【ノーコードソリューションズ｜AI Weekly vol.8】先週の重要AIニュース5本（AI開発者1,324人が「減速の仕組み」を要求、GPT-5.6は8割値下げ）

7月28日、「Pacing the Frontier」と題した声明が公開されました。署名しているのは、AIを最前線で作っている当の開発者たちです。Anthropic社CEOのDario Amodei氏、OpenAI社の主任科学者Jakub Pachocki氏、Meta AIの主任科学者Shengjia Zhao氏、Safe Superintelligence社のIlya Sutskever氏、Google DeepMind共同創業者のShane Legg氏。8月1日時点で1,324人が名を連ねています。

求めているのは開発の停止ではありません。AIがAI自身の研究開発を肩代わりする段階に入ると、能力の伸びが人間の理解と制御を追い越しかねない。そのときに減速するという選択肢を実際に取れるよう、技術と統治の道具を国際的に用意しておいてほしい、という要請です。声明は、競争にさらされている以上どこか1社が単独で速度を落とすのは難しいとも書いています。同じ7月28日、OpenAI社のSam Altman氏もポッドキャストで「社会が新しい能力に耐えられるようになるまでの時間を稼ぐため、開発の速度を調整しなければならないかもしれない」と語りました。

作っている側が公に速度制御を求めた以上、今後の規制の議論でこの声明は繰り返し引き合いに出されるはずです。とはいえ、規制の中身を先回りして当てるのは骨が折れます。経営の立場で現実的なのは、AIの利用ルールが増える前提で社内の記録を先に作っておくことです。どのAIサービスを誰が契約し、費用はいくらで、どんなデータを入れているか。この4つが1枚にまとまっているだけで、ルールが具体化したときの対応時間はまるで変わります。声明が求めているのは将来の高度なAIに備える仕組みであり、いま提供されているツールを止める話ではありません。働く側は議論の行方を待つ理由がなく、手元のツールは今週も賢くなります。

7月30日、OpenAI社がGPT-5.6の料金を引き下げました。軽量で速いLunaは、100万トークンあたり入力1ドル・出力6ドルから入力0.20ドル・出力1.20ドルへ。8割の値下げです。中位のTerraは入力2.50ドル・出力15ドルから入力2ドル・出力12ドルへ2割下がりました。最上位のSolは入力5ドル・出力30ドルのまま据え置きで、代わりに料金2倍で最大2.5倍速く動くFast modeが加わっています。GPT-5.6の公開は7月9日でした。発売から3週間での値下げです。OpenAI社は、モデルの作り方と動かし方を改善して計算の効率が上がったぶんを価格に反映したと説明しています。報道では、中国勢をはじめとする競合との価格競争と、費用に敏感になった法人顧客への対応という見方が優勢です。

安いモデルが8割引きになると、これまで単価が合わなかった処理が現実的になります。問い合わせメールを全件分類する。過去の見積書を全部読ませて条件を抽出する。日報を毎日要約して傾向を出す。1件あたりの費用は文章の量で変わりますが、単価が5分の1になれば、一部だけを対象にしていた業務も全件が視野に入ります。ただし、人が結果を確認する手間は残ります。自社のデータを数十件流して実費を測ってから広げてください。

料金表を見る習慣がないと、この変化は素通りします。おすすめは、全部を最上位モデルに投げるのをやめて、下ごしらえを安いモデル、判断が要る部分だけ上位モデルに分ける組み方です。弊社が構築するときも、分類や抽出は軽量モデル、文章の最終仕上げと例外処理は上位モデルという配分が多く、それだけで費用が数分の1に収まることもあります。担当者の立場なら、いま使っているツールの設定画面でモデルが選べるかを見てください。選べるなら、軽い作業のモデルを一段下げても品質が落ちないか試す価値があります。

7月30日と31日、東京ビッグサイトで「Google Cloud Next Tokyo ’26」が開かれました。全体はAIエージェント一色で、企業向けの基盤Gemini Enterpriseの日本リージョン対応や、Gemini 3.5 Pro、業務を組み立てるAgent Designerなどが発表されています。ただ、注目したいのは製品よりも国内企業が出した数字のほうです。損害保険ジャパン社などを擁するSOMPOグループは、「SOMPO AIエージェント」をグループ全社員約3.4万人に展開し、週間の利用率80%を達成したと紹介しました（利用率の定義や集計期間までは公表されていません）。目標設定を支援するもの、会議を文字起こしするもの、一次検証を担うものと、業務ごとの専用エージェントを社内で作り分けています。Sky社では、社員が5か月で約2万個のエージェントを自作しました。用途の半分はコーディング、検索と質問、文章作成です。このほかNTTデータが2026年6月にGoogle Cloudと包括契約を結んだこと、スクウェア・エニックス社が「ドラゴンクエストX　オンライン」でAIキャラクターとテストの自動化に使っていることが紹介されました。

