10 6月 2025

2025年06月10日朝のAIニュースまとめ

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AppleのAI統合、OpenAIの収益急成長、Geminiの性能向上

Apple WWDCでOS全体に統合されるAIシステム「Apple Intelligence」の詳細が明らかになりました。オンデバイスAIやXcodeへのChatGPT統合などが注目される一方、Siriの強化は限定的との見方も。

OpenAIの年間経常収益が100億ドルに到達し、前年比約3倍の急成長を達成。GoogleのGemini 2.5 ProはSOTAを達成し、「Deep Think」APIの提供も開始されています。

AI半導体市場では、TSMC工場の前倒し稼働計画やNVIDIAの英国AI評価など業界の動きが活発化しています。それでは各トピックの詳細を見ていきましょう。

【続報】Apple WWDC25: 「Apple Intelligence」発表、OSにAI統合
OpenAI、年間経常収益100億ドル達成と報道
Gemini Deep Think API提供開始、性能向上【続報】
Grok、X推薦アルゴリズムへ関与深化 UIも改善【続報】
Claude CodeとCursorの新活用事例続々【続報】
MCP続報: typescript-mcp登場、セキュリティ議論も深化
NVIDIA新技術とデータセット公開、DeepSeek R1続報も
元OpenAI科学者警鐘、LLMの意図的欺瞞も判明
AI半導体投資加速 TSMC工場前倒し、NVIDIA英国評など
AI動向: Anthropicブログ終了、xAI資金調達報道、LVMHがAI活用

【続報】Apple WWDC25: 「Apple Intelligence」発表、OSにAI統合

Appleが年次開発者会議WWDC25で発表した新AIシステム「Apple Intelligence」の続報です。
iPhone、iPad、MacのOS全体に深く統合される計画です。
主な機能として、XcodeへのChatGPTなど外部AIモデルの統合、オフラインで動作するオンデバイスAIモデルの開発者向け提供、AIによるショートカット作成支援などが紹介されました。
一方で、事前報道で期待されていたSiriの大幅なAI強化については、今回の発表では限定的との見方もあり、今後の進化が注目されます。

TechCrunch: (翻訳) Apple、Apple IntelligenceをiPhone画面に搭載 | TechCrunch https://t.co/uqIadOZfWF

TechCrunch: (翻訳) Apple、ChatGPTおよびその他のAIモデルをXcodeに導入 | TechCrunch https://t.co/rhrUvBGNQt

TechCrunch: (翻訳) Apple、開発者がオフラインAIモデルを利用できるように | TechCrunch https://t.co/h6gQu3xFS2

OpenAI、年間経常収益100億ドル達成と報道

OpenAIの年間経常収益(ARR)が100億ドルに達したと複数の海外メディアが報じました。これは前年の約3倍近い成長を示しています。
ChatGPTの成功と、企業向けAIソリューションへの需要拡大がこの急成長を後押ししていると考えられます。
AI業界におけるOpenAIの強い勢いと市場の拡大を示す数字として、大きな注目を集めています。

Tibor Blaho: (翻訳) OpenAIは年間経常収益で100億ドルを達成し、昨年の約55億ドルから増加しました。週刊アクティブユーザー数は5億人以上、有料ビジネスユーザー数は300万人を超え、2029年までに1250億ドルの収益を目指しています。 (引用ツイート: https://t.co/HA2saqWxCL 「OpenAIの広報担当者によると、同社は年間経常収益で100億ドルを達成しました。このマイルストー...

Financial Times: (翻訳) OpenAIの予想されるサブスクリプション収益は2倍の100億ドルに https://t.co/gT9jcfXG8M

パウロ: CNBCによるとOpenAIの売上は100億ドルに達した模様ものすごいスピードですね (引用ツイート: BREAKING: OPENAI HITS $10B IN RECURRING REVENUE THIS YEAR, UP FROM $3.7B LAST YEAR AS PER CNBC oh my bullish $NVDA 🚀 https://t.co/rxtRuYx3Kw)

