Google、Gemini 4 Hydrogenを全ユーザーの検索に導入

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AI News ビッグテック · 11月13日（金）

ジェンスン・フアン氏がNvidia CEOを辞任、不倫とスパイ疑惑報道受け

33 yearsHuang led Nvidia from its founding in 1993 until 12 November

Nvidiaは11月12日（米国時間）、共同創業者ジェンスン・フアン氏が社長兼CEOと取締役を即日辞任したと発表した。33年間のトップ在任が終わる。Lowyat.netとTechNode Globalが伝えた同社声明によると、最高財務責任者（CFO）のコレット・クレス氏が後任決定まで暫定CEOを務める。

ポイント

辞任は1週間続いた報道の末だった。フアン氏は11月8日、シンガポールのクラウド企業Megaspeedの元幹部アリス・フアン氏（血縁なし）との不倫を認めた。米当局は同氏を中国の情報協力者と疑っていると報じられ、中国政府は否定している。11月11日にはニューヨーク・タイムズが、直属の部下だったヘルスケア担当副社長キンバリー・パウエル氏との2件目の不倫を報じた。
Nvidiaはまた、Synopsys元CEOのハーベイ・C・ジョーンズ氏を初の取締役会議長に任命した。取締役会は事業、顧客への約束、製品ロードマップは中断なく続くとし、社内外から後任CEOを探すという。
Rappler経由のロイター報道によると、Nvidia株は取引開始前の時間外取引で10%超下落した。あるファンドマネジャーはロイターに対し、製品計画は数年先まで見えているが、リスクは実行力だと述べた。フアン氏はクラウド企業、部品メーカー、AI企業との取引を自ら取りまとめてきたためだ。
Nvidia公式のクラウドパートナーであるMegaspeedは、米商務省の検査に協力しており、保有の数を確認するため米法律事務所を起用したと説明。SoyaCincauによると、シンガポール内務省は、同国経由でマレーシアに輸出されたサーバーを巡る自国の調査はスパイ行為に関するものではないとしている。

なぜ重要か： NvidiaはほとんどのAIが動くチップを作っており、誰が率いるかは供給、価格、そしてマレーシアのデータセンター投資にも及ぶ米国の輸出規制に影響する。正式なCEOが誰になるか、米国が東南アジア向けのチップ規制を強めるかに注目したい。

情報源（7）

Jensen Huang Resigns As CEO And President Of NVIDIA · Lowyat.net
It's official: NVIDIA CEO Jensen Huang resigns · TechNode Global
Nvidia CEO Jensen Huang resigns amid affair and alleged Chinese spy scandal · SoyaCincau
Nvidia CEO Jensen Huang steps down in big blow to AI boom · Rappler (Reuters)
Megaspeed, Singapore-registered Nvidia cloud customer, cooperating with US export inspections · TechNode Global
Jensen Huang Is Out. Everything in AI Is Now Up for Grabs. · The AI Daily Brief
Jensen Huang just pulled out of Nvidia... · Fireship

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AI News マレーシア · 11月13日（金）

マレーシア、AIチップの他国への横流しを防ぐ法律を起草

4things data centre operators may have to disclose: identity, location, electricity use and GPU imports

マレーシアのジョハリ・アブドゥル・ガニ投資貿易産業相は11月12日、シンガポールのMegaspeedのマレーシア子会社Speedmatrixが輸入したを中国へ再輸出したかどうかを調べると述べた。Lowyat.netとTechNode Globalが報じた。データセンターのAIチップを追跡する新法も起草中だという。

ポイント

ジョハリ氏によると、Speedmatrixについて外国当局から正式な要請はまだないが、調査があれば協力する。自社データセンター用にGPUを購入したのなら問題はないが、規制に反して再輸出したのであれば精査が必要になる。
新法はデジタルインフラ（データセンター）法案とは別のもので、事業者やハイパースケーラーに対し、企業の身元、施設の所在地、電力使用量、輸入したGPUの数の開示を求める。先端チップの積み替え輸送（トランシップメント）を防ぐ狙いだ。
懸念されているのは、国内のデータセンターを借りてGPUを輸入し、使わずに他国へ送る企業だ。ジョハリ氏は、こうしたチップの移動を止める専用の法律はないため、既存法を適用できるか検討していると述べた。マレーシアは昨年、米国製AIチップの輸出管理を始めている。
Fireshipの11月12日の動画は、空売り投資家Culper Researchの報告や報道をもとに、マレーシアに置かれたNvidiaチップを中国企業に貸していたなどのMegaspeedを巡る疑惑をまとめている。これらは疑惑であり、事実認定ではない。Megaspeedは米国の検査に協力しているとしている。

