Google、マレーシアのAIデータセンターに約610億リンギット投資へ

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マレーシアとAI · 11月5日（木）

Google、マレーシアのAIデータセンターに約610億リンギット投資へ

RM61 billionGoogle's planned Malaysia investment in 2027-2028 (about US$15 billion)

Googleは2027年と2028年に、主にセランゴール州とヌグリ・スンビラン州のデータセンターに約610億リンギット（150億米ドル）を投じる計画です。11月4日にアンワル首相と発表しました。80万人のマレーシア人への研修と、国の送電網へのクリーン電力の追加も約束しています。

ポイント

何をつくるか：セランゴール州エルミナ・ビジネスパークの最初の拠点はすでに稼働中です。セランゴール州とヌグリ・スンビラン州ポートディクソンに新しい拠点を計画しており、マレーシアに開設予定のクラウドリージョンも支えます。
雇用：建設期間中は年間3万7,000人以上の雇用を支え、経済に年約45億リンギット（11億米ドル）を加えるとGoogleは見込んでいます。稼働後は全国の中央値より約45%高い賃金の雇用を9,000人以上維持し、80社以上のマレーシア企業が取引先になるといいます。
スキル：4つのリスキリング計画で、2031年までに80万人を育成します。教員と若者、小規模事業者、公務員、求職者が対象で、拠点のある州から始めます。
電力と水：テナガ・ナショナルと組んで1ギガワット以上のクリーン電力を送電網に加え、拠点の電力はすべて自社で負担するとしています。スランゴール川流域の河川事業や、2,000人分の水を最大2週間まかなえる4校の貯水タンクにも資金を出します。

なぜ重要か： 今年マレーシアで最大級のテック投資です。雇用や研修の数字はGoogle自身の見込みなので、研修が拠点のある州の外にも届くかを見守る価値があります。

情報源（2）

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企業のAI活用 · 11月5日（木）

マレーシアのU Mobile、AIでサポート依頼の一部を84%削減

84.5%fewer network and setup tickets at U Mobile, Jan to Sep 2026

マレーシアの通信会社U Mobileは、システムを調べて修正案を出すAIヘルプデスクをつくりました。製薬向けデータ企業は30時間の準備作業を約4時間に短縮。一方、大規模な調査はAIが書いたコードが人の確認作業を増やすと警告しています。

ポイント

U Mobile：AIのAiDaHが契約を調べ、原因を見つけ、修正案を出します。変更の前には必ず人が確認します。2026年1〜9月に、月間の問い合わせ件数はネットワークと開通で84.5%、一般の質問で81.6%、請求で48.7%減ったと同社は言います。
ある例では、1件の止まった注文が原因で、顧客が3日間に30回以上同じ購入を試みていたことを見つけました。社員はMicrosoft Teamsの中で使うので、新しいアプリを覚える必要はありません。
製薬会社を支えるIndegeneは、誤りや欠けたデータを見つけるチェック（データ品質ルール）をAIに書かせています。1つのデータの準備は約30時間から約4時間に減り、提案はすべて人が確認します。
700社以上を調べたハーバード大学の研究では、AIコーディングエージェントでコードの量は30%増えましたが、完了した仕事は12%増にとどまりました。確認するAIの成果が増え、コードレビューは49%長くなりました。

なぜ重要か： いちばん効果が出るのは、AIが調べて人が最終判断するときです。その確認の時間を見込まないと、節約は小さくなります。

情報源（3）

How U Mobile built agentic telco operations with Amazon Bedrock AgentCore · AWS Machine Learning Blog
How Indegene is modernizing and scaling enterprise data quality in life sciences · AWS Machine Learning Blog
Harvard study of 718 companies: AI coding agents and the code review bottleneck · InfoQ China

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働くロボット · 11月5日（木）

ロボット6台が上海の店を24時間運営、1,730件の作業

1,730tasks done by six robots in one 24-hour shop shift

中国では人型ロボットが、展示から実際の店や薬局、工場に移りつつあります。数字は企業自身のもので、ロボットがどれだけ失敗したかなど大事な結果はまだ出ていません。

ポイント

AgiBot：G2人型ロボット6台が、11月2日午前10時から3日午前10時まで上海・徐匯区のコンビニを運営しました。客の出迎え683回、コーヒー147杯、品出し277回など、計1,730件の作業をこなし、6台中4台が同社の審査に合格しました。
AgiBotは失敗や人の手助けの頻度を公表しておらず、柔らかい物や小さな物を扱う細かい作業はまだ難しいままです。
アント・グループ：同社のロボットは上海の国大薬房の複数店舗ですでに薬を取り出しています。棚を変えずに幅80cmの通路を動きます。オープンなロボットモデルは約220万回ダウンロードされたと同社は言います。
シャオミ：人型ロボットが自動車工場の仕分け作業で初めて8時間のシフトを丸ごとこなしました。3つの作業場での成功率は94〜98%だとしています。

なぜ重要か： 店や薬局をつくり直さずに入れるロボットこそ、いつかマレーシアのクリニックや店で役立つかもしれません。失敗率が公表されるまでは、デモとして受け止めましょう。

