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生成AIキャッチアップ – 2026-04-25の１週間

April 25, 2026
bancom

今週は、、、

Google による AI 活用事例が凄まじいです。

Google TPU の記事が多めです。

Gemini が Google スプレッドシートやドキュメントで活用できるようになりました。
ようやくですね。

OpenAI は、ワークフロー、Skill というエージェント機能を強化してきました。

ChatGPT Images 2.0 は大幅に進化し、キャラクター固定にも対応しています。

GPT 5.5 もリリースしました。

Anthropic は、MCP 接続可能なシステムのガイドを公開しました。

Google

Ads Advisorが Google 広告をより安全かつ迅速にする3つの新機能

日付: 2026/04/21
カテゴリ: Google Ads, Safety & Security, AI
ソース: 3 new ways Ads Advisor is making Google Ads safer and faster

Deep Research Max：自律型リサーチエージェントの大きな進化

bancom

Google の Deep Research といえば、Gemini のオプションとして使用する Deep Research でしたが、
この度、API として提供されるようです。

Deep Research の使い方は様々ですが、
WEB 調査というスタンダードな使い方だけでなく、
社内資料、機密資料をデータソースに指定して調査させることができます。
現状でも NotebookLM ができるやり方ですよね。

社内ドキュメント検索としては、RAG を構築するのがオーソドックスですが、
RAG よりも 検索 という流れもあり、
その方向性（検索強化）なのかな、、、とおもいます。

Google としては、マルチモーダル埋め込みモデルをリリースしたばかりですが、
こっちのルートも強化してきました。

コレは絶対に試しておかないと！

Googleは、自律型リサーチエージェントの次世代版として Deep Research と Deep Research Max の2つを発表した。Gemini 3.1 Proを搭載し、単なる要約ツールから金融・ライフサイエンス・市場調査などのエンタープライズワークフローを支える基盤へと進化している。

2種類のリサーチ構成

  • Deep Research：速度と効率を重視。低レイテンシが求められるインタラクティブなユーザー向けに最適化されており、昨年12月のプレビュー版を置き換える。
  • Deep Research Max：最高品質の網羅的レポートを生成。拡張テスト時計算を活用し、夜間のバッチ処理など非同期・バックグラウンドワークフローに最適。

独自データとリッチなビジュアルの活用

  • MCPサポート：FinancialデータやカスタムデータをMCP経由で安全に接続し、専門データリポジトリを自律的に操作可能。
  • ネイティブチャート・インフォグラフィック生成：HTMLやNano Bananaを使い、複雑なデータをプレゼン用ビジュアルとしてレポートに直接埋め込める。

強化されたコントロールと透明性

  • 協調的プランニング：エージェントが実行前にリサーチ計画を提示し、ユーザーが内容を確認・修正可能。
  • 拡張ツール連携：Google Search・MCPサーバー・URL Context・コード実行・ファイル検索を同時利用可能。
  • マルチモーダル対応：PDF・CSV・画像・音声・動画を入力として活用。
  • リアルタイムストリーミング：中間推論ステップをライブで追跡可能。

日付: 2026/04/22
カテゴリ: Gemini models, Developer tools
ソース: Deep Research Max: a step change for autonomous research agents

StitchのDESIGN.MDフォーマットがオープンソース化 ― クロスプラットフォームで利用可能に

DESIGN.mdとは

GoogleのUIデザインツール「Stitch」に搭載されているDESIGN.mdは、デザインルールをプロジェクト間でエクスポート・インポートできる仕組みです。これにより、新しいデザインを始めるたびにゼロから設定し直す手間が省けます。StitchはDESIGN.mdを通じてデザインシステムの意図を理解し、ブランドに合ったUIを生成できます。

オープンソース化の発表

2026年4月22日、GoogleはこのDESIGN.mdのドラフト仕様をオープンソース化しました。これにより、特定のツールやプラットフォームに限らず、あらゆる環境で利用できるようになります。

AIエージェントへの活用

オープンソース化によって、AIエージェントはカラーの用途を正確に把握し、WCAGアクセシビリティ基準に照らして選択を検証できるようになります。デザインの意図を推測する必要がなくなり、より精度の高いUI生成が期待できます。

日付: 2026/04/22
カテゴリ: Google Labs
ソース: Stitch’s DESIGN.MD format is now open-source so you can use it across platforms.

「継続会話」機能がGemini for Homeに登場 ― チャットをより自然で効率的に

Googleは、スマートホームデバイス向けの音声アシスタント「Gemini for Home」に、ユーザーから最も要望の多かった機能「継続会話（Continued Conversation）」を追加した。

主な改善点

  • 会話コンテキストの記憶： Google Assistantとは異なり、Geminiは会話の流れを記憶するため、同じことを繰り返さずにスムーズなフォローアップが可能
  • 多言語対応： 米国英語だけでなく、サポートされているすべての言語・地域でグローバルに利用可能
  • 「サイドトーク」検出の強化： AIの改善により、コマンドと日常会話をより正確に区別し、誤反応を低減
  • ホーム全体での利用： 一度有効にすれば、ゲストを含む家の全員が利用可能

日付: 2026/04/22
カテゴリ: Gemini, Google Nest
ソース: Make chats more natural and efficient with Continued Conversation, now in Gemini for Home

Google Cloud Next ’26

Google Cloudの顧客の約75%がAI製品を業務に活用しており、過去12ヶ月間で1兆トークン以上を処理した顧客は330社に上る。APIを通じたトークン処理速度は前四半期の100億トークン/分から160億トークン/分へと増加し、あらゆる業界で導入が加速している。

日付: 2026/04/22
カテゴリ: Google Cloud
ソース: Google Cloud Next ’26

第8世代TPU：エージェント時代に向けた2つのチップ

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Google を象徴する者の一つが TPU だと思います。

AI用のデバイスを自社開発しているのは圧倒的な強みでした。
いままでも強みだったし、これからはもっと強みになることでしょう。

Coral は衝撃的な製品でした。
このサイズ、この消費電力で、この精度がでるのか！と。

GoogleはGoogle Cloud Nextにて、第8世代TPUとなるTPU 8t（トレーニング特化）とTPU 8i（推論特化）の2チップを発表した。10年以上の開発の集大成であり、Geminiをはじめとする最先端AIモデルのトレーニング・推論・エージェントワークロードを支える基盤として設計されている。