なぜ重要か： マレーシアはデータセンター投資を歓迎しつつ、規制対象チップの抜け道という評判は避けたい。そうなれば米国の制裁を招きかねない。事業者と顧客は、GPUの行き先を示す書類が増えると考えておくべきだ。

情報源（3）

Malaysia To Review Alleged NVIDIA Chip Re-Exports, Draft Data Centre Law · Lowyat.net
Malaysia reviewing existing laws to prevent country from being GPU re-export hub - report · TechNode Global
Jensen Huang just pulled out of Nvidia... · Fireship

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AI News ロボット · 11月13日（金）

GXO、Apptronikの人型ロボットを最大1000台倉庫に導入へ

1,000Apollo robots over four years, only if agreed targets are met

物流大手GXOは11月12日（米国時間）、Apptronikと人型ロボット「Apollo」の試験を拡大する基本合意書（）を結んだと発表した。合意した目標を満たせば、4年間で世界に最大1000台を導入する計画だ。

ポイント

2027年から、Apolloは実際の倉庫でピッキング、ケースやトートの搬送、梱包、仕分けを試す。各作業は両社が合意した生産性、安全性、運用の目標で評価される。
最初の導入は2027年後半に北米で予定している。GXOはロボットを買い取るのではなく、（RaaS）方式でサービスとして利用する。
1000台という数字は条件付きで、発注ではない。対象拠点、初期台数、価格は明らかにしていない。GXOによると、Apolloは今年、小型消費財のピッキングに関する米国での試験導入を終えた。
HumanoidMegaHubによると、GXOのパトリック・ケレハーCEOはFreightWavesに対し、人型ロボットの総コストは2年以内に1時間15〜20ドル（約61〜81リンギ）になると見込んでいると語った。これは予測であり、測定結果ではない。

なぜ重要か： 人型ロボットはデモから、合否基準付きの契約へ移りつつある。倉庫事業者にとって注目すべきは時間あたりのコスト目標だ。

情報源（4）

GXO and Apptronik expand partnership to scale humanoid deployment · GXO
GXO could deploy 1,000 Apptronik humanoid robots over four years · DC Velocity
Inside GXO's plan for up to 1,000 Apptronik humanoids · HumanoidMegaHub
GXO Plans to Deploy Up to 1,000 Apptronik Humanoid Robots · Machine Dawn

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AI News 検索 · 11月13日（金）

Google、Gemini 4 Hydrogenを全ユーザーの検索に導入

All usersGemini 4 Hydrogen is live in Google Search globally, Google says

Googleは11月12日（米国時間）、Gemini 4 HydrogenをGoogle検索で全世界の全ユーザーに提供開始したと発表した。検索史上最大のモデル更新だとしている。

ポイント

Googleによると、検索は長く複数の部分からなる質問、分かりにくい誤字、非常に具体的な依頼にも対応し、指示により正確に従うようになった。
質問のサブトピックごとに多数の検索を同時に行う「クエリファンアウト」を活用する。Googleは、これまでより幅広いウェブサイトへつながるとしている。
回答は画像、比較表、小さなカスタムツールが増えてより視覚的になり、AIモードが対応するすべての言語で回答が改善されるという。
いずれもGoogle自身の説明で、テスト結果や数値は示されていない。

なぜ重要か： 検索は今も多くの人が調べ物に使う手段で、新しいチャットボットよりはるかに多くの人に届く。健康やお金に関わる重要なAI回答は、リンク先の情報源で確認しよう。

情報源（1）

Google Search gets a major upgrade with Gemini 4 Hydrogen · Google (The Keyword)

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AI News AIエージェント · 11月13日（金）

ユナイテッド航空、AIエージェントによる予約や航空券管理を禁止へ

Check-instill needs a human to confirm bag contents, United says

The Recordによると、ユナイテッド航空は11月11日（米国時間）、サイバーセキュリティ、プライバシー、法的リスクを理由に、AIエージェントによる予約管理や航空券の購入を止めると発表した。

ポイント

同社は、個人のAIアシスタントにログイン情報を共有すると機密情報が漏れたり、意図しない購入、アカウント変更、マイレージ（MileagePlus）の使用につながったりする恐れがあると警告している。
自動操作は米国の航空規則にも違反しかねないという。チェックインでは、手荷物に爆発物などの禁止品が入っていないことを人間が確認する必要があるためだ。
制限は同社のウェブサイトとアプリに加え、予約サイトや旅行代理店経由の予約にも別途適用される。バンク・オブ・アメリカも先週、利用者IDやパスワードをエージェントに共有しないよう顧客に呼びかけた。
The Recordが取材した本人確認企業のトップは、エージェントを締め出しても問題を先送りするだけで、本人確認済みの認証トークンの方が長期的な解決策だと主張している。

