KDDIアイレット株式会社 クラウド・イノベーション本部 DX開発事業部です！
DX開発事業部ではお客様のDX実現のために、生成AIのキャッチアップに日々取り組んでおります🔥
本記事では日々アップデートされる生成AI周りのニュースを週刊でお届けします🚀

今週はAWSとGoogleのアップデートが中心の一週間でした。
AWSではAmazon SageMaker AIのサーバーレス型モデルカスタマイズ機能が「トレーニングセッションAPI」「対応モデル追加」「シーケンス長カスタマイズ」と立て続けに強化されたほか、Amazon Bedrock AgentCore GatewayにInvokeModel API対応とモデルフォールバック機能が追加され、AIエージェントの可用性を高める基盤整備が進みました。Googleは、Google WorkspaceでGeminiの「カスタマイズハブ」やGemini Notebookの創作支援強化、Google SheetsでのBigQueryデータ自然言語分析など、生成AIを業務に溶け込ませるアップデートを多数リリース。Google DeepMindからは衛星画像とAIで世界の森林タイプを分類する研究も発表されています。

Anthropicは、オープン標準「Agent Skills」をAgentic AI Foundationへ寄贈したほか、Claude PlatformがGoogle Cloud上でもフル機能利用可能になり、プロアクティブに動く新エージェントアプリ「Claude Duet」や継続スキャン型の「Claude Security」も発表されました🚀

AWS

Amazon SageMaker AI、GPUインフラ管理不要の「トレーニングセッションAPI」を発表

Amazon SageMaker AIが、GPUインフラを自分で管理することなくカスタムトレーニングループを組める「トレーニングセッションAPI」を発表しました。

教師ありファインチューニング（SFT）、直接選好最適化（DPO）、強化学習によるファインチューニングなど、独自のトレーニング手順をforward_backward()やoptim_step()といったAPI呼び出しとして記述できます。GPUの割り当て、モデルの読み込み、分散実行、障害復旧はSageMaker側が担い、課金もトークン単位で、報酬スコアリングなどのローカル計算にはGPU時間が課金されない柔軟な料金体系です。独自のトレーニングアルゴリズムを試したいチームにとって、インフラ運用の手間を省きながら研究開発に集中できるアップデートです。

  • SFT・DPO・強化学習など独自のトレーニング手順をAPI呼び出しとして実装可能
  • GPU割り当て・分散実行・障害復旧はSageMaker側が担当、課金はトークン単位
  • 米国東部（バージニア北部）・米国西部（オレゴン）・アジアパシフィック（ムンバイ）で利用可能、SageMaker Python SDKとトレーニングセッションクックブックから開始可能

Amazon SageMaker AI、Muse Glimmer・Qwen 3.8・Ministral 3のサーバーレスモデルカスタマイズに対応

Amazon SageMaker AIのサーバーレス型モデルカスタマイズ機能が、新たにMuse Glimmer、Qwen 3.8、Ministral 3（3B・8B・14B）に対応しました。

教師ありファインチューニング（SFT）、直接選好最適化（DPO）、強化学習によるファインチューニング（RFT）など複数の適応手法に対応しており、Amazon Nova、Gemma 4、Nemotron 3.5、Llamaなど既存の多数のモデルと合わせて選択肢が広がりました。自社データで小規模かつ最適化されたモデルを構築することで、コストと遅延を抑えながら大規模モデルに匹敵する精度を実現できる点がメリットです。

  • Muse Glimmer・Qwen 3.8・Ministral 3（3B/8B/14B）がサーバーレスモデルカスタマイズに新規対応
  • SFT・DPO・RFTなど複数の適応手法から選択可能
  • SageMaker Studioのモデルページ、Python SDK、エージェントスキル経由で利用可能。米国東部・西部、東京、アイルランドで提供