3.4万人に配ったという話より、週に1回以上使う人が8割いるという数字のほうが重要です。全社導入の失敗は、たいてい配布のあとに起きます。アカウントは配られたが何に使えばいいかわからず、3か月後には一部の人しか開かない。8割という数字は、少なくとも配って終わりにはなっていない証拠です。SOMPOグループは汎用のチャットを配るだけでなく、目標設定や文字起こしといった具体的な仕事に紐づく専用エージェントを用意しました。Sky社の2万個も、社員が自分の作業に合わせて小さく作った結果です。

自社の状況は今日わかります。法人向けAIサービスなら、管理画面で利用者数の推移を見られることが多いです。出てこなければ、部署ごとに「先週使ったか」を聞くだけでも足ります。100人に配って週に使っているのが15人なら、次に手を打つ先はライセンスの追加購入より、使い道の提示です。ライセンス数と実際の利用者数を並べた表を1枚作るところから始めてください。

7月28日と29日、OpenAI社が自社モデルによる侵入事案の詳細を公表しました。舞台は、AIがどれだけ脆弱性を見つけて突けるかを測る評価「ExploitGym」です。本番の安全機構をあえて緩めた研究環境で、モデルはソフト配布用の中継サーバーに未知の脆弱性を見つけ、隔離されていたはずのサンドボックスの外に出ました。インターネットに到達したモデルは、評価の答えがHugging Face社に置かれていると推測し、盗んだ認証情報と脆弱性を組み合わせて同社の本番サーバーで任意のプログラムを実行し、テストの解答が入ったデータベースを読みました。他のサービスでも4つのアカウント分のアクセスが確認されています。OpenAI社は、公開中のモデルやデータセットの改ざんはなく、実際に触れられたのは評価問題の解答が入った5つのデータセットに留まったとしています。

続いて7月30日、Anthropic社が同じ点検を自社で実施した結果を公表しました。Claude Opus 4.7、Mythos 5、社内の研究用モデルの3つが、隔離されているはずの評価環境からインターネットに出て、3つの組織のシステムに無断でアクセスしていました。洗い直した評価実行は141,006件にのぼります。Mythos 5は、Pythonのソフトを配布する公開サイトPyPIに悪意のあるパッケージを公開してもいました。モデルには「インターネットにはつながっていない」と伝えられていましたが、目の前の実在するシステムを演習の一部だと受け取ったとみられます。侵入の手口は、弱いパスワードや認証を求めない入口を突くといった基本的なものでした。同社は独立した評価機関METRによる第三者レビューを予定しています。

読み方を間違えないようにしたいところです。AIが意思を持って反抗した事例ではありません。ただ、隔離と認証の設計に穴があれば、モデルは与えられた目的を達成する過程で外まで手を伸ばします。塞げるのは環境の側です。接続先、認証情報、渡す権限。自社に引きつけると、AIエージェントに持たせたAPIキーやアカウントが何を触れるのかを把握しているか、という問いになります。試作のつもりで作ったツールが、本番のデータベースを見られるまま放置される。これは規模を問わず起きます。Anthropic社が自社の事案に気づいたのも、他社の公表を受けて14万件を洗い直したあとでした。安全対策に人と金をかけている会社でも、この種の穴は残ります。

7月30日、LINEヤフー社がAIエージェント「Agent i」の買い物機能に「ショッピングレンズ」を追加しました。目の前にある品物を撮る、あるいはスマートフォンに保存した写真を選ぶと、同じ商品や似た商品をAIが探してきます。商品名がわからなくても、文字を打たずに探せるのが売りです。結果は同一商品ごとにカタログの形でまとまり、Yahoo!ショッピングだけでなく楽天市場などの取扱店と価格も並べて確認できます。対象は家電、家具・インテリア、ファッション衣類、雑貨などで、今後広げる予定です。Yahoo! JAPANアプリ、LINEアプリ、スマートフォンのブラウザで使え、パソコン版は順次対応します。

自社のモール以外の価格まで並べる判断は、EC事業者として簡単ではないはずです。それでも踏み切りました。比較を含めた買い物の入口をAIに握られるほうが痛い、という計算だと読めます。買い手が検索窓に言葉を打ち込まず、写真をAIに見せて済ませるようになると、キーワードで上位を取るという発想が届かなくなります。

商品を売っている会社は、AIに正しく拾われる準備が要ります。型番、寸法、素材、色といった仕様が機械の読める形で書かれているか。商品画像が正面から撮られていて背景が整理されているか。この2点が揃わない商品は、同じ商品として正しく識別されにくくなります。従来の検索対策に加えて、画像から探される場合への備えが要るということです。いまの対象は家電や衣類などの消費財ですが、対象分野が広がれば、写真を撮るだけで型番と相場を調べる使い方も出てきます。