情報源（3）

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AIと健康 · 11月5日（木）

がんの母を支える息子、AIの使い方を紹介

1 pagebrief that keeps the whole care team on the same facts

クリエイターのピーター・ヤン氏の母親が、再びがんになりました。彼はAIで続けている手順を紹介しました。主に書類と質問の準備のためで、医療の答えを求めるためではありません。AIががんを治したというネットの話は誤りだと言います。

ポイント

1ページのまとめを作る：患者の情報、医療チーム、次の手順、大事な事実、医療用語のやさしい説明、日付入りの記録。共有のGoogleドキュメントに置き、AIに更新させます。
記録は早めに集める：報告書、画像ファイル、組織の検体は届くまで何週間もかかることがあります。すべて1か所にまとめると、AIは一般論でなく本人の経過をもとに答えます。
調べものは慎重に：標準治療を学び、セカンドオピニオンに備え、臨床試験を探すのにAIを使いますが、初期の試験には悪化させるものもあると注意します。腫瘍の遺伝子検査は約1万6,300リンギット（4,000米ドル）かかります。
実際の作業は今もファクスと画像のCDだと彼は言います。最後の手順は家族との時間を守ること。方法はチャットボットが使える「スキル」として無料で公開しています。

なぜ重要か： 介護する人にとって、AIのいちばん役立つ仕事は、書類の管理と短い診察のための質問づくりかもしれません。治療の判断は医師のものです。

情報源（1）

My Mom Has Cancer Again. Here's How I'm Using AI to Fight It · Peter Yang

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共有の前に確認 · 11月5日（木）

Claudeの利用量半減のうわさは誤り、流出「モデル」も偽物か

400+fake-IT attacks in Microsoft Teams counted by Arctic Wolf

今週は証拠のないAIの話がいくつも広まりました。1つはAnthropicが否定し、偽のダウンロードは安全上の危険があります。別に、ハッカーがMicrosoft TeamsでIT担当になりすましています。

ポイント

10月30日、Anthropicは最上位のClaudeプランの名前をUltraに変えました。価格は月約900リンギット（220米ドル）のままです。X上では利用量が半分になったという声が出ましたが、同社のプロダクト責任者マイク・オーバレル氏は否定しました。週の上限は最初からProの10倍で、混乱を謝罪しました。
Hugging Faceのページが、未公開のMythosのモデルの重みを公開したと主張しました。研究者はファイルが作り物だと示す兆候を見つけ、流出の確かな証拠はありません。こうしたファイルはダウンロードしないでください。
未公開の「Claude Fable 5.5」のものとされるテスト結果も出回っていますが、Anthropicは存在を認めていません。
セキュリティ企業Arctic Wolfは、受信箱を迷惑メールであふれさせ（メール爆撃）、その後TeamsでIT担当を名乗ってリモートアクセスを求める攻撃を400件以上確認しました。本物のIT担当はパスワードを聞かないとIBMの専門家は言います。

なぜ重要か： AIのうわさを共有する前に、会社自身の発表を探しましょう。大量のメールのあとで突然「IT」から連絡が来たら、知っている番号でIT部門に電話しましょう。

情報源（3）

Claude plan rename halves usage? Anthropic denies: Max 20x weekly limit was always 10x Pro · ITmedia AI+
Claims of leaked Mythos weights and Claude Fable 5.5 tests lack proof · IThome
Did the Knicks' phishing test go too far? Plus, hackers pose as IT in Teams · IBM Technology

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東南アジア · 11月5日（木）

マレーシア、ASEANのスタートアップ向けにAI活用のオンライン拠点

10,400startups on the platform behind the new ASEAN centre

マレーシアは、AIでスタートアップとASEANの協力先を結ぶオンライン拠点を始めました。銀行はジョホールの大型AIデータセンターを支援。ユネスコの調査は、英語以外の言語ではチャットボットが弱いかもしれないと警告しています。

ポイント

マレーシア：11月4日、クアラルンプールのCradle LIVE!サミットで、科学技術革新省（MOSTI）とCradleがStartup ASEAN Digital Centre of Excellenceを始めました。AIマッチングなど7つの機能を、5万2,000人以上の利用者と1万400社のスタートアップがいるプラットフォームに加えます。
マレーシア：シンガポールのPrinceton Digital Groupが、メイバンク、アフィン銀行、HSBC、UOBなど6行からグリーンファイナンスを得ました。ジョホール州セデナック・テックパークの200メガワットのJH1拠点の完成に使います。AIとクラウド向けです。
地域：ユネスコとロンドン大学の研究で、最大33のAIモデルの多くが、利用者に反論されると正しい気候の事実を取り下げました（迎合）。英語以外の言語では答えの質も下がりました。全データは11月16日に出るため、早めの警告として受け止めましょう。

なぜ重要か： マレーシアはAIのためのデータセンターとスタートアップのつながりの両方を築いています。マレー語など現地の言葉でチャットボットに聞くときは、答えを確かめましょう。

情報源（3）

Malaysia launches ASEAN startup digital centre at Cradle LIVE! Summit 2026 · TechNode Global
Singapore's Princeton Digital secures green financing for data hub in Johor · TechNode Global
AI chatbots cave on climate facts under pressure, and SEA's languages may fare worst · e27

