1,247のEloポイントを獲得し、Google、OpenAI、ByteDanceのモデルを抑えてトップの座にあります。しかし、同社の戦略的方向性は、ワールドモデル——単に視覚的な出力を生成するだけでなく、物理法則、空間的関係性、因果関係をシミュレートするAIシステム——へと決定的にシフトしています。Runwayは昨年12月に初のワールドモデルをリリースし、環境シミュレーション用のGWM-Worlds、物理的AIトレーニング用のGWM-Robotics、デジタルヒューマン用のGWM-Avatarsという3つの専門バージョンを提供しました。この違いは重要です。ビデオ生成はクリップを生み出します。一方、世界シミュレーションは、探索、テスト、相互作用が可能な環境を生み出します。この能力により、Runwayの潜在市場はクリエイティブプロフェッショナルをはるかに超えて拡大します。同社によれば、現在の顧客には映画スタジオ、広告代理店、ゲーム会社、建築設計事務所に加え、Chime、PayPal、SoFi、Prudentialなどの金融サービス企業も含まれています。また、ワールドシミュレーションが直接的な実用応用を持つロボティクスや自動運転車企業とも協業しています。1月には、RunwayはNvidiaのRubin Platformとの提携を発表し、ワールドモデルの計算インフラを強化しました。これは、クラウドコンピューティングにおけるCoreWeaveとの既存の関係を補完するものです。競争激化する分野における評価額の文脈53億ドルの評価額は、Runwayを最も価値のある専業AIビデオ企業の位置に押し上げ、1月のシリーズEラウンドで40億ドルに達したSynthesiaを上回りました。画像生成分野では、Black Forest Labsが昨年12月に3億ドルを調達し、評価額は32億5000万ドルでした。広義のAIメディア企業の中では、年間経常収益3億3000万ドルで評価額110億ドルのElevenLabsのみが、より高い評価を得ています。AIビデオ分野における競争圧力は著しく高まっています。Disneyは10億ドルの取引で自社キャラクターをOpenAIのSoraにライセンス供与し、モデルの品質に加えてIPへのアクセスを新たな競争軸として導入しました。GoogleのVeo 3は、YouTubeやGoogle Cloudとの緊密な統合を提供します。今週実演されたByteDanceのSeedance 2.0は、中国の競合他社が品質の差を埋めつつあることを示しています。Runwayの賭けは、単なるビデオ品質ではなく、世界シミュレーションが競争優位性（堀）を生み出すという点にあります。モデルの能力が類似してくるにつれ、ビデオ生成はコモディティ化しつつあります。しかし、物理法則と空間推論を大規模に正確にシミュレートするシステムを構築するには、総額8億6000万ドルの資金が支えられるような持続的な研究投資が必要です。General Atlanticが評価額を上昇させながら連続してラウンドを主導する意思を示していることは、同社がワールドモデルの論理を、混雑したビデオ生成市場とは異なるものと見なしていることを示唆しています。Runwayがその論理を、競合他社に対する評価額プレミアムを正当化する収益成長に変換できるかどうかが、同社のビデオツールからシミュレーションプラットフォームへの転換が先見の明があったのか時期尚早だったのかを決定づけるでしょう。
AIは、企業が従業員を教育する方法を再構築しています。コース作成の自動化から、リアルタイムで調整される適応型学習パスの提供まで、AIを活用した企業研修プラットフォームは、過去10年間を支配していた静的な画一的なLMSシステムに取って代わりつつあります。その結果、より迅速なオンボーディング、より高い修了率、そして測定可能なビジネス成果に実際に結びつく研修が実現しています。このリストに掲載されているプラットフォームは、多岐にわたるアプローチを網羅しています。AIが後付けされたフルスタックのエンタープライズLMSシステムもあれば、コンテンツ生成からスキルギャップ分析まで全てを自動化するために構築された、最初からAIネイティブなものもあります。いくつかは専門的な角度を追求しています——VRを活用したソフトスキル実践、デジタル導入オーバーレイ、または内部の専門知識を持つ人材が主導する協調学習などです。50名の新入社員をオンボーディングする必要がある場合でも、世界中のオフィスにいる50,000人の従業員のスキル向上が必要な場合でも、これらは評価に値するAIを活用した企業研修プラットフォームです。Comparison Table of Best AI Powered Corporate Training Platforms AI Tool Best For Price (USD) Features Evolve AIネイティブなコース自動化 $2/user/mo AIコースビルダー、タスクシミュレーション、スマート評価、35以上の分析指標 Docebo エンタープライズ向けマルチオーディエンス研修 Custom (~$25K/yr) AIコンテンツ作成、バーチャルコーチング、30K以上のコースマーケットプレイス、Harmony AIコパイロット...
英国のAIビデオスタートアップSynthesiaは、1月26日にシリーズEラウンドで2億ドルを調達し、評価額は40億ドルとなり、わずか1年前の21億ドルから倍増した。このラウンドは、既存投資家のGoogle Venturesが主導し、NvidiaのNVenturesが参加しており、従業員が新たな評価額で現金化できる、珍しい従業員向けセカンダリーセールスを含んでいる。 Nasdaqを通じて行われたこのセカンダリー構成要素は、多くの高成長スタートアップが直面する圧力点に対処するものだ。すなわち、従業員が流動性の道筋なく、ますます価値が高まる紙上の富を抱えている問題である。Synthesiaは2017年以降、6回のラウンドで5億ドル以上を調達しており、非上場企業がより長く非上場のままでいる中、セカンダリーセールスは財務的な手段であると同様に、人材維持のツールにもなっている。 Synthesiaは、テキストを合成アバターと音声を使用してプロフェッショナルなビデオに変換するAIビデオジェネレーターを構築している。このプラットフォームは、企業研修、社内コミュニケーション、製品マーケティングをターゲットとしており、従来のビデオ制作ではコストが高すぎたり、拡張が遅すぎたりするユースケースに対応する。クライアントにはBosch、Merck、SAPが含まれる。 企業向け収益が2億ドルの年間経常収益（ARR）実行率を牽引 同社は年間経常収益（ARR）で1億5000万ドルを達成し、2026年には2億ドルを超える見込みだ。この成長軌道は、2024年のピークから広範なAI資金調達が冷え込んでいるにもかかわらず、評価額の急上昇を正当化する一助となった。最近の比較可能なラウンドには、データインフラ向けにDatabricksが1340億ドルの評価額で40億ドルを調達したケースや、AIチップ向けにCerebrasが81億ドルの評価額で11億ドルを確保したケースがある。 Synthesiaの企業向けAI導入への焦点は、最近のAI投資の大部分を占めているB2Bインフラ層に同社を位置づけている。消費者向けAIツールが新規性とバイラルな流通で競争する一方で、企業向けビデオプラットフォームは、コンプライアンス、統合の深さ、ワークフロー自動化において競争する。これらの属性は、より定着しやすい収益につながる。 このタイミングは、企業が概念実証（PoC）パイロットを超えて、規模を拡大した導入段階に移行していることと一致する。2024年に単一のトレーニングモジュールでAIビデオをテストした企業は、現在、部門全体に展開している。Synthesiaのフォーチュン100企業における90%の浸透率は、同プラットフォームが企業向けソフトウェアの採用を遅らせがちなセキュリティや調達のハードルをクリアしたことを示唆している。 ビデオエージェントがテンプレートを超えて前進 Synthesiaは、調達資金を使用して「ビデオエージェント」と呼ばれるものの構築を計画している。これは、受動的なコンテンツ生成ではなく、教育とスキル向上を中心に設計されたAIシステムだ。同社は詳細を明らかにしなかったが、このポジショニングは、テンプレートベースのビデオ作成から、学習パスを構築し、ユーザーの進捗に基づいてコンテンツを適応させ、配信をパーソナライズできるAIエージェントへの移行を示唆している。 初期の顧客パイロットでは好意的なフィードバックが返されたと報告されているが、同社は導入指標や展開タイムラインは共有しなかった。エージェントの方向性は、より広範な企業向けAIのトレンドと一致している。企業は、個別のタスクを自動化するだけでなく、ワークフロー全体を処理するシステムを求めている。 技術的な課題は、これらのエージェントを、不正確なトレーニングコンテンツが責任問題を生む企業環境において十分に信頼性の高いものにすることだろう。企業はリスクを低減するツールを採用し、リスクを導入するツールは放棄する。フォーチュン100のバイヤーとのコンプライアンス実績は、Synthesiaがそうした制約を理解していることを示唆するが、コンテンツを動的に生成するエージェントシステムは、新たな品質管理の疑問を提起する。 投資家構成がインフラへの賭けを示唆 Google VenturesがNvidiaのベンチャー部門と共にこのラウンドを主導したことは、Synthesiaをアプリケーション層ではなくインフラとして位置づけている。GVとNVenturesは通常、他の構築者が依存するプラットフォーム（クラウドサービス、開発者ツール、基盤モデル）に投資する。彼らの参加は、企業向けビデオ生成を、他の企業がその上に構築するカテゴリーであり、より大規模なスイートに吸収される機能ではないと見なしていることを示唆している。 その他の参加者には、Accel、Kleiner Perkins、NEA、PSP Growth、Air Street Capital、MMC Venturesに加え、新規投資家のEvanticとHedosophiaが含まれる。