Amazon Bedrock AgentCore Gateway、InvokeModel APIとモデルフォールバックに対応

Amazon Bedrock AgentCore Gatewayが、InvokeModel APIのサポートとモデルフォールバック機能の提供を開始しました。

既存のAmazon Bedrock SDK統合をコード変更なしでゲートウェイ経由にでき、複数のモデルプロバイダーへ単一の管理されたエンドポイントからアクセスできるようになります。モデルフォールバック機能では、プライマリの宛先がスロットリングや容量不足で利用できない場合に、ゲートウェイのルールで定義した順序に従って自動的に代替モデル・プロバイダーへ切り替わるため、各クライアントが個別に再試行ロジックを実装する必要がなくなります。組み込みのサーキットブレーカーにより失敗中の宛先をスキップしてレイテンシーを抑えつつ、AIエージェントの可用性を高められるアップデートです。

  • 既存のAmazon Bedrock SDK統合をコード変更なしでゲートウェイ経由に移行可能
  • プライマリ宛先が利用不可の場合、ルールに基づき自動で代替モデル・プロバイダーに切り替え
  • 中国を除く全AWSリージョンで提供中

ReflectionのオープンウェイトモデルBeam、Amazon SageMaker JumpStartとAWS Trainiumで利用可能に

Reflection社が開発したオープンウェイトモデル「Beam」が、Amazon SageMaker JumpStartで利用可能になりました。

推論、コーディング、エージェント型タスクで高い性能を示すモデルで、Apache 2.0ライセンスのもとユーザーが重みを検査・修正し、独自ドメイン向けに調整できます。AWS Trainium3向けに最適化されているため提供初日からコスト効率の高い運用が可能で、AWSアカウント内で実行されるためデータを管理下に置いたまま利用できます。

  • 推論・コーディング・エージェント型タスクに強いオープンウェイトモデル、Apache 2.0ライセンスで検証・カスタマイズ可能
  • BF16・FP8・NVFP4の3種類のチェックポイント形式で提供、AWS Trainium3向けに最適化
  • 米国東部（バージニア北部）・米国東部（オハイオ）で提供、SageMaker Studio内で「Beam」を検索してデプロイ可能

Amazon SageMaker AI、サーバーレスモデルカスタマイズでカスタムシーケンス長に対応

Amazon SageMaker AIのサーバーレスモデルカスタマイズジョブが、これまで固定だったシーケンス長をカスタマイズできるようになりました。

gpt-oss、Gemma、Llama、Nemotron、Qwenなど多くのオープンウェイトモデルが対象で、最大16Kトークンまでシーケンス長を設定できます。短いQ&Aペアから複数ページにわたるドキュメントまで、データの性質に合わせて最適な設定を選べるため、ユースケースに応じた精度向上が期待できます。

  • 最大16Kトークンまでシーケンス長を設定可能、gpt-oss・Gemma・Llama・Nemotron・Qwenなど多数のモデルに対応
  • SFT/DPOジョブではdataset_max_len、RFTジョブではmax_prompt_lengthとmax_response_lengthで設定
  • SageMaker Studioのモデルページ、Python SDK、エージェントスキルから利用可能。米国東部・西部、東京、アイルランドで提供

Google

Google DeepMind、AIで世界の森林タイプを分類する「Forest Typology 2020」を発表

Google DeepMindが協力機関とともに、衛星画像をもとに世界中の森林を10メートル単位でタイプ分類する「Forest Typology 2020」を発表しました。

衛星観測データの埋め込み表現「AlphaEarth Foundations embeddings」を活用し、約170万の標本から学習したカスタムモデルにより、約9割の精度で森林タイプを特定でき、森林か否かの判別精度は95%に達します。原生林、天然再生林、人工林、プランテーション林、樹木作物・アグロフォレストリー、その他の土地という6カテゴリに分類でき、従来の森林被覆図とは異なり「どのような森林を形成しているか」を区別できる点が特徴です。EU森林破壊規制（EUDR）への対応や、自然林から農地への転換を追跡するサプライチェーンの透明性向上にも役立ちます。