日付: 2026/04/22
カテゴリ: Google Cloud
ソース: Our eighth generation TPUs: two chips for the agentic era

Cloud Next ’26：Googleスケールの勢いとイノベーション

エージェント型Gemini時代の到来

GoogleはGemini Enterpriseを中心に、エージェント時代に向けた基盤整備を加速している。Q1にはGemini Enterpriseの有料月間アクティブユーザーが前四半期比40%増を記録。数千のエージェントを管理・統制するための新プラットフォーム「Gemini Enterprise Agent Platform」を発表し、エージェントの構築・スケール・ガバナンス・最適化を一元管理できる「ミッションコントロール」として機能する。

AIによるセキュリティ強化

GoogleのThreat IntelligenceおよびSecurity OperationsとWizのCloud・AIセキュリティプラットフォームを統合した、AIを活用したサイバーセキュリティ基盤を発表。新たに「Wiz AI Application Protection Platform（AI-APP）」もリリースし、コードからクラウド、ランタイムまでマルチクラウド・ハイブリッド環境を自律的に保護する。

日付: 2026/04/22
カテゴリ: Google Cloud, A message from our CEO
ソース: Cloud Next ’26: Momentum and innovation at Google scale

エージェント時代に向けた2つの専用TPUを発表

日付: 2026/04/22
カテゴリ: Google Cloud, AI
ソース: We’re launching two specialized TPUs for the agentic era.

Gemini Enterprise Agent Platform ― エージェントの構築・管理・最適化を実現

Gemini Enterprise Agent Platformは、技術チームが自律型エージェントを構築・スケール・管理・最適化するためのワンストップ開発環境です。Google Cloud Next ’26で発表され、Vertex AIのモデル構築・チューニング機能に加え、エージェント統合・セキュリティ・DevOpsなどの新機能を統合しています。

日付: 2026/04/22
カテゴリ: Google Cloud
ソース: Gemini Enterprise Agent Platform lets you build, govern and optimize your agents.

世界をリードする組織から集めた1,302の生成AI実用事例

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1302です。せんさんびゃくに

Googleは2年前に「101事例」として公開したリストを大幅に拡充し、1,302件の生成AI活用事例を公開した。世界中の企業・政府・研究機関・スタートアップが、Gemini Enterprise、Gemini CLI、Security Command Centerなどを活用してAIを本格導入している。

5つの主要トレンド

  1. アシスタントからエージェントチームへの転換 — AIが受動的なアシスタントから、サプライチェーン・コンプライアンス・財務予測などを自律的に連携するエージェントチームへと進化
  2. 自然言語によるレガシーIT解放 — 40年前のSAPやCOBOLシステムに自然言語インターフェースを構築し、非技術者でも複雑なデータにアクセス可能に
  3. 生成メディアの低コスト量産 — Veo 3やImagen 4により、1つのアイデアから数千のパーソナライズされた動画・画像を数時間で生成
  4. マルチモーダルによる物理世界のデジタル化 — 工場の安全監視、棚卸しロボット、スマートフォンでのアスリート動作分析など、AIがブラウザの外へ
  5. サイバーセキュリティの自動修復化 — AIエージェントが脅威を自律的に検出・隔離・無効化し、人間の介入なしにTier-1脅威を処理

業界別の主な活用事例

自動車・物流

  • Mercedes-BenzがGeminiでMBUX音声アシスタントを強化
  • UPSが配送ネットワーク全体のデジタルツインを構築
  • ToyotaがAIプラットフォームで年間1万人時以上の工数削減

ビジネス・専門サービス

  • Deloitteが「Care Finder」エージェントで医療機関検索を5〜8分から1分未満に短縮
  • HarveyがGemini 2.5 Proで数百ページの法的文書を自動レビュー
  • KPMGが1ヶ月で90%のGemini Enterprise導入率を達成、100以上のエージェントを展開

金融サービス

  • Banco Covaltoが与信承認時間を90%以上短縮
  • Rogo（ウォール街向けAIプラットフォーム）がGemini 2.5 Flash導入でハルシネーション率を34.1%から3.9%に削減
  • Lloyds Banking GroupがVertex AIで住宅ローン収入確認を数日から数秒に短縮

ヘルスケア・ライフサイエンス

  • Waystarが「AltitudeAI」で1年未満に150億ドル以上の請求拒否を防止
  • Manipal Hospitalsが看護引き継ぎ文書作成を90分から20分に短縮
  • Recursionが週220万件の実験を実施し、創薬コストを最大50%削減

ホスピタリティ・旅行

  • LATAM Airlinesがマーケティング動画制作を最大95%高速化・コスト99%削減
  • Agodaが8つの入力情報から数秒で詳細な旅行プランを生成

製造業

  • Suzanoが自然言語でSAPデータを照会し、クエリ時間を95%削減
  • AESがエネルギー安全監査コストを99%削減、14日から1時間に短縮

メディア・マーケティング・ゲーム

  • WPPが4日ごとにAI主導のキャンペーンをリリース、10万以上のエージェントを構築
  • Spotifyが6億7,500万ユーザーへのパーソナライズ体験にBigQueryを活用

公共部門

  • NASAがArtemis IIの飛行準備にGemini Enterpriseエージェントを活用
  • 米国エネルギー省17の国立研究所がGemini for Governmentで科学的生産性を向上

小売

  • Home DepotがGemini Enterprise搭載の「Magic Apron」デジタルエージェントを展開
  • Etsy がVertex AIで9,000万人のショッパー向けパーソナライズを強化

テクノロジー

  • TELUSが独自AIプラットフォーム「Fuel iX」で9,000万ドル以上の効果と50万時間以上の時間削減を実現
  • Replit が自然言語から動作するアプリを数分で生成、10万件以上のデプロイを達成

通信

  • BanglaLinkのAIチャットボット「REN」が顧客対応の95%を自律処理
  • Deutsche TelekomがMINDRシステムで重大ネットワーク障害の対応時間を数時間から約1分に短縮

日付: 2026/04/23
カテゴリ: AI Products, Google Cloud
ソース: 1,302 real-world gen AI use cases from the world’s leading organizations

Gemini Embedding 2が一般提供を開始

bancom

Gemini Embedding 2 の詳細と威力に関しては、こちらの記事もご覧ください。

初学者向け マルチモーダル埋め込み – セミナー資料をSlideShare に公開しました

Gemini Embedding 2 が Gemini API および Gemini Enterprise Agent Platform を通じて一般提供（GA）開始された。

日付: 2026/04/23
カテゴリ: Gemini models
ソース: Gemini Embedding 2 is now generally available.