この成長株主資本と伝統的なベンチャーキャピタルの組み合わせは、無期限の「すべてを犠牲にしての成長」支出ではなく、近い将来の収益性に対する自信を示している。 従業員向けセカンダリーもまた、シグナルとして機能する。企業は、自社の評価額の軌道に自信があり、より速いIPOタイムラインを持つ競合他社に人材が流出するのを防ぎたい場合に流動性を提供する。これは高価だ。セカンダリー株式はラウンドの評価額で売却されるため、会社は実質的にプレミアム価格で株式を買い戻すことになる。しかし、専門知識を再雇用するよりは安上がりだ。 企業向けビデオにとっての意味 Synthesiaの評価額は、投資家が企業向けビデオ自動化にどれだけの価値があると信じているかの基準を設定する。1億5000万ドルのARRで40億ドルの評価額は、SaaSとしては高いが、成長期待がプレミアム価格設定を正当化するAIインフラの倍数と一致している。 競争上の疑問は、AIビデオが独立したカテゴリーのままであるか、より広範なプラットフォームに組み込まれるかだ。Microsoft、Google、Salesforceはいずれもビデオ機能と巨大な企業向け流通網を持っている。Synthesiaの賭けは、特化した深さ（より優れたアバター、より緊密なLMS統合、大規模プラットフォームが優先しないコンプライアンス機能）が、防御可能な価値を生み出すというものだ。 この仮説は、大規模言語モデル（LLM）のビデオ生成能力が向上し、ハイパースケーラーが既存契約にビデオツールをバンドルするにつれて試されることになる。現時点では、Synthesiaの企業での導入実績と投資家の支援は、市場がまだ汎用性の利便性よりも専門家による実行を評価していることを示唆している。
Googleは、ロンドンで開催された教育技術カンファレンスBETT 2026において、Gemini AIを活用した無料のSAT模擬試験を発表しました。この動きは、長らく裕福な学生に有利に働いてきた費用障壁を取り除くことで、240億ドル規模のテスト対策産業を再構築する可能性があります。 この機能はGeminiアプリ内で全世界に展開され、本番形式のSAT模擬試験と、回答に対するAIによる即時フィードバックを提供します。学生は間違えた問題についてGeminiにフォローアップの質問をすることができ、静的なテストを双方向の個別指導セッションへと変えます。Googleは、模擬問題がCollege Boardの基準を満たすように、Princeton Reviewと提携しました。 無料AI指導が240億ドル産業に挑む テスト対策産業は、単純な前提で運営されてきました。高額なコースや家庭教師を利用できる学生ほど、高得点を取るというものです。Kaplanは包括的なSATプログラムに最大2,499ドルを請求しています。Princeton Reviewの主力コースは1,499ドルです。主要都市の個人家庭教師は1時間あたり200ドルから500ドルを要求します。 Googleは、信頼できる代替手段を無料にしたのです。 同社のタイミングは、Geminiの拡大する影響力が、一般向けチャットボットから専門的なアプリケーションへと広がっていることを反映しています。GMが車両にGeminiを統合し、企業が生産性向上のために採用する一方で、Googleは教育を、この技術の実用的価値を示し、次世代のユーザーとのブランドロイヤルティを構築する方法と見なしています。 このSAT機能は、Googleがより広範なAI指導ツール向けに開発してきた能力を基盤としています。Geminiは、なぜ答えが間違っているのかを説明し、読解問題への異なるアプローチを提案し、数学の問題を段階的に解説することができます。静的な解答集とは異なり、学生は理解できない概念について双方向の対話を行うことができます。 テスト対策企業にとって、この競争的脅威は存続に関わるものです。彼らのビジネスモデルは、学生が体系化されたコンテンツと専門家の指導に対して多額の支払いをいとわないという前提に立っています。AIが無料で個別の説明を提供できる場合、1,500ドルのコースの価値提案は正当化が難しくなります。KaplanやPrinceton Reviewは、人間による責任感、計画的な学習プラン、そして金銭的投資を伴うことによる心理的利点を強調するでしょうが、AIの能力が向上するにつれて、これらの主張は弱まっていくでしょう。 公平性の問題が複雑化する 教育研究者は数十年にわたり、標準化テストのスコアが家庭の収入と相関することを記録してきました。年収20万ドル以上の家庭の学生は、年収2万ドル未満の家庭の学生に比べ、SATの平均スコアが400点高くなっています。テスト対策へのアクセスは、その格差の一因となってきました。 Googleの無料提供は、資源格差を狭める可能性があります。ミシシッピ州の田舎に住む学生も、マンハッタンの進学校の学生と同じAI搭載の模擬試験にアクセスできるようになります。College Boardは2015年からKhan Academyを通じて無料の練習問題を提供してきましたが、Geminiの対話型インターフェースは、高額な家庭教師が提供する個別指導に近づく一歩を表しています。 状況は完全に明るいものではありません。Geminiを効果的に使用するには、インターネット接続、デバイス、そしてAIツールを生産的に使いこなすデジタルリテラシーが必要です。また、学生が自発的にこのリソースを探し出すことも前提としています。これは、大学進学についてより意識の高い家族やカウンセラーがいる恵まれた学生の方が、より行いやすい可能性があります。 また、無料のAI指導が実際に助けになるのか、それとも単に有利な立場にある人を変えるだけなのかという疑問もあります。もしすべての学生が突然AI搭載のテスト対策にアクセスできるようになったら、スコア分布は全体的に上方にシフトし、相対的な順位は変わらないままになるのでしょうか？それとも、AIツールを最も効果的に使いこなすことを学ぶ学生（おそらく既存の教育的優位性を持つ学生）が最も利益を得るのでしょうか？ これらの疑問はSAT対策を超えて、Googleの教育分野におけるより広範なAI戦略に及びます。同社はGeminiを、単なるテスト対策ではなく、あらゆる科目の学習のためのツールとして位置づけています。学校や家庭がこれらのツールをどのように統合するかによって、AI指導が平等化の手段となるか、教育格差の新たな側面となるかが決まるでしょう。 SATそのものも不確実な未来に直面しています。標準化テストを任意とする大学が増えており、これらの試験が大学での成功を予測するのか、それとも単にテスト受験能力と準備へのアクセスを測っているだけなのかが疑問視されています。Googleの無料模擬試験は、入学審査におけるテストの重要性が低下している可能性がある時期に登場しました。 今のところ、毎年何百万人もの学生が依然としてSATを受験しており、スコアの差は競争の激しい学校の入学審査に影響を与え続けています。Googleは彼らに強力な新たなツールを手渡しました。それが競争の場を平らにするのか、それとも単にハードルを上げるだけなのかは、誰がそれを手に取るかにかかっています。
LiveKitは、音声AIインフラ企業の評価額を10億ドルとするシリーズCラウンドで1億ドルを調達したと、同社が水曜日に発表しました。この資金調達により、医療からカスタマーサポートまで業界を超えて普及する音声AIアプリケーションにとって、LiveKitは不可欠な基盤としての位置を確立しました。 このラウンドはIndex Venturesが主導し、Salesforce Ventures、Hanabi Capital、既存投資家のAltimeter CapitalとRedpoint Venturesが参加しました。今回の調達により、LiveKitの総調達額は1億8300万ドルとなりました。 LiveKitは、市場で最も注目を集めるAI製品のいくつかを支えるリアルタイム音声・ビデオインフラを提供しています。最も著名な顧客はOpenAIで、LiveKitの技術はChatGPTの高度な音声モードを可能にしています。これは、週間8億人以上のユーザーがAIアシスタントと自然な会話を行える機能です。その他の顧客には、xAI、Salesforce、Tesla、Meta、Spotify、911緊急通報オペレーター、メンタルヘルスサービスプロバイダーなどが含まれます。//www.youtube.?v=fOyBaQKgGls LiveKitが解決したWebRTCの問題 LiveKitの背景にある技術的なストーリーは、なぜ音声AI企業が顧客として名を連ね続けるのかを説明しています。インターネットを介したリアルタイム音声伝送には、低遅延通信のために特別に設計されたプロトコルであるWebRTCが必要です。しかし、WebRTCを直接実装することには、ほとんどのAI企業が自ら解決したくない大きな複雑さとスケーリングの課題が伴います。 LiveKitは、WebRTCの導入を簡素化するオープンソースインフラを構築しました。同社はその後、音声とビデオデータのルーティングに最適化されたグローバルなデータセンター網へと拡大し、ウェブ、モバイル、電話チャネルを介した音声エージェントとユーザー間で年間数十億件の通話を処理しています。 OpenAIが2024年10月にRealtime APIをローンチした際、同社はLiveKitと直接提携し、開発者がChatGPTの音声機能を支えるのと同じ技術を使ってアプリを構築するためのツールを提供しました。この提携により、LiveKitは音声AIアプリケーションを構築する開発者コミュニティ全体で認知度を高め、多くの場合におけるデフォルトのインフラ選択肢となりました。 音声AIのインフラ転換期 この資金調達は、より広範なパターンを反映しています。AIアプリケーションが成熟するにつれ、それを可能にするインフラ企業は大きな資本を惹きつけているのです。Databricksは最近、そのデータとAIプラットフォームの強みを背景に評価額1340億ドルで資金調達を行いました。