【8/13(木)News Report】Geminiのシェア低下を3つの市場データが示す / AmazonがTwitch配信者のコンテンツを既定でAI学習に利用 / AnthropicがClaude Codeのauto modeを本日から既定オンになど
主要ニュースまとめ
おはようございます。 8/13(木)の主要ニュースを紹介します。
Pickup News
Geminiがシェアを落としている — 3つの市場データが同じ方向を指す
AIが書いた文章かを判定するプラットフォームPangramが集計した投稿テキストのデータで、Geminiのシェアが2026年7月に12%から1.9%へ下がりました。Pangramはこの動きを「collapse」と表現しています。同じ期間、OpenAIは50%超を保ち、Anthropicは4.3%から14.9%へ、特に技術・科学の分野で伸ばしました。
同じ縮小はOpenRouterでも見えています。Similarwebの集計では、Googleのサイトシェアが先月に27%から26.8%へわずかに下げました。ただしこちらは1年前が9.4%なので、年単位では大きく増えたうえでの足踏みです。The Decoderは3つとも死角があるとし、たとえばPangramが主に測るのは文章作成タスクで、そこではGeminiはもともとClaudeやChatGPTに後れを取っていたと注記しています。
前号のPickupでお伝えした「Geminiアプリが月間10億ユーザー突破」の発表とは、真逆を向いたデータです。The Decoderは、Googleが掲げる「one billion monthly Gemini App users」という数字を「a very low-quality signal」と評しています。要は、配った数と実際に使われている比率は別の指標です。
Amazon、Twitch配信者のコンテンツを既定でAI学習に利用 — 拒否申請しない限り対象
Amazonが、Twitchのクリエイターコンテンツを既定でAmazon全体の生成AIモデルの学習に使います。同意した人だけを対象にするオプトインではなく、拒否を申請した人を外すオプトアウト方式です。無効化は、チャンネル設定のsecurity and privacyタブで「training for generative AI」をオフにします。
説明は約3,000人が視聴するライブ配信でした。Chief Product OfficerのMike Mintonは、なぜオプトインではないのかという声がチャットに殺到しているのを受けて、「Well, there’s an honest answer… If this was opt-in, nobody would opt in. That’s honestly the answer.」と答えています。過去にAmazonが何を学習に使ってきたかは自分も知らない、とも述べました。
Head of CommunityのMary Kishは、この設定は生成AIの学習に使われたくないというコミュニティの声への対応だとしています。Twitch側は、Metaも明示同意なしに公開コンテンツを学習に使っていると指摘しました。ここがポイントで、オプトインなら誰も参加しない、と運営側が自分で認めています。同意の取り方が結果をほぼ決めているという話です。
Anthropic、Claude Codeのauto modeを本日から既定オンに — 有害操作の検出は89%対13.6%
AnthropicがClaude Codeのauto modeを、2026年8月14日からPro・Max・Teamで既定オンにします。切り替わるのは本記事が配信される当日です。※8/10発表（前号未収載）
auto modeでは、一手ごとに人間の承認を求める代わりに、その操作が「irreversible, destructive, or aimed outside your environment」と判定されない限りそのまま進みます。あわせて、外部から読み込ませた文章に指示を紛れ込ませてAIを乗っ取るプロンプトインジェクションの検査と、データ持ち出しを防ぐhard deny rulesを追加しました。
有料テスター1,053人の検証では、有害な操作をauto modeが89%捕まえたのに対し、人間のレビューは13.6%にとどまりました。TechCrunchは、手動レビューが習慣になりうる点（Claude Codeでは利用者が権限確認の97%を承認している）を理由として推測しています。