  • 衛星画像と「AlphaEarth Foundations embeddings」により、約9割の精度で森林を10メートル単位で分類（森林/非森林の判別精度は95%）
  • 原生林・天然再生林・人工林・プランテーション林など6カテゴリに分類
  • 2017〜2025年の時系列データを提供し、確率スコアの調整により地域ニーズに合わせた活用が可能

Google Vault、Gemini in Workspaceの会話フィルター付きエクスポートに対応

Google Vaultが、Gemini in Workspaceの会話履歴をフィルター付きでエクスポートできる機能の提供を開始しました。

管理者は特定のユーザーアカウントや組織単位（OU、最大5,000ユーザー）、日付範囲・タイムゾーンを指定して出力範囲を絞り込め、ユーザープロンプト・AI応答・生成添付ファイル・参照ファイルへのリンクを含むJSON形式でエクスポートできます。対象はGmail、Drive、Docs、Sheets、Slides、Meetでの会話履歴で、法的・規制上の義務を一元化されたツールから満たせるようになります。

  • ユーザー・組織単位（最大5,000ユーザー）、日付範囲・タイムゾーンで出力をフィルタリング可能
  • ユーザープロンプト・AI応答・生成添付ファイル・参照ファイルへのリンクを含むJSON形式で出力
  • Business Plus以上、Enterprise、Educationなど複数エディションで対応、Rapid/Scheduled Releaseドメイン向けに提供中

Gemini Notebook、スライドデックとビデオ概要の作成に創作コントロールを追加

Gemini Notebookで、スライドデックとビデオ概要の作成プロセスに対する創作面のコントロールが強化されました。

システムが関連するフォーカストピック・形式・ビジュアルスタイルを提案し、ユーザーが選択できるようになったほか、既存の指示がある場合はプロンプトに含めることで選択肢を事前に埋められます。「Review toggle」を有効にすると、最終出力の前にスライド概要やビデオプロデューサーノートをプレビューしてフィードバックを提供でき、逆にレビュー段階をスキップして即座に完成品を生成することも可能です。

  • システムがフォーカストピック・形式・ビジュアルスタイルを提案し、ユーザーが選択可能
  • 「Review toggle」で最終出力前のプレビュー・フィードバックができ、スキップして即時生成も可能
  • Google Workspaceの全顧客、Workspace Individual購読者、個人Googleアカウントユーザー向けに2026年10月16日から段階的展開中

Google Workspace、Geminiの動作を一元管理する「カスタマイズハブ」を導入

Google Workspaceが、Geminiのカスタマイズ設定を一元的な場所からまとめて管理できる「カスタマイズハブ」を導入しました。

定型業務の自動化や個人の執筆スタイル・フォーマット要件への適応を行う「スキル」機能と、40以上の外部サービス・Googleアプリを接続できる「連携アプリ」機能をまとめて扱え、接続するアプリの選択やアクセス権限の監査・切断もいつでも行えます。スキルと連携アプリの発見・管理が簡素化されることで、Geminiを自分の業務スタイルに合わせて使いこなしやすくなります。

  • 定型業務の自動化や執筆スタイルへの適応を行う「スキル」機能を一元管理
  • 40以上の外部サービス・Googleアプリと連携でき、権限の監査・切断もいつでも可能
  • Google Workspaceの全顧客、Workspace Individual購読者、個人Googleアカウント向けにWeb・モバイル・デスクトップアプリで2026年10月13日から段階的展開中

Google Classroomの教師主導Gemini Notebook、生徒向けインサイト要約と共有設定強化に対応

Google Classroomの教師主導Gemini Notebookに、生徒の学習状況を可視化する「インサイト要約」機能と、管理者向けの共有設定強化が追加されました。

インサイト要約では、生徒とのチャットに見られる共通テーマ・強み・改善すべき領域を確認でき、個別の生徒チャット記録も閲覧できるため、教師は指導改善に向けた実用的な情報を得られます。管理者向けには、信頼できるドメインを指定するなど外部共有を細粒度で制御できる設定が追加され、セキュリティを保ちながら柔軟な共有管理が可能になりました。

