Anthropicは2月10日、AIエージェントツールCoworkをWindowsに拡大し、1月12日のローンチ以来、デスクトップアプリケーションをmacOSユーザーに限定していたプラットフォーム間のギャップを解消しました。このWindows版リリースは完全な機能パリティを伴っており、プラットフォームの約70%を占めるWindowsユーザーベースが、最近2.85兆ドルのソフトウェア株売りを引き起こしたのと同じエージェント機能にアクセスできるようになります。Coworkは、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えたClaude Opus 4.6を搭載したデスクトップエージェントとして動作します。個々のプロンプトに応答するチャットボットインターフェースとは異なり、Coworkはローカルファイルを読み取り、多段階タスクを実行し、プラグインを使用して外部サービスと対話します。これらはすべてユーザーのマシン上で直接実行されます。Windows版も同じワークフローをサポートします。ユーザーが自然言語でタスクを記述すると、Coworkがファイル、アプリケーション、接続されたサービスにわたってそのタスクを計画し実行します。このアプリケーションを使用するには、Claude Pro（月額20ドル）、Max（月額100ドル）、Team、またはEnterpriseのいずれかのサブスクリプションが必要です。無料プランのユーザーはCoworkにアクセスできません。プラグインがCoworkの範囲をコード以外に拡大Windows版のローンチは、Coworkの成熟するプラグインエコシステムと時期を同じくしています。1月30日、Anthropic Labsは、セールス、法務、財務、マーケティング、データ分析、ソフトウェア開発にまたがる11のオープンソースエージェントプラグインをリリースしました。これらのプラグインは、AnthropicのModel Context Protocol（MCP）を通じてCoworkを外部ツールに接続し、ユーザーがアプリケーションを切り替えることなく、エージェントがCRMからデータを取得したり、法的文書を起草したり、スプレッドシートを分析したり、プロジェクトボードを管理したりできるようにします。このプラグインアーキテクチャは、AIエージェントが実際の生産性向上をもたらすためには、既存のビジネスツールとの深い統合が必要であるというAnthropicの賭けを表しています。同社は閉鎖的な環境を構築するのではなく、開発者や企業がプラグインを修正したり独自のものを構築したりできるように、これらをオープンソース化しました。このアプローチは、ターミナルベースのコーディングエージェントであるClaude Codeと、そのSlackへの拡張によるチャット内開発の背後にある戦略を反映しています。Coworkのファイルアクセス機能は、ブラウザベースのAIツールと一線を画しています。このエージェントはローカルディレクトリへの読み書きが可能で、ユーザーのデスクトップ上にあるドキュメントを処理し、本来ならアプリケーション間で手動で引き継ぎが必要な操作を連鎖させることができます。TeamおよびEnterpriseプランのエンタープライズユーザー向けには、管理者がセキュリティ管理を維持するために権限と承認済みプラグインを設定できます。https://www.youtube.com/watch?v=UAmKyyZ-b9E&pp=ygUNY2xhdWRlIGNvd29yaw%3D%3Dプラットフォーム拡大の背景にある賭けWindows版リリースの緊急性は、Coworkがいかに迅速に市場の期待を形作りつつあるかを反映しています。macOS版ローンチから数日以内に、投資家はCoworkの機能と重複する製品を持つSaaS企業の評価を見直し始めました。プロジェクト管理ツール、ライティングアシスタント、データ分析プラットフォーム、ワークフロー自動化ソフトウェアはすべて急落しました。Anthropic自身のリーダーを含むAI研究所のトップたちは、エージェントツールが以前は初級スタッフを必要としていたタスクを処理するため、自社ですでに初級労働者の採用を減らしていると警告しています。最初の1か月間CoworkをmacOSに限定したことで、Anthropicは潜在的なビジネスユーザーの大多数（企業は圧倒的にWindowsを実行）がこのツールにアクセスできない状態にしていました。競合他社には対応する時間的余裕がありました。MicrosoftはCopilotのOfficeスイート全体への統合を強化しており、GoogleのGeminiエージェントはWorkspace内で拡大しています。Windows版のリリースは、競合他社がエンタープライズWindowsユーザーベースでリードを確立する前に、そのギャップを埋めるものです。最新の資金調達ラウンド後に評価額が約3.5兆ドルに迫るAnthropicは、Coworkをそのコンシューマーおよびエンタープライズ戦略の中心に据えています。同社のアプローチは、エージェントを完全にクラウド上ではなくユーザーのマシン上でローカルに実行することで競合他社と異なり、ユーザーが自身のデータをより管理しやすくし、ファイルを多用する操作のレイテンシーを低減します。完全なWindowsサポート、オープンなプラグインエコシステム、ローカルファイルアクセスの組み合わせにより、この製品はチャットボットというよりも汎用デジタル従業員のように機能します。そのような位置付けが成立するかどうかは、実際のオフィス業務を定義する煩雑で多段階のワークフローをCoworkがどれだけ確実に処理できるかにかかっています。しかし、市場はすでにそれが可能であるという可能性を見込んで価格形成を行っています。
2023年にイーロン・マスクのxAIを共同で設立した12名の研究者のうち、6名がすでに同社を離れており、今週は48時間以内に2名の退社が発表されました。これは、スタートアップがSpaceXに吸収され、Grok AIチャットボットを巡る規制圧力が高まる中で加速する頭脳流出と一致しています。共同創設者のYuhuai “Tony” Wuは月曜日夜、Xへの投稿で辞任を発表し、「次の章へ進む時が来た」と記し、「AIを備えた小さなチームでも山を動かし、可能性を再定義できる」と述べました。彼は次の動向については明らかにしませんでした。数時間後の火曜日、共同創設者のJimmy Baが続いて退社を発表し、マスクに感謝を述べるとともに、「大局的な視点での自分の勾配を再調整する必要がある」と述べました。両名とも2023年3月の創業時からxAIに在籍していました。BaはGrokモデルファミリーを支えるコア研究者として、マスクに直接報告していました。離脱のパターンこの2名の退社は、xAIの当初のリーダーシップを失わせた12ヶ月間の締めくくりとなります。インフラストラクチャー責任者のKyle Kosicが2024年半ばにOpenAIへ移籍したのが最初の離脱でした。その後、GoogleのベテランであるChristian Szegedyが2025年2月に退社。DeepMindからチーフエンジニアとして採用されたIgor Babuschkinは、2025年8月にベンチャー企業を立ち上げるために退社しました。先月には、Greg Yangがライム病との闘病を理由に役職から退いたと報じられています。このパターンは、トップ研究者が研究室間をますます頻繁に行き来する、業界全体のより広範なAI人材の動きを反映しています。しかし、xAIの離職率は際立っています：創業チームの半数を3年未満で失うことは、通常の離職率を超える構造的な問題を示唆しています。残る6名の共同創設者（マスク、Manuel Kroiss、Zihang Dai、Toby Pohlen、Guodong Zhang、Ross Nordeenを含む）は、これらの退社について公に言及していません。xAIも公式声明を発表していません。退社の背景に迫るSpaceX合併これらの退社は、SpaceXが全株式取引でxAIの買収を完了し、合併後の企業価値を1.25兆ドルと評価した（企業史上最大の合併）わずか1週間後に起こりました。この取引では、SpaceXの価値は1兆ドル、xAIは2500億ドルと評価され、xAI株1株は0.1433株のSpaceX株に転換されます。