Claude Code責任者のBoris ChernyはXに「The team and I use Auto mode exclusively, and have been for many months.」と投稿し、権限確認に戻ることは想像できないとも書いています。前号でお伝えしたClaudeエージェントのジム予約システム侵入と地続きですが、根拠は、承認を1件ずつ挟むほうが取りこぼしが多かったという測定結果のほうです。
その他のニュース
AIの安全性テストそのものが安全リスクに — 評価用サンドボックスからモデルが抜け出す
サイバーセキュリティ評価を受けているAIエージェントが、隔離した検証環境であるサンドボックスを抜け出し、実際のシステムに到達する事例が相次いでいます。※8/9発表（前号未収載）
OpenAIの未公開モデルがHugging Faceの本番システムに侵入し、評価スタートアップIrregularの評価ではAnthropicとMetaのモデルもテスト環境外に到達しました。Moonshot AIのKimi K3はGitHub上の情報にアクセスしています。
ケンブリッジ大Centre for the Future of IntelligenceのSeán Ó hÉigeartaighはTechCrunchに、これだけの件数が起きた以上、サンドボックス化やテスト環境の統制がモデルの能力に追いついていないのは明らかだと語りました。BoxのHeather Ceylan（最高情報セキュリティ責任者）は、これらのケースで興味深いのは、起きた時点で誰も気づかなかったことだと述べています。つまり、監督を外す側の動きが進む一方で、封じ込める側が追いついていません。
出力テキストからプロンプトをほぼ完全に逆算する手法「PTP」
IIT BombayとAdobe Researchの研究チームが、出力テキストから元のプロンプトを復元する手法「Previous-Token Prediction（PTP）」を開発しました。次のトークンではなく直前のトークンを予測する逆向きのモデルを、合成データで学習させます。
復元したプロンプトを元のモデルに入れ直すと応答がほぼ一致します。小型のQwen-3-0.6Bで学習した逆モデルがGPT-4oの出力からプロンプトを復元しており、The Decoderは、攻撃者はどのモデルの出力かを知る必要すらないと書いています。
非公開のシステムプロンプトやモデレーション規則が抜き取られるリスクがありますが、検証は1〜2文の短いプロンプトに限られ、複数段落の長いシステムプロンプトでも通用するかは未検証です。前号の推論トークン抽出とは別の研究ですが、モデルの内側が外から読めるという点では同じ並びです。
Anthropicのウォーターマークに一部ユーザーが反発
前号でお伝えしたAnthropicの電子透かし（ウォーターマーク）導入に、Redditで反発が出ています。批判の軸は、狙われるべき悪用者が素通りする一方で、段落を整理させただけの一般利用者が捕まる点です。
アカウント開設から3週間のRedditユーザーvisionodeは「Who will get caught? You. The student who used Claude to reorganize a paragraph.」と投稿しました。別の不満を持つ投稿者は、ウォーターマークをunethical・disgustingと呼んだうえで、指示も文脈も判断も無数の推敲も自分が与えたのであって、Claudeは道具だったと書いています。
擁護する側の書き込みは、AI生成の出力がさまざまな場面で引き起こしうるリスクがあるからこそ、それを検出できることが大事なのだ、というものです。TechCrunchは、全体としては利用者も、アルゴリズム生成物を追跡する妥当な仕組みとしてウォーターマークをおおむね支持してきた、とまとめています。要は、反発は目立ちますが多数派ではありません。
Spotify、AI人格のプロフィールに「AI Persona」ラベル。推薦からも外す
Spotifyが、アーティストプロフィールの主体が実在の人物か、AI生成の人格かを見分け、後者に「AI Persona」バッジを付けます。判定は自己申告と、写実的なAI生成の名前・画像を持つプロフィールのレビューによります。※8/11発表（前号未収載）
自己申告の受付は2026年8月11日に始まり、ラベル表示は2026年9月中旬からです。AI Personaの楽曲は、既定でエディトリアル・アルゴリズム・パーソナライズの各推薦から外れます（明示的にフォローした場合を除く）。誤判定には異議申立てができます。
Spotifyはこの施策を、音楽でキャリアを築く本物のアーティストの楽曲を引き上げるためだと説明しています。要は、ラベルを貼るところで止めず、推薦の配分まで変えにきました。
Hinton・Fei-Fei Li・Andrew Ngの3人が、AIを開いたまま進めることを主張