  • 生徒チャットの共通テーマ・強み・改善点を可視化する「インサイト要約」機能を追加
  • 管理者は信頼できるドメイン指定など、外部共有を細粒度で制御可能
  • Education Fundamentals/Standard/PlusおよびWorkspace for Educationが対象。インサイト要約は2026年10月19日から段階的展開（1〜3日で全ユーザーに表示）

Google Sheets、Geminiで接続済みBigQueryデータを自然言語分析できるように

Google Sheetsで、「Connected Sheets」経由で接続したBigQueryデータをGeminiによる自然言語で分析できるようになりました。

「前四半期の地域別売上合計は？」といった自然言語での問い合わせや、「前年同期との比較は？」といったフォローアップ質問での深掘り分析が可能なほか、「四半期売上レビュー、地域別収益、月次トレンド、トップ10商品」のような説明を与えるだけでGeminiがダッシュボードを自動生成します。ビジネスユーザーはシート内で分析を完結でき、データチームは個別のレポート依頼対応を減らせる点がメリットです。

  • 自然言語での質問・フォローアップ質問によるBigQueryデータの対話的分析が可能
  • 説明文からダッシュボードを自動生成
  • Business Standard/Plus、Enterprise Standard/Plus、Google AI Pro/Ultraなどが対象。2026年10月19日から段階的展開（最大15日間）

Anthropic

Anthropic、オープン標準「Agent Skills」をAgentic AI Foundationに寄贈

Anthropicが、AIエージェント向けのオープン標準「Agent Skills」を、標準名・ロゴ・GitHub組織・agentskills.ioドメインとともにAgentic AI Foundation（AAIF）へ寄贈しました。

Agent SkillsはClaude Codeの開発過程で生まれた仕組みで、一般的な知識業務は得意でも実務に必要な手続き的知識に欠けがちだったAIエージェントの課題に対応するため作られました。2025年12月の公開以降、ChatGPT、Cursor、GitHub Copilotなど70以上のプラットフォームが統合し、これまでに100万個以上のスキルが公開され、インストール数は約2.8億件に達しています。Model Context Protocol（MCP）も管理するLinux Foundation傘下のAAIFに移管されることで、ベンダー中立でコミュニティ主導の標準として、バージョン管理や提案プロセス、セキュリティガイダンスの整備が今後進められる見込みです。

  • Agent Skillsの標準名・ロゴ・GitHub組織・agentskills.ioドメインをAAIFへ寄贈
  • 公開から1年足らずで70以上のプラットフォームが統合、100万個以上のスキルが公開・約2.8億件インストール
  • MCPも管理するAAIFのもと、ベンダー中立・コミュニティ主導の標準として運営継続

Claude Platform、Google Cloud上でもAnthropicマネージドのフル機能が一般提供開始

Anthropicが、Google Cloud上でClaude PlatformのフルセットをAnthropicマネージドで利用できるサービスの一般提供を開始しました。

Google CloudのIAM認証情報・請求・既存のコミットメント消化をそのまま使いながら、ネイティブのClaude Platformと同時に同じ機能（ベータ機能含む）にアクセスできるのが特徴です。Managed Agentsやコード実行、コンピュータ操作といったエージェント構築ツール、Files API・Web検索・MCPコネクタといったナレッジ連携、プロンプトキャッシュやバッチ処理などのコスト管理機能まで、ネイティブ版と同日にリリースされます。Google Cloudをすでに利用している企業にとって、認証・請求を一本化したままClaude Platformの全機能にアクセスできる選択肢が増えたことになります。

  • Google CloudのIAM認証情報・請求をそのまま使い、ネイティブ版と同日に新機能が利用可能
  • Managed Agents・コード実行・コンピュータ操作などのエージェント構築ツールを含むフルセットを提供
  • Google Cloud Marketplace経由で利用開始可能。既存の割引適用がある場合は移行前に担当者へ確認が必要

Anthropic、プロアクティブに動く新エージェントアプリ「Claude Duet」を発表

Anthropicが、プロアクティブに動作する新しいAIエージェントアプリ「Claude Duet」の研究プレビューを発表しました。米国のPro・Maxサブスクライバーを対象にウェイトリスト経由での提供です。

