07 7月 2025

2025年07月07日夜のAIニュースまとめ

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技術革新と実用化が加速：Claude Codeの成長とAI医療の進展

業界の最前線：Claude Codeが収益拡大、GoogleのAI創薬が臨床試験へ、LayerXが支出管理にAI機能追加

Anthropicの「Claude Code」が11.5万人の利用者を獲得し、ARRが130億円規模に達したとの試算が浮上。コーディング支援AIの実用性が高く評価されています。

一方、Google DeepMindはAI創薬で初のヒト臨床試験に向けて準備を開始し、医療革新への大きな一歩を踏み出しました。また、LayerXは支出管理サービス「バクラク」にAIレビュー機能を追加し、業務自動化を進展させています。

それでは各トピックの詳細を見ていきましょう。

Claude Code続報、ARRは130億円規模との試算
LayerX、支出管理「バクラク」にAIによる申請レビュー機能を追加
Google DeepMind、AI創薬で初のヒト臨床試験へ
ELYZA、LLM本番運用ノウハウ「PromptOps」を公開
AIエージェントの脅威、4分類で解説する新論文が登場
Abacus AI CEO「AIはジュニアエンジニアを代替できない」
医療AI「II-Medical」続報、32Bモデルが米医師試験で90%正答
Gemini CLIの活用法、MCP連携で文章作成や分析にも

Claude Code続報、ARRは130億円規模との試算

Anthropicのコーディング支援AI「Claude Code」の続報です。
ある試算で利用者数が11.5万人に達し、年間経常収益（ARR）は130億円（$130M）規模に相当するとの見方が浮上しました。
自然言語でのgit操作やTerraformのコード生成といった具体的な活用事例も多数報告されています。
開発者からは「人間の開発者を雇う前にAIアシスタントを全員に与えるのが当たり前になる」といった声も上がっています。

Kenn Ejima: Claude Codeの利用実態が強烈・11.5万人の開発者が利用・先週だけで2億行のコードを修正・（様々な仮定を置くと）$130M ARR、開発者1人あたり$1000/年のペースこれはもう人間の開発者を追加で雇う前にまず月数万円のAIアシスタントを全員に与える、というのが当たり前になりますね。

Nathan Lambert: (翻訳) 私が何か間違っているのかもしれませんが、単純なリポジトリ、Vibeコーディングのプロット、私がやっているちょっとしたことの修正に関して、Claude CodeはCursor Agentsを完全に圧倒しています。

Ippo Matsui | 令和トラベル AIチーム: Claude Code × ghコマンドで自然言語でgit操作できるようになったのがほんと革命

LayerX、支出管理「バクラク」にAIによる申請レビュー機能を追加

株式会社LayerXが、以前から報じているAI戦略「Bet AI」の具体的な成果として、支出管理サービス「バクラク」に新機能「AI申請レビュー」をリリースしました。
この機能は、社内規定や過去の申請データを基に、経費精算の申請内容をAIがリアルタイムでレビューし、不備があればフィードバックを返すAIエージェントです。
経理担当者による差し戻しや手作業での確認業務が削減され、同社が目指す「AIによる業務の完全自動運転」に向けた一歩となります。

福島良典 | LayerX: バクラクのAIエージェント。すでにα版をご利用いただいているお客様からもご公表いただいてますが正規式リリースです。まだまだ仕込んでるエージェントあるので今年はエージェント/BPO全振りです。 https://t.co/ll4vcccjbK

松本勇気 (Yuki Matsumoto) | LayerX CTO: Agentが業務の中で自然に申請をレビューする、バクラクの実用的なAgentic AI機能の一つがリリースされました！差し戻しゼロへ。バクラク、AIエージェント「AI申請レビュー」をリリース。AIが自社の規定・ルールに基づき経費精算申請を即時レビュー https://t.co/Rt8VHQuRQI https://t.co/s0ChDkoPip

Yuya Matsumura: ここしばらく頑張ってるやつのリリースが出ました。すでにご利用いただいています。もっと広げていきます。差し戻しゼロへ。バクラク、AIエージェント「AI申請レビュー」をリリース。AIが自社の規定・ルールに基づき経費精算申請を即時レビュー https://t.co/ip4k5uDYno

Google DeepMind、AI創薬で初のヒト臨床試験へ

GoogleのAI研究部門DeepMindが、AIを活用した創薬で初のヒト臨床試験（治験）の準備を開始したと報じられ、大きな話題となっています。
これは、タンパク質の立体構造予測AI「AlphaFold」などを用いて設計された薬剤が、実用化に向けて大きな一歩を踏み出したことを意味します。
AIによる創薬は、開発期間の短縮やコスト削減に繋がると期待されており、「すべての病気を治す」という壮大な目標に向けたマイルストーンとして注目されています。

Chubby♨️: (翻訳) 始まった、万病の治療法が。「Google DeepMindはAIですべての病気を治すという壮大な野望を抱いている。今、初の臨床試験に向けて準備を進めている」ブルームバーグより。私たちは治験段階に入ります。なんて時代に生きているんだ。

Rohan Paul: (翻訳) AlphabetのAI創薬チームであるIsomorphic Labsは、AlphaFoldを用いた医薬品の初の臨床試験に向けてスタッフの募集を開始しました。これにより、10倍速く、90%安価な開発を目指します💊⚡️ AlphaFoldはタンパク質の折り畳み構造を解明し、静的な生物学データを正確な3D形状に変換しました。これにより、アルゴリズムが予測できるようになったのです。