Cerebrasは、推論コンピュートのためにOpenAIと100億ドルの契約を結びました。LiveKitのユニコーン評価額も同じ論理に従っています。つまり、AIゴールドラッシュにおける「つるはしとシャベル」を提供しているのです。 音声AI市場は、コンシューマー向けチャットボットを超えて急速に拡大しています。金融サービス企業は顧客認証やアドバイザリーサービスに音声AIを利用しています。医療機関は患者受け付けやトリアージに導入しています。小売業者は音声対応のショッピングアシスタントを構築しています。いずれの場合も、基盤となるインフラは感知できないほどの低遅延で音声を届ける必要があり、まさにそれがLiveKitの専門分野です。 LiveKitのAgentsフレームワークは、2025年4月のシリーズBラウンドと同時にローンチされ、音声AIエージェントを構築・展開するためのプラットフォームを提供します。このタイミングは偶然ではありませんでした。音声AIは、ChatGPT内の一機能から、業界を超えた数千のアプリケーションへと移行したばかりだったのです。LiveKitはその需要を予見し、それを捉えるための開発者ツールを構築しました。 今後の展開 同社は、この資金をコンピュート、ストレージ、ネットワークサービスの拡大に充てるとともに、音声駆動およびコンピュータビジョンアプリケーション向けのインフラを拡張する計画です。LiveKitは、2026年が音声AIが世界中の数千のユースケースで広範に展開される年になると予想しています。 この予測は、主要なAI研究所が向かっている方向と一致しています。OpenAIは、AIとのインタラクションにおける主要なインターフェースとして音声を重視しています。GoogleのGeminiは、その製品スイート全体に音声機能を含めています。AnthropicはClaude向けの音声機能を構築してきました。これらのモデルが改善されるにつれ、その応答をリアルタイムで届けることができるインフラへの需要はさらに高まるでしょう。 音声AIアプリケーションを構築する開発者にとって、LiveKitのユニコーンステータスは、インフラ層が成熟していることを示すシグナルです。パンデミック下のZoom時代にオープンソースプロジェクトとして始まった同社は、今まさに展開されている音声AI時代にとって不可欠な基盤となったのです。
Google DeepMindとAnthropicのリーダーたちは火曜日、ダボスでの聴衆に対し、人工知能がすでに自社における新卒・若手社員の需要を減少させていると述べた。この技術を構築している当事者からの発言であるがゆえに、重みを持つ警告だ。「Anthropic社内でも、より若手や中堅レベルでは、実際に必要な人員が増えるのではなく減る時代が来ると予測できます」と、AnthropicのCEOダリオ・アモデイは、世界経済フォーラムでのGoogle DeepMind CEOデミス・ハサビスとの共同インタビューで語った。「私の懸念は、この指数関数的な進歩が続くことです。それほど長くはかからないと思います、1年から5年のどこかで、私たちの適応能力を圧倒するでしょう。」https://www.youtube.com/watch?v=9Zz2KrBDXUoハサビスもこの懸念を共有し、特にインターンシップに言及した。「今年は、おそらく若手レベルへの影響の始まりが見られるでしょう」と彼は述べた。ハサビスは、学部生に対し、従来型のインターンシップを追求するよりも、その時間を「これらのツールを使いこなせるよう学習する」ことに費やすことを勧め、「今後5年間で自分自身を飛躍的に成長させるという点で、従来のインターンシップよりも優れている可能性がある」と主張した。これらの発言は注目すべき転換を示している。AI企業の幹部らは長年、自動化は破壊する以上の雇用を創出すると公衆を安心させてきた。今、二つの主要研究所のCEOたちが、少なくとも新卒レベルでは、自社の採用が異なる現実を反映していることを公に認めている。警告の背景にあるデータアモデイが昨年初めに示した、AIが5年以内にホワイトカラーの新卒職の半分をなくす可能性があるという予測は変わっていない。「今、おそらくそのほんの始まりを、ソフトウェアやコーディングの分野で見始めているのだと思います」と彼は火曜日に述べた。Anthropic自身の研究もこの軌跡を裏付けている。同社の2026年1月の経済指標によると、現在、職務の少なくとも4分の1のタスクにAIを利用できる仕事は49%に上り、2025年初頭の36%から増加している。この報告書は、AIがほとんどの仕事を置き換えるのではなく補強することを強調しているが、新卒レベルでの採用ニーズが減少したと報告する企業は45%に上り、役割全体が置き換えられたと報告する企業はわずか9%であると指摘している。世界経済フォーラムの未来の仕事レポートは、2030年までに世界で7800万人の純増（1億7000万人が創出され、9200万人が置き換えられる）を予測している。しかし、この総計数字は経験レベルによる顕著な差異を覆い隠している。Randstadによる世界1億2600万件の求人分析によると、新卒レベルの求人は2024年1月以来29%減少した。特に、AI支援が最も進んでいる分野であるコーディングに関しては、数字はより厳しい。プログラマーの雇用は2023年以来27.5%減少した。主要テクノロジー企業における新卒採用は50%以上急落した。CursorのようなAIコーディングスタートアップは、より少ない開発者でより多くの成果を生み出す手助けをすることで、爆発的に成長している。実行者ではなく、指揮者Anthropicが自らの警告に対して示す対応は、新しい参入点がどのようなものになるかを明らかにしている。元Instagram共同創業者であるマイク・クリーガー最高製品責任者は、Anthropicがここ数ヶ月「新卒大卒生を採用する傾向が低くなっている」ことを認めた。その代わりに、同社が求めるのは、「『JavaScriptを知っていて、この特定の環境で仕事をする』といった非常に具体的なスキルよりも、解決したい問題と、それをどのように創造的に解決できるかによって定義されるような人材です」とクリーガーは説明した。社内では、Anthropicは経験豊富なスタッフを「Claudesの指揮者」として採用する方向にシフトしている。これは、AIシステムが現在処理するタスクを実行するのではなく、それらを指揮する労働者を意味する。これは、新卒レベルの仕事の根本的な再定義を表している。監督下で日常的なタスクを行うことで学ぶという伝統的な参入経路は、AIがそれらのタスクをより速く、より安く実行できる役割において、消滅しつつあるかもしれない。問題は、何がそれに取って代わるかである。より広範な状況ダボスでの警告は、AIの労働市場への影響に関するより広範な不安の中で発せられた。モルガン・スタンレーは、2030年までに20万人の欧州銀行職が消滅すると予測しており、その多くはバックオフィス業務に集中している。ソフトウェア株は、今月初めのAnthropicのCowork発表後の混乱への懸念を投資家が織り込んでいることから下落している。ハサビスはアモデイよりも楽観的な見解を示し、「新しく、より意義のある仕事が創出される」と予測し、インターンシップ採用の減速は「誰もが利用できる素晴らしいツールによって補償される」だろうと示唆した。彼は学生に対し、AIを使いこなす能力を新たな競争優位点と見なすよう助言した。しかし、両経営陣とも変化のペースについて不確実性があることを認めた。アモデイは、Anthropicが「Anthropic社内でそれを賢明な方法でどう扱うかを考えている」と述べた。それがどのようなものになるか—同社およびより広範な経済にとって—はまだ明らかではない。世界経済フォーラムは、大学、雇用主、政府を結集して教育と雇用の連携を再設計する「Learning-to-Earning Sandbox」を含むイニシアチブを立ち上げている。WEFのダボスブリーフィングによると、2030年までに労働者100人中59人が再スキルを必要とし、11人はそれを受けられない可能性が高いという。今のところ、AI界で最も影響力のある構築者二人からのメッセージは明快だ：彼らが創造している技術は、すでに誰が、なぜ採用されるかを変えつつある。経済が十分な速さで適応できるかどうかは、どちらも答えられない質問である。
Googleは現在、AI概要における複雑なクエリをその最も高性能なモデルであるGemini 3 Proにルーティングしており、より高速なモデルは単純な検索を処理し続けています。昨年AIモードで初めて導入されたこのインテリジェントなルーティングシステムは、月間20億ユーザーの検索クエリの直下に表示されるAI生成の概要にも拡張されました。このアップグレードは英語でグローバルに利用可能ですが、Google AI Pro（月額19.99ドル）またはAI Ultraの有料購読者のみが対象です。「舞台裏では、検索はあなたの最も難しい質問を我々の最先端モデルにインテリジェントにルーティングし、より単純なタスクには高速なモデルを使い続けます」と、Google検索のプロダクト担当バイスプレジデント、ロビー・スタインは発表で記しました。最先端の推論機能を購読者が最初にアクセスこの段階的な展開は、最も強力なAI機能を有料顧客のために確保するというGoogleの戦略を継続するものです。Gemini 3 Flashが現在、AIモードにおける全ユーザーのデフォルト体験を支えていますが、Gemini 3 Proの強化された推論機能にアクセスするには購読が必要です。Google AI Proの購読者は1日あたり100回のGemini 3 Proプロンプトを受け取り、AI Ultraユーザーは500回受け取ります。同社は最近これらの制限を引き上げており、AI Proの「思考」モードの割り当ては1日あたり100プロンプトから300プロンプトに増加しました。これは、より高性能なモデルに対する購読者の需要を示唆しています。この区別は重要です。