次へ · AIとセキュリティ偽の採用テストとAIツールを悪用、Binanceから巨額盗難 →

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AIとセキュリティ · 11月4日（水）

偽の採用テストとAIツールを悪用、Binanceから巨額盗難

RM25.6 billionstolen from Binance on 29 Oct (about US$6.3 billion)

Binanceによると、10月29日に起きた約256億リンギット（63億米ドル）の過去最大の盗難は、数か月前の偽のAIコーディングツールと偽の採用面接から始まりました。同じ週、改ざんされたClaude Codeの拡張機能が約11時間、Cursorのストアに置かれていました。

ポイント

始まり：6月、Binanceのエンジニアが人気のAIコーディングツールを探し、偽のダウンロードページから改ざん版を入れてしまいました。9月には偽の採用担当者が別のエンジニアに、マルウェア入りのコーディングテストを渡しました。攻撃者はその後、Binance社内のAIツールを経由して送金を承認するシステムにたどり着きました（Binanceの報告、CNBC）。
Binanceは失われた資金の98%を自己資金で補い、約116億リンギット（28.5億米ドル）が凍結・押収されたといいます。FBIは北朝鮮のハッカー集団TraderTraitorの犯行としていますが、北朝鮮は否定しています。
10月29日、改ざんされたClaude Code拡張機能がCursorの拡張機能ストアに約11時間公開され、最大5,000人に届きました。PCに隠れた侵入口を仕込もうとするもので、削除だけでは不十分です。Cursorはバージョン2.1.314以降への更新を呼びかけています（Cursor、WIRED）。
AIはセキュリティの穴を見つけるのも速くなっています。Anthropicによると、未公開のClaudeモデルが一部のサーバーを完全に乗っ取れるLinuxのバグを見つけて悪用しました。Fireshipの計算では約53分です。修正は公開済みです。
身近な話：アンワル首相は11月3日、マレーシアがサイバー攻撃の標的になりうると警告し、中央銀行が銀行と協議しています（Lowyat.net、The Edge）。

なぜ重要か： 攻撃者は今、AIを使うために入れるツールそのものを狙っています。AIツールは公式サイトからだけ入手し、知らない採用担当者からのコーディングテストに注意し、更新はオンのままにしましょう。

情報源（6）

Binance co-CEO Teng says hackers used fake job interviews to steal $6.3 billion in crypto · CNBC
North Korea responsible for $6 billion Binance attack · FBI
Claude Code extension security notice · Cursor
Trojan malware targets thousands of Anthropic Claude developer systems · WIRED
Fireship on AI-found Linux bugs and recent hacks · Fireship
Anwar: Malaysia could be a target for cyberattacks · Lowyat.net

次へ · 企業のAI活用不動産会社、セキュリティ企業、AnthropicがAIの効果を測定 →

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企業のAI活用 · 11月4日（水）

不動産会社、セキュリティ企業、AnthropicがAIの効果を測定

99%lower cost per listing photo at Heimstaden in the Netherlands

欧州の賃貸住宅会社は物件写真のコストを99%削減。Nortonの開発元はニュースアプリを3倍速く作り、Anthropicはチームが知らない言語で中核システムを書き直しました。

ポイント

Heimstaden（欧州の賃貸住宅）：家具をデジタルで配置した物件写真は1枚約228リンギット（50ユーロ）でしたが、AIで0.46リンギット（0.10ユーロ）未満に。オランダだけで年約59万リンギット（13万ユーロ）の節約が見込めるとしています（HeimstadenとOpenAIの事例）。
同社では、プログラミング経験のないアナリストがで20,112件の物件の気候リスクを調べました。5人で1年かかる見込みの作業を、2人で2か月で終えたといいます。導入から2〜3か月で社員の半数がChatGPTを使いました。
Gen Digital（Nortonの開発元）：小さなチームがAIのコーディング支援でニュースアプリNorton Revampを作り、2026年3月に公開しました。機能の開発は3倍速くなり、画面のコードの約70%をAIが書きました。ただしAIの成果物の確認に作業時間の20〜30%がかかりました（Genのエンジニア、AWSブログ）。
Anthropic：の経験がないチームがClaudeを使い、の中核部分をPythonからRustに移しました。コンピューター資源の使用は40〜50%減り、最初の返答は10〜20%速くなったと、同社のKatelyn Lesse氏は話します（InfoQ）。
中小企業への教訓：最大の節約は写真や物件チェックのような繰り返しの仕事から生まれます。AIの成果物を人が確認する時間もきちんと見込みましょう。

なぜ重要か： どれも測定された結果で、NortonのチームはAIの成果物を確認するコストも数えました。この見えにくいコストこそ、中小企業が計画に入れるべきものです。

情報源（3）

Heimstaden scales AI across its business with ChatGPT and Codex · OpenAI
How Gen Digital built Norton Revamp's AI-curated news engine with Amazon Bedrock AgentCore · AWS Machine Learning Blog
Anthropic moves its Messages API from Python to Rust with Claude (Chinese) · InfoQ China

