2026年09月18日 朝のAIニュースまとめ

AI研究開発における自己改善の加速とOpenAIの最新動向

今回は、AIが自身の開発やインフラ最適化を主導する「再帰的自己改善」の成功事例がAnthropicやZhipu AIから報告され、注目を集めています。

また、OpenAIによる法律業務特化モデルの発表や、数学の難問「ホッジ予想」解決に向けた動きも見逃せません。

本日の主要なニュースの詳細を順に確認していきましょう。

目次

1. TypeSafe Jevの仕組み判明と多様な実験【続報】
2. Claude Codeに並列タスク管理機能Projectsが導入
3. OpenAIがホッジ予想解決の発表時期を検討中【続報】
4. OpenAIが法律業務特化のAstra for Lawを発表
5. GLM-5.3が自身のインフラを最適化するRSI事例公開
6. AnthropicのAI研究開発の26%をClaudeが主導
7. FigureがHelix 2.5公開、ゼロショット成功率が大幅向上【続報】
8. Boltのオープンモデル利用シェアでGLMが首位に【続報】
9. テック企業CEOらがトランプ大統領にAI規制阻止を説得か

TypeSafe Jevの仕組み判明と多様な実験【続報】

• 構造化出力に特化した「Jev」に関する続報です
• テキスト生成を行わず、1回のフォワードパスで確率を返す意思決定特化型であることが判明しました
• トークン生成を待たないため非常に高速かつ安価であり、エージェントのルーティングやガードレールとしての活用が期待されています
• 開発者の間では、五目並べやLoLなどのゲームプレイ、Playwrightを用いたUI操作など、多様な実験が盛んに行われています

Bindu Reddy: (翻訳) 誰もがより大きなモデルに夢中になっています。今週最も賢明なのは、より小さなアイデアです。Jevはテキストを生成しません。決定を返します。1回のフォワードパス、オプションごとに1つの確率、トークンを待つ必要はありません。これがエージェントにとってなぜ重要なのか - 今日のエージェントは痛ましいほどに

mizchi: AIには意思決定ができないと言われ続けた結果、意思決定しかできない Jev ができたな！

Tatsuya Shirakawa: 今日、仕事の合間にJevで遊んでいて知った/見つけた/推測したことのメモ。 識別/Choices - 識別はどうやっているかというと、公式サイトを見ると他のクラスは参照せずに計算みたいなことが書いてあるので、クラスごとに確率 or スコアを出す予測モデルにっているはず。 - https://t.co/Ba1bCxxRqU

Claude Codeに並列タスク管理機能Projectsが導入

• Claude Codeに新機能「Projects」がベータ版として導入され、ProおよびMaxユーザー向けに展開が開始されました。
• 1つの会話から複数のスレッド（クラウドセッション）を並列で実行し、コンテキストを共有しながらタスクを管理できます。
• ラップトップを閉じてもクラウド上で実行が継続されるため、開発者のコーディング体験を大きく変えると高く評価されています。

Addy Osmani: (翻訳) 本日、Claude CodeでProjectsが展開されます。Projectは、関連する作業のストリームを調整する継続的な会話です。目標を説明すると、Claudeがそれをスレッドに分割し、クラウドで並列実行し、ラップトップを閉じた後も継続します。

Thariq: (翻訳) Projectsは、Claude TagのアーキテクチャをClaude Codeにもたらします。プロジェクトごとに1つのエージェントがあり、メモリを管理し、タスクのためにサブエージェントをスピンオフします。プロアクティブに行動したり、スケジュールに従って物事を行ったりするように頼むことができます。たくさんのセッションを管理するよりもずっと快適です。ぜひ試してみてください！

Boris Cherny: (翻訳) Projectsは、私がClaudeと対話する方法だけでなく、コーディングの方法も変えました。セッションの管理をやめました。思いついたことをそのまま送るだけで、Claudeがそれをスレッドに分割し、プロジェクトが私の働き方を記憶してくれます。今ではここで大量のコーディングを行っています。

OpenAIがホッジ予想解決の発表時期を検討中【続報】

• OpenAIによるミレニアム懸賞問題「ホッジ予想」の解決に関する続報です
• The Informationによると、フロンティアAIモデルのテストにおいて大きな進展があったとされています
• 現在、数学界との関係構築や発表のタイミングについて慎重に検討が進められている模様です

