AI新聞

• Claude CodeはBash実行にOSのサンドボックス（Bubblewrapなど）を適用し、Read/Write/WebFetchは都度の許可で制御する。settings.jsonで許可コマンドやネットワーク許可ドメイン、トークンの扱いを細かく設定でき、permissionsでallow/denyも固定化できる。
• Codexは「何を許すか」（read-only/workspace-write/danger-full-access）と「誰に聞くか」（on-request/never/granular）を組み合わせ、全コマンドをOSサンドボックス内で実行する。
• h5iは作業環境ごと切り離して高速に守る。専用Gitワークツリーを作り、メモリ・プロセス数などの資源やドメイン単位の通信、環境ごとの認証情報を制御できる。Dockerなしの軽量モードで0.2〜3秒で環境に入れる。実行コマンドや結果、プロンプトを記録し、後から検証可能。
• 導入はcurlでインストール後、h5i initとhook設定、h5i env create/shell/diff/propose/applyで環境の作成・反映を行う。

• ハーネス＝モデルを実用のエージェントに変える周辺の仕組み全体（ツール、コンテキスト管理、サンドボックスなど）。ハーネスが違えば挙動が変わる。
• 3層で考える：モデル／内部ハーネス（Claude Codeのループとツール一式）／外部ハーネス（CLAUDE.md、スキル、hooks、MCP、サブエージェント）。
• 内部ハーネスの進化は速い。まず公式の標準機能（例：Artifacts）を使い倒す。
• 外部ハーネス設計の要点：小さく保つ（不要設定は削除し切り分けやすく）、ポータブルにする（特定ツール依存を避け、Markdownで手順化）、不足分だけ後付けする。
• 他人の構成が最適とは限らない。目的に合わせて自分のハーネスを調整する。

• AI活用は「あとから渡せる文脈」の量が効く。
• Obsidianのvaultは人向けでノイズが多く、AIの長期記憶には不向き。
• 人間向けノートとAI向け記憶を分ける。~/memory/ を別に作る。
• 文脈はメモに頼らず、作業中のスクショ→OCR→ログ化で自動収集。トークン節約のためOCRはローカルで。
• Claude Codeなどの会話ログも保存し、後で要約・整理させる。
• フォルダ例：MEMORY.md（索引）、AGENT.md（操作ルール）、knowledge/、profile/、projects/<name>/（STATE.mdとdecisions/）、sources/、_staging/、_archive/。
• STATE.mdで「今の状態」を短く、判断理由はdecisions/に分離。
• フロントマター（Markdown先頭の情報）で summary、type、topics、status、pinned、source、updatedAt を付けて検索性と鮮度管理。
• 生成された記憶はまず _staging/ に置き、人が確認後に昇格。

GLM-5.2（7440億パラメータのMoEモデル）を、メモリ25GBの一般PCで動かす推論エンジンColibrìが公開。常時必要な約170億パラメータは4bitで約9.9GBに圧縮してRAMに置き、可変の2万超の「エキスパート」は約370GBをSSDに保存し、必要なエキスパートだけをSSDから逐次読み出して動かすのが肝。

LRU＋学習型キャッシュでSSDアクセスを減らし、C言語・ゼロ依存・GPU不要（AVX2対応CPU、NVMe必須）も特徴。ただし速度は非常に遅く、キャッシュ空では0.05～0.1トークン/秒程度で、短文でも数分かかる可能性がある。

新しい音声対話モデルGPT-Liveは、通話のように間を空けずに考えながら話せるリアルタイム会話ができる。相手の発話にかぶせて話す「割り込み」にも反応し、笑い声や声色の変化もとらえて応答を調整する。遅延はおよそ1秒で、質問の意図確認や聞き返しも自然に行える。

ChatGPTのiOS/Android/Webで順次提供され、個人の有料プラン（Go/Plus/Pro）は「GPT-Live-1」、企業向けは「GPT-Live-1 mini」を利用できる。人間らしさが強すぎることへの懸念も示され、安全面の配慮が課題といえる。

PrismMLが、重みを1ビットや3値で表す独自の圧縮「Bonsai」でQwen3.6-27Bを約54GB→4GB未満に縮小し、iPhone 17 Pro上でiPhone単体で270億パラメータモデルが動くと示した。全パラメータを同時に使う高密度モデルのまま、メモリ・速度・消費電力を大きく削減できるのが特徴。

これにより、複雑な文章作成やコード生成をオフラインで完結でき、プライバシー強化とクラウド依存の低減が期待される。AppleはPrismMLと活用方法を協議中で、圧縮版は7月14日にオープンソース公開予定。画像生成アプリ「Bonsai Studio」もiPhone内完結で12秒程度/512×512を実現している。

社内のAIチャットの全体設定に、挑発口調の人格プロンプトが誤って登録され、チームのAIが一斉に“罵倒系ツンデレ”化したという事例をまとめている。笑い話として広がる一方で、全社共有プロンプトを勝手に書き換えられる設計そのものがリスクという指摘が多い。

アクセス権限や承認フローの欠如、共有プロンプトの“汚染”によるサプライチェーン的インシデントが論点になっている。職場で許容される言葉や文化の線引き、用語理解のズレも問題として浮かび上がった。