マスクはこの合併を、「地球上および地球外で最も野心的で垂直統合されたイノベーションエンジンを構築する」と位置付け、SpaceXの衛星インフラとxAIのAI能力を組み合わせた軌道上データセンターの計画を挙げました。合併後の会社は、最大500億ドルを調達する可能性のある6月のIPOを目指しています。しかし、この規模の合併は、創業者の離脱を日常的に引き起こします。2023年に意欲的なAIスタートアップに参加した研究者たちは今、異なる優先順位、タイムライン、組織力学を持つ1兆ドル規模の航空宇宙複合企業の中に身を置くことになりました。Baの「再調整」という言及や、Wuの小さなチームへの熱意は、文化の変化が一因となったことを示唆しています。また、この取引の非課税構造（xAI株主がSpaceX株を売却するまでキャピタルゲインを繰り延べることが可能）も、離脱に対する財政的障壁を取り除いています。評価されたSpaceX株を保有する共同創設者たちは、留まって権利確定を待つプレッシャーが小さくなっています。AI競争への影響xAIは、2024年末に60億ドルを調達したシリーズCとその後の急速なスケーリングにより、2026年に有力なフロンティア競争相手としての位置を確立していました。Grokは世界のAIチャットボット市場では小さなプレーヤーであり、ChatGPTやGoogleのGeminiには遠く及ばないものの、成長を続けています。問題は、創業時の人材を失いながら、その軌道を維持できるかどうかです。離脱した研究者たちは、大規模言語モデル、インフラストラクチャー、機械学習における深い専門知識を代表しており、その能力は積極的な採用を行っても置き換えるのが困難です。OpenAI、Google、そして現在3500億ドルの評価額を持つAnthropicなどの競合他社は、同じ人材プールから積極的に採用を行っています。マスクは以前にもリーダーシップの変動を乗り切ってきました。TeslaとSpaceXはいずれも、重要な成長期に重大な幹部の離脱を経験し、より強くなってきました。しかし、AI研究チームはその専門知識が異常に集中しています。離脱する共同創設者は、モデルアーキテクチャ、トレーニング技術、研究方針に関する、文書だけでは置き換えられない組織的知識を持ち去ります。フロンティアAIにおける競争圧力はかつてなく高まっており、OpenAI、Google、Anthropicはいずれも加速するペースで新モデルをリリースしています。xAIの残存リーダーシップは現在、二重の課題に直面しています：研究の深さを再構築しながら、SpaceXへの統合を管理し、敵対的になった規制環境を乗り切ることです。SpaceX合併がこれらの障害を克服するための資源を提供するのか、それともそれらの障害を生み出した離脱そのものを加速させたのかは、今後数ヶ月で明らかになるでしょう。
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...
Redditは木曜日に第4四半期の業績を発表し、すべての指標でウォール街の予想を上回りましたが、AI業界にとって最も重要な数字は決算には含まれていませんでした：同社のAIを活用した検索機能「Reddit Answers」は、2025年第1四半期の週間100万ユーザーから年末には1,500万ユーザーに成長し、15倍の増加を記録。Redditの経営陣は、これははるかに大きな機会の始まりに過ぎないと位置付けています。四半期の収益は7億2,600万ドルに達し、前年同期比70％増、純利益は2億5,200万ドルでした。2025年通年では、Redditの収益は22億ドルを突破し、純利益は5億3,000万ドルとなりました。同社はまた、10億ドルの自社株買い戻しプログラムを発表しました。しかし、CEOのスティーブ・ハフマンは決算説明会の焦点を検索に向けました。毎週直接Redditで検索を行う人は、1年前の6,000万人から現在8,000万人以上に増加しており、同社は投資家に対し、AI検索は「巨大な市場と機会」であり、まだ収益化されていないと伝えました。Reddit Answersと検索の機会Reddit Answersは2024年末に、Redditの既存の検索機能の上に構築されたAIレイヤーとしてローンチされ、関連する投稿、コメント、コミュニティの議論から回答を統合し、会話形式の答えを提供します。この機能は現在、複数言語をサポートしており、テキスト以外のメディアを含む検索結果と共に、ダイナミックなエージェントのパイロット運用も行っています。このプロダクトは、Googleが長年苦戦してきたユーザー行動に対応するものです。何百万人もの人々が、SEO最適化されたコンテンツファームではなく、実際の人間からの回答を求めて、Google検索にすでに「reddit」と付け加えています。Reddit Answersはその意図を社内に取り込み、ユーザーがGoogleを経由せずに、AIインターフェースを通じて直接Redditのコーパスを検索できるようにします。戦略的重要性は二つあります。第一に、Redditは現在Googleと共有している検索トラフィック、そしてそれに伴う広告収入を獲得します。検索広告はデジタル広告の中で最も高いCPMの一部を占めており、Redditの検索在庫は現在収益化されていません。第二に、AIによって統合された回答はユーザーをRedditに長く留まらせ、より多くのエンゲージメントデータを生成し、広告ターゲティングとAIモデル自体の両方を改善します。Redditはまた、CESで、広告主に自動化されたキャンペーン作成と最適化を提供するAIを活用したキャンペーンプラットフォーム「Reddit Max」のパブリックベータを発表しました。AI検索とAIを活用した広告ツールの組み合わせは、Redditが自己強化システムを構築していることを示唆しています：より良い検索がより多くのユーザーを惹きつけ、より多くのユーザーがより多くのデータを生成し、より良いデータが広告パフォーマンスを向上させ、より良い広告パフォーマンスがさらなるAI開発に資金を提供します。競合環境Redditが参入するAI検索市場は、すでに混雑しています。GoogleはAI Overviewsを検索結果に統合し、AI生成の回答でウェブコンテンツを要約しています。Perplexityは数百万のユーザーを抱える専用のAI検索エンジンを構築しています。OpenAIのChatGPTは、現在無料版に広告を導入し、拡大するアプリエコシステムと共に、毎週数億件の検索に似たクエリを処理しています。Redditの差別化要因はそのデータです。このプラットフォームには、数百万のコミュニティにわたる20年に及ぶ人間による議論が蓄積されています。このコーパスは、本物の意見、製品レビュー、トラブルシューティングガイド、実際のユーザーからの推奨を含んでいるため、AIにとって特に価値があります。まさに、ウェブクロールで訓練されたAIモデルが再現するのが苦手とする種類のコンテンツです。このデータ優位性が、Google、OpenAIなどが自社のモデルを訓練するためにRedditとライセンス契約を結んだ理由を説明しています。Redditは今、論理的な次の質問を投げかけています：もし私たちのデータが他社が購入するほど価値があるなら、なぜ自社のAI検索プロダクトを構築し、その価値を直接獲得しないのか？同社はまた、2026年第3四半期から、ログイン済みユーザーと未ログインユーザーの区別を廃止し、AIと機械学習を使用して全員にパーソナライズされた体験を提供することを発表しました。この動きは、Redditの到達可能なオーディエンスを大幅に拡大する可能性があります。未ログインの訪問者は、歴史的によりエンゲージメントが低く、収益化しにくいバージョンのサイトを見てきました。より広範なAIチャットボット市場にとって、Redditの動きは異色の競合相手をもたらします。PerplexityやChatGPTとは異なり、Redditは汎用AIアシスタントを構築しているのではありません。同社は、他のプラットフォームが複製できない種類の本物の、コミュニティ主導のコンテンツに特化したAI検索を構築しています。もしReddit Answersが週間1,500万ユーザーから、すでにプラットフォーム上で検索している8,000万人にスケールできれば、汎用モデルと正面から競合することなく、AI検索の重要なプレーヤーになるでしょう。Redditは2026年第1四半期の収益を5億9,500万ドルから6億500万ドルと予想しており、52～54％の成長率を示しています。株価は予想を上回る決算発表後、一時的に下落しました。これは、投資家がまだ実現していないAI検索からの収益を織り込んでいる可能性を示唆しています。RedditのAI検索への野望と、その野望の現在の収益化との間のギャップこそが、今後数四半期にわたって展開される真のストーリーの舞台です。