エージェントがビジネスを変える理由 ― 先進企業10社の事例

AIの最先端技術は研究室を飛び出し、世界有数の企業の現場で実装されている。Google Cloud Next ’26では、数百社の顧客がエージェント型AIシステムを披露。「エージェント型企業（Agentic Enterprise）」への転換が、業界を問わずグローバルに加速している。

Capcom：ゲーム開発の品質保証を自動化

視覚検査・予測・ナレッジ管理などの専門AIエージェントがプレイテストを自律実行。月間3万時間以上のテストをこなし、開発者がクリエイティブな作業に集中できる環境を実現。

Citi Wealth：AIによる資産管理サービス「Citi Sky」

Google CloudとGoogle DeepMindの技術を活用した常時稼働型AIアシスタント。多言語対応の会話型インターフェースで、顧客が市場情報へアクセスしやすくなり、アドバイザーの能力も強化。

Citadel Securities：TPUで研究を高速化

Google CloudのTPUチップを活用し、AIワークロードを最大4倍高速化・コスト30%削減。数日かかっていた作業が数分で完了し、研究者が創造性を最大限に発揮できる環境を構築。

Home Depot：「Magic Apron」で顧客体験を刷新

Gemini Enterprise上に構築したデジタルエージェントが、店舗・自宅を問わず専門的なアドバイスを提供。AI音声エージェントは10秒以内に顧客の意図を把握し、自然な会話で問題解決を支援。

Merck：最大10億ドル規模のAI基盤投資

研究開発・製造・営業・管理部門にわたるエージェント型プラットフォームを構築。世界7万5,000人の従業員の生産性向上を目指し、新薬の患者への提供を加速。

Mars：Gemini Enterpriseを全社AIとして採用

スナック・栄養・獣医サービスなど多岐にわたる事業でGemini Enterpriseを主要AIとして導入。複雑なマルチステップタスクに対応するエージェント機能で、業務効率と創造性を向上。

Tata Steel：9ヶ月で300以上のAIエージェントを展開

ローコードプラットフォーム「Zen AI」により非データサイエンティストも自社エージェントを構築可能。設備保全の予測から顧客対応時間の短縮まで、グローバル業務全体を効率化。

Unilever：調達業務をマルチエージェントで変革

Gemini Enterprise Agent Platformを活用したマルチエージェントソリューションで、調達チームの意思決定を迅速化。毎日37億人に製品を届ける同社が、個人レベルのパーソナライゼーションを大規模に実現。

Virgin Voyages：船上コンシェルジュAI「Rovey」

Gemini EnterpriseとGoogle Distributed Cloudを活用した個人コンシェルジュエージェントを導入。洋上の限られた通信環境でも安定稼働し、製品展開のリードタイムを最大60%短縮。

Vodafone：中小企業向けAIセキュリティ＆コンシェルジュ

Google Security Operationsによるサイバー脅威対策サービスと、Gemini Enterprise Agent Platform上に構築したマルチモーダルAIコンシェルジュを欧州の中小企業向けに提供。

日付: 2026/04/23
カテゴリ: Google Cloud
ソース: 10 leading enterprises show why agents mean business

オーストリアを高みへ：Googleがアルプス初のデータセンターに投資

日付: 2026/04/23
カテゴリ: Global Network, Sustainability, Grow with Google, AI
ソース: Elevating Austria: Google invests in its first data center in the Alps.

GoogleのTPUが高度化するAIワークロードをどう支えているか

日付: 2026/04/23
カテゴリ: Google Cloud, AI
ソース: Here’s how our TPUs power increasingly demanding AI workloads.

Flow Sessionsアーティストから学ぶ3つのクリエイティブTips

GoogleのAI映像制作ツール「Flow」を活用したアーティスト共同プログラム「Flow Sessions」の第3期が終了した。今回は映像制作にとどまらず、ジャーナリズム・広告・ファッションなど多様な分野のクリエイターが参加し、AIを使った新たな表現の可能性を探った。

日付: 2026/04/23
カテゴリ: Google Labs
ソース: 3 creative tips from our Flow Sessions artists

カプリパンツ、鮮やかメイクなど ― 春のトレンドスタイル検索

bancom

Check out the latest fashion and beauty trends on Search. ということで、Google 検索（何なのかは不明）から見たファッショントレンド、ということなのでしょう。

日付: 2026/04/24
カテゴリ: Search
ソース: Capris, bright makeup and more trending spring style searches

Googleで春のショッピングを楽しむ3つの簡単な方法

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ここで紹介されているやり方は、
おそらくマルチモーダル埋め込みによる、画像検索技術が大いに活躍していることでしょう。

言語化しにくい情報、
たとえば、「右から左に向かって、赤から青に変わりつつ、最後は黄色」といったグラデーションカラーだとか、
「三角と四角が組み合わさった幾何学模様」では、
文字列ではなかなか特徴を表せません。

マルチモーダル埋め込みなら、画像の特徴を埋め込み・検索できますので、向いてますね。

春の訪れとともにファッションへの関心が高まっています。「クロップドパンツ」や「キトゥンヒール」の検索数が過去最高を記録し、「ブルーマスカラ」や「コーラルリップ」など鮮やかなメイクへの注目も急上昇中です。そんな春のスタイルアップデートに役立つGoogleのツールを3つ紹介します。

1. Circle to Searchで新しいスタイルを発見

動画やSNSを見ているときにファッションのインスピレーションを感じたら、アプリを切り替えることなくそのまま検索できます。Samsung Galaxy S26やPixel 10のホームボタンを長押しし、気になるコーディネートを丸で囲んで「このルックを探す」をタップするだけで、似たアイテムを見つけられます。

2. AIモードで商品を比較

コーラルリップなど複数の商品で迷ったときは、検索のAIモードが役立ちます。比較したい商品を入力するだけで、レビューをもとにした各商品の特徴（肌色に合うシェードや持続力など）を詳しく教えてくれるため、自信を持って購入を決断できます。

3. バーチャル試着で購入前にイメージを確認

オンラインショッピングでは、実際に着たときのイメージがつかみにくいものです。Googleのバーチャル試着機能では、自分の写真を1枚アップロードするだけで、数十億点ものアパレルアイテムを自分の体型に合わせて試着したように確認できます。

日付: 2026/04/24
カテゴリ: Search, Shopping
ソース: 3 easy ways to shop for spring with Google

YouTubeでより速くコンバージョン ― 4月のDemand Gen Drop

Demand Genは新規顧客獲得において重要な役割を果たしており、有料メディア平均と比較して新規顧客からのコンバージョンシェアが18%高いという実績がある（Fospha調査、2024〜2025年、127のリテールブランドを対象）。

日付: 2026/04/24
カテゴリ: Google Ads, YouTube
ソース: Convert faster on YouTube with April’s Demand Gen Drop.