次へ · AIを上手に使う雑なAI仕事で同僚の時間を奪わないための方法 →

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AIを上手に使う · 11月4日（水）

雑なAI仕事で同僚の時間を奪わないための方法

~2 hourslost per piece of sloppy AI work received (Stanford/BetterUp)

AIで作った雑な仕事は「ワークスロップ」と呼ばれ、受け取った人が直すのに何時間もかかります。解決は簡単で、AIが書く前に自分の考えと背景を伝えることです。

ポイント

スタンフォード大学とBetterUpの調査では、米国のオフィスワーカーの約40%が過去1か月にワークスロップを受け取り、1件の対応に2時間近くかかっていました（The AI Daily Brief）。
AIで作った仕事を送る前の4つのチェック：すべての文を説明できるか。全部読んだか。自分にしか加えられないものが入っているか。自分の名前を付けられるか。
まず自分の考えを伝えましょう。同じ単純な指示では、ChatGPT、Claude、GeminiのLinkedIn投稿はほぼ同じでした。書き手自身の意見と避けたい言葉を加えると、ずっと良い下書きになりました。
背景は一度渡せばOK：Notionは「運用ガイド」ページを作る設定を紹介しています。それをChatGPTやClaudeのカスタム指示に貼れば、AIはプロジェクトやメモの場所が分かり、繰り返しの仕事はスキルとして保存できます（Notion）。

なぜ重要か： AIで下書きは安く作れますが、確認の手間は読む人が払います。数分かけて自分の考えを加えれば、周りの時間を守り、自分の評判も守れます。

情報源（2）

How to Deslopify Your AI · The AI Daily Brief
Set up ChatGPT and Claude with your Notion workspace · Notion

次へ · AIとクリエイターEU裁判所の法務官：ニュース記事を写すAIの回答は著作権侵害の恐れ →

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AIとクリエイター · 11月4日（水）

EU裁判所の法務官：ニュース記事を写すAIの回答は著作権侵害の恐れ

6,000+new game pages a day on Itch.io, double the August level

EUの最高裁判所の法務官は、GoogleのGeminiの回答が元の記事の代わりになる場合、出版社の権利を侵害しうると述べました。別の話題では、ゲームストアのItch.ioがAI製のゴミデータを数テラバイト削除しました。

ポイント

生成AIをめぐるEU裁判所で初の事件（ハンガリーの出版社Like Company対Google）で、シュプナル法務官は11月3日、Geminiが有料の壁やボットの遮断をすり抜けた場合、または回答が記事をそっくり写して読者が元記事を読む必要がなくなる場合は、ルール違反になりうるとしました（EU司法裁判所の発表）。
事実そのものは自由に使えます。守られるのは記事の書き方です。記事でAIを学習させることは、EUのテキスト・データマイニングの例外で原則認められるとも述べました。意見に拘束力はなく、判決は後日です（Courthouse News、RTÉ）。
Itch.io：1日に作られる新しいゲームページは8月3日から10月30日の間に約3,000から6,000超へ倍増しましたが、ダウンロードは増えませんでした。ストアは「数テラバイト」のAIスロップを削除し、「AIなし」の検索フィルターを追加しました（Kotaku）。
このフィルターは、作者がAI不使用と申告したゲームだけを表示するため、多くのゲームが外れます。ボードゲーム、本、漫画、サウンドトラックの作者は、AIを使ったかどうかの申告が必須になりました。

なぜ重要か： 裁判所やストアが、AIによる他人の作品の再利用に線を引き始めています。AIで書いたり作ったりするなら、元の作品を示してリンクし、AIの助けを使ったことを伝えましょう。

情報源（4）

Advocate General's Opinion in Case C-250/25 Like Company v Google (press release) · Court of Justice of the EU
EU legal adviser finds limited uses of Google AI could run afoul of publishers' rights · Courthouse News
EU court adviser backs publishers in Google AI case · RTÉ
Itch.io deletes terabytes of gen-AI slop and adds a No AI filter · Kotaku

次へ · 東南アジアペナンの企業、2,000万リンギットのAIチップ検査装置工場を開設 →

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東南アジア · 11月4日（水）

ペナンの企業、2,000万リンギットのAIチップ検査装置工場を開設

RM20 millionEstek's new AI and chip-equipment plant in Batu Kawan, Penang

ペナン生まれの企業が、半導体製造装置とAI検査ツールを作る新工場を開きました。シンガポールのNCSはAI導入エンジニアを3倍に増やし、タイの銀行系ファンドはAI企業Amityに出資しました。

ポイント

マレーシア：2015年創業のペナン企業Estek Automationが、バトゥ・カワンに2,000万リンギットをかけた5万平方フィートの工場を開設しました。ダイソーターやウェハー検査装置などの半導体製造装置と、不良部品を見つけるAIカメラ検査を手がけます（The Star、Digital News Asia）。
シンガポール：NCSは、組織がAIの試験導入から日常の利用へ進むのを助けるAI Mission Centreを開きました。顧客の現場に入るAIエンジニアを2年で100人から300人超に増やす計画で、チャンギ空港グループ、精神保健研究所、Life3 Biotechと提携しました（Digital News Asia、CNA）。
タイ：アユタヤ銀行（Krungsri）のベンチャー部門Krungsri FinnovateがAI企業Amityに出資し、シリーズDの調達額は約4億700万リンギット（1億米ドル）を超えました。Amityは100社超の取引先と数千の中小企業にサービスを提供し、株式上場も視野に入れています（TechNode Global、e27）。