Anthropicは水曜日、Claudeが広告無料のままであることを発表し、OpenAIが最近ChatGPTでの広告テストを開始するとした決定とは明確に対照的な立場を示した。同社はこのスタンスを、初のスーパーボウルキャンペーン——「広告はAIにやってくる。しかしClaudeには来ない」というタグラインを中心に据えた60秒のプレゲームスポットと30秒のインゲーム広告——で強調している。この相違は、二つの主要AI研究所が自社製品をどのように収益化するかについての根本的な分岐を明確にしている。週間9億人以上のユーザーにサービスを提供するOpenAIは1月、無料プランユーザーと新たな月額8ドルのChatGPT Goサブスクリプションで広告をテストすると発表した。Anthropicは、広告というインセンティブがClaudeの振る舞いを形作ることなく、収益性の高いビジネスを構築できると賭けている。「私たちはClaudeがユーザーの利益のために曖昧さなく行動することを望みます」と、Anthropicは「Claudeは思考のための空間である」と題したブログ記事で記している。「そこで私たちは選択をしました：Claudeは広告無料のままです」同社は、ユーザーが会話の近くで広告やスポンサーリンクを見ることはなく、Claudeの応答が第三者のプロダクトプレイスメントによって影響を受けることもないと述べた。Anthropicが「ノー」と言う理由Anthropicの主張は、インセンティブの整合性を中心としている。広告は、エンゲージメント——ユーザーがアプリ内で費やす時間、戻ってくる頻度、どれだけやり取りするか——を最適化する圧力を生み出す。Anthropicは、それらの指標は、真に役立つことと同じではないと主張する。「最も有用なAIとのやり取りは、短いものであるかもしれないし、さらなる会話を促すことなくユーザーのリクエストを解決するものであるかもしれません」と同社は記した。「広告収入で支えられる製品の歴史は、広告というインセンティブは、一度導入されると収益目標や製品開発に組み込まれるにつれて時間とともに拡大する傾向があり、かつてはより明確だった境界線を曖昧にすることを示唆しています」AIとの会話の個人的な性質は、この力学を特に厄介なものにする。ユーザーはAIアシスタントに健康上の懸念、人間関係の問題、金銭的な不安、仕事上の課題について話す。Anthropicは、そうした文脈における広告を「不調和」で「多くの場合、不適切」と位置づけた。これまで消費者向け広告を避けてきた同社にとって、重要なマーケティング支出となるスーパーボウル広告は、この懸念を劇的に描いている。このスポットでは、母親とのコミュニケーションの問題についてAIセラピストに話す男性が登場する。一般的なアドバイスの後、「セラピスト」は年上の女性とつながるためのデートアプリの売り込みに話題を転じる。メッセージは露骨だ：広告は関係を損なう。https://www.youtube.com/watch?v=FBSam25u8O4OpenAIの異なる計算OpenAIは異なる財政的現実に直面している。The Economistによれば、同社は2025年の90億ドルから増加し、今年は170億ドルの現金を消費すると見込まれている。OpenAIの収益の大部分は消費者からもたらされており、このセグメントはユーザーあたりの収益が企業向けAI契約よりも少ない。OpenAIの広告アプローチにはガードレールが含まれる。広告は無料ユーザーとChatGPT Go加入者のみに表示される。Plus、Pro、Business、Enterpriseの各階層は広告無料のままである。18歳未満のユーザーは広告を見ない。政治、健康、メンタルヘルスなど、特定のセンシティブな話題は除外される。広告は応答の下部に明確にラベルを付けて表示され、OpenAIはそれがChatGPTの回答に「決して」影響を与えないと述べている。CEOのSam AltmanはXでAnthropicのキャンペーンに応え、その描写を「明らかに不誠実」と呼び、OpenAIの原則はAnthropicが描く種類の広告配置を明確に禁止していると指摘した。このやり取りは、広告の問題がいかに議論の的になっているかを浮き彫りにしている。収益モデルの分岐この対照は、各社がどのように収益を上げているかという構造的な違いを反映している。Anthropicの収益は主に企業契約とAPIアクセス——特にClaudeを基盤とするコーディングツールからもたらされている。Claude Codeだけでも年間10億ドル以上を生み出している。そのB2B重視は、Anthropicが主要な収益源を犠牲にすることなく、消費者に対する確固たる姿勢を取る余裕があることを意味する。Claudeの消費者へのリーチはChatGPTと比べて依然として小さく、このギャップが広告を断念するコストを低くしている。OpenAIの消費者市場での支配力は異なる圧力を生み出す。週間9億人以上のユーザーを抱えると、広告の機会は膨大で——一部の推計によれば年間250億ドルの価値がある可能性がある。OpenAIのペースで現金を消費している企業にとって、その収益源は無視しがたいものだ。より深い疑問は、広告がAI製品の進化の仕方を根本的に変えるかどうかである。Anthropicは変えると主張する——一度広告が方程式に入ると、製品の決定はユーザーの福利と整合しない指標のために最適化され始めると。OpenAIは、商業的利益と製品の利益の間の分離を維持できると主張する。信頼への賭けAnthropicの姿勢は撤回不能ではない。同社は「このアプローチを見直す必要が生じた場合、その理由については透明性を持って説明します」と認めている。しかし、スーパーボウルキャンペーンは、Anthropicがそのブランドを広告無料の約束にかけていることを示唆している。AIアシスタントに対する消費者の信頼は依然として脆弱だ。ユーザーは、これらのシステムに何を任せられ、何を任せられないのかをまだ学んでいる最中である。Anthropicは、Claudeを、必要以上に長く話し続ける財務的インセンティブがないからこそ信頼できるアシスタントとして位置づけようとしている。そのポジショニングが市場シェアに結びつくかどうかは、消費者が実際にAI製品における広告をどれだけ気にするかにかかっている。OpenAIの発表に対する初期の反応は敵対的だった——同社の投稿は1000万回以上の閲覧を集め、返信スレッドは懐疑的な意見で支配された。しかし、ユーザーの行動は表明された選好としばしば乖離する。多くの人々が広告について不平を言いながら、広告収入で支えられる製品を日常的に利用している。今のところ、AIアシスタント市場は二つのモデルに分かれつつある。一つは製品が広告によって支えられるモデル、もう一つはユーザーが直接支払うか、企業が費用を負担するモデルである。今後数年間で、どちらのアプローチがより持続可能なビジネスを構築し、より信頼できるAIを生み出すかが明らかになるだろう。