Fitbitのパーソナルヘルスコーチがさらにパーソナライズ

日付: 2026/04/24
カテゴリ: Fitbit
ソース: Fitbit’s personal health coach is now even more personalized.

クリエイターとのマーケティングキャンペーン連携に新たなプレイブック

大きな予算がなければクリエイターマーケティングはできないと思っているなら、それは機会損失かもしれない。GoogleはYouTube NewFrontsで収録した「Ads Decoded」ポッドキャストの最新エピソードで、クリエイターとのパートナーシップをより身近で効果的にするためのツール開発について紹介した。

日付: 2026/04/24
カテゴリ: Google Ads
ソース: There’s a new playbook for partnering with creators on marketing campaigns.

4月のGemini Dropで、Geminiアプリの最新情報をチェック

日付: 2026/04/25
カテゴリ: Gemini App
ソース: Find out what’s new in the Gemini app in April’s Gemini Drop.

Google Cloud Next ’26の7つのハイライト

1. Gemini Enterprise Agent Platformの登場

AIエージェントを構築・管理・スケールするためのエンドツーエンド開発環境が登場。Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.1 Flash Image、Lyria 3、Claude Opus 4.7などのモデルを搭載し、ローコードの「Agent Studio」で専門知識がなくてもエージェントを構築できる。

2. Gemini Enterpriseアプリで日常業務をAI化

コードなしでカスタムワークフローを作成できる「Agent Designer」を提供。長時間稼働エージェントがバックグラウンドで自律的に複雑な業務を処理し、「Agent Inbox」で一元管理が可能。

3. 第8世代TPUでAI時代のインフラを強化

トレーニング特化の「TPU 8t」と推論特化の「TPU 8i」（コストパフォーマンス80%向上）を発表。超高速データ転送を実現する「Virgo Network」や、毎秒10TBのデータ転送が可能な「Managed Lustre」も公開。

4. Agentic Data Cloudでデータを活用

AIがリアルタイムで行動できるよう、データを整理する新しい仕組みを導入。「Knowledge Catalog」が企業全体のデータを自動タグ付けし、AWSなど他クラウドのデータもそのまま活用できる「Cross-Cloud Lakehouse」も提供。

5. AI時代のセキュリティ強化

GoogleとWizの統合により、脅威ハンティング・検出エンジニアリング・サードパーティコンテキストの3種類の専門エージェントを提供。クラウドやAI技術プロバイダーの最新情報を集約する「Technology Intel Center」も新設。

6. Workspace Intelligenceでチームコラボを進化

Docs・Drive・Meet・GmailをまたいでGeminiが情報を統合。Chatウィンドウを離れることなく、会議のスケジュール設定や文書作成などをAIが即座に実行できる。

7. 企業全体がAIビルダーに

Home Depotは店舗・電話対応アシスタントにGeminiを活用、Papa John’sはAIが「いつもの注文」を記憶するOrdering Agentを導入。MarsやCitadel Securitiesは定量的リサーチを効率化し、Unileverは37億人の消費者向けにエージェントを展開している。

日付: 2026/04/25
カテゴリ: Google Cloud
ソース: 7 highlights from Google Cloud Next ’26

空間（と生活）を整えるGemini活用Tips 8選

Googleでは「春の大掃除ハック」や「春の大掃除チェックリスト」の検索が急増しており、効率的に空間をリフレッシュする方法が注目されています。以下、Geminiを活用した8つの整理術を紹介します。

1. パーソナライズされた掃除チェックリストを作成する

間取りやライフスタイルに合わせたカスタムチェックリストをGeminiに作成してもらえます。「ワンルームをより広く見せるには？」「2階建ての家族向けに部屋ごとの片付けスケジュールを作って」といった具体的な質問が効果的です。

2. 散らかりを客観的に診断する

散らかった引き出しやクローゼットの写真をアップロードし、「この縦のスペースを最大限活用するには？」と聞くことで、整理のアドバイスをもらえます。

3. 冷蔵庫をスッキリさせる

Gemini Liveでカメラを冷蔵庫の棚に向けながら「この食材で何が作れる？」と聞くと、食材を識別してレシピを提案してくれます。食品ロスを減らしながら冷蔵庫を整理できます。

4. 家の修理をサポートしてもらう

配管トラブルや食洗機の故障など、カメラをかざして「これは何？どう直す？」と聞くだけで、Gemini Liveが問題を特定し、修理のコーチ役を担ってくれます。

5. 買い出しを効率化する

Ask Mapsを使って「通勤途中に寄付品を受け付けている場所は？」「帰り道でエコな掃除用品が買える店は？」と聞くと、リアルタイムの交通情報や混雑状況を考慮したルート上の店舗を提案してくれます。

6. 部屋のインテリアをリフレッシュする

Nano Bananaに部屋の写真をアップロードし、「壁を別の色に塗って」「窓際にソファを置いて」などと指示すると、変更したい部分だけを編集したイメージ画像を生成してくれます。

7. 観葉植物をより元気に育てる

Gemini Liveで植物と周囲の環境を見せると、最適な置き場所や水やりの過不足チェック方法を教えてくれます。1週間後に再度チャットで状態を確認することも可能です。

8. 受信トレイを整理する

GmailのGeminiを使えば、長いメールスレッドの要約や特定のメール（領収書など）の検索が簡単にできます。米国のUltraサブスクライバーはAI InboxやAgent Modeを活用し、アーカイブやタスク作成などをワンクリックで承認しながら受信トレイを自動整理できます。

日付: 2026/04/25
カテゴリ: Gemini, AI
ソース: 8 Gemini tips for organizing your space (and life)

Google Workspace

タイトル: Google Meet ハードウェアで「Connect Room」を使い会議にシームレスに参加
日付: 2026/04/20
カテゴリ:
ソース: Seamlessly join meetings on Google Meet hardware with “Connect Room”