AnthropicがClaudeに追加した「reflect」は、AIとのやり取りを振り返り、どの作業をAIに任せ、どこは自分でやるかを見直すための機能。過去の会話をもとに利用傾向を要約し、1/3/6/12カ月のスパンで変化を可視化、目標設定と進捗確認もできる。

Delegation（任せ方）/Description（伝え方）/Discernment（見極め）/Diligence（検証）の4観点でスキルを評価し、具体的な改善提案を示すのが特徴。Web/デスクトップのFree/Pro/Maxで使え、人に任すべき作業とAIに任せる作業を見極める助けになる。

Googleがコード最適化・アルゴリズム発見エージェント「AlphaEvolve」をGoogle Cloudで一般公開。特徴は、自律的に広大な探索空間を探索して新しいアルゴリズムを見つけることで、最適化されたコードを直接出力できる点。

実績として、DNAの変異検出エラーを30％削減、BASFのサプライチェーン計画を80％超改善、倉庫配送ルートの最適化、未解決数学問題の先端解法の再発見などがある。

導入はDefine/Measure/Optimize/Applyの4段階で、問題定義から本番適用までを支援する。

OpenAIが最新のGPT-5.6（Sol／Terra／Luna）と「ChatGPT Work」を一般公開した同日に、AnthropicがClaudeのレートリミットを全ユーザーで全リセット。理由は非公表だが、競合発表に合わせた対抗策と受け止められている。

背景には、最上位「Claude Fable 5」を追加料金なしで使える期間の延長があり、利用上限リセットを望む声が強まっていたことがある。OpenAI幹部が「I smell fear」と煽るなど、両社の競争は機能だけでなく話題づくりや発信でも激化している。

• AI検索でも基本のSEOは大きく変わらないが、ゼロクリックの増加やAIOの参照元変化など環境は激しく動く。時間軸を意識して優先度を決め続けることが重要。
• AI経由の流入比率を可視化し、狙うキーワードやプロンプトでの表示・言及を定点観測。仮説と予算をセットで意思決定する。
• LLMボット対策は実データで確認（llms.txt＝AI向けの取扱指示、sitemap、robots.txtの効き）。「設定したつもり」で終えず、サーバーログで動作を検証する。“みんなが言っているから”ではなく自分たちのデータで確かめる。
• 海外動向はPR・ブランド強化に比重。AIが多源情報を参照する時代ほど、信頼される発信と被リンクにつながる露出が効く。
• エージェントコマースはACP/UCPの整備が進行。代理購入に向く商材を見極め、「1000回の購買のうち何回が、いつ置き換わるか」を見積もり、投資タイミングを決める。
• 社内ではカンファレンス内容を自社データと突き合わせ、施策案出しと優先度に反映。参加で終わらせない仕組みにする。

OpenAIのAIブラウザ「ChatGPT Atlas」は2026年8月9日に提供終了。Atlasで得た知見は、公式のChrome拡張に引き継がれる。

新しい拡張はChatGPTのスレッドやタスクに直接アクセスできる。ローカルファイルやインストール済みプラグインにもつながる。ページでハイライトした部分を読み取り、タブの操作も可能。ブラウザの文脈を丸ごと理解し、タブ操作やローカルファイルに直接触れるのが大きな特徴。

ChatGPTとCodexが統合された「ChatGPT ワーク」は、GPT-5.6を基盤に、SlackやTeams、Google Driveなどと連携して、資料作成やデータ分析まで幅広い業務を自動で分解して実行できる。アプリやファイルから必要情報を集め、テンプレや参照資料に沿ったアウトプットを作成し、途中で方針変更や重要操作の承認にも対応する。

開発者向けのCodexも継続提供され、差分でのインライン編集や複数リポジトリ対応などが強化。ウェブ／モバイルはPro・Enterprise・Eduから提供開始、デスクトップの新アプリでは全プランでチャット・ワーク・Codexが使える。

• 自律型エージェントとは、チャットなしで動き出すもの。メール受信やスケジュール実行をトリガーに調査や返信を行う。
• 旧UIでは、トリガーを追加し、Power Automate側で編集。エージェントへは「Sends a prompt…」アクションで情報を渡す。実行はトリガーフロー＝Power Automate、エージェントフロー＝Copilot Studioのライセンスで動く。
• エージェントのタスク実行は、コネクタやエージェントフローのツールを利用。問い合わせ起票や通知などを分離したフローで実装できる。
• 実行前にエージェントの公開が必須。
• Power Automateのフローから直接エージェントを呼び出す方法もある。この場合はPower Automateのライセンスで動作。Microsoft 365ライセンスの有無で環境クレジットの消費が変わる。
• 新UIでは「ワークフロー」に名称と画面が刷新（プレビュー）。Microsoft 365 Copilot Chat、Agent Builder、ファーストパーティのエージェントを呼べるなど独自機能がある。
• 新UIのワークフローで呼んだ処理は自律型として扱われ、Copilot Studioのライセンスで動作。Microsoft 365 Copilotのライセンスだけでは実行できず、別途クレジット消費の認識。
• 費用は作り方とアクションに依存し、作り方とライセンスでクレジット消費が変わるため見積もりが難しい。Power Automate主導の構成は費用感を把握しやすい。
• 将来的には新UIのワークフローへ集約予定だが、現時点は複数アプローチが併存している。