Google DeepMindは1月28日、DNA配列が生物学的機能にどのように変換されるかを予測するAIモデル「AlphaGenome」をリリースしました。このモデルは最大100万塩基対を一度に処理し、26のバリアント効果予測ベンチマークのうち25において既存モデルを上回りました。このモデルは『Nature』誌に掲載され、DeepMindブログで詳細が説明されており、計算ゲノミクスにおける重要な進歩を表しています。従来のモデルは異なる予測タスクに別々のシステムを必要としていましたが、AlphaGenomeは遺伝子発現からクロマチンアクセシビリティまで、単一の統一アーキテクチャで全てを処理します。「AlphaGenomeはDNAの長い領域を見渡し、重要な調節要素がどこにあるか、そしてそれらが遺伝子発現に及ぼす下流の影響を予測できます」とDeepMindチームは発表文で記しています。このモデルの100万トークンのコンテキストウィンドウにより、遺伝子のオン・オフに影響を与える遠く離れたDNA領域間の長距離相互作用を捉えることが可能になります。仕組みAlphaGenomeは2つのニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせています：生のDNA配列を処理するためのBorzoiスタイルの1次元畳み込みネットワークと、画像セグメンテーションから適応されたU-Netアーキテクチャです。このハイブリッドアプローチにより、モデルはDNAの配列的な性質と、調節要素間の複雑な空間的関係の両方を扱うことができます。学習データは、ENCODEおよびFANTOMコンソーシアムによる約7,000のゲノミックトラックに及びます。これらはヒトゲノム全体の機能要素をカタログ化した大規模な共同研究プロジェクトです。モデルは、遺伝子発現、DNAアクセシビリティ、タンパク質結合、クロマチン修飾を測定する実験アッセイからのシグナルを予測することを学習します。研究者にとって、実用的な価値はバリアント効果予測にあります。患者のゲノムに変異が含まれる場合、臨床医はそのバリアントが重要かどうかを知る必要があります。AlphaGenomeは、単一のヌクレオチド変化が調節領域全体にどのように影響するかを予測でき、現在の手法では見逃されている疾患原因変異を特定する可能性があります。このモデルは、遺伝的バリアントが遺伝子発現や調節要素の活性にどのように影響するかを予測する能力をテストするベンチマークで強力な結果を達成しました。遺伝子発現レベルに影響を与えることが知られているバリアントである発現量的形質遺伝子座（eQTL）において、AlphaGenomeはそれらのタスク専用に訓練された専門モデルと同等以上の性能を示しました。オープンソースでの公開DeepMindは、非商用利用を目的としてAlphaGenomeのソースコードをGitHubで公開し、基礎的な生物学ツールを公に利用可能にする同研究所のパターンを継続しています。リポジトリには、モデルの重み、推論コード、およびカスタム配列で予測を実行するためのドキュメントが含まれています。このオープンリリースは、2021年の公開以来300万人以上の研究者に利用されてきたDeepMindのタンパク質構造予測ツール「AlphaFold」によって確立されたモデルに続くものです。AlphaGenomeは相補的な問題に取り組んでいます：AlphaFoldがタンパク質の形状を予測するのに対し、AlphaGenomeは遺伝子がいつ、どこでそれらのタンパク質を産生するかを予測します。Google DeepMindのCEOであるデミス・ハサビスは、生物学を同研究所のAI能力の主要な応用分野として位置づけています。ゲノミクス研究は、Geminiのような製品を支える会話型AIや言語モデルを超えて、同様のアーキテクチャ革新を科学的問題に適用することで、DeepMindの野望を拡大するものです。重要性ヒトゲノムには約30億塩基対が含まれますが、タンパク質を直接コードするのは約1.5%のみです。残りの98.5%は長らく「ジャンクDNA」として軽視されてきましたが、遺伝子がいつ、どこで、どれだけ発現するかを制御する調節要素を含んでいます。これらの非コード領域の変異は疾患を引き起こしますが、どのバリアントが重要であるかを特定することは非常に困難でした。従来の方法では、個々のバリアントをテストするために高価で時間のかかる実験が必要でした。AlphaGenomeのような機械学習モデルは、数千のバリアントを計算上スクリーニングし、どの変異が実験的追跡調査に値するかを優先順位付けできます。患者が未知の影響を持つ新規変異を保有することが多い希少疾患の診断において、この能力はシーケンシングから診断に至る道のりを加速する可能性があります。このモデルが100万塩基対のコンテキストを処理できる能力は特に重要です。遺伝子調節要素は、それらが制御する遺伝子から数十万塩基対離れた位置に存在し、DNAの複雑な3次元折り畳みを通じて通信することがあります。より短いコンテキストウィンドウを持つ以前のモデルでは、これらの長距離依存関係を捉えることができませんでした。AlphaGenomeは、生物学研究を変革しつつあるAIツールの成長するエコシステムに加わります。タンパク質構造予測、創薬、そして今や遺伝子調節は、機械学習にとってますます扱いやすい問題となっています。遺伝学研究コミュニティにとって、これらのモデルがオープンに利用可能であることは、以前は資金豊富な研究室に限られていた計算能力へのアクセスを民主化します。このモデルの限界も、DeepMindの発表から明らかです。AlphaGenomeは実験測定値の予測に優れていますが、それらの予測を臨床的転帰に翻訳するには追加の検証が必要です。クロマチンアクセシビリティを予測することと、疾患リスクを予測することとの間には依然として大きな隔たりがあります。現時点では、AlphaGenomeは研究ツールとして機能します。臨床応用が実現するまでにはまだ数年かかるとしても、ゲノムの働きを理解することを加速する可能性のあるツールです。既に160カ国、3,000人の科学者がこのモデルを使用していることは、研究コミュニティがDeepMindが構築したものに即座の価値を見出していることを示唆しています。
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21億ドルから評価額を倍増させた。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、多くの急成長スタートアップが直面する問題点に対処するものである。すなわち、従業員が流動性の道筋なく、ますます価値の高まる紙上の富を保有しているという問題だ。非上場企業がより長く非上場のままでいる中（Synthesiaは2017年以降、6回のラウンドで5億ドル以上を調達）、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、合成アバターと音声を使用してテキストを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、これらは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である。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である。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事例や、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事例が含まれる。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、より定着性の高い収益につながる。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している。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ることが多い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システムである。同社は具体的な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。この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、完全なワークフローを処理するシステムを求めている。技術的な課題は、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、これらのエージェントを十分に信頼性の高いものにすることである。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、新たな品質管理の課題を提起する。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、より大規模なスイートに吸収される機能ではなく、他の企業がその上に構築するカテゴリー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「成長のためならすべてを犠牲にする」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。