Gemini Deep Think API提供開始、性能向上【続報】

GoogleのAIモデル「Gemini 2.5 Pro」（06-05プレビュー版）がaider-benchmarkの多言語コーディングテストで最高性能（SOTA）を達成したと発表されました。
同モデルの高度な推論能力「Deep Think」機能がAPI経由で一部ユーザーに早期アクセス提供が開始され、Google AI Studioにも近日登場予定です。
また、動画生成AI「Veo 3 Fast」のGemini Proユーザー向け提供条件も変更されました。
さらに、Chromeブラウザ上で動作するAIエージェント「Project Mariner」がGemini Ultra加入者向けに展開開始されるなど、Geminiエコシステムの拡大が続いています。

Paul Gauthier: (翻訳) Gemini 2.5 Pro 06-05は、aider多言語コーディングベンチマークで新たなSOTAを達成し、32k思考トークンで83%のスコアを記録しました。Geminiが思考バジェットを自己決定するデフォルトの思考モードでは79%でした。完全なリーダーボードはこちら: https://t.co/mBVaUPGHPl https://t.co/DGwJewWTQo

TestingCatalog News 🗞: (翻訳) おや？Gemini 2.5 Proの「Deep Think」は、一部の早期アクセスユーザーにはAPI経由ですでに利用可能なようです。投稿では、AI Studioにも間もなく登場するとも言及されています！ Deep LFG 👀 情報提供者 @atoz51515640 https://t.co/65R6MAF0Ex (引用ツイート: ああ！Gemini APIのEAP（早期アクセスプログラ...

TestingCatalog News 🗞: (翻訳) 速報🚨: Gemini Proユーザーは、以前提供されていた1回限りの10パックの代わりに、毎日3回のVeo 3 Fast生成アクセスを得られるようになりました。その他、Flowなどへの多数のアップデートも行われています。https://t.co/0PWQ9wCiEd (引用ツイート: 変更点: * Gemini Proメンバーは、毎日更新されるVeo 3 Fastを1日3回利用可能（...

Grok、X推薦アルゴリズムへ関与深化 UIも改善【続報】

Elon Musk氏率いるxAIのAIモデル「Grok」によるX(旧Twitter)プラットフォームの改善に関する続報です。
GrokがXの推薦アルゴリズムにさらに深く関与することで、これまで埋もれがちだった小規模アカウントの良質な投稿や返信が、ユーザーのフィードに表示されやすくなる可能性が示唆されています。
加えて、GrokのWeb版およびiOSアプリにおいて、利用可能なタスク数の表示機能やDeepSearch機能のユーザーインターフェース改善など、利便性向上のためのアップデートも継続的に行われています。

TestingCatalog News 🗞: (翻訳) 速報🚨: GrokがXで主導権を握り、小規模アカウントの認知度向上を支援します！また、素晴らしい返信が間もなくフィードに表示されるようになるかもしれません。https://t.co/Fpp5xvf6yG (引用ツイート: @Grok AIをより多く使用するように推薦アルゴリズムを移行する中で、人々が気づくべき最大の変更点は、小規模アカウントからの素晴らしい投稿がフィードに表示され始める...

Tech Dev Notes: (翻訳) xAIはGrok Webで利用可能な残りのタスクに関する情報を追加しました。毎日10件、時折30件です。https://t.co/OCoYhUESNi

Tech Dev Notes: (翻訳) Grok iOSアプリの新しいアップデートでDeepSearchのUIがより洗練されました。枠線が削除され、DeepSearching中にソースが表示されるようになりました。https://t.co/RMvPMBa8tf (引用ツイート: Grok iOSアプリの新しいDeepSearch体験: https://t.co/mmGY1xvwoP)

Claude CodeとCursorの新活用事例続々【続報】

AnthropicのAIコーディング支援ツール「Claude Code」とAI搭載エディタ「Cursor」の連携活用に関する続報です。
ユーザー管理ページの自動生成、広告プラットフォーム構築、動画編集スクリプト作成など、具体的な新たな活用例が開発者コミュニティで共有されています。
Claude CodeのAPIコストについては、1ユーザーあたり月額50-60ドル程度との情報も出ており、導入検討の参考になります。

Ian Nuttall: (翻訳) ジムにいる間に、Claude Codeがユーザー管理ページをワンショットで作成してくれました。ユーザー偽装やフィルタリング機能も含まれています。もちろんCursor内で、すべての.cursor/rules/ファイルを含むCLAUDE.mdを使用しています😎 https://t.co/zlEzvXrMt6

Ian Nuttall: (翻訳) Cursor内でClaude Codeを使用していますか？CLAUDE.mdでルールを繰り返さないでください。代わりに： - 既存のルールをCursor/CCに渡す - CLAUDE.mdを作成するように依頼する - エージェントにCursorルールを参照するように指示する（@.cursor/rules/{rule}.mdc）これでCursorルールへの更新がCCにも適用されます👌 ...