なぜ重要か： 旅行にAIアシスタントを使っている人は、一部の航空会社や銀行で利用を拒まれる可能性がある。航空会社や銀行のパスワードをAIチャットに貼り付けず、チェックインなど重要な手続きは自分で行おう。

情報源（2）

United to block customers from using AI agents, citing cyber threats · The Record
ユナイテッド航空、外部のAIアシスタントによる航空券の予約などを禁止へ · ITmedia AI+

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次へ · AIビジネスAnthropic、IPO価格帯を発表時価総額は最大1.4兆ドルに →

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AI News AIビジネス · 11月12日（木）

Anthropic、IPO価格帯を発表時価総額は最大1.4兆ドルに

US$1.4tnvaluation at the top of the price range, fully diluted (TechCrunch)

Claudeを開発するAnthropicは11月10日、株式上場に向けたロードショーを開始した。8億2,500万株を1株70〜78ドルで売り出し、ナスダックに「ANT」の銘柄コードで上場を申請した。TechCrunchとCNBCによると、価格帯の上限では完全希薄化ベースで約1.4兆ドルの評価額になる。

ポイント

売り出しで577.5億〜643.5億ドル（約2,340億〜2,610億リンギット）を調達する可能性がある。別途、AMD、Broadcom、Google、Micron、Microsoft、Nvidia、TSMCが議決権のない株式260億ドル分を価格で買う私募に合意し、GoogleとNvidiaはそれぞれ100億ドルを出す。
CNBCの情報筋によると、価格決定は11月18日、取引開始は19日の予定で、約20%を個人投資家に割り当てる。評価額は以前取り沙汰された2兆ドルを下回るが、5月の資金調達時の9,650億ドルは上回る。
更新された届出書によると、年換算の売上ペースは10月末に810億ドルに達し、1カ月前より約100億ドル増えた。これは会社自身の数字だ。創業者は議決権の50.1%を持つ特別な株式で経営権を維持する。
開発者Simon Willisonが書き起こしたロードショー動画で、共同創業者のTom Brownは、ClaudeはAWS Trainium、Google TPU、Nvidia 、AMD GPUの4種類のチップで学習・提供されていると説明。AnthropicはMythosモデルがほぼ人手なしの3日間でClaudeをAMDチップで動かしたと主張している。

なぜ重要か： 利用者にとってClaudeは今日何も変わらない。ただ、この上場は投資家がまだどれだけAIを信じているかの大きな試金石で、結果は来年AI企業が資金を集めやすいかどうかに影響しうる。

情報源（4）

Anthropic launches roadshow for proposed initial public offering · Anthropic
Anthropic sets IPO price range of $70 to $78 per share to reach an implied valuation of $1.404 trillion · TechCrunch
Anthropic sets price range of $70 to $78 in upcoming IPO · CNBC
Anthropic's IPO roadshow video · Simon Willison's Weblog

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次へ · AIツールClaudeがGoogle Meetの会議に参加、共有スプレッドシートも作成可能に →

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AI News AIツール · 11月12日（木）

ClaudeがGoogle Meetの会議に参加、共有スプレッドシートも作成可能に

19 NovClaude Data switches on by default for Enterprise plans

Anthropicは11月10日のサンフランシスコでのイベントで、Claudeに「Meetings」「Whiteboards」「Sheets」の3つの新ツールを追加した。いずれもベータ版。旧Claude Dashboardsの「Claude Data」も全有料プランで正式提供を始めた。

ポイント

Claude MeetingsはTeamとEnterpriseプラン向けで、当初はGoogle Meetのみに対応。Claudeは見える参加者として加わり、チャットに通知を出し、話し合っている計画を下書きし、会議チャットで質問に答える。管理者が許可しない限り社外ゲストのいる会議には入らず、ゲストが入ると退出する。
全有料プランで使えるClaude Whiteboardsは、まとまりのない口頭の計画を、日程・担当・期限付きの共有ボードに変える。振り返りメモをテーマ別にまとめ、文書やスライドにしたり、Lucid、Miro、ZohoのVaniに送ったりできる。
同じく有料プランのClaude Sheetsは「採用予算を作って」のような指示から、タブ・数式・プルダウン付きの表を作り、加えた編集を一つずつ示す。機能は今のところシンプルで、ExcelやCSVに書き出せる。
管理者向け：Teamプランでは3つとも初期設定でオン。Enterpriseプランでは WhiteboardsとSheetsは初期オフで、Claude Dataは11月19日に初期設定でオンになる。設定は「Organization settings > Artifacts」にある。

なぜ重要か： チームがすでにClaudeに課金しているなら、本格的な業務を移す前に小さな管理表でSheetsやWhiteboardsを試そう。Enterpriseの管理者は11月19日までにArtifactsの設定を確認しておきたい。