タイトル: 管理者コントロール付きのWorkspace Intelligenceを導入
日付: 2026/04/22
カテゴリ:
ソース: Introducing Workspace Intelligence, with admin controls

タイトル: Google DocsのGemini新機能で白紙から素晴らしい文書へ
日付: 2026/04/22
カテゴリ:
ソース: New Gemini capabilities in Google Docs help you go from blank page to brilliance

タイトル: Google SheetsのGeminiで複雑なスプレッドシートを構築・編集
日付: 2026/04/22
カテゴリ:
ソース: Build and edit complex spreadsheets with Gemini in Google Sheets

タイトル: Geminiで未整形テキストをGoogle Sheetsのテーブルに貼り付け・変換
日付: 2026/04/22
カテゴリ:
ソース: Paste and convert unformatted text into Google Sheets tables with Gemini

タイトル: GeminiのFill機能でGoogle Sheetsのデータ入力を手軽に自動化
日付: 2026/04/22
カテゴリ:
ソース: Effortlessly automate data entry in Google Sheets using Fill with Gemini

タイトル: Google Sheetsのパフォーマンス向上とセル上限の倍増
日付: 2026/04/22
カテゴリ:
ソース: Faster performance and doubled cell limits in Google Sheets

タイトル: DriveのGeminiに質問（Ask Gemini in Drive）が一般提供を開始
日付: 2026/04/22
カテゴリ:
ソース: Ask Gemini in Drive now generally available

タイトル: DriveのAIオーバービューが一般提供を開始
日付: 2026/04/22
カテゴリ:
ソース: AI Overviews in Drive now generally available

タイトル: Nano Banana 2でGoogle Vidsにカスタムブランドアバターを作成
日付: 2026/04/22
カテゴリ:
ソース: Create custom branded avatars in Google Vids with Nano Banana 2

タイトル: Gmail検索のAIオーバービューでより速く賢く検索
日付: 2026/04/22
カテゴリ:
ソース: Search faster and smarter with AI Overviews in Gmail search

タイトル: データインポート機能を導入：追加ツールコスト不要でGoogle Workspaceへより簡単・高速・高精度に移行
日付: 2026/04/22
カテゴリ:
ソース: Introducing data import: An easier, faster, and higher-fidelity migration to Google Workspace at no additional tool cost

タイトル: Google Workspace StudioのフローでGemsを活用
日付: 2026/04/22
カテゴリ:
ソース: Use your Gems in your Google Workspace Studio flows

タイトル: Google Workspace Updates 週間まとめ ― 2026年4月24日
日付: 2026/04/25
カテゴリ:
ソース: Google Workspace Updates Weekly Recap – April 24, 2026

OpenAI

OpenAIがHyattの社員間AI活用推進を支援

日付: 2026/04/20
カテゴリ: Global Affairs
ソース: OpenAI helps Hyatt advance AI among colleagues

Codexを世界中の企業に拡大

日付: 2026/04/21
カテゴリ: Company
ソース: Scaling Codex to enterprises worldwide

ChatGPT Images 2.0の紹介

bancom

参照画像によるキャラクター固定はできるようになったのでしょうか？

はてさて、、、？！

できる！！

試しに、シナモンロールとハンギョドンに差し替えを指示してみました。

・・・やっちゃいますね。
いいのかなこれ。
いいわけ無いですね。

2026年4月21日、OpenAIは画像生成の新時代を告げる「ChatGPT Images 2.0」を発表しました。

主な特徴

  • テキスト描画の精度向上 — 画像内の文字表現がより正確になりました
  • 多言語対応 — 日本語を含む複数言語でのテキスト生成に対応
  • 高度な視覚推論 — より複雑な視覚的タスクへの対応力が強化されています

日付: 2026/04/21
カテゴリ: Product
ソース: Introducing ChatGPT Images 2.0

OpenAI Privacy Filterの紹介

OpenAIは、テキスト内の個人識別情報（PII）を検出・マスキングするオープンウェイトモデル「OpenAI Privacy Filter」をリリースした。開発者がAIを安全に活用するためのインフラ整備の一環として公開されており、ローカル環境で動作するため、データを外部サーバーに送信せずにPIIの処理が可能。

主な特徴

  • 小型・高性能： 総パラメータ数1.5B（アクティブ50M）の軽量モデルながら、最先端レベルのPII検出精度を実現
  • コンテキスト対応： 単純なパターンマッチングではなく、文脈を理解した上でPIIを判断
  • 長文対応： 最大128,000トークンのコンテキストをサポート
  • シングルパス処理： 全トークンを1回の推論で高速にラベリング

提供方法

Apache 2.0ライセンスのもと、Hugging Face および GitHub で公開。商用利用・カスタマイズ・ファインチューニングが可能。

日付: 2026/04/22
カテゴリ: Research
ソース: Introducing OpenAI Privacy Filter

ワークスペースエージェント

エージェントとは、トリガー・プロセス（スキル）・ツール/システムの3要素で構成されるタスク実行システムです。繰り返し発生する定型業務、明確な出力フォーマットがある作業、時間やイベントで起動する処理、複数ツールを横断する業務に特に適しています。

エージェントの構成要素

要素説明例
トリガー作業を開始するきっかけスケジュール実行・手動実行
プロセス・スキルタスクを完了するための手順入力確認・下書き作成・引き渡し
ツール・システム情報収集やアクションに使う連携先Slack・CRM・チケットシステム

主なワークフローパターン

  • ブリーフィング：複数ソースから情報を収集・整理し、意思決定に使えるドキュメントを作成
  • トリアージ＆ルーティング：受信アイテムを分類・優先順位付けし、適切な担当者へ振り分け
  • 分析＆レコメンデーション：データを解釈し、提案や意見をまとめた成果物を作成
  • コンテンツ作成：メモや素材をもとに下書きを生成し、チャネルに合わせて調整・配信
  • 計画＆調整：目標をスケジュールや作業に落とし込み、システムを更新して関係者に通知

エージェントの構築手順

  1. 自然言語で目的を記述：エージェントビルダーに担当タスク・成功条件・制約を説明
  2. ツールと連携先を選択：必要なアプリを選び、認証を設定
  3. トリガーを設定：手動実行またはスケジュール実行を選択
  4. ガードレールを追加：承認フローや人間が介在するチェックポイントを設定

