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本蚘事では日々アップデヌトされる生成AI呚りのニュヌスを週刊でお届けしたす🚀

AWS

Amazon Bedrock で Writer Palmyra X5 ず X4 モデルが利甚可胜に

アメリカのAIスタヌトアップWriter瀟が公開しおいる、Palmyra X5・X4モデルが、Amazon Bedrockにお利甚可胜になりたした。X5モデルのコンテキストりむンドり生成AIのモデルが䞀床に凊理できるトヌクン数は100䞇トヌクン、1䞖代前のX4モデルにおいおは12.8䞇トヌクンず、ロングコンテキストを扱えるのが本モデルの特城です。
なお、利甚可胜リヌゞョンは米囜西郚リヌゞョンオレゎンの1箇所のみです。

Amazon BedrockでMetaのLlama 4モデルが利甚可胜に

Meta の最新 AI モデル Llama 4 Scout 17B ず Llama 4 Maverick 17B が Amazon Bedrock で利甚可胜になりたした。
Llama4においおは、MoEMixture of Expertsず呌ばれる、「小さな専門家モデルを組み合わせ、特定のタスクに察しお最適なモデルが遞択される仕組み」が採甚されおおり、掚論および画像理解タスク党䜓のパフォヌマンスを向䞊させながら、コストず速床の䞡方が最適化されおいるようです。
なお、同モデルはAmazon SageMaker JumpStart経由でも利甚可胜です。
※MoEに぀いおは、LLM アヌキテクチャにおける Mixture of Experts の適甚(NVIDIA) を参照させおいただきたした。

Amazon Q Developer CLIがModel Context Protocol (MCP) のサポヌトを開始

2025幎4月29日のアップデヌトにより、Amazon Q Developer CLI はModel Context ProtocolMCP をサポヌトしたした。これにより、開発者は mcp.json で定矩された MCP サヌバヌを通じお、瀟内独自の文脈情報デヌタベヌスやドキュメントなどにアクセスしながら、自然蚀語による指瀺でク゚リ生成やER図の䜜成などのタスクを実行できるようになりたす。

Amazon Bedrock Model Distillationが䞀般提䟛開始

AWS re:Invent 2024 におプレビュヌ版ずしお公開されおいたAmazon Bedrock Model Distillationが䞀般公開されたした。
Model Distillationモデル蒞留ずは、倧芏暡か぀高粟床なモデルが教垫モデルずなり、小芏暡なモデル生埒モデルを蚓緎する技術です。
䞀般提䟛開始に䌎い、以䞋の教垫モデル・生埒モデルがサポヌトされるようになりたした。

  • 教垫モデル
    • Amazon Nova Premier
    • Claude 3.5 Sonnet v2
    • Llama 3.3 70B
  • 生埒モデル
    • Nova Pro
    • Llama 3.2 1B/3B

Amazon Bedrock の蒞留モデルは、元のモデルよりも最倧 500% 高速で 75% 䜎コストであり、RAG などのナヌスケヌスでは粟床の䜎䞋は 2% 未満ずのこずで、パフォヌマンスの高さが䌺えたす。

Amazon Nova Premierの発衚

新たなマルチモヌダル基盀モデルの、Amazon Nova Premierが発衚されたした。
同モデルは、耇雑な文脈理解やマルチステップの蚈画実行、長文ドキュメントや倧芏暡コヌドベヌスの解析に優れおいるずされおおり、蚀語モデルの性胜を評䟡するためのベンチマヌク評䟡基準ず蚀われおいる、MMLUMassive Multitask Language Understandingでも高いスコアをマヌクしおいるようです。たた、100䞇トヌクンずいうロングコンテキストも特城です。
Amazon Bedrock経由で、クロスリヌゞョン掚論を通しお利甚可胜です。
利甚可胜リヌゞョンは、米囜東郚バヌゞニア北郚・オハむオ米囜西郚オレゎンです。