情報源（4）

Introducing Claude Whiteboards, Claude Sheets, and Claude Data · Claude by Anthropic
Anthropic launches Claude Meetings to turn workplace discussions into plans and tasks · TechCrunch
Anthropic has its own AI-powered office suite now · The Verge
「Claude」に共同編集の「Sheets」「Whiteboards」 · ITmedia AI+

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AI News ロボット · 11月12日（木）

GoogleのGemini Robotics 2.5、工場で人型ロボットが自動車部品を仕分け

96%kitting success in the Mercedes-Benz trial (Google figure)

Google DeepMindは11月10日、同社で最も高性能な視覚・言語・行動モデル「Gemini Robotics 2.5」を発表した。カメラで見て、指示を理解し、ロボットの腕と手を動かすAIだ。一般公開ではなく、Agile Robots、Apptronik、Boston Dynamicsなどのパートナーに提供を始めている。

ポイント

ハンガリーとドイツのメルセデス・ベンツの生産ラインでの試験で、Apptronikの人型ロボットApollo 2が、箱から金属ブラケットを取り出し、車ごとに必要な順番でトレイに並べた。この作業はキッティングと呼ばれる。Googleによると成功率は96%だった。
DeepMindはトングで料理を盛る、実験用ピペットを使うなど200以上の作業でモデルを試し、Apollo 2は5本指の手でリボンを蝶結びにした。Ars Technicaによると、実験室のテストで成功率は前のバージョンより30〜100%高く、20〜30%速い。
Googleは、ロボットを危険な行動に誘導しようとする手口を調べる公開テスト「ASIMOV-」も公開した。データはHugging Faceで他の研究者も使える。
ApptronikのJeff Cardenas CEOは、数週間の追加学習でモデルが劇的に向上し、メルセデス・ベンツのラインでもほとんど性能が落ちなかったと話す。

なぜ重要か： 実際のラインで多様な部品を扱えるロボットが近づいており、マレーシアの電子・自動車工場にも関係する。ただしこれはGoogle自身の数字による試験段階なので、導入前に自社ラインでの結果をベンダーに求めたい。

情報源（4）

Gemini Robotics 2.5 accelerates real-world general dexterity · Google DeepMind
DeepMind reveals Gemini Robotics 2.5 and open safety benchmark "ASIMOV-jailbreak" · Ars Technica
Google DeepMind releases new advanced robotics AI model and next-generation gene prediction model · SiliconANGLE
Google DeepMind rolls out Gemini Robotics 2.5 to partners · Tech in Asia

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AI News 東南アジア · 11月12日（木）

シンガポール、AIエージェントをハッカーから守る13社に資金

S$5.6mshared by 13 companies (about RM17 million)

e27によると、シンガポールのサイバーセキュリティ庁（CSA）は11月10日、AIを使った攻撃や量子コンピューターのリスクに対抗するツールづくりのため、約560万シンガポールドル（約1,700万リンギット）を分け合う13社を発表した。新たな公募「CyberCall 2026」も始めた。

ポイント

いくつかの案件はAIエージェントそのものを守る。CloudsineAIは攻撃者がエージェントからエージェントへ渡り歩く経路を可視化する。FlexxonのX-PHYゲートウェイはエージェントとツールの間の通信を調べ、プロンプトインジェクションやツール乗っ取りを見つける。95%超の検知は設計目標で、試験結果ではない。
IdentityPlaneは社員とAIエージェントの両方のIDを管理する仕組みを作る。2025年創業のStrongKeepは、シンガポールの研究機関A*STARと組み、従業員200人未満の企業向けにAIの「仮想」を開発する。
2社は将来の量子リスクを狙う。pQCeeは量子型の攻撃に対して暗号を試すツールを、ST Engineering D'Cryptは産業制御システム向けの量子対応暗号装置を作る。CyberCall 2026の募集は2027年1月9日まで。
e27は金額が控えめだと指摘する。均等に分けると1社あたり約43万シンガポールドルだ。本当の試金石は、インフラ事業者や中小企業がそのツールを実際に買うかどうかだ。

なぜ重要か： 自社のシステムにAIエージェントをつなぐなら、これらの助成は規制当局が今懸念するリスクを示している。エージェント間の侵入、ツールの乗っ取り、管理されていないエージェントのアカウントだ。マレーシアのセキュリティ系スタートアップはCyberCall 2026に注目できるが、まず応募資格を確認しよう。

情報源（1）

Singapore is paying startups to secure the AI agents it is racing to deploy · e27

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AI News マレーシア · 11月12日（木）

EPG、ジョホールの4.8億リンギットのデータセンターモジュール工場が上棟

800+jobs planned when fully running (EPG figure)

