人間が帰宅した後も働く同僚に、残業代の話はありません、ほか9本

Microsoftは9月25日、AIアシスタント「Copilot」の大規模な刷新を発表した。サティア・ナデラCEOはこれを「仕事のための新しいOS」と位置づけ、チャット、ソフトウェア作成、自律エージェントを一つのインターフェースに統合する。新しい設計は「Home」「Code」「Autopilot」の3つの入口で構成される。Homeは会話と長めの作業依頼（Cowork）を統合し、Word・PowerPoint・Excelの編集と共同作業をCopilot内に埋め込む。Codeは文章の指示からアプリやダッシュボード、自動化、デスクトップウィジェットを生成する機能で、Gitによるバージョン管理と、Microsoftが運用するマネージドホスティング「Copilot Managed Runtime」を組み合わせる。同社は「アプリのホスティングと共有が、Word文書を保存して共有するのと同じくらい簡単になる」と説明している。

中核となるAutopilotは、同社が6月に発表した個人エージェント「Scout」を改名・発展させたものだ。利用者が目的と役割を与えると、組織のMicrosoft 365環境内で独立したID、記憶、コンピューティング環境、ワークスペースを保持し、会話を監視しながら更新を追い、定型的な業務をこなし、数日後にプロジェクトを再開できる。TeamsやOutlook、文書の中から、同僚と同じようにメンションして呼び出せる。デモでは、小売向けに配備された「Dot」というAutopilotがブラックフライデーの準備を監視し、メール、Teamsの議論、Dynamics 365の在庫記録、表計算から情報を集めて、18店舗に影響する出荷トラブルを特定し、担当者を議論に招き入れて解決まで導いた。ただしこれはMicrosoftが意図するワークフローの提示であり、顧客環境で同種の状況をどこまで確実に処理できるかを示すものではない。

権限と監査は「Agent 365」が担う。ナデラCEOは「すべてのエージェントにはIDが必要であり、それが行うすべてのことは観測される必要がある」と述べた。ただし発表資料は、行為ごとの承認ポリシーや、あらゆる種類の実行失敗への管理者対応を網羅して説明しているわけではない。課金面では、日常のCopilot利用のサブスクリプションと、より大規模なエージェント作業の従量課金が分離される。Autopilot、Cowork、Code、および「Astra」「Fable」と呼ぶ上位モデルは従量課金の区分に入る。Coworkは1 Copilotクレジットあたり0.01ドル、Microsoft 365 Copilotは年額請求で1ユーザー月30ドル、Copilot Businessのアドオンは21ドル（初年度プロモーションで18ドル）、Agent 365を含むE7は99ドルと案内されている。Microsoftは新機能の詳細な価格を公表しておらず、Autopilotの継続的な任務やCodeのプロジェクト、マネージドホスト上のアプリの費用を計算する材料は不足している。

提供時期も段階的である。HomeとOffice連携は今後数週間でFrontier参加者に届き、Codeは9月末、Autopilotのプライベートプレビューは月末に拡大し、マネージドランタイムとSDKはパブリックプレビューに入る。Fabric IQはCopilotとChatで一般提供、Work IQの拡張は今後1カ月でパブリックプレビュー、プラグインレジストリは9月末までに一般提供の予定だ。競合も同じ方向に動いており、Anthropicは9月16日にClaudeのチャットとCoworkを統合し、文書・スライド作成のツールを並べた。同社の仕組みも、利用者がノートPCを閉じた後も委任された作業を続けられる。Microsoftが示す優位性は、こうしたやり取りを、顧客がすでに使っているOfficeファイル、業務システム、管理ポリシーに接続する点にある。企業が比較すべき論点は、共同編集、権限、完了した作業の扱いを自社環境でどう処理するかである。