なぜならGemini 3 ProはFlashに対して大きな能力差をもたらすからです。Googleはこれを「科学や数学のような幅広いトピックにおける複雑な問題を高い信頼性で解決する能力が非常に高い」と位置づけており、約1,500ページのテキストを処理できる100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。多段階の推論や微妙な理解を必要とする複雑なクエリに対しては、Proのより深い処理が回答の質を有意に向上させる可能性があります。しかし、ペイウォールが存在するということは、AI概要の月間20億ユーザーの大多数がこれらの改善点を目にしないことを意味します。彼らはこれまで通り、より高速で能力の低いモデルからの回答を受け取り続けることになります。システムを支えるクエリ・ファンアウトこのルーティングのインテリジェンスは、スタインが以前「クエリ・ファンアウト」と呼んだ技術に依存しています。これは、AIモデルがGoogle検索をツールとして使用して追加のクエリを実行し、回答を統合する前に、より関連性の高い情報を収集する手法です。このアプローチは単純な検索拡張生成とは異なります。固定された索引付け済み文書群から引き出すのではなく、システムは質問の複雑さと性質に基づいて動的に検索を拡張し、理論的にはより包括的で正確な回答を生成します。Googleは、Geminiが自社製品のどこに登場するかを積極的に拡大しています。AI概要のアップグレードと同じ週に、同社はGmailに要約とスマート返信機能を持つGemini AIを導入し、また以前には、GeminiをGoogleサービス全体のユーザーの個人データに接続するPersonal Intelligence機能を立ち上げました。同社は、Geminiアプリの月間ユーザー数が6億5,000万人を超え、Google Cloudの顧客の70%以上がGoogle AIを利用し、1,300万人の開発者がその生成モデルを使って構築を行ったと報告しています。ペイウォールの問題改善されたAI概要を購読の背後に閉じ込めるというGoogleの決定は、検索の未来について疑問を投げかけます。同社は、世界の情報への無料アクセスを提供することでその支配的地位を築きました。しかし今、その最高のAI駆動型検索には月額20ドルが必要です。競争上の計算は明らかです。OpenAIのChatGPT検索、Perplexity、その他のAI検索エンジンはすべて、AI駆動の回答を求めるユーザーを争っています。Googleは能力面で遅れをとる余裕はありませんが、最も高価なモデルを無料で提供すれば利益率は崩壊してしまうでしょう。今のところ、妥協点は二層システムです。全員が高速で効率的なモデルによって動かされるAI概要を受け取り、購読者は質問が難しくなった時に最先端の推論機能にアクセスできます。この区分がAI検索競争が激化する中で維持されるのか、あるいはGoogleが最終的により多くの機能をペイウォールの背後に押しやるのかは、未解決の問題です。このアップグレードはまた、Googleが誤情報報告を受けて特定の医療クエリからAI概要を削除したわずか数日後に到着しました。これは、より強力なモデルが自動的により信頼できる回答を意味するわけではないということを思い起こさせます。Googleが複雑なクエリをその最も高性能なAIにルーティングするにつれて、それらの回答を正しくすることの重要性はますます高まります。
Googleは、AIアシスタントをユーザーのGmail、Photos、YouTube履歴、Searchデータに接続し、個人の生活に合わせた回答を提供する新機能「Personal Intelligence」を発表した。この機能は、米国の有料加入者向けにベータ版として提供を開始しており、AIの未来が文脈理解にかかっているというGoogleのこれまでで最も明確な信号となっている。「Personal Intelligenceには2つの核となる強みがあります。複雑な情報源にまたがる推論と、例えばメールや写真から特定の詳細を検索して質問に答えることです」と、Geminiアプリ担当バイスプレジデントのジョシュ・ウッドワードはGoogleの発表で記している。「これらを組み合わせ、テキスト、写真、ビデオにまたがって動作し、独自にカスタマイズされた回答を提供することがよくあります。」以前のAIアシスタントとの違いは微妙だが重要だ。以前のバージョンのGeminiは、直接尋ねられれば既にGmailを検索したり写真を見つけたりすることができた。Personal Intelligenceはさらに一歩進んでおり、指示されなくてもユーザーのデータを能動的に推論し、サービス間の関連性を結びつける。ミニバンのタイヤサイズについて尋ねると、Geminiは写真からナンバープレートを引き出し、古いメールからトリムレベルを特定し、YouTubeやPhotosからの家族のロードトリップのパターンを考慮に入れて、実際の運転習慣に合った適切なタイヤを推奨するかもしれない。Personal Intelligenceの真の意味「パーソナルインテリジェンス」という用語は、現在のクエリだけでなく、ユーザーの履歴、好み、人間関係、文脈を理解するAIを指す。情報を見つける検索エンジンと、ユーザーが必要とする情報を予測できるほどユーザーをよく知っているアシスタントとの違いだ。Googleの実装では、Gmail、Photos、YouTube、Search履歴という4つのデータソースを単一の設定で接続する。このシステムはGemini 3モデルファミリーによって駆動され、Android、iOS、Webインターフェースで動作する。ユーザーは明示的にオプトインし、接続するアプリを選択でき、いつでも機能を切断または無効にすることができる。ウッドワードは自身の生活からの実用的な例を共有した。タイヤショップで待っている間、彼はGeminiに2019年式ホンダミニバンのタイヤサイズを尋ねた。一般的な仕様を返すのではなく、Geminiは彼の家族の実際のニーズに基づいて選択肢を提案した。彼のPhotosから学習したオクラホマへのロードトリップに適したオールシーズンタイヤと日常運転用のタイヤだ。古い写真からナンバープレートを引き出し、Gmailを検索して特定のトリムを特定した。これらはすべて、どこを探すかを指定しなくても行われた。この種のサービス横断的な推論は、長年にわたりパーソナルアシスタントの聖杯とされてきた。Siri、Alexa、Google Assistantはいずれも文脈理解を約束してきたが、現実は断片的だった。各アプリが孤立したサイロとして機能していたのだ。Personal Intelligenceはこれらの壁を打ち破ろうとしている。Googleの構造的優位性このローンチは、AppleがSiriの強化のためにGoogleとの提携を開始した際に認識した競争の現実を浮き彫りにしている。Googleのサービスエコシステムは、競合他社が再現するのが難しいデータ上の優位性を生み出している。OpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeは一般的な推論に優れているが、ユーザーのメール、写真、検索履歴、視聴パターンにはアクセスできない。彼らはすべての会話をゼロの文脈から開始する。対照的に、Googleのサービスは、ユーザーがすでに同社に委ねた何年分もの個人データを蓄積している。Personal Intelligenceは、単にそれらの点をAIの推論で結びつけるだけだ。タイミングも重要だ。ChatGPTの市場シェアは低下しており、Geminiが勢力を伸ばしている。GoogleはGeminiの機能を製品ライン全体に積極的に拡大してきた。Personal Intelligenceは、純粋なAI企業が容易には越えられない堀を表している。有能なモデルだけでなく、そのモデルが有用であることができるサービスエコシステムが必要なのだ。Googleはまた、Geminiを自社アプリ以外にも拡大している。同社は最近GM車両へのGemini統合を発表し、Personal Intelligenceは最終的に同社のSearchにおけるAIモードにも導入される予定だ。プライバシーと信頼の問題Googleは、Personal IntelligenceがユーザーのGmail受信トレイや写真ライブラリを直接学習するわけではないと強調している。同社は個人識別子をフィルタリングし、「Geminiでの特定のプロンプトやモデルの応答などの限られた情報」を学習する。ユーザーはパーソナライゼーションなしで回答を再生成し、Geminiが参照した情報源を確認できる。この機能には、機密情報に対するガードレールも含まれている。例えば、Geminiは健康データについて能動的に推測することを避けるように訓練されている。また、Googleはベータ版の不完全さを認めている。ユーザーは「過剰なパーソナライゼーション」に遭遇する可能性がある。例えば、モデルが無関係なトピック間に関連性を見出し、ゴルフコースの写真に頻繁に写っているからといってその人がゴルフを愛好していると推測し、息子のトーナメントのために参加しているだけだという点を見逃すような場合だ。変化する人間とAIの関係Personal Intelligenceは、AIアシスタントについてどのように考えるべきかという、より広範な変化を示している。第一波のチャットボットは能力に焦点を当てていた。AIがどれだけうまく質問に答え、コードを書き、画像を生成できるか？ 新たに出現している波は関係性に焦点を当てている。AIはユーザーをどれだけよく知っているか、そしてその知識がどのようにAIをより有用にするか？これが約束であり、同時に緊張の源でもある。ユーザーのメール履歴、写真、視聴習慣、検索パターンを知っているAIは、一般的なアシスタントにはできない方法で真に役立つことができる。忘れてしまった会話を思い出させ、自分では決して結びつけられなかった関連性を表面化させ、ユーザーが言葉にする前にニーズを予測することができる。しかし、その同じ知識は依存性を生み出し、AIが私たち自身が自分自身を理解するよりもよく私たちを理解するとき、何が起こるかという疑問を提起する。この競争に勝つ企業は、私たちが自分の生活に受け入れるほど信頼できるAIを構築するだろう。Personal Intelligenceは現在、米国のGoogle AI ProおよびAI Ultra加入者向けにベータ版として利用可能で、より広範な展開が追加の国および無料層に向けて計画されている。