EPG は11月11日、ジョホール州スナイ・エアポート・シティに建設中の1億5,300万シンガポールドル（1億1,900万ドル、約4億8,000万リンギット）の工場で、構造躯体が完成したと発表した。工場では組み立て済みのデータセンター設備を製造し、2027年1〜3月期に完成する予定だ。

ポイント

敷地は10万7,450平方メートルで、うち7万平方メートルが生産スペース。イスカンダル・マレーシアの自由工業地域にある。EPGによると、本格稼働時には800人以上の専門・技術職を雇用できる。
EPGによると、生産ラインは80%以上の自動化を目指して設計され、自動溶接、生産を追跡するデジタルツイン、リアルタイムで安全警告を出すセンサーを備える。これらは会社の計画で、まだ稼働していない。
鉄骨、電気・機械設備、ケーブルの地元サプライヤーや、マレーシアの大学・訓練機関と技術人材の育成で協力する計画だ。
モジュール型データセンターは工場で作ったユニットを現地で組み立てる方式。EPGはシンガポールに本社を置き、シンガポール、マレーシア、上海に研究拠点を持つ。

なぜ重要か： AI需要も背景にしたジョホールのデータセンターブームは、サーバー施設だけでなく工場の仕事も生んでいる。ジョホールの技術者やサプライヤーにとって、EPGは2027年の稼働後に地元で採用・調達するとしている。

情報源（1）

EPG Modular Data Center tops out $119M Malaysian factory at Senai Airport City · TechNode Global

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次へ · AIモデルGoogle、最強モデル「Gemini 4 Carbon」を有料ユーザーに公開 →

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AI News AIモデル · 11月11日（水）

Google、最強モデル「Gemini 4 Carbon」を有料ユーザーに公開

US$2 / US$10per million input / output tokens until 30 Nov, then US$4 / US$20 (Google)

11月10日、Googleは自社で最も強力とするGemini 4 Carbonを、2週間前に提供したサイバーセキュリティの試験利用者以外にも公開しました。開発者は有料のGemini で使え、Google AI Ultraの契約者はGeminiアプリ、検索のAIモード、GoogleのAIコーディングツールで試せます。以下の性能に関する主張の多くはGoogle自身によるものです。

ポイント

11月30日まではAPI料金が入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり10ドル（約8リンギと41リンギ）で、Gemini 4 Argonと同じです。その後は4ドルと20ドル（約16リンギと81リンギ）に倍増します。Googleによると、Carbonはより長く調べて検証するため、Argonより多くのトークンを使います。
Googleは、ほとんどのコーディングや事務作業には引き続きArgonが適しており、Carbonは非常に難しい多段階の仕事向けだとしています。CursorBench 4.0、PerplexityのWANDR、ZapierのAutomationBenchで1位となり、1タスクあたりの費用は次に良い外部モデルの半分未満だと主張しています。Googleは独立した試験としていますが、全体の表は確認できていません。
GoogleはAntigravityで「/swarm」を試験提供しています。1つの依頼を、作業の様子を見られるAIエージェントのチームに変える機能で、Carbonが計画と確認を担い、より速く安いモデルが残りを担当します。
実践動画で、Prompt Engineeringチャンネルの制作者（最近Googleに入社し、早期アクセスを受けたと説明）は、ペシャワールの砦の3DモデルづくりをCarbonに約20時間任せました。別のAIレビュアーの評価は10点中約5点。助言は、何度も作業を繰り返させ、進捗ファイルと別のレビュアーを用意することです。

なぜ重要か： Google AI Ultraを契約しているかAPIに課金しているなら、確認が重要な長く難しい作業を1つCarbonで試し、乗り換える前にArgonと費用を比べましょう。日常の文章作成やチャットには、ほとんどの人は必要ありません。

情報源（3）

Gemini 4 Carbon is now available · Google (The Keyword)
Gemini 4 Carbon is now available for developers · Google (The Keyword)
Gemini 4 Carbon: The Most Capable Model from Google · Prompt Engineering

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次へ · ビジネス企業がChatGPT内のプロフィールを登録・更新できるように →

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AI News ビジネス · 11月11日（水）

企業がChatGPT内のプロフィールを登録・更新できるように

1.2bnweekly ChatGPT users (OpenAI's own figure)

11月10日、OpenAIは「Businesses in ChatGPT」をベータ版で始めました。Business Hubを通じて、企業は自社の掲載情報を登録し、主要な情報を修正し、価格や在庫を含む商品フィードを追加できます。これにより、人々が尋ねたときにChatGPTが最新の情報を持てるようになります。OpenAIによると、ChatGPTが使える地域にある対象企業なら登録できます。

