消費者の検索行動に地殻変動が起きている。2025年4月、Safari経由の検索数が史上初めて減少した一方で、AIツール経由のトラフィックが前年比1200％増を記録。この激変する市場で、OpenAIはChatGPT Searchにショッピング機能を追加し、週間8億人のユーザーを武器に攻勢を強める。アンソロピックも検索APIをリリースし、企業向け機能で差別化を図る。そして最大の衝撃は、年間200億ドルでグーグルと契約するアップルが、AI検索への全面移行を検討していることだ。20年以上続いたグーグル一強時代の終焉となるのか。AI検索市場の最新動向を探る。

企業のAIプロジェクトで最大の課題となっているのが、データの「準備」と「整理」だ。データサイエンティストの業務時間の8割がこの作業に費やされ、本来の分析業務を圧迫している。この課題に挑戦するのが視覚言語モデル「DoRa」を開発したStructifyだ。人間のように、文書やWebページを「見て」理解し、必要なデータを自動抽出する。ここではデータ準備の自動化を実現するStructifyの驚くべき技術アプローチの詳細に迫ってみたい。

AIが新たな進化段階に突入しつつある。グーグル・ディープマインドのデービッド・シルバー氏らが提唱する「経験の時代」では、AIは人間が用意したデータから学ぶだけでなく、実世界との相互作用を通じて自己改善を図るようになる。メールの送信から投資判断まで自律的に行動し、その結果から学習することで、人間の知識や思考方法の限界を超えたAIに進化する可能性があるという。

2025年第1四半期だけで、ディープフェイク詐欺による世界的な被害額が300億円近くに達したことがわかった。わずか3～5秒の音声サンプルから85％の精度で声を複製できる技術や、本物と見分けがつかないビデオ通話技術を悪用し、経営幹部になりすまして送金を指示するケースが急増。シンガポールでは多国籍企業のCFOを装った詐欺により、7,000万円規模の被害が発生した。こうした状況を受け、AIを活用した新世代の従業員トレーニングなど、新たなアプローチに注目が集まる。脅威となるディープフェイク詐欺の実態とその対策について、最新動向を探ってみたい。

メタが2025年4月5日、最新の大規模言語モデル「Llama 4（ラマ・フォー）」を発表した。マルチモーダル機能を搭載し、画像・動画認識を標準装備するなど、「Llama 3」から大きな進化を遂げた。Scout、Maverick、Behemothの3モデルをラインナップし、それぞれの用途に応じた選択が可能だ。一方で、同社のベンチマークは公開モデルと異なることが明らかになり、透明性や公平性に対する批判が出ている。さらには最上位モデルBehemothのリリースが延期され、開発チームから多くのエンジニアが離脱していることが原因との報道もある。本稿では、Llama 4の技術的な特徴を解説しつつ、実際のビジネスシーンでどのような力を発揮するのか、その可能性と課題を探る。

生成AI市場で苦戦を強いられてきたグーグルが「Gemini 2.5 Pro」で攻勢に出ている。従来のAIとは一線を画す「思考型モデル」として注目を集める同モデルは、ベンチマークテストで最高水準のスコアを達成。さらに、100万トークンの入力処理やマルチモーダル機能の強化により、企業での実用性も大きく向上した。加えて、競争力のある価格設定でAI市場の構図を変える可能性も出てきた。

AIの次のフロンティアとして注目されるロボティクスと自動運転分野だが、データ不足という大きな課題に直面している。これに対しNVIDIAは人工データによるソリューションを提唱し、「Cosmos-Transfer1」という新モデルを発表した。単純な3D情報から写実的な映像を生成し、ロボット学習の効率を劇的に向上させるAIモデルだ。これにより、物体の把握から複雑な動作、またエッジケースを含む多様な状況に対応できるAIシステムの開発が加速することが期待される。NVIDIAはこのモデルをオープンソース化することで、物理AIエコシステムの拡大を狙う。

コーディング分野でアンソロピックの存在感が際立ってきた。同社の「Claude 3.7 Sonnet」は、ソフトウェア開発スキルを測定するSWE-benchで70.3％のスコアを記録し、OpenAIのo3-mini（49.3％）を大きく上回った。同社は、コンシューマー向け機能の開発に注力せず、エンタープライズ市場、特にコーディング性能に焦点を当て、AIモデルの開発を進めてきた。この戦略は、高性能、安全性、アクセスの容易性という3つの優位性となって実を結びつつある。本稿では、アンソロピックがコーディング分野で構築しつつある強固な立ち位置の背景に迫る。

OpenAIの「Deep Research」のパフォーマンスを超えるとされるのが、中国発のAIエージェント「Manus」だ。これを開発したButterfly Effectの創業者シャオ・ホン氏は「世界初の汎用AIエージェント」と豪語する。Manusはマルチエージェント構成を採用し、同AIエージェントは犯罪率や起業家密度をもとにサンフランシスコの物件を探すといった複雑なタスクにも対応するとされる。Manusについて詳しく解説するとともに、AIエージェントの進化の課題についても見ていこう。

米金融業界でAIエージェントの導入が加速している。ゴールドマン・サックスは「もう1人の社員」となるAIアシスタントを1万人の社員に提供開始した。また、ニューヨーク拠点の老舗銀行BNYも独自開発したエージェントベースのチャットボットを、OpenAIとの提携により強化する計画。さらにクレカ大手のキャピタル・ワンは自動車購入を支援するユニークなAIエージェントを全米展開する。ここでは金融業界で加速するAI活用の最新動向を探ってみたい。

Eコマース領域でも注目されているのは「AIエージェント」による変革だろう。ユーザーに代わり、エージェントがWeb上で商品を選び、カートに追加し、購入まで行えるようになった。また、エージェントフレームワークのメモリ機能の改善により、パーソナライゼーションの度合いもさらに高まることが予想されている。AIエージェントがもたらすEコマース市場における変革、その最前線を追ってみたい。

医療分野のAIプロジェクトで画期的な成功を収める事例が登場した。NYU Langone Healthは、Llama-3.1-8Bモデルとオープンソースのベクトルデータベースを組み合わせた独自のエージェンティックAI（AIエージェントよりもさらに自律性の高いAIのこと）を開発、導入の現場から高い評価を得ている。その成功の背景には、5つの重要な問いに基づく綿密な事前計画があったという。この事例からAIプロジェクトの成功確率を高めるための重要な示唆を探っていこう。