OpenAIは、チップスタートアップのCerebras Systemsとの複数年にわたる契約を発表しました。この契約により、ChatGPTの開発元に750メガワットの専用AIコンピュートが提供され、両社はこれを史上最大の高速推論デプロイメントと表現しています。契約条件に詳しい関係者によれば、この取引は100億ドル以上と評価され、Microsoftとの主要な関係の外で行うOpenAIの最も重要なインフラストラクチャへの賭けを示しています。Cerebrasは2028年までに段階的にシステムを構築・ホストし、最初のキャパシティは今年中に稼働を開始します。このパートナーシップは、特定の問題、すなわち「速度」をターゲットとしています。OpenAIはChatGPTを週間8億ユーザーにまで拡大しましたが、同社は応答時間を遅らせるコンピュートの制約に直面しています。特に、コード生成、エージェント型タスク、リアルタイム音声インタラクションなどの要求の厳しいワークロードにおいて顕著です。「Cerebrasは、当社のプラットフォームに専用の低遅延推論ソリューションを追加します」と、OpenAIのコンピュート戦略を率いるSachin Kattiは述べています。「これは、より速い応答、より自然なインタラクション、そしてリアルタイムAIをさらに多くの人々に拡大するための強固な基盤を意味します。」ウェーハスケール・シリコンが重要な理由Cerebrasの提案の中心は、そのウェーハスケール・プロセッサです。これはディナープレートほどの大きさのチップで、多数の小さなGPUを組み合わせたシステムに固有の通信遅延を排除します。同社は、そのアーキテクチャがGPUベースの代替ソリューションに比べて最大15倍の推論速度を実現し、GPT-OSS-120Bのようなモデルが約1秒あたり3,000トークンで動作すると主張しています。OpenAIにとって、この速度は直接的にユーザーエクスペリエンスに変換されます。AIがリアルタイムで応答するとき、つまり会話を人工的に感じさせる遅延なしに応答するとき、ユーザーはより深く関与し、より多くのことを達成します。CerebrasのCEOであるAndrew Feldmanによれば、OpenAIは感謝祭前に自社のオープンウェイトモデルでCerebrasのシリコンをテストし、両チーム間の技術的な会話はすぐに契約書の署名にまで発展しました。「ブロードバンドがインターネットを変革したように、リアルタイム推論はAIを変革するでしょう」とFeldmanは述べています。「これは、AIモデルを構築し、対話するまったく新しい方法を可能にします。」この比較は誇張ではありません。初期のダイヤルアップインターネットは電子メールと基本的なブラウジングをサポートしましたが、ブロードバンドは動画ストリーミング、音声通話、そして最終的にはスマートフォンアプリ経済を可能にしました。OpenAIは、十分に高速な推論が、同様に、現在の遅延では非現実的なアプリケーション、特に人間の忍耐が尽きることなく複数の操作を連鎖させなければならないAIエージェントのためのアプリケーションを解き放つと賭けているようです。激化するインフラストラクチャ競争このCerebrasとの取引は、AIインフラストラクチャの評価額が急騰している中で行われています。Databricksは最近1340億ドルで資金調達を行い、Cerebras自体も220億ドルの評価額で新たな資金調達の交渉中と報じられています。最先端AIモデルのコンピュート需要は頭打ちになる気配がなく、企業は競合他社に先んじてキャパシティを確保しようと躍起になっています。Cerebrasにとって、OpenAIとのパートナーシップは、ビジネスの集中問題を解決します。アラブ首長国連邦のG42は、2024年上半期のCerebrasの収益の87%を占めており、この顧客集中は投資家を不安にさせていました。潜在的なIPOを前に、主要顧客としてOpenAIを加えることは、ビジネスのリスクを大幅に軽減します。OpenAIにとって、この取引はMicrosoftのAzureクラウドを超えて、AIインフラストラクチャを多様化するものです。Microsoftは依然としてOpenAIの主要なコンピュートプロバイダーですが、Cerebrasとのパートナーシップにより、OpenAIは推論に特化して最適化された専用の低遅延キャパシティを獲得します。これは、Microsoftのインフラが扱うトレーニング実行とは異なるワークロードです。タイミングも重要です。OpenAIは最近、GoogleのGeminiからの競争激化の中でGPT-5.2をリリースしました。モデルがより高性能になるにつれて、それらをデプロイする企業は、生の知能だけでは不十分であることに気づいています。ユーザーはほぼ瞬時の応答も期待するのです。10秒かけて答える優秀なAIは壊れているように感じられますが、1秒未満で応答する同じAIは魔法のように感じられます。OpenAIのCEOであるSam Altmanは、すでにCerebrasの投資家であり、OpenAIはかつて同社を完全買収することも検討していました。この取引は、両社の関係がより戦略的なもの、つまりAIを真に会話のように感じさせる競争において両社の運命が絡み合うパートナーシップへと進化していることを示唆しています。
Anthropicは1月11日、JPモルガン・ヘルスケア・カンファレンスにおいて、Claude for Healthcareのローンチを発表しました。これは、OpenAIのChatGPT Healthがデビューしてから数日後のことで、HIPAA準拠のエンタープライズ向けツールと消費者向け健康記録へのアクセスを導入するものです。このタイミングは偶然ではありません。両AI研究所は、高いリスクを伴う意思決定と膨大なデータ量が組み合わさり、大きな収益ポテンシャルを生み出す医療市場の獲得を競っています。Anthropicの発表は、OpenAIがまさに縄張りを主張したばかりの分野において、Claudeを直接的な競合として位置づけるものです。Claude for Healthcareには、医療タスク向けに特別にトレーニングされたモデル、CMSカバレッジデータベースやICD-10コードなどの業界データベースとのネイティブ統合、そしてエンタープライズ顧客向けのHIPAA準拠インフラが含まれます。早期導入企業には、Banner Health、Stanford Healthcare、Novo Nordisk、Sanofi、AbbVie、Genmabが含まれます。消費者向け健康記録がClaudeに登場消費者向け機能は、Anthropicが個人の健康データ分野に本格的に参入する最も重要な動きを示しています。米国のProおよびMaxサブスクライバーは現在、5万以上の医療システムから医療記録を統合するスタートアップ企業HealthExとの提携を通じて、健康記録を接続できるようになりました。この統合は、AIを外部データに接続するためにAnthropicが開発したオープンスタンダードであるModel Context Protocolを使用して、ユーザーの病歴の関連部分を安全に取得します。記録全体を引き出すのではなく、Claudeは各質問に関連性の高いカテゴリー（薬剤、アレルギー、最近の検査報告書、医師のメモなど）のみを要求します。Apple HealthおよびAndroid Health Connectとの統合は、今週、Claudeのモバイルアプリを通じてベータ版として展開されています。Claudeと共有された健康データはモデルのメモリから除外され、将来のシステムのトレーニングには使用されません。ユーザーはいつでも接続を解除したり、権限を編集したりできます。「接続すると、Claudeはユーザーの病歴を要約し、検査結果を平易な言葉で説明し、フィットネスと健康指標にわたるパターンを検出し、診察のための質問を準備することができます」とAnthropicは述べています。目的は、患者と医師の対話をより生産的なものにすることです。https://www.youtube.com/watch?v=hWCc_VvlWKIエンタープライズ向けツールは事務負担をターゲット医療システムや保険者にとって、Claude for Healthcareは、重要な臨床リソースを消費する事務作業に対処します。ユースケースには、事前承認の審査、請求の不服申し立てサポート、患者ポータルメッセージの仕分け、紹介状の管理などのケア調整タスクが含まれます。Anthropicは、医療保険・医療サービスセンター（CMS）カバレッジデータベース、全国医療提供者識別子（NPI）レジストリ、PubMedを含む業界標準データベースへのコネクタを追加しました。ライフサイエンス企業向けには、臨床試験データ用のMedidataとClinicalTrials.gov、研究論文用のbioRxivとmedRxivを含む新しいコネクタが追加されました。Microsoftは発表しました、Microsoft Foundry内のClaudeに、エンタープライズ顧客向けの医療分野特化型ツール、コネクタ、スキルが含まれるようになったと。この統合により、Claudeの推論能力が、Microsoftのクラウドインフラを既に使用している医療機関にもたらされます。技術的基盤はClaude Opus 4.5です。Anthropicは、このモデルが医療タスクにおいてより優れたパフォーマンスを発揮し、以前のバージョンよりもエラーが少ないと主張しています。安全性要件は厳格に維持医療分野向けのブランディングにもかかわらず、Anthropicは明確な制限を維持しています。同社の利用許諾ポリシーでは、Claudeが医療上の決定、医学的診断、患者のケア、または治療に使用される場合、「資格のある専門家が、内容または決定を公表または最終決定する前にレビューしなければならない」と定めています。