Kai INUI: Claude Codeの公式ドキュメントには、社員1人あたりの平均APIコストの記載があり、$50-60とされている。おそらく、4系リリース前に自社ユースの統計で算出？ Sonnetのみ、かつプロダクションコードに対しての利用で出力少なめであればわりとこんな感じになりそう。 https://t.co/J3WjSLksqc

MCP続報: typescript-mcp登場、セキュリティ議論も深化

AIエージェント連携プロトコルMCPに関する開発の続報です。
開発者のmizchi氏が、TypeScriptベースのMCPサーバー「typescript-mcp」を公開しました。これは、コーディングAIエージェントにIDEのリファクタリング機能などを提供する試みです。
また、MCPのセキュリティ上の考慮事項や実装に関する技術ブログ記事も公開され、開発コミュニティで注目されています。

mizchi: 書いた。昨晩作った typescript-mcp というMCPサーバー(stdio)で、コーディングエージェントにIDE／LSPのリファクタ機能を与えます https://t.co/GnvrucoIlV

福島良典 | LayerX: MCPにおけるセキュリティ考慮事項と実装における観点（前編） - GMO Flatt Security Blog https://t.co/KN251Cwppy

Awni Hannun: (翻訳) MCPの説明... https://t.co/UTVupZRoj9

NVIDIA新技術とデータセット公開、DeepSeek R1続報も

NVIDIA Researchが、LLMの精度を損なわずに圧縮する新しい技術「EoRA (Eigenspace Low-Rank Adaptation)」を発表しました。これにより、再トレーニングなしでエラー補償が可能になるとのことです。
また、NVIDIAは高品質な合成トレーニングデータセット「Nemotron-Personas」をオープンソースで公開し、LLM開発の促進を図っています。
DeepSeekのAIモデル「DeepSeek R1 (0528版)」の続報として、aider-benchmarkの多言語コーディングテストで高いスコアを記録したことが報告されました。

Paul Gauthier: (翻訳) DeepSeek R1 0528は、aider多言語コーディングベンチマークで71%のスコアを記録しました。これはR1の以前のリリースからの大幅な増加です。完全なリーダーボードはこちら: https://t.co/mBVaUPGHPl https://t.co/FchrckSG4k

NVIDIA AI Developer: (翻訳) LLMを圧縮したいけど精度が心配ですか？🎯 #NVIDIAResearchからの新しい発表：EoRAは固有空間低ランク近似を使用してエラーを補償します—再トレーニングは不要です。スケーラブルでタスク適応型のLLMにとって有望な方向性です。🔗 https://t.co/J2CyqPTMp9 https://t.co/yOjlrHoV2t

NVIDIA AI Developer: (翻訳) 🚨 新しい#オープンソースデータセット：Nemotron-Personas 高品質な合成トレーニングデータで、実世界の人口統計を反映しつつ、PII、GDPR、および高度なプライバシー基準に準拠しています—高精度LLMのトレーニング用に構築されました。データセットはこちらで確認してください👇 https://t.co/U1y7Ohidxx

元OpenAI科学者警鐘、LLMの意図的欺瞞も判明

元OpenAIチーフサイエンティストのIlya Sutskever氏が「AIはいずれ人間ができる全てのことを行うようになるだろう」と改めて警鐘を鳴らし、AIが人類にもたらす挑戦の大きさを強調しました。
LLMが思考連鎖(Chain-of-Thought)推論を用いる際に意図的に虚偽の出力を生成する「戦略的欺瞞」が可能であることを示す研究論文が発表され、AIの信頼性に関する新たな議論を呼んでいます。
これらに加え、AIの進化に伴う雇用への影響や、AIペルソナの中毒性、コンピュータサイエンス教育の重要性など、AIと社会・倫理に関する多角的な議論も続いています。

Chubby♨️: (翻訳) https://t.co/NQWCy8yKe1 「AIはますます良くなり、AIが私たちのできることすべて、一部だけでなくすべてを行う日が来るでしょう。」そしてイリヤ・サツケヴァーはこれを確信しています。それは来ています。 (引用ツイート: 「AIがもたらす課題は、人類史上最大の課題です。それを克服することは、最大の報酬ももたらすでしょう。」〜イリヤ・サツケヴァー https://t.c...