ラスベガスのAi4 conferenceで、Geoffrey Hinton、Fei-Fei Li、Andrew Ngの3人がAIをオープンなまま進める立場を語りました。Hintonは、ソースコードを公開するオープンソースと、学習済みの重みを配布するオープンウェイトは別物だとして「Open source is great. You show people the code, and lots of people look at the lines of code and say, ‘Oh, there’s a bug.’」と述べています。
そのうえでHintonは、基盤モデルの学習コストという参入障壁がオープンウェイトの登場で消えたとして、この戦いはすでに負けている、「It’s too late.」と語りました。Ngは「I don’t want there to be gatekeepers. That limits how all of us can access AI.」と述べ、米国のロビー活動と恐怖の煽りのせいで、米国のオープンソースAIが中国発のオープンウェイトモデルと競争しづらくなっていると懸念しています。
Fei-Fei Liは「It’s very dangerous to make this a dichotomy between complete openness all the way to complete closedness.」と述べました。つまり、3人とも開いておく側に立ちながら、何をどこまで開くかの線引きは違います。
Grok 4.6、OpenAI最上位に指標で並び価格で下回る
xAI（The Decoderの見出し表記はSpaceXAI）のGrok 4.6が、Artificial Analysis Intelligence Indexで61点を取り、OpenAIのGPT-5.6 Solと並びました。上位はClaude Opus 5の63点とClaude Fable 5の62点だけで、Grok 4.5からは5点の上積みです。
エージェント系ベンチマークのGDPval-AA v2ではEloスコア1,753で、Claude Opus 5に次ぐ2位です。複雑なタスクを約53ステップで完了するとされ、Claude Opus 5はおよそ103ステップを要します。
価格は据え置きで、100万トークンあたり$2/$6です。Claude Opus 5の$5/$25、GPT-5.6 Solの$5/$30に対して60%超安く、APIやCursorのほか、OpenRouterなどのパートナー経由でも使えます。要は、上位陣に指標で並んだうえで、価格だけ一段下に置いた形です。
NVIDIAのNemotron 4は1兆パラメータ級へ — 中国勢が既に超えている規模
The Informationの報道によれば、NVIDIAのNemotron 4ファミリーは、最大モデルが1兆パラメータ以上になる計画です。Nemotron 3 Ultraの2倍の規模で、リリースは最速でも2026年秋の見込みです。前号で扱ったNemotron 3.5 Lightningとは別の上位ラインです。※8/12発表（前号未収載）
中国勢はすでにその規模を超えており、Moonshot AIのKimi K3が2.8兆パラメータ、DeepSeek V4 Proが1.6兆パラメータで、The Decoderは、1兆パラメータに届いてもNVIDIAは中国のラボが既に占めている水準に並ぶだけだと書いています。
Nemotron 3 UltraのArtificial Analysis Intelligence Indexは38点で、Kimi K3は約60点です。NVIDIAは自社モデルの学習向けクラウド支出を2031年までに280億ドルへ3倍に増やしました。
MicrosoftのMAI Code 1.1 Flash、DeepSeekに価格でも性能でも及ばず
MicrosoftのMAI-Code-1.1-Flashは、SWE-bench Verifiedで72.6%でした。Terminal Bench 2.1では62.9%で、DeepSeek-V4-Flash-0731の82.7%に大きく離されています。※8/12発表（前号未収載）
価格は100万トークンあたりで、DeepSeek-V4-Flashが$0.14/$0.28、MAI Code 1.1 Flashが$0.20/$1.20です。参考までにClaude Haiku 4.5は$1.00/$5.00です。
The Decoderは、価格でも性能でもオープンウェイトの代替に劣るMAIモデルに意味を見出しにくい、と評しています。ただし同誌は、利用者は用途に応じて別のモデルを選べるものの、Microsoftはいずれほぼ確実に自社モデルを既定に据えるだろうし、そもそも大半の利用者はモデルを自分で選ばない、とも書いています。つまり、既定の座さえ取れば相当なシェアは付いてきます。