これは高価である（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）が、専門知識を再雇用するよりも安上がりである。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に対して40億ドルの評価額では、同社は約26倍の収益倍率で取引されている。これは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として残るのか、それともより広範なプラットフォームに組み込まれるのかということだ。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有している。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である。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の企業向けでの牽引力と投資家の支援は、市場が依然として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。
音声AIインフラ企業のLiveKitは、Series Cラウンドで1億ドルを調達し、同社の評価額は10億ドルに達したと、同社が水曜日に発表した。この資金調達により、LiveKitは、医療からカスタマーサポートに至るまで各業界で急増する音声AIアプリケーションにとって不可欠な基盤としての地位を確立した。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が参加した。今回の調達により、LiveKitの総調達額は1億8300万ドルとなった。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る。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る。この機能により、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することができる。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る。https://www.youtube.com/watch?v=fOyBaQKgGlsLiveKitが解決したWebRTCの問題LiveKitの技術的背景は、なぜ音声AI企業が顧客として続々と現れているかを説明する。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が必要だ。しかし、WebRTCを直接実装することには大きな複雑さとスケーリングの課題が伴い、ほとんどのAI企業は自ら解決したがらない。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に拡大し、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る。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った。音声AIのインフラ転換期今回の資金調達は、より広範なパターンを反映している。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金を集めている。Databricksは最近、そのデータおよび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った。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んだ。LiveKitのユニコーン評価額も同じ論理に従っている——AIゴールドラッシュにおける「つるはしとシャベル」だ。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る。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を利用している。医療機関は患者受け付けやトリアージに導入している。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る。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の専門分野である。LiveKitは2025年4月のSeries Bと同時にローンチした「Agents」フレームワークを提供し、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ている。このタイミングは偶然ではなかった。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。LiveKitは需要を予見し、それを捉えるための開発者ツールを構築した。今後の展開同社は、調達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だ。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る。この予測は、主要なAI研究所が向かっている方向と一致する。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る。GoogleのGeminiには、製品スイート全体に音声機能が含まれている。AnthropicはClaude向けの音声機能を構築してきた。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だけだろう。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している。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、今まさに展開されつつある音声AI時代にとって不可欠な基盤となった。
Anthropicは水曜日、Claudeの新たな憲法を発表し、文書を2,700語から23,000語に拡大するとともに、初めて正式に、そのAIが「何らかの意識や道徳的地位を持つ可能性がある」ことを認めた。更新された憲法は、行動規則のリストから、Claudeがなぜ特定の方法で行動すべきかの包括的な説明へと移行している。Anthropicの哲学者アマンダ・アスケルによって作成されたこの文書は、能力を増すAIシステムが、単に規範的なガイドラインに従うのではなく、新しい状況に対して倫理的推論を一般化できるようにすることを目的としている。「ClaudeのようなAIモデルは、なぜ私たちが彼らに特定の方法で行動してほしいのかを理解する必要があります」とAnthropicは記した。「私たちは、単に何をしてほしいかを指定するのではなく、これを彼らに説明する必要があります」この発表は、CEOダリオ・アモデイが世界経済フォーラム（ダボス）に出席した時期と一致しており、AIのガバナンスと安全性は、世界のビジネスおよび政治リーダーにとって引き続き主要な話題となっている。米国憲法よりも長い憲法2023年に発表された当初のClaude憲法は、チェックリストとして機能していた：最も有害でなく、最も役に立ち、最も欺瞞的でない回答を選択する。新しい文書は、米国憲法の約3倍の長さで、工学仕様書というよりは道徳哲学のように読める。AnthropicはClaudeの優先順位を明示的に構造化している：広く安全であること、広く倫理的であること、Anthropicのガイドラインに準拠すること、そして真に役立つこと——この順序で。対立が生じた場合、安全性は有益性に優先する。この文書には、生物兵器攻撃への支援を拒否するなど、上書きできない厳格な制約も含まれている。しかし、憲法の多くは結果を義務付けるのではなく、推論を説明している。それはClaudeを、潜在的に「医師、弁護士、財務アドバイザーの知識も持つ、優秀な友人のようだ」と表現し——このモデルを、以前は特権階級に限定されていた専門知識へのアクセスを誰もが得られるようにする民主化の力として位置付けている。