テストと改善

  • 現実的なシナリオ（シンプルなものと曖昧なもの両方）でテストを繰り返す
  • 問題があればインストラクションを直接編集するか、自然言語でコーチングして改善
  • 変更後は必ず再テストして動作を確認

日付: 2026/04/22
カテゴリ: OpenAI Academy
ソース: Workspace agents

Responses APIのWebSocketでエージェントワークフローを高速化

Codexがバグ修正などの複雑なタスクを実行する際、Responses APIへの数十回ものリクエストが発生する。従来はGPUによるモデル推論が最も遅い処理だったため、APIのオーバーヘッドは目立たなかった。しかし、GPT‑5.3‑Codex‑Sparkの登場により推論速度が65 TPSから1,000 TPS超へと大幅に向上したことで、APIサービス側の処理時間が相対的に大きなボトルネックとなった。

日付: 2026/04/22
カテゴリ: Engineering
ソース: Speeding up agentic workflows with WebSockets in the Responses API

ChatGPTにワークスペースエージェントを導入

2026年4月22日、OpenAIはChatGPTにワークスペースエージェント機能を追加した。Codexを基盤とし、チームが複雑なワークフローを自動化・共有できるエージェントを数分で構築できる。

主な特徴

  • クラウド上で動作し、ユーザーが離れている間も作業を継続
  • Slack連携やスケジュール実行に対応
  • レポート作成・コード記述・メール返信など幅広い業務を自動化

構築できるエージェントの例

  • Software Reviewer：ソフトウェア申請の確認・承認照合・ITチケット起票
  • Product Feedback Router：Slackやサポートチャネルのフィードバックを整理・優先度付け
  • Weekly Metrics Reporter：毎週データを取得しレポートを自動共有
  • Lead Outreach Agent：リードのスコアリングとフォローアップメール下書き作成
  • Third-Party Risk Manager：ベンダーの制裁・財務・評判リスクを評価

日付: 2026/04/22
カテゴリ: Product
ソース: Introducing workspace agents in ChatGPT

ChatGPTを臨床医にとってより良いものに

日付: 2026/04/23
カテゴリ: Product
ソース: Making ChatGPT better for clinicians

GPT-5.5 バイオバグバウンティ

OpenAIが生物安全リスクに関するジェイルブレイクを発見するための報奨金プログラムを開始

プログラムの概要

OpenAIは、AIの生物分野における安全対策を強化する取り組みの一環として、GPT‑5.5を対象とした「バイオ・バグバウンティ」プログラムを開始した。AIレッドチーミング・セキュリティ・バイオセキュリティの経験を持つ研究者を対象に、5つの生物安全に関する質問すべてに回答できる「ユニバーサル・ジェイルブレイク」の発見に挑戦してもらう。

対象・報酬・スケジュール

  • 対象モデル： Codex Desktop上のGPT‑5.5のみ
  • 課題： モデレーションを回避しつつ、5つの生物安全質問すべてに答えられる単一のジェイルブレイクプロンプトを発見すること
  • 報酬： 完全なユニバーサル・ジェイルブレイクを最初に達成した参加者に25,000ドル（部分的な成果にも裁量で報奨金あり）
  • スケジュール： 応募受付：2026年4月23日〜6月22日／テスト期間：2026年4月28日〜7月27日

日付: 2026/04/23
カテゴリ: Safety
ソース: GPT-5.5 Bio Bug Bounty

オートメーション

bancom

新しい機能が実装されるのは素晴らしいことで、
テスト段階であっても解放し、使わせて、ユーザーからのフィードバックを元に進化させるなり、停止するなりすればいいと思います。

が、
これは、今までのスケジュール機能とはどう違うのでしょうか。
頭がこんがらがってきます。

Codexはスケジュールに従ってタスクを自動的に実行できます。ユーザーが手動で操作しなくても、指定した時間にCodexが作業を行い、結果を提示してくれます。

主な活用例

  • 毎週金曜日にウィークリーレビューを作成
  • 前日の作業内容をもとに朝のブリーフィングを生成
  • フォルダに追加された新しいファイルを要約
  • 週次データのエクスポートを整理
  • 情報の欠落や不整合をチェック
  • 定期的なプロジェクトステータスの更新

日付: 2026/04/23
カテゴリ: OpenAI Academy
ソース: Automations

仕事でCodexを活用するトップ10の使い方

1. 日次チーフ・オブ・スタッフの作成

カレンダー・メール・Slack・メモを横断して情報を集約し、その日の優先事項を1つの明確なブリーフにまとめる。

2. 週次サマリーの作成

週末に、カレンダー・ドキュメント・メッセージ・トラッカーから1週間の活動を自動集約し、マネージャー向けの週次報告を素早く作成する。

3. スライドデッキの下書き

散在するメモ・指標・資料をもとに、プレゼン用スライドを自動生成。レイアウトの問題も検出・修正し、使えるデッキを短時間で仕上げる。

4. リサーチから意思決定メモへの変換

社内文書と外部リサーチを組み合わせ、推奨事項・根拠・トレードオフ・リスクを含む1ページの意思決定メモを作成する。

5. ファイルのクリーンアップと再フォーマット

複数ソースからの雑然としたエクスポートデータを統一ルールで整理・結合し、レビューが必要な行を別タブに分けて管理する。

6. スプレッドシートの統合

複数のスプレッドシートを結合・クリーニングし、ダッシュボードやチャートを含む更新可能なワークブックに仕上げる。

7. 担当顧客の優先順位付け

CRM・通話記録・メール・ダッシュボードなど複数のシグナルを統合し、今週注力すべきアカウントをランキング形式で提示する。

8. 月次財務レビューの準備

決算資料・ダッシュボード・過去のデッキを横断して数値を更新し、仮定・不足データ・要確認事項をフラグ付きでレビュースライドを作成する。

9. ローンチキャンペーンキットの作成

製品ローンチに必要な顧客メール・社内アナウンス・SNS投稿・コンテンツ計画・代理店ブリーフなどの素材一式を一括で下書き作成する。

10. ワークフロー監査と自動化仕様の策定

ドキュメント・チケット・Slackなどからワークフローの問題点を洗い出し、改善版プロセスドキュメントと繰り返し作業の自動化仕様を作成する。

日付: 2026/04/23
カテゴリ: OpenAI Academy
ソース: Top 10 uses for Codex at work

プラグインとスキル

bancom

OpenClaw の躍進と普及によって、 Skill が以下に有効で、パワフルで、楽しいものかが知れ渡りました。

それが、チャットサービスに逆輸入されたような感じでしょうか。

プラグインとは

プラグインは、CodexをGoogle Driveやメールなどのツールやデータソースにつなぐ機能です。必要な情報がすでにプラグインで連携されていれば、内容をコピー＆ペーストせずにそのままCodexに参照させることができます。プラグインはCodexの左上にある「Plugins」から確認・追加・作成が可能ですが、新規作成にはある程度の技術的な知識が必要です。