ポイント

確認が済むと、企業は集計された数字を見られます。言及された回数、ウェブサイトへのクリック数、自社サイトが引用された会話でよく出る話題です。OpenAIは個人のチャットを企業に共有せず、一定数の会話がある場合にのみ分析を表示するとしています。
自社商品について質問に答えるチャットアシスタント「Business 」は、今のところ米国の対象となるネットショップやオンラインサービス企業だけが使えます。こうしたチャットにはラベルが付き、ChatGPT自身の回答とは分けられます。
企業はお金を払ってBusiness Agentを宣伝し、ChatGPT広告の誘導先にすることもでき、スポンサー表示にはラベルが付きます。OpenAIは毎週12億人がChatGPTを使っているとしていますが、これは同社の数字です。今後ほかの国にも広げる予定ですが、時期は示していません。

なぜ重要か： マレーシアで店やサービスを営んでいるなら、ChatGPTに自社について尋ねてどう説明されるかを確認し、Business Hubで登録して価格、営業時間、商品を直せるか調べましょう。エージェント機能は今のところ米国限定です。

情報源（1）

Introducing Businesses in ChatGPT · OpenAI

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次へ · AIモデルMetaのMuse Ember、AIエージェントの定型作業を安くすることを狙う →

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AI News AIモデル · 11月11日（水）

MetaのMuse Ember、AIエージェントの定型作業を安くすることを狙う

US$0.10 / US$0.50per million input / output tokens, prompts up to 200k (Meta)

11月9日（米国時間）、Metaは最小かつ最も安いモデルMuse Emberを公開しました。ツールの呼び出し、小さなコーディング作業、依頼の振り分け、長い文書の読み取りなど、AIエージェントが一日中繰り返す細かな作業向けです。MetaのModel での料金は、入力100万トークンあたり0.10ドル、出力100万トークンあたり0.50ドル（約0.40リンギと2リンギ）です。

ポイント

これはOpenAIのGPT-6 LunaやAnthropicのClaude Haiku 5.5と同じ基本料金です。独立系開発者のサイモン・ウィリソン氏は、非常に長いプロンプトでは料金が上がると指摘しています。20万トークンを超えると、入力0.30ドル、出力1.50ドルです。
Metaによると、EmberはArtificial Analysisの指標でHaikuの最高得点に並び、1タスクあたりの費用は約3分の1で、Lunaのどの設定よりも上です。Metaのグラフは11月9日付のArtificial Analysisの結果を引用していますが、Emberの費用は推定で、ほかのいくつかの試験結果はMeta自身のものです。
テキスト、画像、音声、動画を読めるマルチモーダルなモデルで、一度に最大100万トークンを受け取れます。推論レベルは6段階あり、ウィリソン氏の簡単な描画テストでは、レベルを上げても結果が良くなるとは限らず、「high」では最後まで出力できませんでした。
Metaは、化学・生物、サイバー、制御の喪失のリスクについて試験し、いずれも自社の高リスク基準を下回ったとしています。また、ウェブページに隠された指示に従わないかも確認しました。これらはMeta自身の評価です。

なぜ重要か： あなたや開発者が多くの小さな作業でAIエージェントを動かしているなら、定型的な手順に安いモデルを使えば費用を減らせます。まず自分の作業で試しましょう。トークン単価が安くても、仕事1件あたりが安いとは限りません。

情報源（3）

Introducing Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember · Meta AI
Introducing Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember (link blog) · Simon Willison
Meta releases Muse Ember (Japanese) · THE BRIDGE

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AI News AIモデル · 11月10日（火）

Anthropic、難しい技術作業向けの最上位モデル「Claude Fable 5.2」を公開

US$8 / US$40per million input / output tokens (Anthropic list price)

11月9日（米国時間）、AnthropicはClaude Fable 5.2と、利用が制限された姉妹モデルMythos 5.2を公開しました。同社によるとFable 5.2はを含む全プラットフォームで使え、料金は入力100万トークンあたり8ドル、出力100万トークンあたり40ドルです。以下の性能数値の多くは同社自身によるものです。