「人間をループから完全に排除できると主張しているわけではありません」とAnthropicは述べています。人間による監視の重要性を強調することは、Claude for Healthcareを自律的な診断ツールと区別するものであり、臨床医をサポートするように設計されており、置き換えるものではありません。このポジショニングは、同様に診断能力を否定するOpenAIのChatGPT Healthへのアプローチを反映しています。両社は、AIを医療機器として位置づけることによって生じる規制上の責任や法的リスクを回避しながら、医療分野の収益を獲得するという難しいバランスを取っています。医療AI競争が激化相次ぐローンチは、医療分野がAI企業にとってどれほど価値あるものになったかを反映しています。医療関連の質問はチャットボットの最もエンゲージメントの高いユースケースの一部を占めており、医療機関とのエンタープライズ契約は年間数百万ドルに達する可能性があります。Anthropicの発表は、同社が最新の資金調達ラウンドで3500億ドルの評価額に近づいている中で行われています。Claude Codeは既に年間10億ドルの収益を生み出しています。医療分野は、Anthropicが基盤モデルの上に特化型製品を構築できるもう一つの分野を表しています。競争の力学は短期的には患者と医療システムに有利です。2つの資金力のあるAI研究所が医療サービス提供を競うことは、より多くの機能、より良い統合、安全性と正確性を実証するプレッシャーを意味します。その競争が、健康アウトカムを真に改善するツールを生み出すのか、それとも単に検査結果を要約するより洗練された方法を生み出すだけなのかは、まだ分かりません。現時点では、Claude for HealthcareとChatGPT Healthの両方が米国のサブスクライバーに利用可能であり、エンタープライズ向けサービスは世界中の医療システムをターゲットとしています。医療AI市場には2つの本格的な競合が存在し、両者とも急速に動いています。
Anthropicは、3500億ドルの評価額で100億ドルの資金調達ラウンドに関する基本合意書に署名しました。これにより、同社の価値は4ヶ月でほぼ倍増し、Claudeの開発者として世界で最も価値のある非上場企業の一つに位置づけられています。この融資を主導しているのは、Coatueとシンガポール政府系ファンドGICで、数週間以内にクローズする可能性があります。このラウンドは、Anthropicにとって12ヶ月間で3回目となるメガ調達となり、2025年3月に615億ドルの評価額で実施された35億ドルのSeries E、同年9月に1830億ドルの評価額で実施された130億ドルのSeries Fに続くものです。この軌跡は驚くべきものです。Anthropicの評価額は3月以降、約6倍に成長しており、2023年から2024年にかけてのAI資金調達ブームを特徴づけた、過熱気味な倍率さえも上回っています。3500億ドルの評価額は、Anthropicを時価総額ベースで世界の上位20社にランクインさせることになります。これは、数十年かけて同様の規模に到達した確立されたテックジャイアントたちと肩を並べる水準です。収益成長が数字を正当化この評価額は、技術系企業がかつて達成したことのほとんどない収益成長を反映しています。AnthropicのSeries F発表によると、年間経常収益は2025年初頭の約10億ドルから8月までに50億ドル以上に跳躍し、8ヶ月で5倍に増加しました。同社は30万以上の企業顧客を抱え、年間収益10万ドル以上の大口アカウントは前年比で約7倍近く成長しています。Claude Codeは、2025年5月の一般提供開始から6ヶ月以内に年間収益10億ドルに達しました。開発者がエージェント型ワークフローを通じてコーディング作業を委任できるこの製品は、Netflix、Spotify、KPMG、Salesforceなどに採用されています。この単一の製品ラインは現在、Anthropicの総収益の約20％を占めています。同社はまた、積極的に製品をリリースしており、Model Context ProtocolやAgent Skillsなどのオープンスタンダードへの投資により、単なるモデルベンダーではなく、インフラプロバイダーとしての地位を確立しています。Microsoft-Nvidia取引とは別枠この新たなラウンドは、2025年11月にMicrosoftとNvidiaが発表した150億ドルの投資とは別のものです。その「循環的」な取り決めでは、AnthropicがNvidiaチップ上で動作するAzureのコンピュート容量を300億ドル分購入することを約束し、その見返りとしてMicrosoftが最大50億ドル、Nvidiaが最大100億ドルを投資します。この構造は、相互に結びついたプレイヤー間で投資資金が循環する「ラウンドトリッピング」として批判を受けました。しかし、それはまた、フロンティアAI開発の資本集約性を反映しています。Anthropicの規模でモデルのトレーニングと提供を行うには、資金力のあるスタートアップでさえも逼迫するようなインフラへのコミットメントが必要です。CoatueとGICによる今回のラウンドは、コンピュートに関する条件が付いていない成長資金を提供します。Anthropicはこれらの資金を、事前に決められたインフラ購入ではなく、研究、採用、国際展開に向けて投入することができます。IPO前のポジショニング報道通りにこのラウンドがクローズすれば、それはAnthropicにとって上場前の最後の私募資金調達となる可能性が高いです。同社は、今年後半のIPOに向けて準備するため法律顧問を雇ったと報じられており、公開市場への野心を示すOpenAIに続く形となります。このタイミングは、機会と圧力の両方を反映しています。持続可能な収益成長を示すことができるAI企業は、投資家の需要が依然として強い間に公開市場にアクセスする窓を有しています。しかし、その窓は無期限に開いたままではないかもしれません。金利の上昇、オープンソースの代替品からの競争、およびAIの収益化に関する疑問は、このセクターの以前の熱狂の一部を和らげています。Anthropicの収益化への道のりは、競合他社が予想するよりも短いかもしれません。同社は、両社の予測に詳しい関係者によれば、2028年までに黒字化する計画であると報じられており、OpenAIよりも早いタイミングです。これが正確であれば、そのタイムラインは、コンピュートと人材に毎年数十億ドルを費やしているフロンティアAI研究所の中で、Anthropicを異例の存在とするでしょう。業界への意味3500億ドルの評価額は、Anthropicを最も価値のあるAI企業の称号をめぐるOpenAIとの直接競争に位置づけます。OpenAIの5000億ドルの評価額は依然として高いですが、Anthropicの成長率はより速いものでした。xAIが最近、2300億ドルの評価額で200億ドルを調達したことは、フロンティア層に3番目の競合他社を加えることになります。企業顧客にとって、この資金調達競争は、モデルの能力とインフラへの継続的な投資を示すものです。投資家にとっては、市場が何社の1000億ドル以上のAI企業を維持できるかという疑問を提起します。AIインフラ支出は、変革的なリターンか最終的な統合のいずれかを必要とする水準に達しています。2021年にOpenAIを去った兄妹、DarioおよびDaniela Amodeiが創業したAnthropicは、安全性研究と企業向け信頼性を中心に同社を位置づけてきました。そのポジショニングが半兆ドルに迫る評価額を正当化するかどうかは、企業がClaudeにプレミアム価格を払い続けるかどうか、そして競争が激化する中でAnthropicがその成長を維持できるかどうかにかかっています。このラウンドは数週間以内にクローズする見込みです。最終条件は変動する可能性がありますが、方向性は明確です。Anthropicは、フロンティアAIが史上最大のテクノロジー企業にのみ与えられてきた評価額を獲得する未来に向けて構築を進めています。
OpenAIは、健康とウェルネスの会話のために設計されたChatGPT内の専用スペースであるChatGPT Healthをローンチしました。これには追加のプライバシー保護機能、医療記録やフィットネスアプリとの連携機能が導入されています。この機能は、OpenAIがChatGPTの最も一般的なユースケースの一つと呼ぶものに対応しています：世界中で週間2億3000万人以上の人々が、このプラットフォームで健康関連の質問をしています。ChatGPT Healthは、これらのユーザーに、健康に関する会話、接続されたアプリ、アップロードされたファイルが通常のチャットから分離された、区画化された環境を提供します。ユーザーは、Apple Health、MyFitnessPal、Weight Watchers、Function Health、AllTrails、Instacart、Pelotonなどのデータソースを接続できます。米国では、b.wellとの提携を通じて、医療提供者からの医療記録をインポートすることができます。この接続されたデータにより、ChatGPTの応答は一般的なアドバイスではなく、ユーザーの実際の健康情報に基づいたものになります。プライバシーアーキテクチャがHealthを際立たせるOpenAIは、ChatGPT Healthを、同社の標準的なセキュリティモデルを超える多層的な保護機能を備えて構築しました。健康に関する会話は、専用に構築された暗号化と分離を使用し、他のChatGPTとのやり取りから区画化されています。Healthスペースからの情報やメモリーは、その外部に流出することはありません。重要なことに、ChatGPT Health内での会話は、OpenAIの基盤モデルのトレーニングには使用されません。これは、機密性の高い健康に関する議論のためのAIチャットボットの採用を制限してきた主要なプライバシー懸念の一つに対処するものです。