Anthropic
Claude for Government を一般提供
- 連邦・州の政府機関向けに、FedRAMP High の認可を受けた環境で Claude を提供する。7月からパブリックベータだった。新機能はおおむね商用版と同じ周期で入る。
- シート料金は無く、決まった単位で利用分を払い、上限を超えない。部署ごとの予算配分、利用者や部門ごとの上限・使えるモデルの設定、監査ログ、Anthropic 側の重要な操作に2人の承認を求める仕組みを備える。会話履歴は機関が管理する端末に残る。
- 同じ環境で、Claude Code の CLI と Claude for Microsoft 365 も早期アクセスとして提供を始めた。
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Anthropic
Anthropic の営業チームが Claude Managed Agents で問い合わせ対応を作り直し
- 毎月数万件の問い合わせに追いつけなかったため、Claude Managed Agents(ベータ)で購入を手伝うエージェントを作った。料金・セキュリティ・データの質問に答え、プランと席数を勧め、購入か担当者への引き継ぎにつなぐ。1日に数千件の会話をこなす。
- エンジニア1人が数週間で最初の版を作った。営業やコンテンツの担当者も Console でシステムプロンプトを直接編集した。細かい規則を並べるより目的を伝えるほうがうまくいったという。
- エージェントを経た見込み客は、以前の問い合わせフォームと比べて商談になる率が2倍を超え、成約までの期間が約5日短くなった。担当者が手を貸す必要のある会話の割合はおよそ半分に減った。
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Google
AI で設計したタンパク質に電子透かしを入れる SynthID Bio を発表
- Google DeepMind の発表。AI が生成したタンパク質の配列や予測した3D構造に、目に見えず検証できる透かしを埋め込む技術。
- 実験室での試験では、透かしを入れた設計が、入れていないものと同等の性能と自然な多様性を保った。
- 出どころを示す仕組みとして、バイオセキュリティの強化と公開の科学データベースの信頼性の維持に役立てるとしている。
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Google
Gemini に「スキル」を導入、Gems を置き換え
- よく使う指示を一度保存し、プロンプト欄で「/」とスキル名を打てば何度でも呼び出せる。複数のスキルを重ねて使え、テキスト・PDF・画像などの参照ファイルも含められる。
- Gemini のチャットで全世界に提供を始め、Google Workspace の企業・非営利・教育向けにも数週間で広げる。
- Gems は個人アカウントで11月、Workspace の企業・非営利で2027年3月、教育で2027年6月に提供を終え、既存の Gems は自動でスキルに移す。ミニアプリを作る実験 Opal も11月に終了する。
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Google
Google.org が高等教育の AI 対応を支援
- EDUCAUSE の年次大会で発表。高等教育の教員の41%が AI ツールの正式な研修を受けていないという調査を挙げている。
- Coalition of Urban Serving Universities(USU)は、成人学生を支える教職員の認定研修に Grow with Google の教材と AI を使った授業を組み込み、30大学で試す。AI を使ったキャリア向けの地域連携学習の10事例も15か月かけて分析する。
- Education Design Lab はコミュニティカレッジの計画づくりを支援し、2027年初めに州のコミュニティカレッジ制度を対象にした全国コンペを始める。
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Google
フロンティアモデル Gemini 4 Argon を発表、まず信頼できるサイバー防御者向けに
- 実際のソフトウェア開発、法務や金融などの知識業務、サイバー防御向けのモデル。まず Fairwind Program を通じて限られたサイバー防御者に提供し、安全策を固めてから開発者・企業・一般に広げる。
- 出力トークンの上限を64Kから100万に広げた。DeepSWE v1.1 で77.9%、LVBench で91.7%、Zapier の AutomationBench で51.3%(1位)。
- 導入価格は入力 $2 / 出力 $10(100万トークンあたり)で、キャッシュした入力は95%引き。
- Google 社内では、C/C++ のコードを Rust に移す作業や、データセンター全体で300TiB を超えるメモリを空ける最適化に使っている。
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Google
Google の AI によるインフルエンザ入院予測が CDC の評価で1位に
- 米国疾病対策センター(CDC)の FluSight で、2025〜26年シーズンのインフルエンザ関連の入院数の予測を評価した結果、対象の39モデルのうち Google のモデルが最も実績に近かった。
- 予測モデルは、最適化アルゴリズムを生成する AI ツール Empirical Research Assistance(ERA)で作った。
- ERA の基盤技術は、実験的な科学ツールとして一部のテスターに提供している。
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OpenAIタイトルと概要のみ
モデル蒸留を狙った組織的な攻撃を阻止
- 保護されたモデルの推論を抜き出そうとする蒸留の攻撃を止め、敵対的な蒸留への防御を強めている。
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OpenAIタイトルと概要のみ
America's SBDC と小規模事業者向けの AI 研修
- America's SBDC と組み、小規模事業者向けの実践的な AI 研修と地域での支援を広げる。小さなチームの AI 活用についての報告書も出した。
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