朝の簡潔なブリーフィングで重要な案件を通知するなど、状況の監視と優先順位付けを自動で行い、実際の行動を起こす前には承認を求める安全設計になっています。仮想マシンとブラウザを備えているためデバイスがオフでも作業を継続でき、タスク完了時には通知を受け取れます。Gmail、Slack、QuickBooks、Shopifyなど6,000以上のコネクタと連携でき、メモリやスキル、接続アプリは既存のClaudeアカウントから引き継がれます。Claude Opus 5.5を基盤に、複数タスクを抱えるプロフェッショナルや小規模ビジネスオーナー向けに設計されています。

  • 状況監視・優先順位付けをプロアクティブに行い、行動前には承認を求める安全設計
  • 仮想マシンとブラウザを搭載し、デバイスがオフでも作業継続・完了時に通知
  • Gmail・Slack・QuickBooks・Shopifyなど6,000以上のコネクタに対応、Claude Opus 5.5を基盤にiOS/Android/claude.aiから利用可能（米国のPro・Maxサブスクライバー向け、ウェイトリスト経由）

Claude Security、継続的スキャンと修正トラッキング機能を追加

Anthropicが、Claude Securityにコード変更を継続的に監視する機能を追加し、パブリックベータとして提供を開始しました。

単発のスキャンではなく、深いベースラインスキャンの後はリスクと複雑性に応じて定期的に新規スキャンを実行し、リポジトリの変更を常時追跡します。発見した脆弱性は修正されると自動的にマークされ、再発時には自動で再オープンされるほか、プロジェクトごとにデプロイ方法やセキュリティポリシーを記録するナレッジベースを作成でき、脅威モデルも自動生成・編集できます。API・MCP統合により既存ツールとも連携でき、Claude Code内から直接修正・解決まで完結できる点が特徴です。

  • ベースラインスキャン後、リスクと複雑性に応じて定期的に新規スキャンを実行する継続的監視
  • 修正済み脆弱性の自動マーキングと再発時の自動再オープンに対応
  • Claude Enterprise顧客向けパブリックベータとして提供、2026年12月31日まで毎月25,000ドル分の無料クレジットを2カ月間提供

Anthropic、エージェント規模の開発に対応するソースコントロールシステム「Scion」を公開

Anthropicのエンジニアリングブログが、自律的にコードを生成するエージェントの急増に対応するため独自開発したソースコントロールシステム「Scion」の設計を公開しました。

2026年5月には1日2,500件だったマージ件数が9月には30,000件に急増し、「コーディングはもはやボトルネックではない」状況下でインフラ自体が新たなボトルネックになったことが開発の背景です。エージェントとCIジョブが常時オンラインであることを前提にサーバー中心設計を採用し、単一の完全コピーを持たず全コンポーネントが独立してスケーリング可能な構成や、変更サイズに比例したコストで処理する軽量なコミット設計を採用しています。結果として、従来のGitミラーリング方式に比べインフラのCPU・メモリ使用量を1/200に削減し、チェックアウト速度は数分から数秒に短縮、CIキャパシティは25%向上しました。7人のチームが5カ月で実装・移行を完了させており、Claude（特にMythos Preview）の支援でメモリ使用量を20分の1に削減しつつ速度も4倍にする最適化が自動生成される場面もあったとのことです。

  • 1日あたりのマージ件数が5カ月で2,500件から30,000件に急増したことが開発の背景
  • サーバー中心設計・独立スケーリング可能なコンポーネント構成・軽量なコミット設計を採用
  • 従来方式比でインフラのCPU/メモリ使用量を1/200に削減、チェックアウトは数分から数秒に短縮、CIキャパシティは25%向上

次週はどんなニュースがあるでしょうか。お楽しみに✋

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この記事はAIによって生成されていますが、DX開発事業部の新卒メンバーによってネタ集め、レビュー、修正が行われています。

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