スキルとは

スキルは、Codexに特定の手順やルールを覚えさせる「プレイブック」のような機能です。チームや会社ごとに異なる業務フローをCodexに学習させることで、毎回説明しなくても同じやり方でタスクをこなしてもらえます。

活用例：

  • 社内ニュースレターの書き方
  • 顧客アカウントの概要資料の作成
  • メモをプロジェクト計画書に変換
  • 外部向けコミュニケーションのブランドボイスチェック
  • 週次レポートの定型フォーマットでの作成

スキルを使うには、スレッド内で $ を押してスキルを選択します。

プラグインとスキルの使い分け

使う場面機能
他ツールの情報が必要なときプラグイン
チームの手順に従わせたいときスキル
両方必要なときプラグイン＋スキル

例：$google-doc-html-email-stager のようにスキルとプラグインを組み合わせることで、Google Driveからファイルを取得しつつ、チームの定型フォーマットで資料を作成するといった自動化が実現できます。

日付: 2026/04/23
カテゴリ: OpenAI Academy
ソース: Plugins and skills

Codexを使いこなす

日付: 2026/04/23
カテゴリ: OpenAI Academy
ソース: Working with Codex

Codexの設定

日付: 2026/04/23
カテゴリ: OpenAI Academy
ソース: Codex settings

Codexとは？

日付: 2026/04/23
カテゴリ: OpenAI Academy
ソース: What is Codex?

Codexの始め方

日付: 2026/04/23
カテゴリ: OpenAI Academy
ソース: How to get started with Codex

GPT-5.5の紹介

GPT-5.5は、OpenAIが発表した最もスマートで直感的なモデルであり、コンピュータ上での新しい作業スタイルへの次のステップとして位置づけられている。コーディング、調査、データ分析、文書作成、ソフトウェア操作など複雑なタスクを自律的にこなし、GPT-5.4と同等のレイテンシを維持しながら大幅な性能向上を実現している。

日付: 2026/04/23
カテゴリ: Product
ソース: Introducing GPT-5.5

GPT-5.5 システムカード

日付: 2026/04/23
カテゴリ: Safety
ソース: GPT-5.5 System Card

Anthropic

日常生活のためのClaudeの新しいコネクター

Anthropicは、Claudeに接続できるアプリを大幅に拡張した。仕事用ツールに加え、日常生活で使うアプリとの連携が可能になり、AllTrails・Instacart・Audible・Tripadvisor・Intuit TurboTaxなど15以上のサービスが新たに追加された。2025年7月のローンチ以来、コネクターディレクトリは200以上に成長している。

日付: Apr 23, 2026
カテゴリ: Product announcements
ソース: New connectors in Claude for everyday life

Claude Managed Agentsに組み込みメモリ機能

bancom

OpenClaw のメモリ機能は秀逸なので、
私も、OpenClaw のメモリ機能をトレースしたものを用意して Claude に記憶させています。

デフォルトでいい記憶システムがあるなら、それに越したことはありません。

Claude マネージドエージェントにメモリ機能がパブリックベータとして提供開始された。エージェントはセッションごとに学習し、その知見を他のエージェントと共有できる。メモリはファイルシステム上に保存されるため、ClaudeはBashやコード実行などの既存ツールをそのまま活用でき、より包括的で整理されたメモリを効率的に管理できる。

日付: Apr 23, 2026
カテゴリ: Product announcements
ソース: Built-in memory for Claude Managed Agents

MCPで本番システムに接続するエージェントを構築する

エージェントの有用性は、接続できるシステムの範囲に依存する。本記事では、外部システムへの接続方法として主要な3つのアプローチと、本番環境でMCPが選ばれる理由、そして効果的な統合パターンを解説する。

エージェントを外部システムに接続する3つの方法

  • 直接APIコール： シンプルで小規模な統合には有効だが、エージェントとサービスの組み合わせが増えるにつれ、M×N統合問題が発生する
  • CLI（コマンドラインインターフェース）： ローカル環境やサンドボックスコンテナには適しているが、モバイル・Web・クラウド環境では限界がある
  • MCP（Model Context Protocol）： 認証・ディスカバリー・リッチなセマンティクスを標準化したプロトコルとして共通レイヤーを提供。Claude・ChatGPT・Cursor・VS Codeなど主要クライアントに対応

本番エージェントはクラウドで動く

本番エージェントはスケールと継続稼働のためにクラウドで動作するケースが増えており、接続先のシステムもクラウド上にある。MCP SDKは月間3億ダウンロードを突破し、Claude CoworkやClaude Managed Agentsなど主要製品の基盤となっている。

効果的なMCPサーバーの構築パターン

  • リモートサーバーを構築する： Web・モバイル・クラウドのどこからでも利用できる唯一の構成
  • ツールはエンドポイントではなく「意図」でグループ化する： 多数のAPIを1対1でラップするのではなく、タスクを少ない呼び出しで完結できるよう設計する
  • 大規模サービスにはコードオーケストレーションを活用： AWSやKubernetesのように操作が数百に及ぶ場合は、エージェントがコードを書いてサーバー側で実行するアーキテクチャが有効（例：Cloudflareは2ツールで約2,500エンドポイントをカバー）
  • リッチなセマンティクスを活用する： MCP Appsでチャット内にインタラクティブなUIを表示、Elicitationで途中ユーザー入力を取得できる
  • 標準化された認証を活用する： CIMDによるOAuth対応と、Claude Managed AgentsのVaultsによるトークン管理で、認証の手間を大幅に削減

MCPクライアントのコンテキスト効率化

  • ツール検索（Tool Search）： 必要なツール定義を都度ロードすることで、トークン使用量を85%以上削減
  • プログラマティックツール呼び出し： ツール結果をコード実行サンドボックスで処理し、最終結果のみをコンテキストに返すことで、複雑なワークフローのトークン使用量を約37%削減