Evan: (翻訳) OPENAIが別のミレニアム懸賞問題の解決に近づいている - The Information

Stephanie Palazzolo: (翻訳) 今朝のAI Agendaの新着情報：OpenAIが別のミレニアム懸賞問題であるホッジ予想の解決に近づいています。ただし、数学界との険悪な関係をどう乗り切るかを同社が模索しているため、発表にはさらに時間がかかる可能性があります。

Haider.: (翻訳) なんてことだ、また起きている。OpenAIが別のミレニアム懸賞問題の解決に近づいている：ホッジ予想。数学における最も困難な未解決問題の一つだ。

OpenAIが法律業務特化のAstra for Lawを発表

• OpenAIが法律業務に特化した新サービス「Astra for Law」を発表しました。
• GPT-6 Astraをベースに、米国の判例や法令など2億3000万以上のURLをカバーする法的検索レイヤーを搭載しています。
• データプライバシー保護を標準装備し、26のパートナー構築プラグインを利用して契約書レビューやIPO申請書の作成などを支援します。

Yuchen Jin: (翻訳) AIは弁護士に取って代わることはありませんが、AIが弁護士に取って代わることはないといまだに考えている弁護士には取って代わるでしょう。

Vaibhav (VB) Srivastav: (翻訳) Astra for Lawが登場しました!! GPT-6 Astraと2億3000万以上のURLにわたる法的検索、弁護士がすでに使用しているツールのための26のプラグインを備えています。法律事務所はすでに、契約書のレビュー、取引の調査、IPO申請書の草案作成のためのツールを構築しています。構築の余地はまだまだあります!!

Rohan Paul: (翻訳) 若手弁護士に強力な新しい競争相手が現れました。OpenAIのAstra for Lawは、GPT-6 Astraを、米国の判例法、制定法、規制、裁判所規則、行政決定にわたる2億3000万以上のURLをカバーする法的検索レイヤーで包み込んでおり、毎日新しいソースが追加されています。

GLM-5.3が自身のインフラを最適化するRSI事例公開

• Zhipu AIが、自社モデルGLM-5.3を用いて推論インフラの構築と最適化を行った事例を公開しました
• GLM-5.3搭載のインフラエージェントの支援により、2週間未満でスループットを3倍に向上させることに成功しています
• AIが自身のシステムを改善する「再帰的自己改善（RSI）」の初期段階の成功例として、業界内で大きな注目を集めています

Compute King: (翻訳) GLMが新しいGLMの構築に参加し始めました。清華大学コンピュータサイエンス学部の教授であり、Zhipuの創設者であるTang Jie氏が、チーム内で観察されたRSIの事例を共有しました。最近大物たちが話題にしているRSIとは、Recursive Self-Improvement（再帰的自己改善）のことです。

Chubby♨️: (翻訳) 米国が減速について議論している間、中国は現在RSIに全力を注いでいます。Zaiは、GLMが再帰的自己改善に向けた初期段階を踏み出していると述べています。AIがAIを実行するインフラストラクチャの構築と最適化を支援しているのです。GLM-5.3はインフラの構築を支援しました。

Rohan Paul: (翻訳) GLM-5.3チームによるRSI（再帰的自己改善）に関する素晴らしい投稿。GLM-5.3は、本番カーネルや並行処理の修正を含め、GLM自体を実行するインフラストラクチャの最適化にすでに使用されています。10万以上のアクセラレータでGLM-5.3-Flashのスループットを3倍にするのに貢献しました。

AnthropicのAI研究開発の26%をClaudeが主導

• AnthropicがAI開発の進捗を測る新たな指標を公開し、Claudeが同社のAI研究開発作業の26%を主導していることを明らかにしました。
• 6ヶ月前の1%から急増しており、90%以上のモデルR&D作業でClaudeが協力または主導的な役割を果たしています。
• 約3万のAIエージェントが研究やエンジニアリングに従事しており、AIによるAI開発（RSI）が加速している現状が示されました。

Anthropic: (翻訳) AIシステムはより強力になっており、次世代のシステムを構築するために使用されることが増えています。私たちはその進捗を一般に明らかにしたいと考えています。本日、AI開発を追跡するのに役立つ3つの指標を共有します：1. AI R&DのどれだけがAIによって行われているか。2. どのように

Nathan Lambert: (翻訳) これが「RSI」で何が起きているのかという疑問に本当に答えているとは思えません。ClaudeがAnthropicのAI R&D作業の26%を「主導」していると述べていますが、何がAI R&D作業の範囲に含まれるのかを定義していません。これには満足していませんが、透明性という正しい方向への一歩ではあります。