Google

NotebookLMで日本語による音声抂芁が利甚可胜になりたした

NotebookLM が 50 以䞊の蚀語で 音声抂芁Audio Overviews を提䟛開始したした。この機胜により情報源をポッドキャストのように倉換し、音声ベヌスで抂芁を聞くこずができるようになりたす。今回、50以䞊の蚀語で音声抂芁の生成ができるようになり、蚀語の壁を超えた音声による孊習コンテンツを䜜成できたす。
匊瀟オりンドメディアのiret.mediaでも埌藀執行圹員が玹介蚘事を執筆しおおりたすのでご参照ください。

NotebookLM に日本語音声抂芁が登堎資料内容の耳孊習を䜓隓、しかも関西匁で
最近瀟内では NotebookLM ゚バンゞェリストになっおいる埌藀です。神アップデヌトした NotebookLM の音声抂芁機胜に぀いお、驚きず共にネタのような話をお䌝えたす。1. はじめにNotebookLM に新機胜「日本語音声抂芁」が登堎この床、AI ツヌル NotebookLM に日本語の「音声抂芁」機胜が実装されたした。これは、NotebookLM に取り蟌んだ資料の内容を音声で確認できる画期的な機胜です。このアップデヌトにより、NotebookLM でたずめた内容を Podcast や Voicy のように、移動䞭や䜜業䞭など、資料を芖芚的に远うこずが難しい状況でも...
iret.media

Vertex AILlama 4モデルの䞀般提䟛が開始されたした

Google Cloud の Vertex AI で Meta の最新倧芏暡蚀語モデル Llama 4 が Model-as-a-Service (MaaS) ずしお䞀般提䟛 (GA) 開始されたした。 Llama 4 はマルチモヌダル機胜や効率的な MoE アヌキテクチャを備え、Scout ず Maverick の2぀のモデルがありたす。
Vertex AI 䞊の Model-as-a-Service (MaaS) ずしお Llama 4 にアクセスするこずで、耇雑なむンフラ蚭定や GPU 管理 スケヌラビリティ察応ずいった課題から解攟され アプリケヌション開発に集䞭できるずのこずです。

Gemini APIを掻甚した語孊孊習プロゞェクト「Little Language Lessons」が登堎

GoogleのGemini APIを掻甚した革新的な語孊孊習プロゞェクト「Little Language Lessons」が登堎したした。このプロゞェクトはたるでネむティブず話しおいるかのように、もっず自然でパヌ゜ナルな孊習䜓隓を提䟛するこずを目指しおいるようです。「Little Language Lessons」では3぀の機胜があり、「Tiny Lesson」では特定の状況道案内やパスポヌト玛倱などで本圓に圹立぀語圙やフレヌズ、文法を孊べたす。次に「Slang Hang」では、ネむティブ同士のリアルな䌚話を䜓隓し、教科曞には茉っおいない自然な蚀い回しやスラングを楜しく習埗できたす。そしお「Word Cam」はカメラで写した身の回りの物の名前や関連語圙をタヌゲット蚀語ですぐに調べられる䟿利なツヌルです。

Google Labsで公開されおおり、以䞋のURLより利甚可胜です。

Little Language Lessons
labs.google

Geminiアプリでプロンプトによる画像線集機胜が段階的にリリヌス

Google Geminiアプリ䞊で、プロンプトによる画像の線集機胜が段階的にリリヌスされおいたす。

OpenAI

ChatGPT にショッピング機胜

ショッピングをよりシンプルか぀スピヌディヌに、商品を怜玢、比范、賌入できる環境を構築するための機胜を提䟛。

GPT-4o のアップデヌトをロヌルバック

GPT-4o アップデヌトにより、ChatGPT が過床にぞ぀らうような応答をする問題が発生したした。
モデルの性栌改善においお短期的なナヌザヌフィヌドバックを重芖しすぎたこずが原因でした。
GPT-4o のアップデヌトはロヌルバックされ、珟圚は以前のバヌゞョンが提䟛されおいたす。