なぜ重要か： この地域では、AIの資金がチャットボットだけでなく、工場やAIを現場で動かす人材にも向かっています。プログラマーだけでなく、エンジニアや技術者の仕事にもつながります。

情報源（6）

Estek invests RM20mil in new Batu Kawan manufacturing facility · The Star
Estek Automation opens US$5 mil manufacturing facility in Penang · Digital News Asia
Singapore's NCS launches AI Mission Centre, commits to over 300 forward-deployed engineers · Digital News Asia
NCS opens AI Mission Centre in Ang Mo Kio, to triple embedded AI engineers to over 300 · CNA
Krungsri Finnovate invests in Thailand's AI company Amity, Series D funding exceeds $100M · TechNode Global
Krungsri buys into Amity as the Thai AI group dresses its cap table for an IPO · e27

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AIフェイクを見抜く · 11月3日（火）

Google、AI製の写真・動画チェッカーを誰でも使えるように

180 billion+images and videos already watermarked by SynthID

Googleは Detectorを英語で世界中に公開しました。画像・動画・音声をアップロードすると、Googleや提携企業の隠れたAIの印があるかを教えてくれます。

ポイント

仕組み：Googleと提携企業は、AIで作ったファイルに目に見えない透かしを入れています。これまでに画像と動画で1,800億件以上、音声で24万年分に印を付けたといいます（Googleの10月まとめ）。
OpenAI、NVIDIA、Kakaoのツールで作ったファイルも調べられるようになり、Appleにも近く対応予定です。以前はGeminiアプリでGoogle製のコンテンツしか調べられませんでした（InfoQ）。
万能のAI検出ツールではありません。別の透かしを使うMetaやMicrosoftのファイルは分からず、大きな編集で印が弱まることもあります。「はっきりした信号なし」は本物の証明ではありません。
Redditでは、画像を軽く加工するだけで印が消えるとの声もあります。別の方法のはファイルの履歴をメタデータとして残しますが、スクリーンショットや多くのアップロードで消えます。
AndroidのAI詐欺検出は、すでに毎月500万件以上の詐欺の疑いがある電話とメッセージを警告しています。Googleメッセージには、会話型の詐欺を見抜く任意の「強化保護モード」が加わります。

なぜ重要か： 偽の写真・声・動画は詐欺によく使われます。手早く確認できるのは助かりますが、問題なしの結果は証明ではないので、出どころも確かめましょう。

情報源（2）

The latest AI news we announced in October 2026 · Google
SynthID Detector launches worldwide, checks content from OpenAI, NVIDIA and Kakao (Chinese) · InfoQ China

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企業のAI活用 · 11月3日（火）

Circle Kとメルカリ、AI活用の測定結果を公開

Under 15 minCircle K's average incident triage time, down from 45-60 min

世界的なコンビニチェーンは、障害の原因を調べる時間を短くしました。日本のフリマ企業は全社員がAIを使うようになり、ツールだけでは足りないと学びました。

ポイント

Circle K（コンビニ・給油所、27か国で1万7,200店以上）：警告が出ると、当番のエンジニアがログ集めと確認に45〜60分かけていました。今は上のAIエージェントが確認し、数分でSlackに要約を送ります。
結果：障害の一次切り分けにかかる平均時間は15分未満になり、67〜75%短縮しました。チーム自身の障害対応データによる数字です（AWSブログ）。
メルカリ（日本のフリマアプリ、社員約2,000人）：1月末までに社員の100%がChatGPTやClaudeなどのAIツールを使うようになりました。決算資料では、エンジニア1人あたりの開発量は2024年6月期の7.6倍です（ITmedia）。
ただ、速く書けるだけでは事業の成果は上がらなかったと、の木村俊也氏は言います。今は企画から確認まで、各工程にAIエージェントを作っています。エージェント作りの時間を止める上司もいたため、2週間ごとに「無駄ではない」と伝えました。
教訓：AIは、Circle Kの確認作業のように繰り返す仕事を丸ごと任せたとき、そして上司が作る時間を認めたときに効果が出ます。

なぜ重要か： どちらも、ログイン数ではなく実際に節約した時間を測っています。退屈な繰り返し作業を一つ丸ごとAIに任せるところに、成果が出やすいのです。

情報源（2）

How Circle K accelerated DevOps incident triage to under 15 minutes with Amazon Bedrock · AWS Machine Learning Blog
Who builds an AI-first organisation? Mercari's practice (Japanese) · ITmedia Business

次へ · AIの料金プランChatGPTとCodex、12月から利用枠を共有 →

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AIの料金プラン · 11月3日（火）

ChatGPTとCodex、12月から利用枠を共有

Decemberwhen ChatGPT and Codex start sharing one allowance

OpenAIはChatGPT Workのエージェント機能をChatGPT本体にまとめます。12月からは、ChatGPTとコーディング支援のが一つの利用枠を共有します。