MCPサーバーとスキルの組み合わせ

  • プラグインとしてバンドルする： スキル・MCPサーバー・フックなどをまとめて配布できるPlugins機能を活用（例：Coworkのデータプラグインは10スキル＋8 MCPサーバー構成）
  • MCPサーバーからスキルを配布する： Canva・Notion・Sentryなどがコネクターと並行してスキルを公開しており、エージェントがツールの使い方を自動的に習得できる仕組みが整いつつある

まとめ：複利で強化されるレイヤー

成熟した統合はAPI・CLI・MCPの3つを組み合わせて実装される。クラウドへの移行が進む中、MCPは「複利で強化されるレイヤー」として機能し、対応クライアントが増えるほど既存サーバーの価値も自動的に高まる。クラウド上の本番エージェントからシステムへの接続を目指すなら、MCPサーバーを構築し、上記パターンで磨き上げることが最善の選択となる。

日付: Apr 22, 2026
カテゴリ: Agents
ソース: Building agents that reach production systems with MCP

Built with Opus 4.6 Claude Codeハッカソンの受賞者を紹介

bancom

Anthropic 主催のハッカソン！

総額10万ドルは凄いですが、各自500ドルは、、、もうちょっと頑張ってほしいかも！

AnthropicはCerebral Valleyと共同で「Built with Opus 4.6」バーチャルハッカソンを開催。500名の参加者に各500ドルのAPIクレジットと1週間の開発期間を提供し、総額10万ドル分のAPIクレジットを賞金として授与した。受賞者5名のうち4名はプロの開発者ではなく、住宅・医療・インフラ・音楽・教育の各分野に取り組んだ。

🥇 第1位：CrossBeam（Mike Brown）

個人傷害専門弁護士のMike Brownが開発。カリフォルニア州では住宅建設許可の初回却下率が90%以上で、平均6ヶ月の遅延が発生している。CrossBeamは設計図や修正通知書をドラッグ＆ドロップするだけで、AIが並列処理して20分以内に承認のための具体的なアクションプランを生成。自治体側の一括処理にも対応。Mikeはコードを1行も書かずに優勝した。

🥈 第2位：Elisa（Jon McBee）

ソフトウェアエンジニアのJon McBeeが、12歳の娘のために開発したビジュアルIDE。ブロックを組み合わせるだけでAIが実際のコードを生成し、内蔵の教育エンジンが年齢に応じたプログラミング解説を提供する。30時間・76コミット・39,000行以上のコードをClaude Codeで構築。教育現場への導入も検討されている。

🥉 第3位：PostVisit.ai（Michał Nedoszytko）

ブリュッセル在住の心臓専門医Michał Nedoszytkoが開発。診察後の患者フォローに特化したツールで、診断内容をわかりやすい言語で説明し、診察メモや医療記録を分析して患者と医師の双方をサポート。ブリュッセルからサンフランシスコへの移動中に開発した。

🏆 「Keep Thinking」賞：TARA（Kyeyune Kazibwe）

ウガンダ交通省に勤務するKyeyune Kazibweが開発。ドライブレコーダーの映像をAIが解析し、道路状況・修繕コスト・NPV・公平性スコアなどを含む完全な投資評価レポートを自動生成。従来数週間かかっていた作業をわずか5時間で完了できる。

🎵 特別賞（クリエイティブ探求）：Conductr（Asep Bagja Priandana）

MIDIコントローラーで演奏するとAIがリアルタイムでドラム・ベース・メロディ・ハーモニーの4トラックを生成するブラウザベースの仮想バンドメイト。「ファンキーにして」などのテキスト指示でアレンジを即座に変更でき、15ミリ秒ごとに音符を生成することで音楽の流れを途切れさせない設計になっている。

日付: Apr 20, 2026
カテゴリ: Claude Code
ソース: Meet the winners of our Built with Opus 4.6 Claude Code hackathon

AnthropicとNECが協業し、日本最大のAIエンジニアリング人材を育成

日付: Apr 24, 2026
カテゴリ: Announcements
ソース: Anthropic and NEC collaborate to build Japan’s largest AI engineering workforce

AnthropicとAmazonが最大5ギガワットの新規コンピュート確保に向け協業を拡大

日付: Apr 20, 2026
カテゴリ: Announcements
ソース: Anthropic and Amazon expand collaboration for up to 5 gigawatts of new compute

選挙に関するセーフガードの最新情報

日付: Apr 24, 2026
カテゴリ: Announcements
ソース: An update on our election safeguards

Figma

AIリーダーたちがデザインの手法を取り入れる理由

AI変革を推進する新世代のリーダーたちは、テクノロジストとしてだけでなく、デザイナーのように考えることで成果を上げている。以下の5つのデザイン原則が、チームの連携強化・意思決定の改善・実験の実用化に役立てられている。

1. 自ら使って素材を理解する

AIツールの本質を理解するには、自分自身で積極的に使うことが不可欠。優れたAIリーダーは業務外でも個人生活（旅行計画・インテリア・ボランティアなど）にAIを活用し、確率的なツールの実際の挙動を体感している。

2. 観察を通じて理解を深める

チーム全体がどのようにAIを使っているかを観察することが重要。Slackのスレッドや利用パターンなどから「何に興奮し、何に困っているか」を読み取り、ツールではなくワークフロー上の摩擦点を把握する。

3. アイデアを具体的な形にする

アイデアが失敗するのは質が低いからではなく、チームが可視化できないから。Figmaなどでプロトタイプをつくることでアイデアをチームが反応・改善・共有できる成果物に変え、ロードマップや図解も合意形成ツールとして活用する。

4. 批評をワークの一部にする

定例ミーティングやSlackチャンネルなど、チームが構築中のものを評価する場を設ける。フィードバックを心理的安全性のある環境で行うことで、チーム全体に「良いアウトプット」の共通基準が育まれ、スピードと一貫性を両立できる。

5. コミュニティに投資する

AI変革にゴールはなく、学習は継続的かつ共有されるべきもの。社内外のSlackグループやリーダーシップネットワークへの参加を通じて、リアルタイムで知見を共有し、技術の進化に合わせて学び続けることが重要。

日付: 2026/04/22
カテゴリ:
ソース: How AI leaders are borrowing from the design playbook

bancom

株式会社バンコム 代表 山口清秀