代表 宮崎のコメント

今週は、米国の中間選挙で民主党が圧勝した結果を受け、民主党議員が AI 規制やデータセンター建設の抑制に言及したことが世界中で大きな話題となり、資本市場にも影響を及ぼしました。

AI・半導体関連株の急落（2026年11月5〜6日）。フィラデルフィア半導体株指数は12.2%安、日経平均株価は6.0%安、ナスダック総合株価指数は5.5%安。世界の株式時価総額は1日で3.5兆ドル（約550兆円）減少。日本経済新聞の報道をもとに当社作成

一方、OpenAI から画像生成、Google から動画生成の高性能モデルが新たに発表されるなど、AI の躍進は留まることがありません。

SNS 上では、「AI エージェント時代には何を学ぶべきか？」という、主に教育関連の投稿が注目を集めました。

当社内の動き

昨日（11月9日）、当社では Web サイトの運用を WordPress から GitHub＋Claude Code の運用に切り替えました。

これまで、プレスリリースを出す時は、原稿を全て作り切ってから Web サイトに貼り付けていました。CMS ツールを使いながらの作成は制約が多く、人によって表現がバラバラになりがちでした。

移行後は、大まかなメモ、骨子、素材から GitHub 上にデモサイトを構築し、その時点でフィードバックループを回して反映する流れになったことで、現場担当者の負担は減りました。

記事を公開するまでの流れ。移行前（WordPress）は、原稿を最後まで作り切る、編集画面に貼り付けてレイアウトを調整、公開の順。移行後（GitHub＋Claude Code）は、メモ・骨子・素材を渡す、デモサイトを構築、フィードバックを反映（形にしてから直す、を繰り返す）、承認、公開の順。当社作成

一方で、気を付けている点もあります。

  • GitHub の用語に慣れる必要があり、初任者は若干の抵抗を感じました
  • 運用面では承認プロセスを敷きましたが、ガバナンス体制の徹底が効率化のボトルネックにならないよう気を付けています

移行当日の手応えと課題は、成果獲得事例「Webサイトの記事制作をエージェント化」にまとめています。

ガイドライン・規制動向

米民主党、AI とデータセンターを対象とする規制法案を複数提出へ

11月の中間選挙で連邦議会の上下両院の過半数を獲得した米民主党は、2027年1月からの議会で、AI システムやデータセンターの開発を対象とする複数の法案を提出する計画を示した。内容は次の3つ。

  • データセンターの拡大に伴う電気料金の上昇から消費者を保護する法案
  • 先端 AI システムの安全基準を第三者が検証することを求める法案
  • AI システムによる損害について、企業が責任を負う条件を明確にする法案

議会の委員会を掌握することで、AI 企業の経営陣らへの証言の要求も進める考え。一方、トランプ大統領は AI 技術への強制的な規制に反対しており、成立には大統領との調整が必要になる。（出典：Reuters）

企業動向

Anthropic、1〜9月の売上高が前年同期の13倍　AI 開発への支出の約束は140兆円余り

IPO に向けて提出した書類の改訂版を公表した。2026年1〜9月の売上高は332億4200万ドルで、前年同期の約13倍になった。一方、AI 開発に必要な半導体の購入やデータセンターのリースなど、今後の支払いを約束した長期契約は総額8954億ドル（140兆円余り）にのぼる。これは受注ではなく支出側の契約で、売上の伸びと並んで支出の大きさも示された。（出典：NHKニュース）

フジテレビ、2027年10月から全ての実写ドラマで生成 AI の活用を検討

年間16本を制作する実写ドラマのすべてで、生成 AI の活用を検討する。AI 活用の実験組織「AI Sandbox」が実務を担い、撮影した映像をローカル環境で AI に学習させて、場面に応じた映像を生成する。先行して導入したドラマでは、手術シーンの血液の表現や爆発事故現場の空撮映像を AI で制作し、従来の VFX などと比べて、一部の工程で作業時間を最大8割短縮できたという。実写や VFX を補う手段として、企画段階や制作の途中にも使う。（出典：日本経済新聞）

newmo、KDDI と資本提携　2028年に堺市で自動運転タクシーの商用化へ

KDDI が newmo の第三者割当増資を引き受けた（出資額と出資比率は非開示）。KDDI グループは、自動運転車両と遠隔監視の拠点をつなぐ通信回線や、AI の学習・推論に使う計算基盤を提供する。KDDI スマートモビリティとも業務提携し、自動運転バスや AI オンデマンド交通との連携を進める。newmo は、自動運転タクシーの運行に必要な機能を全国のタクシー事業者へ提供することを目指す。（出典：日本経済新聞）

技術・製品動向

OpenAI、画像生成「ChatGPT Images 2.6」を発表　生成速度が50%向上、GIF アニメにも対応

ChatGPT と Codex の全プランで提供を始めた。主な変更点は次のとおり。

  • 画像の生成速度が従来モデルより50%向上
  • 画像の一部を編集しても、キャラクターや商品、ブランド固有の特徴を保ちやすくなった
  • テキストの指示や手描きのスケッチから GIF アニメーションを作れる
  • 写真を名前付きで保存し、別のチャットでも参考画像として使い回せる

開発者向けの API では、速度重視の「GPT-Image-2.6 Flare」と画質重視の「GPT-Image-2.6 Sunburst」を提供する。生成した画像の出所を確かめられるよう、Google DeepMind の電子透かし「SynthID」も導入する。（出典：ITmedia NEWS）