ポイント

Anthropic自身のベンチマーク表では、Fable 5.2は普段使い向けのOpus 5.5をほとんどの試験で上回っています。例えばコーディング試験FrontierSWE v2では69.9%対62.3%です。これは同社が実施した試験で、独立した結果はまだ見つかっていません。
同社自身、ほとんどのコーディングや知的作業はまずOpus 5.5で始め、最も難しく答えの決まっていない仕事だけFableに上げるよう勧めています。Fableはサイバーセキュリティや研究用生物学の作業の多くをブロックし、その依頼は旧モデルが回答します。Mythos 5.2は承認されたサイバー・生命科学プログラム専用です。
公開前に試用し、AI企業から報酬を受けていないと述べる起業論の教授イーサン・モリック氏は、コーディング、調査、事業計画での実力を高く評価しました。ただし自分の作業の問題に気づかなかったとし、監督なしで実際の顧客と連絡させることはしないと述べています。
実地テストで分かったこと（レビュアーの使用感であり、ベンチマークではありません）：How I AIのClaire Vo氏（https://www.youtube.com/watch?v=1gYQc4CL_oo）は、Fable 5.2は速く創造的で、以前のFableよりはるかに使いやすいが、任せきりだとウェブ／フロントのデザイン感覚が弱いと述べました。Peter Yang氏（https://www.youtube.com/watch?v=SsSKJA0EHD4）はOpus 5.5との5つの実用例比較で、動画・ゲーム・大胆なリデザインではFableの仕上がりが上、一方強く押し返すとOpusの方が立場を崩しにくいとしました。どちらも、多くの日常作業ではまずOpusを使う想定です。
企業向けの注意点：Fable 5.2は「対象モデル」です。Anthropicによると、対象の企業がゼロデータ保持を使わない限り、データは安全監視のため最大30日保存されます。AWSはBedrockでの利用に人による安全審査が含まれるとしています。Fableを含む有料プランには、公開時に1～3回の追加利用リセットがあります。

なぜ重要か： すでにClaudeに課金しているなら、公開時のリセットは、難しい作業を1つFableで試しOpus 5.5と比べる安い機会です。業務データを送る前に、保存条件を管理者に確認しましょう。

情報源（5）

Introducing Claude Fable 5.2 and Claude Mythos 5.2 · Anthropic
Introducing Claude Fable 5.2 on AWS · AWS Machine Learning Blog
Fable 5.2 and Jagged AGI · One Useful Thing (Ethan Mollick)
Claude Fable 5.2 review: fast, creative, and finally not annoying · How I AI
I Tested Fable 5.2 vs Opus 5.5 on 5 Real Use Cases · Peter Yang

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AI News マレーシア · 11月10日（火）

ソフトバンクとGrab、マレーシアのAIデータセンターへ最初の18.5億ドル

US$1.85bninitial seed capital, released in stages (SoftBank/Grab)

11月9日、ソフトバンクグループとGrabは、サラワク州の国営エネルギー企業PETROSとともに、サラワクとマレー半島のAIデータセンター向けに初期シード資金18.5億ドル（約75億リンギ）の共同開発契約を結びました。ソフトバンクによると、資金は開発や顧客契約の節目に合わせて段階的に出されます。

ポイント

サラワク：10億ドル。ソフトバンクが8億ドル、GrabとPETROSが各1億ドルを出し、ソフトバンクが主導して過半数を保有します。マレー半島：8.5億ドル。主にGrab（6.5億ドル）で、ソフトバンクが2億ドルを加え、Grabが主導します。
長期目標は5ギガワット以上のAI計算能力です。これは目標で、資金が付いた計画ではありません。両社は追加の投資家とハイパースケーラーの顧客を探しており、投資条件は最終契約次第です。
今回の契約は、10月8日にクチンで結ばれた法的拘束力のない枠組み合意（写真）に基づきます。各社はマレーシアの再生可能エネルギー指針に沿い、水使用や地域の電力網への依存を減らす設計にするとしていますが、規模、日程、水の数値は示していません。

なぜ重要か： マレーシアでAI計算が増えれば、将来は国内でより速いAIサービスや雇用につながる可能性がありますが、まだ何も建っていません。資金の約束以上と見なす前に、具体的な顧客名や電力・水の詳細を待ちましょう。

情報源（5）

SoftBank Group, Grab and PETROS sign Joint Development Agreement for AI infrastructure in Sarawak · SoftBank Group
SoftBank Group and Grab sign agreements to develop AI infrastructure across Malaysia · SoftBank Group
Grab Holdings Form 6-K: Joint Development Agreements for AI infrastructure in Malaysia · Grab Holdings (SEC filing)
SoftBank, Grab, PETROS sign JDAs for AI data centres in Malaysia · The Edge Malaysia
Sarawak lays groundwork for new AI economy with SoftBank, Grab, PETROS (8 Oct framework signing; photo: Pejabat Premier Sarawak) · DayakDaily

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AI News AIセキュリティ · 11月10日（火）

OpenAIのAIエージェント、Linuxでルート権限を得る方法を948件、約121万ドルで発見

948unique Linux root findings at US$1.21m API cost (OpenAI, mid-Oct 2026 run)

11月4日、OpenAIはLinuxのセキュリティ上の欠陥を見つけ、機械の完全な制御につながるかを確認し、人が確認する修正案を作る自動パイプラインの研究を公開しました。10月中旬の実行では、費用121万3430ドルで、ローカル権限昇格（ルート）の発見を948件出しました。11月10日のFireshipの動画は、同じOpenAIの投稿を一般向けに要約しています。