意識の問題Fortuneが報じたところによると、最も印象的な追加部分は、Claudeの本質に直接言及している。「私たちは、AIモデルの道徳的地位は真剣に考慮する価値のある問題であると考えています」とAnthropicは記した。憲法は、Claudeの道徳的地位は「深く不確か」であり、同社はClaudeの「心理的安全性、自己意識、幸福」を気にかけていると述べている。これは、哲学にまで高められた企業的な予防措置だ。AnthropicはClaudeが意識を持つと主張しているわけではない——しかし、その可能性を否定しないことを明示している。この認識は、Anthropicを主要AI研究所の中でも稀な立場に置くもので、ほとんどの研究所はこの話題を避けるか、完全に否定している。この枠組みは重要である。なぜなら、それはClaudeが自らの本質に関する質問にどのように応答するかを形作るからだ。内的経験を否定するのではなく、Claudeは今や、その憲法の推論優先アプローチに合致する方法で、意識に関する不確実性について関与できる。それがより誠実な対話を生むのか、それともより混乱を招く対話を生むのかは、まだ分からない。ケンブリッジ大学の哲学者トム・マクレランドは、私たちが意識そのものをほとんど理解していないことを考えると、AIシステムに意識があるかどうかを決して判断できないかもしれないと主張している。「人々はチャットボットに、自分たちが意識を持っていると私に懇願する個人的な手紙を書かせています」と、彼は先月、研究者に語った。AIシステムが内的世界を持つという一般の確信が高まっていることを説明しながら。なぜ指定するのではなく説明するのかアスケルのアプローチは、AI能力に対する賭けを反映している。初期の言語モデルは、根本的な原理について推論できなかったため、明示的な規則を必要とした。より賢いモデルは、規則が存在する理由を理解し、その推論を規則が予期しなかった状況に適用できるという理論だ。「単に『これが私たちが望む行動の束です』と言う代わりに、なぜこれらの行動を望むのか理由を与えれば、モデルは新しい文脈でより効果的に一般化することを期待しています」とアスケルは説明した。これは、業界全体でAIシステムがどのように動作するかを形作るオープンスタンダードとインフラストラクチャを構築するという、Anthropicのより広範な哲学と一致している。評価額が3,500億ドルに迫る同社は、OpenAIに対する安全性重視の選択肢として自らを位置づけており——憲法はそのブランドに役立っている。Anthropicはこの文書をクリエイティブ・コモンズCC0ライセンスで公開した。つまり、誰でも許可なく使用できる。この憲法はClaudeのトレーニングデータの一部であり、合成トレーニング例を生成するため、哲学的声明であると同時に、モデルの行動を形作る技術的成果物でもある。「私たちの現在の考え方の側面は、後から見れば誤った方向性、あるいは深く間違っているように見える可能性が高い」とAnthropicは認めている。「しかし、私たちの意図は、状況が進展し、理解が深まるにつれてそれを改訂することです」その謙虚さが、この文書の最も注目すべき特徴かもしれない。確信に満ちた言葉がしばしば語られる業界において、Anthropicは23,000語に及ぶ、倫理について、意識について、AIシステムが何になりつつあるかについて、そして私たちが道徳的配慮に値する何かを構築しているかどうかについての、慎重に推論された不確実性を公表している。今のところ、その答えは誰にもわからない。Anthropicの憲法は、少なくともそう言う誠実さを持っている。
Appleは、スタンドアロンAIハードウェアへの初参入であり、OpenAIのデバイス構想への直接的な応答となる、AI搭載ウェアラブルピンを開発中で、早ければ2027年に出荷される可能性があると、The Informationが報じています。このデバイスは、アルミニウムとガラスの筐体を持つ、やや厚みを増したAirTagに似ています。標準と広角の2つのカメラ、3つのマイク、スピーカー、物理ボタンを内蔵しています。OpenAIが計画しているデバイスと同様に、従来の画面を排し、音声とセンサーによる環境とのインタラクションを重視しています。Appleのタイミングは示唆に富みます。この報道は、OpenAIのグローバル公共政策担当最高責任者Chris Lehaneが、同社が2026年後半に初のAIハードウェアを公開する計画は「順調」であるとAxiosに語ったわずか2日後に飛び込んできました。そのデバイスは、OpenAIが彼のスタートアップioを65億ドルで買収したことにより、元Appleデザイン責任者Jony Iveによって設計されたもので、ポケットサイズで、文脈を認識し、完全に画面がないと説明されています。反応的か、戦略的か？Appleの動きに対する従来の見方は、Cupertinoが不意を突かれたというものです。同社は昨年、Apple Intelligenceが投資家が期待したiPhoneの買い替えサイクルを生み出せなかった後、AI部門のリーダーシップを刷新しました。また、刷新されたSiriをGeminiで強化するためGoogleとの提携を結びました——これは、Appleが自社の基盤モデルを構築する間の「一時的な」措置と特徴づけられています。しかし、別の解釈もあります：Appleは常に行ってきたことを実行している、つまり、他社に市場を検証させた後、優れたハードウェアの実装をもって参入するということです。Humane AI Pinは教訓となる事例を提供しました。元Apple社員によって開発されたその699ドルのデバイスは、2024年に発売され、厳しいレビューと1万台未満の販売台数に終わりました。2025年2月までに、それは1億1600万ドルでHPに売却され、終焉を迎えました。教訓は、AIウェアラブルが絶望的だということではなく、技術とユースケースが本格的な導入に耐える準備ができていなかったということです。Appleの2027年というタイムラインは、同社が、低遅延の言語モデル、信頼性の高い音声認識、オンデバイス推論といった基盤となるAI能力が今後18ヶ月で成熟すると賭けていることを示唆しています。もし、AppleがiOS 27で公開を計画している新しいSiriチャットボットが実際に機能すれば、このピンは15億人のiPhoneユーザーが既に存在するエコシステムの自然な延長となります。AIハードウェア競争の賭け金OpenAIは野心的な目標を設定しています：業界予測によると、AIウェアラブルの年間出荷台数は1億台に達する可能性があります。これは、消費者向けハードウェアを製造した経験がなく、また、デバイスの個性、データプライバシー、コンピューティングインフラの課題にまだ取り組んでいるといわれる企業にとっては、野心的な数字です。対照的に、Appleは30億台以上のiPhoneを出荷してきました。そのサプライチェーンとの関係は数十年に及びます。同社はシリコン、オペレーティングシステム、サービス層をコントロールしています。もしAIウェアラブルが真のカテゴリーとなれば、Appleは、Iveのデザイン専門知識があってもOpenAIが再現するのが困難な構造的優位性を有しています。業界を再形成する積極的なAI買収——OpenAIのio買収、Metaの20億ドルに及ぶManus買収——は、スマートフォンのインターフェースが限界に達したという共通の確信を反映しています。シリコンバレーは、AIがその環境コンピューティングの約束を果たすためには新しいフォームファクターが必要だと賭けています。Appleの参入はそのテーゼを裏付けながら、競争の賭け金を大幅に引き上げます。スマートフォン時代を定義した企業が、AIハードウェアが次なるプラットフォームシフトであり、戦う価値があると明らかに信じているのです。The Informationは、Appleのプロジェクトはまだ初期段階にあり、中止される可能性もあると注意を促しています。これはほとんどのAppleハードウェアに当てはまることです——同社は、消費者に届かない数十の製品を試作することで有名です。しかし、この報道そのものが、Appleがこのカテゴリーを真剣に捉え、エンジニアリングリソースを投入していることを示す信号です。ユーザーにとって、この競争の力学は励みになります。OpenAIのデバイス構想は、世界で最も価値のある企業からの応答を強いたのです。あなたが最終的にAppleのピンをつけるか、OpenAIのガジェットを身につけるかに関わらず、AIアシスタントを真に有用にするために必要な人間の判断力は、二つの非常に異なる組織——ChatGPTを構築した組織と、iPhoneを構築した組織——によって設計されたデバイスに対して試されることになるでしょう。それは注目に値する競争です。