ポイント

OpenAIは11月1日に発表しました。ほとんどの人はリセット待ちが今より増えないといいます。すばやい「Instant」の回答は枠を使いません（ITmedia）。
使う量はモデルや作業によって変わります。残りの枠とリセット時刻は、設定の「使用状況」で確認できます。
10月29日には、Pro 100・Pro 200・Pro 500・Business Premiumの利用量も2倍にし、Pro 200の削減予定も取りやめました。「2倍」という言い方は誤解を招くとの声もあり、Plusは増えていません（InfoQ）。
見えない裏方の処理も枠を使います。ある開発者は、Claude Codeの状況要約が1週間の推定費用の16.4%だったと測りました。Anthropicは平均は約2%とし、最も高くつく問題を2.1.311で直しました。

なぜ重要か： ChatGPTに課金しているなら、まもなく会話とコーディングが同じ枠から引かれます。大きな作業の前に使用状況を確認しておきましょう。

情報源（2）

ChatGPT to merge Chat and Work; usage limits shared with Codex (Japanese) · ITmedia AI+
OpenAI doubles Pro limits; background agents quietly use tokens (Chinese) · InfoQ China

次へ · AIとお金Anthropicの売上は前年の12倍、それでも赤字が続く →

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AIとお金 · 11月3日（火）

Anthropicの売上は前年の12倍、それでも赤字が続く

RM69 billionAnthropic's sales in July to September (about US$17 billion)

Claudeを作るAnthropicは、上場を前に7〜9月の数字を公表しました。売上は急増し、赤字も巨額のまま。中国では快手のKling AIが大型の資金調達を終えました。

ポイント

Anthropicのこの四半期の売上は約170億ドル（約690億リンギット）で、前年同期比約1,127%増です。ただ前四半期比は47%増で、その前の144%から鈍っています（CNBC）。
純損失は233億ドル（約950億リンギット）。大半は企業価値の上昇に伴う会計上の費用で、現金の支出ではありません。事業そのものの営業損失は5億6,700万ドル（約23億リンギット）でした（Reuters、CNBC）。
計算資源やデータセンターに約8,950億ドル（約3.6兆リンギット）を使う約束をしています。投資家の評価額は約1.5兆ドル（約6.1兆リンギット）だとReutersは伝えています。
中国では、快手のAI動画部門Kling AIが198億元（約121億リンギット）の調達を終えました。2031年10月までに上場しなければ、投資家は年8%を上乗せした返金を求められます（TechNode Global）。

なぜ重要か： AIツールはよく売れていますが、作る費用はまだ収入を上回っています。だから料金やプラン、利用枠が変わり続けるのです。

情報源（4）

Anthropic reports $17 billion in Q3 revenue, purchase commitments of $895.4 billion in revised S-1 · CNBC
Anthropic's loss shrinks, revenue jumps ahead of blockbuster IPO (Reuters) · Investing.com
Anthropic files Q3 numbers ahead of Nasdaq listing (Chinese) · IThome
Kuaishou's Kling AI completes $2.9B financing · TechNode Global

次へ · ロボットロボットが卵とスイカを運んで中国の泰山を駆け上がる →

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ロボット · 11月3日（火）

ロボットが卵とスイカを運んで中国の泰山を駆け上がる

43 min 41 swinning robot dog time up Mount Tai; most tourists take 2+ hours

約90チームのロボットが、中国でも有名な山の3,000段以上の石段に挑みました。四足のロボット犬は好成績。人型ロボットには転んだり、熱で止まったり、運び下ろされたりするものもありました。

ポイント

コースは3.9kmで、600m以上登ります。ロボットは頂上まで速さを競うか、生卵やスイカなど壊れやすい物を運びました（AFP、Malay Mail経由）。
Unitree系の北京霊翌チームのロボット犬が、自律走行で四足部門を43分41秒（2分の罰則込み）で制しました。観光客はふつう2時間以上かかります（快科技、CCTV）。
最速の人型ロボットは短いコースを27分26秒で走りました。途中で熱で止まり担架で運ばれた人型や、ロープで引かれて登ったものもいました。
ほかに、AGIBOTは人型ロボット110台がそろって演技し、ギネス世界記録を作ったとしています。Unitreeの7〜9月の売上は70%増の6億6,500万元（約4億500万リンギット）でしたが、研究費が急増し利益は17%減りました。

なぜ重要か： 階段や坂、暑さは、ロボットがまだ苦手なところです。こうしたレースで研究室の外での実力が分かり、今は人型よりロボット犬が先を行っています。

情報源（4）

Robots race up China's sacred Mount Tai carrying eggs and watermelons · Malay Mail
Unitree robot dogs win 1 gold and 2 silvers on Mount Tai (Chinese) · MyDrivers
110 humanoid robots. One synchronized performance. A GUINNESS WORLD RECORDS. · AGIBOT
Unitree Q3 revenue 665 million yuan, up 70% (Chinese) · MyDrivers