ChatGPTで医療問題について話すことを躊躇していたユーザーは、明示的なデータ保護機能を備えた専用スペースを手に入れました。この機能は、欧州経済領域、スイス、英国を除く、ChatGPT Free、Go、Plus、Proユーザーに順次展開されています。OpenAIは、今後数週間でアクセスを拡大する前に、少数の早期ユーザーグループから開始しています。同社は、HealthをウェブとiOSプラットフォームの両方で利用可能にする計画です。2年間にわたる医師からの意見OpenAIの付随するホワイトペーパーによると、この製品は2年間にわたり、60カ国以上、数十の医療専門分野にわたる260人以上の医師からの意見を踏まえて開発されました。これらの臨床医は、モデルの出力に対して60万回以上フィードバックを提供し、ChatGPT Healthが医療に関する問い合わせにどのように応答するかを形成しました。この広範な臨床的意見は、ChatGPT Healthを、既存のChatGPTや競合するAIアシスタントの健康関連機能と区別するものです。汎用言語モデルを健康に関する質問に単純に適用するのではなく、OpenAIは持続的な医師との協力を通じて、医療会話のためにこの製品を特別に調整しました。同社は、この医療的意見にもかかわらず、明確な境界線を強調しています。ChatGPT Healthは、診断や治療を意図したものではなく、FDAの承認も受けていません。OpenAIは、この機能を「臨床医からのケアをサポートし、置き換えるものではなく、人々が自身の健康とウェルネスを理解し管理する上でより積極的な役割を果たすのを助ける」ものとして位置づけています。プラットフォーム拡大は継続ChatGPT Healthは、OpenAIがChatGPTをテキストベースのアシスタントとしての起源を超えて拡大するパターンに続くものです。ChatGPT Atlasは10月に、エージェント機能を備えた完全なブラウザとしてローンチされました。12月のAdobe統合は、プロフェッショナルなクリエイティブツールをChatGPT内に持ち込みました。Healthは、OpenAIが特定のカテゴリーのユーザーニーズに対するデフォルトのインターフェースになる機会を見出している、もう一つの垂直分野を表しています。週間2億3000万件の健康関連クエリという数字は、商業的な論理を文脈化します。ChatGPTの週間8億人のユーザーは、すでに膨大な規模で健康について議論しています—ユーザーのほぼ3人に1人が毎週健康関連の質問をしています。これらの会話のための専用のプライバシー強化スペースを作成することで、OpenAIはカジュアルな健康関連の質問をより深いエンゲージメントに変換できる可能性があります。接続されたアプリエコシステムは、定着性も生み出します。Apple Healthのデータを接続し、医療記録をインポートし、健康に特化したメモリーを蓄積するユーザーは、ChatGPT Healthを主要な健康情報インターフェースとしてますます依存するようになります。この囲い込みによるデータの移植性への影響は不明瞭なままです。ユーザーが知っておくべきことChatGPT Healthは、有用性と責任の間で慎重な線を歩んでいます。この機能は、ユーザーが検査結果を理解し、医学用語を説明し、医師に尋ねるべき質問を提案し、一般的なウェルネスガイダンスを提供するのに役立ちます。状態を診断したり、治療を処方したり、専門的な医療ケアを置き換えることはできません。地域制限は注目に値します。欧州経済領域、スイス、英国のユーザーはChatGPT Healthにアクセスできません。これは、GDPRおよび同様の規制下でのより厳格なデータ保護要件を反映している可能性があります。医療記録の統合は米国のみで、Apple Healthの接続にはiOSが必要です。アクセス権を持つユーザーにとって、この機能はOpenAIが垂直分野特化型のChatGPT体験に行った最も重要な投資を表しています。週間2億3000万件の健康関連クエリが、専用のHealthスペースの意味のある採用につながるかどうかは、ユーザーが追加のプライバシー保護とデータ接続性に価値を見出すか、あるいは利便性のために通常のChatGPTを通じて健康に関する質問をし続けるかによって決まります。
NVIDIAはCES 2026において、包括的なロボティクス・エコシステムを発表した。オープンな基盤モデル、シミュレーション・ツール、エッジ・ハードウェアを組み合わせ、汎用ロボティクスのデフォルト・プラットフォームとなることを目指す——スマートフォンにおけるAndroidのOSのような存在だ。この発表は、1月5日のCEOジェンスン・フアンによる基調講演で行われ、ロボットが狭いタスク特化型の機能を超え、多様な環境で推論、計画、適応を行う新興市場をNVIDIAが獲得することを位置づけるものだ。同社はIsaac GR00T N1.6、Cosmosワールド基盤モデル、新しいシミュレーション・フレームワークを発表——これらはすべてGitHubでオープンソースとして利用可能だ。「物理AIにおけるChatGPTの瞬間が到来した——機械が現実世界を理解し、推論し、行動し始める時だ」と、フアンは同社の公式発表で述べた。このフルスタックは、いくつかの相互接続されたコンポーネントを含む。Isaac GR00T N1.6は頭脳として機能する——ヒューマノイド・ロボット向けに特別に構築されたオープンな視覚-言語-行動モデルで、全身制御を可能にし、機械が物体を同時に移動・操作できるようにする。このモデルは、重いドアを開けたり動的な環境をナビゲートするような複雑な物理タスクを実行しながら、高レベルの推論のためにCosmos Reasonに依存する。Cosmosワールド基盤モデルは、トレーニング・インフラを提供する。2000万時間の実世界データから得られた9000兆トークンでトレーニングされたこれらのモデルは、物理法則を考慮した合成環境を生成し、ロボットのトレーニングを劇的に加速させる。GR00T Blueprintを使用して、NVIDIAはわずか11時間で78万の合成軌道——6500時間の人間による実演データに相当——を生成した。合成データと実データを組み合わせることで、GR00T N1の性能は40%向上した。このエコシステムを支えるのはIsaac Lab-Arenaであり、GitHubでホストされるオープンソースのシミュレーション・フレームワークで、デプロイ前にロボットの能力を安全に仮想テストできる。NVIDIA OSMOはコマンドセンターとして機能し、デスクトップとクラウド環境にわたるデータ生成、トレーニング、デプロイメントを統合する。業界パートナーがプラットフォームを採用戦略的な意味合いは、技術的能力を超えて広がる。ボストン・ダイナミクス、キャタピラー、フランカ・ロボティクス、NEURAロボティクスを含むグローバルパートナーは、すでにNVIDIAのスタックを使用して次世代ロボットを開発している。シーメンスは、設計から生産までの物理AIデプロイメントのために、NVIDIAのフルスタックを自社の産業用ソフトウェアに統合する拡大パートナーシップを発表した。NVIDIAはまた、Hugging Faceとの協業を深化させ、IsaacおよびGR00T技術をLeRobotフレームワークに統合した。このパートナーシップは、NVIDIAの200万人のロボティクス開発者とHugging Faceの1300万人のAIビルダーを結びつけ、物理AIアプリケーション向けのオープンソース・モデル開発を加速する可能性のある統合エコシステムを創出する。Google DeepMindおよびディズニー・リサーチとの別の協業では、ニュートン——ロボットがより高い精度で複雑な操作タスクを学習するために設計されたオープンソースの物理エンジン——を開発する。ソフトウェア発表に伴い、ハードウェアの進歩もある。NVIDIAのブラックウェル・アーキテクチャを搭載したJetson T4000モジュールは、エッジAIコンピューティングで4倍のエネルギー効率を実現する——これは、常にクラウド接続なしで自律的に動作しなければならないロボットにとって重要だ。ロボティクスにおけるAndroid戦略NVIDIAのアプローチは、スマートフォンでAndroidを支配的な地位に押し上げたプラットフォーム戦略を反映している：ハードウェアメーカーが構築する基盤層を提供し、エコシステムが成長するにつれて利益を得る。オープンライセンスの下でモデルを公開し、既存の産業用ソフトウェアとの統合を強調することで、同社はロボットメーカーへの競合相手ではなく、不可欠なインフラとして自らを位置づけている。タイミングは注目に値する。ヒューマノイド・ロボティクス分野は、潜在的なバブル状態に関する警告とともに激しい投資を集めており、150社以上——主に中国——がヒューマノイド・ロボットの開発を競っている。NVIDIAのプラットフォーム戦略は、どのロボットメーカーが勝つかという問題を回避し、それらすべてに基礎となる知能層を供給する。Cosmosモデルはすでに200万回以上ダウンロードされており、1X、アジリティ・ロボティクス、XPENGなどの物理AIリーダーがモデル開発を加速するために使用している。ロボット頭脳開発者のSkild AIは、合成データセットを拡張するためにCosmos Transferを利用しており、1XはフルCosmosスタックを使用してヒューマノイド・ロボットNEO Gammaをトレーニングしている。ロボティクス・アプリケーション向けのソリューションを構築する開発者にとって、NVIDIAのモデルがオープンに利用可能であることは参入障壁を下げる。これが、NVIDIAがAIトレーニングにおいて中心的な存在になったようにロボティクスにおいても中心的存在になることに繋がるかは不確かだが——同社は物理AI時代のインフラプロバイダーとしての地位を明確に主張している。