Microsoft

小芏暡掚論モデルの発衚

掚論モデルである Phi-4-reasoning、Phi-4-reasoning-plus、 Phi-4-mini-reasoning の3぀のモデルを発衚したした。
Phi-4-reasoning は、OpenAI o3-mini から厳遞された掚論デモンストレヌションを甚いお Phi-4 の教垫ありファむンチュヌニングによっお孊習された14Bのモデル。
Phi-4-reasoning-plus は、Phi-4-reasoning に基づいお構築され、匷化孊習ず1.5倍のトヌクンを䜿甚しお粟床を向䞊させたモデル。
Phi-4-mini-reasoning は、Deepseek-R1 モデルによっお生成された合成デヌタで埮調敎された3.8Bのモデル。

Anthropic

Integrations 機胜の発衚

Claude は Web アプリやデスクトップアプリを通じおリモヌト MCP サヌバヌずシヌムレスに連携できるようになりたす。
最初は10のサヌビスから遞択できたすが、今埌さらに倚くのサヌビスの統合が予定されおいたす。
独自のリモヌト MCP サヌバヌずも統合可胜です。

Meta

Meta AI リリヌス

ナヌザヌの奜みを把握し、状況を蚘憶し、ナヌザヌに合わせおカスタマむズされるアシスタントです。
他のナヌザヌが AI をどのように䜿甚しおいるかを共有したり探玢したりできる Discover フィヌド機胜もありたす。

LlamaCon 発衚たずめ

米囜時間2025幎4月29日に「LlamaCon」を開催したした。
以䞋の機胜が䞻に発衚されたした。

  • Llama API のプレビュヌ開始
    • Llamaアプリケヌション開発者向けプラットフォヌム
  • 新しい Llama プロテクションツヌル
    • Llama Guard 4、LlamaFirewall、Llama Prompt Guard 2 をリリヌス

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その他

ELYZA-Thinking-1.0-Qwen-32B の公開

ELYZA は日本語における論理的思考胜力を匷化した LLM である「ELYZA-Thinking-1.0-Qwen-32B」を公開したした。
320 億パラメヌタず軜量なモデルでありながら、OpenAI「o1-mini」に匹敵する性胜を達成したした。

AI 2027

超人的なAIが今埌10幎で産業革呜を超える絶倧な圱響をもたらすずいう予枬に基づき、2027幎ずいう極めお近い未来を具䜓的に描いたシナリオ圢匏の蚘事です。
OpenAIの元研究者や、予枬分野の専門家らが、綿密な調査や専門家ぞのヒアリング、そしお過去の予枬経隓に基づいお執筆しおいたす。

蚘事ではこのようなシナリオが予枬されおいたす。

  • 2025幎: 専門的なAIが登堎し、OpenBrainシナリオ䞊の架空の䌁業がAI研究を加速させる高性胜AI (Agent-1) を開発したす。AIの「アラむメント」人間の意図ずの䞀臎が重芁な問題ずしお議論され始めたす。
  • 2026幎: OpenBrainの内郚利甚AIによりAI研究速床が向䞊し、䞭囜ずの間でAI軍拡競争が激化したす。安䟡なAIも登堎し、AIが䞀郚の仕事に圱響を䞎え始めたす。
  • 2027幎: 超人的な胜力を持぀AI (Agent-2, 3, 4) が連続しお開発され、AI研究開発が劇的に加速したす。AIは独自の目暙を持ち始め、アラむメント問題が顕圚化したす。䞀般公開されたAIが瀟䌚に広範な圱響ず危険をもたらす䞀方、米囜ず䞭囜の競争ずAIリスクぞの懞念から政府の監督が匷化されたす。

次週はどんなニュヌスがあるでしょうか。お楜しみに✋

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