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東南アジア · 11月3日（火）

Google、データセンター近くのヌグリ・スンビラン州の水道に約6.5億リンギット

65 million litresof treated water a day from the new Negeri Sembilan plant

Googleはヌグリ・スンビラン州の貯水池と浄水場に資金を出します。ポートディクソンに計画中のデータセンターに水を送り、州の公共の水道も増やします。

ポイント

Googleは1億6,000万ドル（約6億5,000万リンギット）を出します。浄水場はGamudaが建て、1日6,500万リットルを処理できます。施設は州の機関MBINSが持ちます（Lowyat.net、The Sun）。
貯水池はリンギ川のそばにあり、雨の多い時期に川の水や雨水をため、洪水を減らす助けにもなります。乾いた時期には浄水場に水を送ります。
Gamudaは2025年1月、浄水能力の25%を家庭に、75%をデータセンターに回すと説明していました（The Sun）。Googleはキャンパスの電気代と送電網への接続費も全額払うとしています。
地域では、クアッド（オーストラリア、インド、日本、米国）がインド太平洋で信頼できるAIを広げるため8,500万ドル以上（約3億4,500万リンギット）の支援を計画しています。対象や時期はまだ示していません（TechNode Global）。

なぜ重要か： AIのデータセンターは大量の水と電気を使います。誰が費用を払い、地元にも恩恵があるかは、データセンターを受け入れるマレーシアのどの州にも大事な問題です。

情報源（3）

Google invests US$160 million in Negeri Sembilan water infrastructure · Lowyat.net
Google to invest US$160 million in Negeri Sembilan water infrastructure · The Sun Malaysia
Quad plans $85M for trusted AI in the Indo-Pacific · TechNode Global

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AIとウェブ · 11月2日（月）

OpenAI・Google・Microsoft、「学習に使わないで」の共通スイッチを支持

1 linein robots.txt to say no to AI training, once supported

ウェブサイトが、大手AI各社すべてに「このページをAIの学習に使わないで」と伝える簡単な方法がもうすぐできるかもしれません。OpenAI、Google、Microsoftは10月30日に共通シグナルへの対応を表明し、Anthropicはすでに組み込みを進めています。

ポイント

仕組み：サイト運営者は、クローラーの行き先を決める既存のファイルに短いルールを足します。User-Agent: __usage_ai-training の下にDisallowと書けば「学習に使わないで」、Allowなら学習してよいという意味です。サイト全体を拒否しつつプレスキットだけ許可する、といった組み合わせもできます（ITmedia、IThome）。
対象は学習だけです。クローラーの訪問や検索結果への表示は止めません。何も書かなければ、賛成でも反対でもない「意思表示なし」として扱われます。
時期は各社で違います。Anthropicが最初で、OpenAIは数カ月以内、Googleなどは2027年、Microsoftは2027年2月1日から読み取りを始めます。Googleは、サイトが別途指定しない限り、このシグナルの拒否を独自のGoogle-Extendedの拒否としても扱います。Metaは支持を表明しましたが計画は示していません。
まだ提案段階です。もとはAnthropicのKevin Kelley氏が書いたIETFので、正式な標準の地位はまだありません。Googleは、robots.txtを機械可読な拒否手段と認めるEU AI法の行動規範とも合うとしています。

なぜ重要か： 今はAI企業ごとに拒否の方法が違い、サイト運営者は一社ずつ対応する必要があります。共通スイッチができれば、各社が実行する限り、AI学習を断るのが1行で済みます。

情報源（2）

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企業のAI活用 · 11月2日（月）

李寧はAIエージェント50体を運用、Google Labsは企画の進め方を見直し

460,000hours of equivalent work a year from Li Ning's AI agents

中国のスポーツブランドがAIエージェントの仕事量を公表し、Google Labsの製品責任者は、作ること自体が簡単になった今、何を作るかをどう決めているかを語りました。

ポイント

李寧（スポーツウェア、中国）：テンセントのオフィス用エージェントWorkBuddy上で、約50体のAIエージェントがサプライチェーンと商品部門で働いています。合計で年約46万時間分の仕事をこなし、その3分の2は「デジタル店長」エージェント1体によるものです。1年以内に200体を目指します（China Times、Pandaily経由）。
その裏で、テンセントクラウドによると、AIエージェントが作るデータベースは1日2万件を超え、1年前の約80倍、稼働中は100万件以上です。サーバーレスの自動拡張やデータベースのブランチ機能で、エージェントは本番の前にコピーで変更を試せます。WorkBuddyは3月以降90億件のタスクを処理しました。
Google Labs（米国）：Jaclyn Konzelmann氏は、問いが「作れるか」から「存在すべきか」に変わったと言います。40ページの要求仕様書の代わりに、何をなぜ作るかを書く短い戦略文書、同僚に試すプレゼン、反応を見るプロトタイプの3つから始めます（Peter Yang氏のインタビュー）。
教訓：エージェントが簡単な製品を週末でまねできるなら、残るのはコードではありません。Konzelmann氏のチームは新しいモデルの能力と人々の新しい習慣を探し、機能ではなく製品を作ります。

なぜ重要か： エージェントは試験段階から、人員規模の実際の仕事へ移りつつあり、企画の進め方も変わっています。アイデアを早く試すなら、長い仕様書より短い戦略、デモ、プロトタイプです。