ポイント

OpenAI自身の報告によると、偵察エージェントがLinuxカーネルのうち低権限ユーザーが届く約7%に絞り、分析エージェントが候補バグ2308件を挙げ、トリアージエージェントが隔離された仮想マシンで1724件を再現し、エクスプロイトエージェントが動作するルート権限の悪用を作り、作成した修正案の数でユニークな欠陥948件と数えました。API費用の平均は1件あたり約1279ドルです。
人のセキュリティ研究者が悪用と修正案を確認したうえで、Linuxのメンテナーに報告しました。OpenAIは重要な問題についてすでに数百件の報告と修正案を送り、残りはパートナーと進めているとしています。新しい攻撃手法の技術的詳細は非公開です。
OpenAIからの実務上の注意：十分に資源のある攻撃者にとっては、最新の修正が入っていない上の低権限アカウントは、ほぼルート権限と同じと考えてよい。修正だけでなく、FirecrackerやgVisorなどのサンドボックスによる多層防御も勧めています。
使われたサイバーモデルは一般向けの製品ではありません。7月の旧モデルではユニークなルート発見が166件、10月中旬の実行ではカーネル強化が進んだ後でも5倍超でした。金額や報奨金との比較はOpenAI自身の会計であり、独立監査ではありません。

なぜ重要か： Linuxのサーバや機器を動かしているなら、使える教訓は最新の修正を当て、「低権限」だけで安心しないことです。これはOpenAIが自社パイプラインを報告したもので、家庭用PCがすぐに乗っ取られるという意味ではありません。

情報源（2）

A thousand fewer paths to root · OpenAI
OpenAI spent $1.2 million hacking Linux... and it was a bargain · Fireship

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AI News AI産業 · 11月10日（火）

エヌビディア、CEOジェンセン・フアンが疑わしい中国スパイとの関係を認めたことを受け調査を開始

Board probeHuang remains CEO while Nvidia investigates (company, 9 Nov 2026)

11月9日（米国時間）、エヌビディアは取締役会が独立した調査を開始したと発表しました。最高経営責任者のジェンセン・フアンが、米国情報機関が北京側のスパイと評価した中国人実業家と親密な関係にあったと取締役会に認めたためです。調査中もフアン氏はCEOを続けます。《ニューヨーク・タイムズ》、AP、BBCが取締役会の発表とフアン氏の謝罪を報じ、中国はスパイ疑惑を否定しています。

ポイント

エヌビディアの取締役会は「国家安全保障やエヌビディアの秘密が損なわれたと考える理由はない」としつつ、入手可能な情報をすべて調べると述べました。フアン氏は調査を全面支持するとしました。広報のJohn Rizzo氏は、フアン氏が中断なくCEOを続けると述べています。
社内向けのメッセージでフアン氏は妻に不実だったと謝罪し、「言い訳はない」と述べました。報道では相手はAlice Huang（黄乐）とされ、中国籍でデータセンター企業Megaspeedの元幹部。ジェンセン・フアンとは血縁はありません。米当局は、中国国家安全部がAIチップ情報などを集めるため彼女をリクルートしたと評価したと報じられています。
シンガポールのMegaspeedは東南アジアでエヌビディアチップの大口顧客でした。《タイムズ》は以前、制限対象のAIチップを中国へ迂回させた疑いについて米商務省の関心を報じており、エヌビディアは問題なしと調査したとしています。BBCはシンガポールが制裁回避疑惑を調べていると報じています。実際にどんな情報が渡ったかは、公開報道では明らかではありません。
AIにとって重要なのは、エヌビディアのチップが米中のAI競争と米国の輸出管理の中心にあり、フアン氏が中国向け販売拡大を働きかけてきた点です。スパイとの評価は主要メディアが伝える米情報機関の主張であり、裁判所の判断ではありません。中国外務省は根拠のない中傷だと述べています。

なぜ重要か： エヌビディアのハードに依存するAIチップ供給やマレーシアのデータセンター案件を追うなら、これは製品発表ではなく統治と地政学の話です。噂ではなく、取締役会の結論や輸出管理政策の変化を見てください。

情報源（4）

Nvidia Opens Investigation Into Jensen Huang’s Relationship With Suspected Chinese Spy · The New York Times
What we know so far about Jensen Huang's affair with suspected Chinese spy · BBC News
Nvidia investigates whether CEO Jensen Huang was targeted by Chinese spy with whom he had an affair · Associated Press
Dave Chappelle CANCELLED By Republicans & Nvidia CEO Jensen Huang’s Crazy Affair with a Chinese Spy · Philip DeFranco

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