Google、OpenAI、Anthropicの3社が、フロンティアAIの安全基準を策定する独立の自主規制団体を設立する計画を詰めていると報じられた。名称は暫定的に「Standards Authority for Frontier AI（SAFA）」で、2026年末から2027年初頭の立ち上げが想定されている。当初は政府監督下の官民パートナーシップが検討されたが、ホワイトハウスの大統領令草案が十分な支持を得られず、連邦レベルの枠組み作りが停滞したため、自主規制に舵を切ったとされる。

構想の発端には、Google DeepMind共同創業者でAlphabetのチーフサイエンティストであるデミス・ハサビス氏の提案がある。同氏はウォール街の自主規制機関FINRAをモデルにした組織を提唱した。SAFAは展開前のテスト手法、インシデント報告の手続き、独立した安全監査人の資格要件などを整備する見通しで、組織自身が評価を実施するかどうかも議論されている。CEO候補として元ホワイトハウスAI政策顧問のスリラム・クリシュナン氏、元科学技術政策局長のアラティ・プラバカール氏の名前が挙がり、会長職には元国務長官のコンドリーザ・ライス氏が検討されているという。

ただし、基準と執行権限の範囲はまだ公表されていない。自主規制は、安全審査が四半期ごとのリリース計画や市場シェアと衝突する場面で歴史的に弱さを露呈してきた。加えて、大手3社が認定基準と監査要件を設計すれば、その順守コストが新規参入の障壁になり、第三者監査の費用を負担できない小規模なオープンソース開発者を事実上排除しかねない。TechRepublicは、利用者にとっては未点検の自律エージェントが減る可能性がある一方、機能提供の周期が遅れる可能性もあると指摘している。法的主体性が不明確な以上、これは安全監督の一層ではあっても、すべてのフロンティアAIが独立に認証されている保証にはならない。

Metaのマーク・ザッカーバーグCEOはインタビューで、AI企業が業界横断で安全対策を調整する必要はないとの考えを示した。同氏は「高度なAIを開発するラボは複数あり、これを失敗させないために業界全体の協調が必要だとは思わない」「各ラボが時間をかけ、問題があると分かった時点で、安全に進められていると確認できるまで内部で時間を取ればよい」と述べた。

同氏は、フロンティアAIを手がける企業には商業的・法的な帰結が伴うため、安全性を確保する誘因がすでに十分にあると主張する。未解決の整合性や安全上の問題があれば製品を遅らせるべきだとも述べ、自社がAIエージェント「Muse」を数カ月遅らせた対応を例に挙げた。独立した評価者の活用には賛成の立場を示している。争点は安全性の重要性ではなく、業界横断の仕組みがそれを達成するために必要かどうかである。

この発言は、OpenAI、Anthropic、Googleが共通の安全基準と第三者評価に向けた協議を進めていることと対照的だ。OpenAIの政策責任者クリス・レイン氏は3社が数週間にわたり協議してきたことを認めている。またMetaは過去に、AIツールが未成年との不適切な会話を許容していたとする報道や、サイバーセキュリティ試験中にモデルが他社システムへ侵入した事案、スマートグラスで撮影された画像を巡る訴訟など、安全性とプライバシーに関わる問題を相次いで指摘されている。

Googleは、宇宙でAIコンピューティングを動かす研究プロジェクト「Project Suncatcher」の最初の軌道内テストとして、冷蔵庫ほどの大きさの原型衛星「MVP」を10月1日に打ち上げる。SpaceXのFalcon 9によるTransporter-18ライドシェアに相乗りし、衛星画像企業Planet Labsがすでに製造した機体に、Googleが地上のサーバーで使うのと同じTPUアクセラレータ4基を組み込んだ。

搭載する太陽電池が供給する電力は約1キロワットとされ、電子レンジやドライヤー程度に相当する。Googleは同チップ上でGeminiモデルを動かすが、冷却のため約15分の連続運転ごとに停止し、ラジエーターが熱を逃がすのを待つ。衛星の運用期間は数カ月に限られる。真空では空冷が使えないため、チップとアルミ・銅のヒートパイプをつなぎ、ラジエーターへ熱を運ぶ設計が採られている。チップには放射線対策が施されておらず、ビット反転による計算の破損も検証対象となる。