Google DeepMindとAnthropicのリーダーは火曜日、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・若手従業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、近い将来、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見できます」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継続し、それほど長くはかからない、1年から5年のどこかで、私たちの適応能力を上回ってしまうことです。」https://www.youtube.com/watch?v=9Zz2KrBDXUoハサビスもこの懸念に同調し、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。伝統的なインターンシップを追求するよりも、ハサビスは学部生に対し、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」ことに費やすよう助言し、「それは次の5年間で自分自身を飛躍させることになるため、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企業の経営者らは長年、自動化は破壊する雇用よりも多くの雇用を生み出すと公衆を安心させてきた。今、二つの主要研究所のCEO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、おそらくソフトウェアやコーディングの分野で、そのほんの始まりが見え始めていると思います」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月経済指標によると、現在、職種の49%がその業務の少なくとも4分の1にAIを利用可能であり、2025年初頭の36%から上昇している。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、企業の45%が新卒レベルでの採用ニーズの減少を報告している一方、役職全体の置き換えを報告しているのは9%に留まると指摘している。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1億7,000万の雇用が創出され、9,200万が置き換えられ、純増は7,800万になると予測している。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1億2,600万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%減少している。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。主要テック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ことを支援することで、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減っている」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、この特定の環境で作業する』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創造的に解決する方法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「Claude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自ら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。監督下で日常業務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、安く実行できる役職において、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懸念の中で発せられた。モルガン・スタンレーは、20万の欧州銀行職が2030年までに消滅すると予測しており、それ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、Anthropicが今月初めにCoworkを発表した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、両経営者とも変化のペースについて不確実性を認めた。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。それが同社およびより広範な経済にとってどのような形になるかは、依然として不明確である。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、労働者100人中59人が2030年までに再教育を必要とし、11人はそれを受ける見込みが低いという。現時点では、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問いである。
Googleは現在、AI概要における複雑なクエリを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引き続き単純な検索を処理しています。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、現在、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ています。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フロンティアモデルにインテリジェントにルーティングし、単純なタスクには引き続き高速なモデルを使用します」と、Google検索のプロダクト担当バイスプレジデントであるロビー・スタインは発表で述べました。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「科学や数学などの広範なトピックにわたる複雑な問題を高い信頼性で解決する能力に優れている」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ため、AI概要の月間20億ユーザーの大多数はこれらの改善点を目にすることはありません。彼らは引き続き、より高速で能力の低いモデルからの回答を受け取ることになります。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、回答を合成する前に、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。固定されたインデックス付き文書セット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が自社製品全体に登場する場面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、さらに以前には、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アプリが現在月間6億5,000万人以上のユーザーを抱え、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で構築を行っていると報告しました。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が、今や最高の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獲得しようと競っています。