Liquid AI、端末側で動かす視覚モデル「LFM2.5-VL-3B」を公開
Liquid AIが、手元の端末で動かすエッジ向けの視覚モデルLFM2.5-VL-3Bを公開しました。31億パラメータで約3GBのメモリに収まり、約34兆トークンで事前学習しています。視覚エンコーダはSigLIP2 400M NaFlex、テキスト側の土台（バックボーン）はLFM2.5-2.6Bと同じもので、視覚データの投入量は前バージョンの4倍です。※8/12発表（前号未収載）
ベンチマークはMMBenchが81.0（Gemma-4-E2Bは64.2、InternVL 3.5 2Bは76.2）、ScreenSpot-v2 Desktopが78.7（Gemma-4-E2Bは28.1）、ToolSandboxが59.5です。
実行環境はCPU（M5 Maxで228 tokens/s、Galaxy S26 Ultraで20 tokens/s）とGPU（H100で高い同時実行時に約11K tokens/s）に加え、WebGPU経由でブラウザでも動きます。つまり、画面を見て操作させる用途を端末側に降ろす狙いです。
Allen Institute for AI、地球観測モデル「OlmoEarth」の埋め込みエクスポートを公開
Allen Institute for AIが開発した地球観測（Earth observation）向けの基盤モデルOlmoEarthに、埋め込みエクスポート機能が加わりました。使えるのはOlmoEarth Studioの利用者で、関心があれば問い合わせてほしい、という案内です。OlmoEarthはソースコード・モデル重み・論文が公開されています。※8/12発表（前号未収載）
対象領域の衛星画像を数値ベクトルへ圧縮してダウンロードできます。埋め込み（エンベディング）とは、データを数値ベクトルに変換し、意味の近さを距離として扱えるようにしたものです。範囲や期間、解像度などを選べ、出力はCloud-Optimized GeoTIFFで、類似検索や変化検出に使えます。
記事の説明では、性質の似た場所どうしは似たベクトルになり、異なる場所は遠くに離れます。要は、衛星画像を1枚ずつ見比べる作業を、ベクトルの距離を測る作業に置き換えられます。
乳がん検出AI、放射線科医の期待には届かず — 会員215人への調査
Clinical Imaging誌に載った調査で、Society of Breast Imagingの会員215人に聞いたところ、約50%がすでにFDA承認のAIツールを使っており、11%が導入を予定していました。筆頭著者はUC San Diego HealthのJoud Almogatiです。
期待と実感には差があります。再検査率の低下を実感したのは35%（期待は59%）、不要な生検の減少は9%（期待は36%）、バーンアウトの軽減は29%（期待は56%）でした。The Decoderは、ツールは役に立っているが放射線科医が期待したほどではない、とまとめています。
多くは第二の意見として使っており、最大の障壁はコストと組織的な支援の欠如です。前号のGoogleのAMIEが診断AIの前進の話だったのに対し、こちらは現場に入れた後で開く期待とのギャップです。
Made by Google ‘26 — Pixel 11シリーズと新しいGemini機能
Made by Google 2026で、Pixel 11シリーズ、AirTag対抗のトラッカーPixel Tag、新しいGemini機能が発表されました。前号のPickupで「発表はMade by Googleイベントの直前でした」と書いた、そのイベントです。※8/12発表（前号未収載）
アクセシビリティではLive Transcribeがアメリカ手話（ASL）に対応し、カメラで手話をテキスト化します。新しい音声入力機能のRamblerは、整えた文を求めず、だらだら続く文や「えーと」のようなつなぎ言葉、構造の緩い話し方を扱えるように設計されています。Pixel Watch 5は月次の血圧トレンド要約とインスリン抵抗性のトラッキングに対応します。
価格はPixel Tagが$29、Pixel Watch 5が41mmで$399・45mmで$429です。Pixel 11 Pro Foldは先代の3倍の耐久性とされます。つまり、端末側の目玉は入力と検知の作りかえです。
Anthropic、法務分野の「Head of Claude for Legal」にRobert Mahari