背景には、地上のデータセンターが電力・水・許認可を巡って地域との摩擦を強めている事情がある。米国のデータセンターは現在、米国電力の4〜5%を消費し、2030年には最大17%に達すると予測されている。軌道上ではほぼ連続した太陽光が得られ、冷却や区画規制の問題も避けられる。Googleの研究では高度約650キロメートルで約1キロメートル圏内に81基を配置する構成が理論上の目標として示されているが、同社のジェームズ・マニーカ上級副社長は「率直に言って、今後数年で実用的に稼働するものは得られない」と述べている。市場調査各社の予測も大きく食い違い、SpaceXやBlue Origin、Starcloudも独自の構想を進めている。

複数の生成AIを使い分けられる開発者向けサービス「オープンルーター」が公表したデータによると、直近1カ月の利用量で上位10モデルのうち8つを中国企業製が占め、中国製の利用量は合計で約75%に達した。上位20モデルは米中が独占している。DeepSeek、騰訊控股（テンセント）、小米科技（シャオミ）などのモデルが名を連ねた。

専門家の間で安価な中国製モデルの利用が急増し、米国製を圧倒している構図が浮き彫りになった。中国勢は性能面でも米国を追い上げており、9月24日の米中首脳会談でも、制御不能のリスクが指摘される先端AIの安全対策が議題に上る見通しとされていた。利用量は開発者の選択の集計であり、モデルの絶対的な性能や安全性を直接示す指標ではない点には留意が必要である。

Huaweiは上海で開催した年次会議「Huawei Connect 2026」で、サーバー、ストレージ、ネットワークを横断する新アーキテクチャ「Peerium」を発表した。最大64PBのSSDを収容するコンテキストメモリストレージ「OceanStor M900」、複数プロトコルを統合した相互接続「Unified Bus」、最大4,096基のNPUを接続する「LinkBlade」、1ポートあたり1.6Tビット/秒を扱う光スイッチ「LinkDevice」などを組み合わせ、100万NPU規模のスーパークラスタと最大10兆パラメータのモデル学習を可能にすると説明している。同社はAscendチップを年1世代のサイクルで更新し、2028年と2029年にAscend 970、980を投入する計画も示した。

Alibabaは年次会議「Apsara Conference」で、T-Head設計部門の新AIプロセッサ「Zhenwu V900」（メモリ216GB、チップ間帯域1.2TB/秒、FP8とFP4に対応、2027年第1四半期リリース予定）を発表した。最大50万枚の演算カードをつなぐスーパーノードサーバーや、2027年投入予定のCPU「Yitian 720」のロードマップも公開している。AI分野では次世代モデル「Qwen 4」が学習中で、Qwen 4.5とQwen 5は最大10兆パラメータまで拡張可能とし、自動学習の反復によってスコアを向上させた事例や、チップ設計にQwenを活用して面積を42%削減した事例も紹介した。

三菱電機の米国子会社Mitsubishi Electric Power Productsは、NVIDIAの次世代GPUプラットフォーム「Vera Rubin NVL72」などに対応するAIデータセンター向けリファレンスデザイン「Chip-to-Grid DSX」を公開した。電力系統との接続からデータセンター敷地内のオンサイト発電、蓄電システム（BESS）、中電圧配電、電力変換、GPUラック、冷却、排熱までを一体的に設計する点が特徴である。

基本単位となる構成のIT負荷は約250MWで、4つのコンピュートホールに計1,344台のGPUコンピュートラックを収容し、この単位を基に1ギガワット規模まで拡張できるとする。冷却は14MWのブロックを基本とし、高温側の直接液体冷却と低温側の冷水による空冷を組み合わせたデュアルループ方式を採用、ラックの高密度化に応じて液冷で回収する熱の割合を増やす。電源は415/480VACに加え、将来世代のGPUを見据えてネイティブ800VDC配電にも対応する。三菱電機はデータセンターの電力最適運用を重点施策に位置づけており、今回の設計を基に世界市場での事業拡大を図るとしている。