人工知能（AI）と支店閉鎖により、2030年までに欧州の銀行全体で約20万人の雇用が失われるとの分析をモルガン・スタンレーがまとめた、とフィナンシャル・タイムズ（FT）が報じた。この分析は、合計210万人を雇用する35行を対象としている。10%に及ぶ労働力の削減は、銀行セクターにおけるこれまでで最も大規模なAI主導の再編を示すものだ。削減が最も大きく影響するのは、銀行が「中央サービス」と呼ぶ部門——バックオフィス業務、リスク管理、コンプライアンス部門——であり、AIは反復的なタスクの自動化に優れている。モルガン・スタンレーのアナリストは、多くの欧州銀行がAIとデジタル化により最大30%の効率化向上を見込んでいると指摘し、その節約分は労働力の再配置ではなく、人員削減にますます転換されつつあると述べている。欧州の金融機関は、米国の競合他社との収益性ギャップを埋めるよう投資家から持続的な圧力に直面してきた。多くの大陸欧州の銀行のコスト・インカム比率は依然として高止まりしており、特に労働保護が強く人員削減がより複雑なフランスとドイツでその傾向が顕著だ。既に動き出す銀行オランダの金融機関ABN Amroは先駆的な動きを見せており、11月に2028年までに5,200ポジション——従業員数の約24%——を削減する計画を発表した。同機関を率いる初の女性CEOであるマルグリット・ベラールは、この変革の中心にAIがあると指摘した。同銀行は、AIが日常業務を処理することで、カスタマーサービス、オペレーション、反マネーロンダリング部門のポジションが最大35%縮小すると見込んでいる。ソシエテ・ジェネラルも同様に積極的な姿勢を示している。スワボミル・クルパCEOは3月、フランスの銀行が高いコスト基盤をターゲットにし、IT支出と外部コンサルタントに照準を合わせる中で、「神聖なものは何もない」と宣言した。一方、BNPパリバはAI統合を進めており、2026年初頭までに住宅ローン承認時間の短縮を目指している。この変化は大陸欧州を超えて広がっている。UBSはオックスフォード大学で250人の上級管理職にAIリーダーシップ研修を実施し、この技術の影響が単なる業務役割だけでなく、管理構造をも再形成することを示唆した。広がるスキルギャップ労働力の移行は、敗者とともに勝者も生み出す。業界調査によれば、日常業務の役割で20万のポジションが消滅する一方、AIスキルを持つ労働者は同僚よりも56%高い賃金プレミアムを要求している。従来のバックオフィス業務が消滅する中でも、AI倫理、監視、戦略的実装における新しいポジションが出現している。この二極化は、企業におけるAI導入のより広範なトレンドを反映している。ワークフロー自動化やロボティック・プロセス・オートメーションツールを導入する企業は、技術がある機能を置き換える一方、これらのシステムを管理・最適化できる労働者の需要を創出していることに気づいている。JPモルガン・チェースの欧州・中東・アフリカ共同CEO、コナー・ヒラリーは、銀行が自動化を急ぐあまり、基礎的な専門知識を失うリスクがあると警告している。「AI競争において、我々は基本を理解することを失ってはならない」とヒラリーは警告し、AIが初級レベルの分析業務を処理することで、若手スタッフが中核スキルを決して開発できなくなるかもしれないという懸念を強調した。今後の展開モルガン・スタンレーの予測は、既に進行中の変革を強調している。欧州の銀行は、AIを導入するかどうかを議論しているのではなく、社会的・規制上の影響を管理しながら、競合他社よりも速く導入するために競争している。規制当局と労働団体は、責任あるAIの採用、透明性のある労働力戦略、そして銀行、政策立案者、教育機関間の協力を求めてきた。その利害関係は個々の銀行を超えて広がっている。管理されない自動化は、銀行業が重要な雇用セクターである国々において、より広範な社会的課題を生み出す可能性がある。金融サービス業界にとって、今後5年間は、AIが制度的知識を損なうことなく、約束された効率化の成果をもたらすことができるかどうかを試すことになる。このセクターに流れ込むAIインフラ投資は、銀行がその答えは「イエス」であると賭けていることを示唆している。この移行によって職を失った労働者が、AIが補強された経済において足場を見つけられるかどうかは未解決の疑問であり、削減が始まるにつれて欧州の政策立案者が答えを迫られることになるだろう。
エンターテインメント業界は、人工知能に関するルール設定を議会やテック企業に任せて待つことをもはややめている。Creators Coalition on AI (CCAI)の発足により、500人以上のアーティスト—オスカー受賞者、Aリスト俳優、高名な監督を含む—が前例のない試みに乗り出している。それは、創造的労働とテクノロジーの交差点を再形成する可能性のある、業界主導のAIガバナンスだ。この連合の創設メンバーは、授賞式のゲストリストのようだ。『エブリシング・エブリウェア・オール・アット・ワンス』の脚本家・監督であるダニエル・クワンが、俳優のジョセフ・ゴードン＝レヴィットとナターシャ・リオン、プロデューサーのジョナサン・ワン、そして映画芸術科学アカデミーの元会長ジャネット・ヤンと共にこの構想を立ち上げた。署名者には、ケイト・ブランシェット、ナタリー・ポートマン、ライアン・ジョンソン、ギレルモ・デル・トロ、ポール・マッカートニー、タイカ・ワイティティらが名を連ねる。彼らのタイミングは偶然ではなかった。この連合は、12月11日にディズニーがOpenAIに10億ドルを投資すると発表した後、公のデビューを加速させた。この投資にはライセンス契約が含まれており、2026年からOpenAIのSoraがミッキーマウス、ダース・ベイダー、その他200以上のキャラクターをフィーチャーした動画を生成することが可能になる。「私たちは発表の準備を進めていましたが、これほど早く発表する予定ではなかったのです」とクワンはハリウッド・リポーターに語った。「しかし、私たちの業界におけるリーダーシップの空白と、議論を変えるための実行力のある勢力の不在を目の当たりにしたとき、私たちは立ち上がる必要を感じました。」4つの柱、1つの業界CCAIは、そのアプローチを4つの核心原則を中心に組織している。コンテンツとデータに関する透明性、同意と報酬。移行計画を伴う雇用保護。悪用やディープフェイクに対する防護柵。そして創造的プロセスにおける人間性の保護だ。特筆すべきは、この連合がエンターテインメントにおけるAIの全面禁止を求めていないことだ。「これはAIの完全な拒絶ではありません」とグループは公式ウェブサイトで述べている。「テクノロジーはここにあるのです。これは責任ある、人間中心のイノベーションへのコミットメントです。」この実用的な姿勢は、2023年の脚本家と俳優のストライキを特徴づけたより対立的な立場とはCCAIを区別する。ゴードン＝レヴィットはこの問題を、技術的反対ではなくビジネス倫理の観点から捉えた。「率直に言って、私たちは皆同じ脅威に直面しています。それは生成AIというテクノロジーからの脅威ではなく、多くの大手AI企業が犯している非倫理的なビジネス慣行からの脅威なのです。」連合は、共有基準、定義、ベストプラクティスを開発するためのAI諮問委員会を設立する計画だ。DGA、SAG-AFTRA、WGA、PGA、IATSEがすべて契約交渉に向かう中、CCAIはAI関連の要求に関する前例のない統一戦線の調整に役立つ可能性がある。業界は自己規制できるのか？根本的な疑問は、創造的専門家による自主的な基準が、政府規制が成し得なかったことを達成できるかどうかだ。EU AI法はヨーロッパにおけるAI開発の包括的なルールを確立したが、米国は主にこの技術を自己規制に任せてきた。CCAIは第三の道を代表する。最も影響を受ける人々によって推進される、分野固有のガバナンスだ。このアプローチには利点と限界の両方がある。ハリウッドのギルドは、残留権利、クレジット、労働条件を数十年にわたって交渉してきた経験を持つ。彼らは立法者や技術者が理解しない方法で、自らの業界の経済を理解している。創造者によって創造者のために構築された枠組みは、広範な政府の命令では見落とされるニュアンスに対処できるかもしれない。しかし、自己規制は全員が参加して初めて機能する。ディズニーのOpenAI提携は、主要スタジオが創造的コミュニティの懸念に関わらずAI動画生成器を進める意思があることを示している。これらのツールを開発しているテクノロジー企業には独自のインセンティブがあり、彼らはCCAIの原則の署名者ではない。連合の真の影響力は、そのメンバーの集合的なスター性と、彼らの組合の今後の交渉から生まれるかもしれない。十分な才能がCCAI基準に違反するプロジェクトへの参加を拒否すれば、スタジオは耳を傾けざるを得なくなる。組合がCCAIの原則を契約要求に組み込めば、自主的な基準は組合作品に対して拘束力を持つようになる。また、同意とデータ倫理の問題もある。AI企業はすでに、しばしば許可なく、膨大な量の創造的作業で自らのモデルを訓練している。CCAIは将来の使用に関する基準を設定できるが、すでに収集され学習されたものを元に戻すことはできない。他業界のモデルとなるか？もしCCAIが成功すれば、生成AIに取り組む他の創造的分野のテンプレートとなる可能性がある。ミュージシャン、ビジュアルアーティスト、ジャーナリスト、ゲーム開発者は、同意、報酬、創造的置換に関する同様の課題に直面している。エンターテインメント業界には独自の利点がある。少数の組合に集中した力、世間の注目を集める高プロフィールなメンバー、そして他の業界とは異なる方法で人間の創造性と真正性に依存する製品だ。これらの要因が、ハリウッドを業界主導のAIガバナンスの合理的な試験場としている。しかし、成功は全く保証されていない。連合はスター性を執行可能な基準に変換しなければならず、AIの能力がさらに進歩する前にそれを行わなければならない。クワンが認めたように、グループが前に出たのは「リーダーシップの空白」を見たからだ。その空白を埋めるには、原則以上のもの—持続的な組織化、交渉、そして彼らの一線を越えるプロジェクトから離れる意思—が必要となる。今後1年で、CCAIがAIの説明責任に対する真の勢力となるか、それともテクノロジーと資本が単に迂回するだけのもう一つの善意のイニシアチブとなるかが明らかになるだろう。