ELYZA、LLM本番運用ノウハウ「PromptOps」を公開

LLMを本番品質のサービスに組み込むためのノウハウ「PromptOps」を解説したELYZA社のブログ記事が話題になっています。
この記事では、100回以上の試行錯誤を支えた仕組みと文化として、プロンプトをTOMLファイルで管理する方法や、評価と改善のサイクルを回す具体的なアプローチが紹介されています。
LLMを活用したアプリケーション開発における、再現性と品質を担保するための実践的な知見として、多くの開発者から注目を集めています。

ぬこぬこ: toml でプロンプト管理するのめちゃくちゃいいな LLMを本番品質に育てる PromptOps：”100回の試行錯誤”を支えた仕組みと文化｜223 #zenn https://t.co/JNwE5XmvxV

おじろ: マイナビAI Pencilの開発で活用したPromptOpsについてのブログを公開しました！ @sog4be さんと二人で取り組んだプロジェクトで、執筆は@sog4be さんに代表していただき、私が代わりに投稿しています 🤖

AIエージェントの脅威、4分類で解説する新論文が登場

AIエージェントのワークフローに潜む脅威を包括的に調査した論文が公開され、注目を集めています。
論文では、脅威を「入力操作」「モデル改ざん」「システム・プライバシー」「プロトコル脆弱性」の4つに大別し、具体的な攻撃手法と対策を整理しています。
プロンプトインジェクションからプロトコルレベルのエクスプロイトまで網羅しており、AIエージェントを安全に運用するための重要な知見となりそうです。

Shinichi Takaŷanagi: AIエージェントのホスト~ツール間通信からエージェント間通信まで包括的に見た脅威のサーベイ論文。入力操作・モデル改ざん・システム & プライバシ・プロトコル脆弱性で分類学 From Prompt Injections to Protocol Exploits: Threats in LLM-Powered AI Agents Workflows https://t.co/GIQ2nv22Uy

小川雄太郎: AI-Agentへの攻撃と対策の網羅的論文でした攻撃を (1) 入力系 (2) モデル侵害 (3) システムおよびプライバシー攻撃 (4) プロトコル自体の脆弱性に分類し、整理されています https://t.co/gYXaIY8EyL

Abacus AI CEO「AIはジュニアエンジニアを代替できない」

AIによるジュニアエンジニアの代替可能性を巡る議論に関して、新たな視点が示されました。
Abacus AIのCEOであるBindu Reddy氏は「AIはジュニアエンジニアを代替できない」と主張しています。
その理由として、もし代替が可能なら企業の採用は止まるはずだが、実際にはそうなっていないことを挙げています。
同氏は、ジュニアエンジニアを「明日の優秀なエンジニア」と捉え、積極的な採用を続けていると述べています。

Bindu Reddy: (翻訳) AIがジュニアエンジニアを代替できると言うのはやめるべきだ。それは単に不可能だ！もし可能なら、ほぼ全員が一度にジュニアエンジニアの採用をやめるだろう。それはまだ起こっていない。

Bindu Reddy: (翻訳) ジュニアエンジニアは、明日の10倍のエンジニアになるでしょう。私たちは現在、彼らを積極的に採用しています。必要なのは、私たちのリアルなヒューマンコーディングとバイブコーディングのテストに合格することだけです！ぜひご応募ください。

医療AI「II-Medical」続報、32Bモデルが米医師試験で90%正答

以前紹介した医療特化AIモデル「II-Medical」の続報として、新たに32Bパラメータを持つ「II-Medical-32B-Preview」がオープンソースで公開されました。
この新モデルは、米国の医師国家試験（MedQA）で90%という高い正答率を記録し、平均的な人間の医学生を上回る性能を示しています。
単一のGPUでも動作可能なサイズであり、医療へのアクセスが困難な地域での活用など、医療の普遍化への貢献が期待されます。

Chubby♨️: (翻訳) 人々がどうしてこれを見逃すのかまだ理解できない： - 最先端の医療AI - 無料でオープンソース - 平均的な人間の医師を簡単に凌駕する - 単一のGPUで実行できる小型モデルこれこそAIが作られた目的だ。

Gemini CLIの活用法、MCP連携で文章作成や分析にも

Googleのコマンドラインインターフェース「Gemini CLI」に関する続報です。
開発者の間で、コーディング以外の様々なタスクに活用する動きが広がっています。
AIエージェント連携プロトコル「MCP」と組み合わせ、文章作成や分析、検索などをCLI上で効率的に行える点が注目されています。
また、Obsidianなどのナレッジ管理ツールと連携させ、知識の拡張や整理に役立てる活用法も共有されています。

elvis: (翻訳) Gemini CLI + MCPが最高すぎる。書く、分析する、検索するといったことまでCLIで作業するのがこんなに好きだなんて、自分でも驚きだ。これまでもIDEでほとんどのことはやっていたけど、昔から一番好きな作業方法はCLIだったんだ。

Jun Naito / 内藤純: めんどくさいから先延ばししていたけどObsidianにTerminal導入してGemini CLIと連携すると知が拡張されてとってもよきなので全人類おすすめ　やっぱりナレッジ管理ツールにAI連携はマストだな https://t.co/AUuReL7nUZ

Kimihiko Kitase ♨️ 北瀬公彦: Gemini-CLI に、土日に散らかしたフォルダーを綺麗にしてもらってるー。Gemini-CLI にやってもらうタスクでお気に入りの一つが、ファイル・フォルダ整理😅😅😅 https://t.co/EkizaBpLJz