Chubby♨️: (翻訳) 約6ヶ月で、AnthropicにおけるClaude主導のAIモデルR&Dタスクのシェアは1%から26%に上昇しました。RSIについて言えば、ClaudeはAnthropicのモデルR&D作業の90%以上で協力または主導しています。約3万のAIエージェントが常に研究とエンジニアリングに取り組んでいます。

FigureがHelix 2.5公開、ゼロショット成功率が大幅向上【続報】

• ヒューマノイドロボットを開発するFigureに関する続報です
• 予告されていたブレイクスルーの詳細として、エンドツーエンドのロボティクス脳「Helix 2.5」の動画が公開されました
• 30の未知の家庭環境において、追加のトレーニングデータなし（ゼロショット）で全身の行動を成功させています
• タスク成功率が9%から56%へと大幅に向上しており、ロボティクス分野におけるスケーリング則の有効性が実証されたと評価されています

Chubby♨️: (翻訳) 新しいFigure03の動画から得られる重要なポイントは、LLMから知られているスケーリング則が、ビデオデータを使用する現実世界のロボティクスにも適用されるということです。トレーニングデータが多ければ多いほど、ロボットは現実世界でより優れたパフォーマンスを発揮します！

Rohan Paul: (翻訳) Figureがこの動画を公開しました。美しいロボットの未来が確かに近づいています。同社のHelix 2.5モデル（Figureのエンドツーエンドのロボティクス脳）は、30の未知の家庭でゼロショットの家事タスク成功率を6倍以上に引き上げました。Figureはまた、成功率が9%から56%に上昇したと報告しています。

Rohan Paul: (翻訳) Figureはロボットの事前学習のためのスケーリングルールを見つけたかもしれません：モデルとタスクのトレーニングを固定し、より多くのIndexデータ（人間の行動に関するFigureの大規模な事前学習データセット）を追加すると、行動予測の損失がクリーンで予測可能な方法で低下します。小規模な実行で8倍のデータを予測しました。

Boltのオープンモデル利用シェアでGLMが首位に【続報】

• 開発プラットフォームBolt (bolt.new) でのオープンモデル利用に関する続報です
• 導入直後の利用シェアにおいて、高速かつ安価なGLM 5.3 Flashが全体の54%を占めトップとなりました
• APIキー取得不要で直接組み込める手軽さから、多くの開発者がオープンモデルを積極的に活用しています

elvis: (翻訳) フロンティアオープンモデルの飛躍を目の当たりにするのは壮観です！クローズドモデルとオープンモデルのギャップは過去のものになったようです。ビルダーは選択肢を求めています。彼らはオープンモデルとクローズドモデルの両方で構築したいと考えています。Boltがこれを可能にしてくれて嬉しいです。今すぐ構築しましょう。

Rohan Paul: (翻訳) オープンモデルには流通の問題がありました。重みやAPIをオンラインに置くことで利用可能にはなりますが、開発者のワークフローには組み込まれません。@boltdotnew Forgeは、その流通の摩擦がなくなったときに何が起こるかを示す例です。4つのオープンモデルが内部にあります。

Charly Wargnier ♨️: (翻訳) KIMI K3。DEEPSEEK V4 PRO。GLM 5.3。GLM 5.3 FLASH。すべてBOLT FORGE内で直接利用可能です。APIキーは不要です。追加のセットアップも不要です。モデルを選んで構築するだけです!!

テック企業CEOらがトランプ大統領にAI規制阻止を説得か

• Mark Zuckerberg、Elon Musk、Jensen Huangらテック企業のCEOが先月トランプ大統領と会談したと報じられました。
• 業界資金によるFINRAスタイルのAI規制・標準化機関を設立する動きに対し、これを阻止するよう説得したとされています。
• AIの安全性と規制のあり方を巡り、テクノロジー業界のトップが政治に直接働きかける動きとして関心を集めています。

Forbes: (翻訳) ザッカーバーグ、マスク、ジェンセンがトランプにAI規制機関を阻止するよう説得したと報じられる

Evan: (翻訳) 億万長者のテックCEOであるマーク・ザッカーバーグ、イーロン・マスク、ジェンセン・フアンは、先月トランプ大統領と会談し、AI業界が資金提供する規制機関を設立する取り組みを阻止するよう説得したと報じられています。FINRAスタイルのAI規制および標準化機関の提案は、

Forbes: (翻訳) 報道によると、億万長者のテックCEOであるマーク・ザッカーバーグ、イーロン・マスク、ジェンセン・フアンは先月ドナルド・トランプ大統領と会談し、AI業界が資金提供する規制機関を設立する取り組みを阻止するよう説得しました。詳細はこちら：