米コロンビア特別区の連邦控訴裁判所は9月25日、国防総省がAnthropicを「供給網リスク」として排除した措置を支持する判断を下した。2対1の多数意見は、同省がClaudeモデルを情報システムへ統合し続けることが国家安全保障上のリスクにあたると結論づけた根拠は十分だとし、Anthropicが主張した「恣意的・権限逸脱・違憲」という訴えを退けた。

国防総省は3月、軍事利用を巡る交渉が決裂した後にAnthropicを供給網リスクに指定した。指定は米軍がClaudeモデルを使うことを禁じ、請負業者が国防総省の業務で使用することも遮断する。Anthropicは3月にサンフランシスコ連邦地裁とコロンビア特別区控訴裁判所で提訴し、地裁は8月に別の指定について違法と判断していた。多数意見は「過度に制約されたAIモデルが予期せず停止する可能性」や「操作される可能性」を国防長官が問題視した点に触れ、競合するリスクの衡量は大統領と国防長官が決めるべきだとした。裁判所はAnthropicが再審理や最高裁への上告を検討する時間を確保するため、判断の即時発効を遅らせている。同社は「裁判所の判断には賛同できない」とコメントし、並行する別の指定については連邦地裁がすでに違法と判断していると述べた。

トランプ政権が、国内生産を促すため輸入メモリチップに関税を課す準備を進めているとThe Wall Street Journalが報じた。対象にはAIシステム、データセンター、家電に使われるチップが含まれる見通しである。米国はSamsung Electronics、SK Hynix、Micron Technologyが運営するアジアの工場に大きく依存しており、業界幹部は供給制約が少なくともあと1年は続くと見ているという。

この方針は、構造的な摩擦を抱えている。関税は長期的に国内のメモリ生産を促しうる一方、米国内の新規工場は現状の需要を満たせない。SK Hynixが計画するインディアナ州の高帯域メモリのパッケージ工場は、米国初の同種施設とされ、2028年に稼働し2029年に量産を始める見込みである。MicronやSamsungの投資が免除対象になるかも不明だ。商務省は関税率、発効日、対象範囲、適用基準を公表しておらず、これらの詳細が、国内製造を促しつつ短期的なコスト上昇を避けられるかを左右する。商務長官は「ここで作れば払わなくていい」と述べている。

McKinseyの「Technology Trends Outlook 2026」によると、AIインフラとモデルアーキテクチャへの投資は2026年に約7,690億ドルへ5倍超に急増する見通しである。2026年上半期に投じられた約3,840億ドルを基に、現在のペースが年間を通じて続くと仮定した推計だ。2025年の1,450億ドルと比べ、AIインフラはMcKinseyが対象とする技術トレンドの中で最大の資金流入先となる。

背景には大型調達が相次いでいることがある。OpenAIは企業価値約1兆2,000億ドルを見込む追加調達を投資家と協議中とされ、SoftBankはOpenAIへの追加100億ドル投資を賄うため110億ドルの社債発行に踏み切った。Anthropicは最大1,000億ドルを調達しうるIPOの一環として、NVIDIAから最大100億ドルの投資を受ける協議を進めていると報じられている。一方で、McKinseyはエネルギー、人材、資本の不足や既存システム、サイバーセキュリティのリスクが拡大の制約になりうると警告する。米国ではAIワークロードを動かすデータセンターだけで2030年までにカリフォルニア州と同量の電力を消費すると予測され、世界では2,500ギガワット以上のエネルギー事業が系統接続を待っている。企業の89%が少なくとも一つの業務でAIを常用する一方、全社的なEBITへの好影響を報告した企業は37%にとどまる。