Google、動画生成「Gemini Omni 1.2 Flash」を一般提供　最大15秒、コストは30%減

開発者・企業向けには Gemini API などで、個人向けには Google Vids、Gemini アプリ、Flow で提供する。主な変更点は次のとおり。

  • 生成できる動画の長さが最大10秒から3〜15秒に（1秒単位で指定できる）
  • 720p の動画の生成コストは1秒あたり0.07ドルで、前モデルから30%下がった
  • カメラアングルが変わっても、キャラクターや製品、衣服、文字の見た目を保てる
  • 背景や照明、アスペクト比を対話形式で変更でき、複数の話し手のリップシンクにも対応

生成した動画には、目に見えない透かし「SynthID」を埋め込む。（出典：Impress Watch）

OpenAI、「ChatGPT Work」のエージェント機能を ChatGPT に統合

現在のデスクトップ版 ChatGPT は「Chat」と「Work」を選ぶ構成だが、統合後は ChatGPT の上で Work のエージェント機能を使えるようにする。あわせて2026年12月から、ChatGPT と Codex の利用量の制限を共通化する。利用枠の消費量はモデルやタスクによって異なり、即時に回答する「Instant」は利用枠を消費しない。OpenAI は、統合後も多くのユーザーで利用枠のリセットを待つ頻度は増えないと見込んでいる。（出典：ITmedia AI＋）

社会・消費者動向

世界の株式時価総額、1日で約550兆円減　AI・半導体関連株が急落

世界の株式時価総額は、11月5日時点で前日から3.5兆ドル（約550兆円）減った。5日の米国市場ではナスダック総合株価指数が5.5%、主要な半導体銘柄で構成するフィラデルフィア半導体株指数が12.2%下落。6日の東京市場でも、日経平均株価は前日比3643円（6.0%）安の5万7434円で取引を終えた。台湾や韓国でも AI 関連銘柄を中心に大きく下げた。背景には、米中間選挙での民主党の躍進を受けて、データセンターの建設など AI インフラへの規制が強まるとの見方が広がったことがある。（出典：日本経済新聞）

Google、小中高校向けのアカウントで AI と検索を「学校が有効にするまでオフ」に

小中高校向けの教育サービスで、児童・生徒による「Gemini」や「Gemini Notebook」などの AI サービスの利用を、アカウントを管理する学校側が制限できるようにする。児童・生徒のアカウントでは、学校の管理者が有効にするまで、これらの AI サービスと Google 検索が使えない設定になる。数カ月以内に詳細を学校へ通知する。学習への AI の導入を広げてきた Google が、利用の可否を学校側の判断に委ねる形に改める。（出典：日本経済新聞、Impress Watch）

SNSの動向

今週の X（旧 Twitter）では、「AI エージェント時代に、人は何を学び、何を自分で考えるべきか」を問う投稿が注目を集めました。なかでも反応が大きかった2件を紹介します。

AI に任せるほど、見直すきっかけが減る　Addy Osmani 氏の投稿（表示 約554万回）

Anthropic で Claude Code に携わる Addy Osmani 氏が、AI エージェントに仕事を任せる環境で批判的思考を保つ方法を論じた記事を公開しました。エージェントの活用を支持したうえで、モデルの精度が上がって明らかな誤りが減るほど、出力を見直すきっかけが失われると指摘しています。

同氏は AI への依存を3つの段階で整理し、信頼が増すにつれて気づかないうちに先の段階へ移っていくと説明しています。

AI への依存が深まる3つの段階。1 オフロード：結果への責任は自分で持ったまま、作業を任せる。2 委ねる：出力を確かめずに、次の作業の前提にする。3 認知的降伏：確認しないまま、自分の結論にしてしまう。モデルの精度が上がり、信頼が増すほど、気づかないうちに右の段階へ移っていく。Addy Osmani 氏の X への投稿をもとに当社作成

対策として挙げているのは、次のような習慣です。

  • 依頼する前に、自分なりの仮説を立てる
  • 「検証済み」と言える基準を、先に決めておく
  • テストの合格が何を証明し、何を証明していないかを問う
  • エージェントが作業中に下した判断や前提を一覧にさせ、要約より先に、実行したコマンドとその出力を読む
  • 対象の読者、範囲外の事項、完了の定義を自分の言葉で書いてから依頼する

エージェントの利用を減らせという主張ではありません。作業や点検は任せられても、説明責任は任せられない。何を作り、誰に影響するかを決め、世に出す責任を負うのは人間だ、と結んでいます。

教室は「判断力」を養う場に　デミス・ハサビス氏の発言を引いた投稿（表示 約78万回）

Google DeepMind のデミス・ハサビス CEO の発言動画を引用し、学校教育のあり方を論じた投稿です。引用されている動画そのものは今週より前のもので、投稿の本文は発言の逐語ではなく、投稿者による要約と持論である点にご留意ください。

ハサビス氏の発言として紹介されているのは、次の点です。

  • 暗記や問題演習といった標準化された知識の伝達は、一人ひとりの理解度に合わせる AIと、トップクラスの講師の録画授業で代替できる

そのうえで、投稿者は次のように主張しています。

  • 世界で数十万人の数学教師が、同じ中学数学の授業のために、同じようなスライドを各自で作り続けているのは、知的資源の浪費だ
  • 対面の教室に残る価値は、対人関係の駆け引き、複雑なプロジェクトの実践、起業への意欲、創造力、判断力の5つ
  • 今後の差は暗記量ではなく、AI が示す多数の案から決断する判断力と、人を集めて物事をやり遂げる力で決まる

2件に共通するのは、AI に任せられる範囲が広がるほど、人の側に残る「判断」と「責任」の比重が増すという見方です。社員教育を考えるうえでも、ツールの操作より先に、検証の基準を自分で決める習慣をどう身につけるかが論点になりそうです。