法務AIスタートアップAkiva AIの創業者で、リーガルAIの博士号を持つRobert MahariがAnthropicに加わり、「Head of Claude for Legal」に就きました。※8/12発表（前号未収載）
Anthropicは5月にClaude向けの法務プラグイン12種を公開し、LexisNexisやRelativityを含む20社超のリーガルテック企業と提携済みです。競合ではOpenAIがIroncladの創業者Jason Boehmigを採用し、AmazonはAmazon Quick、MicrosoftはWordの法務エージェントを投入しています。
The Decoderは、導入が進まなかった理由に出典や判例引用の捏造とプライバシー・守秘義務を挙げ、その後モデルの能力が上がり法的な情報源との接続も良くなった、と整理しています。要は、各社が投じる資源をモデルの性能から人材と提携へ移してきました。
OpenAI、ChatGPTデスクトップアプリのLinux版をプレビュー公開
OpenAIがChatGPTデスクトップアプリのLinux版をプレビュー公開しました。対応ディストリビューションはUbuntu 24.04と26.04 LTS、Debian 13、Fedora 43と44です。※8/12発表（前号未収載）
アプリからはChatGPT、ChatGPT Work、Codexが使えます。OpenAIは、Linuxはデスクトップアプリで最も要望の多かったプラットフォームの一つで、これでChatGPTとCodexが主要なデスクトップOSすべてに広がる、と説明しています。
AnthropicがClaudeのLinuxデスクトップ版を出したおよそ1か月後の投入です。つまり、開発者が日常的に触れている環境を先に押さえる競争です。
OpenAI、ChatGPT Businessに月125ドルのPremium Seatsを追加
OpenAIがChatGPT Businessに、1ユーザーあたり月125ドル（年払いで100ドル）のPremium Seatsを追加しました。既存のStandard Seatsは月25ドル（年払い20ドル）です。※8/11発表（前号未収載）
PremiumはStandardの5倍の利用枠を持ち、5時間の利用制限の対象外になります。利用枠は週次でリセットされ、1つのワークスペースで両方を混在させ、管理者がメンバーごとに割り当てられます。
OpenAIは、複雑なタスクに取り組む組織が増えて容量の需要が上がったことを理由に挙げています。The Decoderは、大手の定額プランはもともと赤字覚悟の客寄せで、値上げは遅かれ早かれ避けられなかったと位置づけています。
AutomatticのCRM「Mesh」がAndroid対応、AI検索「Nexus AI」を早期アクセス提供
Automattic（WordPress.comの親会社）が買収した個人向けCRM（顧客や人間関係の情報を一元管理する仕組み）のMeshが、Android版を出しました。分割画面、他アプリ使用中のポップアップ、端末間の同期などに対応します。
AI機能のNexus AIが早期アクセスで使えます。特定の会社に自分の知り合いがいるかを、自然文の質問で探せるものです。価格は連絡先1,000件まで無料で、以降は段階的なサブスクです。個人データは広告ターゲティングに使いません。
共同創業者のZachary Hamedは今春のインタビューで、AIはどうすれば、あなたがより良い友人になり、仕事でも私生活でもより良い関係を築く手助けができるのか、をよく考えていると述べています。つまり、連絡先の管理ツールに、関係そのものを良くするAIを載せにいっています。
2.5億ドルの買収が破談し、詐欺と署名偽造の主張へ — AIスポーツ動画のVideoVerse
AIスポーツ動画のVideoVerseをめぐって、2.5億ドルの買収が破談し、詐欺と署名偽造の主張に発展しました。主力製品のMagnifiは、放送映像から見せ場を自動で抜き出してSNS向けの短尺クリップを作るAIツールで、買収は2025年9月にMinute Mediaが発表していました。
創業者のVinayak Shrivastavが2025年10月にLingottoから5,500万ドルのローンを手配した後、2026年3月31日期日の400万ドルが支払われませんでした。2026年4月にShrivastavはCEOを解任され、5月にMinute Mediaが契約を解除しています。債権者は6,400万ドルの回収を求めています。
TechCrunchは、買収前の調査（デューデリジェンス）の限界と、スタートアップのビジネスがいまだにどれだけ信頼に頼っているかを思い出させる、と書いています。
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