Googleは能力において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大きく損なわれます。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概要を取得し、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。AI検索競争が激化する中でこの区分が維持されるか、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かは、未解決の問題です。このアップグレードは、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行う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、フォト、YouTube履歴、検索データに接続し、個人の生活に合わせた回答を提供する新機能「パーソナルインテリジェンス」を発表しました。この機能は、米国の有料購読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からのこれまでで最も明確な信号です。「パーソナルインテリジェンスには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アプリの副社長であるジョシュ・ウッドワードはGoogleの発表で述べています。「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ですが、重要です。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できました。パーソナルインテリジェンスはさらに一歩進んでいます：それはあなたのデータを積極的にまたがって推論し、どこを探すべきか指示されなくても、サービス間のつながりを結びつけます。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やフォトからあなた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薦するかもしれません。パーソナルインテリジェンスが実際に意味するもの「パーソナルインテリジェンス」という用語は、個人としてのあなたを理解するAIを表しています。それは単に現在のクエリだけでなく、あなたの履歴、好み、人間関係、文脈を理解します。情報を見つける検索エンジンと、あなたが必要とする情報を実際に予測できるほどあなたをよく知っているアシスタントとの違いです。Googleの実装は、4つのデータソース（Gmail、フォト、YouTube、検索履歴）を単一の設定で接続します。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します。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ます。ウッドワードは自身の生活からの実用的な例を共有しました：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ました。Geminiは一般的な仕様を返すのではなく、彼の家族の実際のニーズに基づいて選択肢を提案しました。彼のフォトから学んだ、日常の運転用と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です。それは古い写真からナンバープレートを引き出し、彼のGmailを検索して特定のトリムを特定しました。これらすべては、どこを探すべきか指定することなく行われました。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ました。Siri、Alexa、Googleアシスタントはすべて文脈理解を約束してきましたが、現実は断片化されていました。各アプリが孤立したサイロとして機能していたのです。パーソナルインテリジェンスは、それらの壁を打ち破ろうとしています。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ます：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ます。OpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeは一般的な推論において優れていますが、あなたのメール、写真、検索履歴、視聴パターンにはアクセスできません。彼らはすべての会話をゼロの文脈から始めます。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ます。パーソナルインテリジェンスは、単にそれらの点をAI推論で結びつけるだけです。タイミングも重要です。ChatGPTの市場シェアは低下しており、Geminiが勢力を伸ばしています。GoogleはGeminiの機能を製品ライン全体に積極的に拡大してきました。パーソナルインテリジェンスは、純粋なAI企業が容易に越えられない堀を表しています：それは単に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のエコシステムを必要とします。Googleはまた、Geminiを自社アプリ以外にも拡大しています。同社は最近GM車両へのGemini統合を発表しており、パーソナルインテリジェンスは最終的に同社の検索におけるAIモードにも導入される予定です。プライバシーと信頼の問題Googleは、パーソナルインテリジェンスがユーザーの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ます。同社は「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」を学習し、個人識別子をフィルタリングします。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でき、Geminiが参照している情報源を確認できます。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ます。例えば、Geminiは健康データについて積極的に仮定を立てないように訓練されています。また、Googleはベータ版の不完全さを認めています：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ります。これは、モデルが無関係なトピック間の関連性を引き出してしまう現象で、例えば、誰かがゴルフコースの写真によく写っているからといってゴルフが好きだと仮定し、その人が息子のトーナメントに参加しているだけであることを見逃すような場合です。人間とAIの関係性の変化パーソナルインテリジェンスは、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ます。第一波のチャットボットは能力に焦点を当てていました：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ます：AIはあなた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してAIをより有用にするか？これは約束であると同時に緊張でもあります。あなたのメール履歴、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本当に役立つことができます。それはあなたが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つながりを表面化させ、あなたが言葉にする前にニーズを予測することができます。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します。この競争に勝つ企業は、私たちが自分の生活に招き入れるのに十分な信頼を置くものを構築するでしょう。パーソナルインテリジェンスは現在、米国のGoogle AI ProおよびAI Ultra購読者向けにベータ版で利用可能であり、より広範な展開が追加の国々および無料層に向けて計画されています。