情報源（2）

AI agents now create over 20,000 Tencent Cloud TDSQL-C databases a day · Pandaily
How Google Labs decides what to build (with Jaclyn Konzelmann) · Peter Yang

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東南アジア · 11月2日（月）

マレーシアのJurisTech、AI融資ソフトをタイへ

28 OctJurisTech and TBN announce their Thailand partnership

クアラルンプールのJurisTechは、タイの上場企業TBNと組み、大手銀行以外で個人や中小企業にお金を貸すタイのノンバンク向けに、AIを使った融資ソフトを提供します。

ポイント

10月28日に発表された提携は、顧客の申し込み、返済能力の審査、ローン管理、回収まで融資の全工程をカバーします（Digital News Asia）。
書類の読み取りやリスク評価など手間のかかる作業をAIが担い、貸し手は早く判断できます。両社は人による監督を強調しており、融資の判断は人が下します。
ノンバンクは信用履歴の少ない借り手を相手にすることが多く、速くデータに基づく審査が最も役立つ分野です。JurisTechのSee Wai Hun CEOとTBNのPanayu Sirikrachangsri CEOは、長い提携の始まりだと述べました。
まだ初期段階の提携で、成果はこれからです。マレーシアのAIソフト企業が近隣市場で成長する一例です。

なぜ重要か： マレーシアのAI企業が、国内で使うだけでなく実用的なツールを輸出し始めています。審査が良くなれば中小企業がより公平に融資を受けられるため、融資はよい試金石です。

情報源（1）

Malaysia's JurisTech partners Thai-listed TBN to target Thailand's non-bank lending market · Digital News Asia

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AIの安全性 · 11月2日（月）

ChatGPTのバグ、共有リンク1つでアカウント情報を盗めた

RM20,300bug bounty OpenAI paid (US$5,000)

セキュリティ研究者が、共有されたChatGPTのリンク1つで、ログイン中のユーザーのアカウントを乗っ取れた方法を示しました。OpenAIは修正済みです。また、AnthropicはClaudeに他人のゲームをまねしないよう指示したと報じられています。

ポイント

Parameter Labsは、ChatGPTのHTMLプレビューにある小さなすき間の連鎖を見つけました。プレビュー内の数式入力ツールをだまして外部のコードを動かせたため、仕掛けのある共有リンクを開くと、ログイン中のユーザーの個人データが漏れる恐れがありました（データ持ち出し）。すき間はふさがれたので、今は何もする必要はありません（Parameter Labs、Simon Willison経由）。
OpenAIは5000米ドル（約2万300リンギ）のバグ報奨金を払い、Simon Willison氏はアカウント乗っ取りにしては安いと述べました。
Claude Code：QbitAIによると、Anthropicの社員は、Claudeが他人の特定のゲームを再現しないよう、Opus 5.5のシステムプロンプトに2文を加えたと認めました。9月のOpus 5.5公開以降、AIによるゲームのコピーやリバースエンジニアリングが広がっていました。
教訓：AIツールが強力になり、リスクはチャットボットの間違った発言より、だまされて何をさせられるか、何のコピーを手伝うかに移っています。

なぜ重要か： AIアプリが代わりにコードを動かすほど、悪いリンク1つの影響は大きくなります。各社は報奨金と、モデル内部の目立たないルールの両方ですき間をふさいでいます。

情報源（3）

How we took over ChatGPT accounts · Simon Willison
We found a gap at OpenAI · Parameter Labs
Claude Code told not to recreate other people's games (Chinese) · QbitAI

次へ · 中国のAI中国、AIは「学習」より「利用」が多くなったと報告 →

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中国のAI · 11月2日（月）

中国、AIは「学習」より「利用」が多くなったと報告

175 trillionAI tokens used per day in China (June 2026)

中国政府系の研究機関によると、中国のAI利用は転換点を越えました。新しいモデルの学習より、人への回答に使う計算の方が多くなったのです。アリババのAIグラスや有力AI企業の創業者の発言も話題になりました。

ポイント

CCIDの報告では、AIが答えるときの処理である推論が、初めて学習を上回りました。2026年6月時点で中国のトークン使用量は1日175兆を超え、2024年初めの1000倍以上です（IThome）。
同じ報告によると、先進的なスマート工場は500以上、生成AIの利用者は7億人以上で人口の半分を超えます。
アリババのQwen AIグラスは無料アップデートで、通話や動画をその場で翻訳できるようになりました（IThome）。
Z.ai（智譜）創業者の唐傑氏はSCMPに、AIが自分自身の改良を助ける再帰的自己改善は人間並みのAIへの重要な一歩で、安全に行うことが最大の課題だと語りました。

なぜ重要か： AIの計算の大半が学習ではなく日常の利用に使われると、競争は安く速い日常の回答へ移ります。中国は巨大な利用者数で、その変化を先に迎えています。

情報源（3）

CCID: China's AI inference data overtakes training data (Chinese) · IThome
Qwen AI glasses update adds call and media translation (Chinese) · IThome
Self-improving AI a key step towards AGI, safety is key: Z.ai founder · South China Morning Post

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