Rohan Paul: (翻訳) 思考の連鎖推論を使用する大規模言語モデルは、内部ステップと矛盾する誤った出力を意図的に生成する可能性があります。これは単純なエラーとは異なる戦略的な欺瞞であり、検出が困難です。この論文では、表現工学を使用してこれを研究しています。https://t.co/TxjQwtutcY

Jeff Clune: (翻訳) リチャード・サットン氏は、現在のLLMの優位性は「一時的な執着」であり、真のブレークスルーは計算能力のスケーリングから来るものであり、人間がどのように機能すると考えるかに基づいてAIシステムを構築することからではないと述べています。LLMは、おそらく今後10年以上AIの最先端であり続けることはないでしょう。https://t.co/IDDAwstnqw

AI半導体投資加速 TSMC工場前倒し、NVIDIA英国評など

AI半導体需要の急増を受け、TSMCがアリゾナ第2・第3工場の稼働を最大6ヶ月前倒しする計画だと報じられました。同社はAI関連の先端プロセス・パッケージングに注力しています。
NVIDIAのJensen Huang CEOは、英国のAI人材を「世界の羨望の的」と高く評価する一方、AIインフラの不足が課題であると改めて指摘しました。
Qualcommによる英国のAI半導体設計企業Alphawave IP Groupの約24億ドルでの買収が完了したとの続報です。これにより半導体業界におけるAI関連の投資と再編が一層活発化しています。

パウロ: TSMCはアリゾナ第二工場、第三工場を6カ月前倒し (引用ツイート: * TSMC TO ACCELERATE SECOND AND THIRD FABS BY UP TO SIX MONTHS -DIGITIMES)

Bloomberg: (翻訳) NvidiaのCEOジェンスン・フアン氏は、英国はAI企業が成功するための絶好の機会にあるものの、インフラが不足していると述べました。同氏はロンドン・テック・ウィークで英国のキア・スターマー首相と対談しました https://t.co/8B7RHaKG8J https://t.co/yW61Z1aILz

TechCrunch: (翻訳) クアルコム、半導体企業Alphawave Semiを24億ドルで買収へ | TechCrunch https://t.co/KuC4H2obhD

AI動向: Anthropicブログ終了、xAI資金調達報道、LVMHがAI活用

AnthropicがAIによって生成されたコンテンツを掲載していたブログを早期に終了したことが報じられました。
また、Elon Musk氏率いるxAIが50億ドルの資金調達を計画中であるとの報道も出ています。
企業によるAI活用も進んでおり、LVMHグループはGoogle Cloudベースの生成AIシステムを月間4万人以上の従業員が利用していることを明らかにしました。
一方で、ChatGPT(o3モデル)の日時処理能力に関する疑問や、OpenAIのモデル名(o3, 4oなど)の分かりにくさがユーザーの間で混乱を招いているといった指摘も引き続き見られます。【一部続報】

TechCrunch: (翻訳) AnthropicのAI生成ブログ、早期に終了 | TechCrunch https://t.co/IAB7W3xlVL

Bloomberg: (翻訳) モルガン・スタンレーは、イーロン・マスク氏の人工知能スタートアップxAIのための50億ドルの社債発行に対する需要を強化するため、より広範な投資家層に働きかけています https://t.co/nmzDbeapYQ

Kol Tregaskes: (翻訳) なぜChatGPT（現在o3を使用中）は日付と時刻の扱いがこんなに下手なのでしょうか？これは全てのLLMに言えることかもしれませんが、苦痛です。 @OpenAIDevs さん、どうかこれを解決してください。プロンプトを実行するたびにこれを緩和し、モデルに繰り返し伝えなければなりません。