2026年01月01日 朝のAIニュースまとめ

Alibabaの新画像生成モデルと2026年AI業界予測

Alibabaが最高性能を謳う画像生成モデル「Qwen-Image-2512」を公開し、オープンソースコミュニティで早速サポートが広がっています。

一方、年末を迎えて2026年の業界予測も登場。AIインフラコストの高騰による大規模レイオフの可能性や、各国が進める「AI主権」の動きが焦点となっています。また、数学者テレンス・タオ氏がLLMの理論的理解の欠如を指摘し、学術的な課題も浮き彫りになりました。

それでは本日の注目トピックを詳しくご紹介します。

目次

1. Alibaba、新画像生成モデルQwen-Image-2512を公開
2. AIエージェント開発続報: バグ発見や物理学特化など多様化
3. Gemini 3 Flash「賢く、速く、安い」と高評価続く【続報】
4. 2026年のAI業界予測、レイオフや主権AIが焦点に
5. 数学者テレンス・タオ氏、LLMの理論的理解の欠如を指摘
6. AIの学習電力、渋谷区全体に匹敵 2030年には東京都レベルの懸念【続報】
7. GPT-5、プロンプト技術で大喜利の能力が人間超え
8. 韓国でオープンソースAIが活況、政府プロジェクトが後押し
9. Droidアプリ、同一チャット内で複数モデル切替に対応

Alibaba、新画像生成モデルQwen-Image-2512を公開

• AlibabaのQwenチームが、新たなテキスト画像生成モデル「Qwen-Image-2512」をリリースしました。
• オープンソースの拡散モデルとしては最高性能を達成したと報告されており、特に人間や自然の風景、テキストのレンダリングがよりリアルかつ正確になっています。
• UnslothAIやfal.aiといったプラットフォームでも迅速にサポートが開始され、ローカル環境でも実行可能です。

Qwen: (翻訳) すっごく速い！ @UnslothAIに感謝します

Qwen: (翻訳) @fal のサポートに感謝します — 驚きの速さです！

Junyang Lin: (翻訳) 2025年最後のショット。最初のバージョンより本当にずっと良くなって、生成される画像の質もずっと高い！

AIエージェント開発続報: バグ発見や物理学特化など多様化

• AIエージェント開発の続報です。自律性や効率性を高めるための、より具体的で多様な研究や手法が報告されています。
• 例えば、強化学習でコードリポジトリのバグを発見する「RepoNavigator」や、物理学の問題解決に特化した「PhysMaster」など、特定領域での応用が進んでいます。
• 開発現場では、Claude Codeをサブエージェントのオーケストレーターとして活用したり、ツールの呼び出しを早期予測して高速化したりといった実践的なテクニックも共有されています。

Rohan Paul: (翻訳) RepoNavigatorは、強化学習を利用してLLMエージェントをトレーニングし、1つのツールを使用して巨大なコードリポジトリ内のバグの場所を見つけます。ほとんどのリポジトリエージェントは多くの検索ツールを使いこなしますが、いずれかのステップで小さなミスを犯すと、全体の追跡が台無しになる可能性があります。この論文では、ナビゲーション全体を縮小することを提案しています。

elvis: (翻訳) Claude Codeを最大限に活用することについて。初期の頃、私は再利用可能なワークフロー/パターンの構築に時間を費やしました。構築するのは面倒でしたが、モデルとエージェントハーネスが改善されるにつれて、これは驚くべき複利効果をもたらしました。これらの効果は指数関数的に複利で増え続けると思います。最初からやり直す意味はありません。

Rohan Paul: (翻訳) 中国のトップラボからの新しい論文は、推論し、コードを実行し、物理学の作業を数時間に短縮する大規模言語モデルエージェントであるPhysMasterを構築します。物理学には注意深い導出と数値チェックが必要であり、PhysMasterはその完全なループを中心に構築されています。2つのプロジェクトで、1から3になります。

Gemini 3 Flash「賢く、速く、安い」と高評価続く【続報】

• Googleの軽量モデル「Gemini 3 Flash」への高評価が続いています。開発者からは「信じられないほど賢く、速く、安い」と評されています。
• Open Router経由で試すことでその実力を体感できるとの声も上がっており、最上位モデルのCodexやOpus 4.5には及ばないものの、非常に実用的な選択肢として注目されています。

Masahiro Nishimi | Generative Agents: gemini 3 flashが信じられないほど賢いし、信じられないほど速いし、信じられないほど安い。 とりあえずclaude codeをopen routerに接続して試してみるだけで、インスタントに凄さを体験できる。これは凄い。

Haider.: (翻訳) 最近、gemini cliがかなり良くなりました。私は普段codexとopus 4.5を使っていますが、gemini 3 flashは本当に素晴らしいです。高設定でもgpt-5.2より約4倍速いです。gpt-5.2 codexやopus 4.5のレベルには及びませんが、驚くほど近く、速度とコストも優れています。

2026年のAI業界予測、レイオフや主権AIが焦点に

• 年末を迎え、複数の専門家やメディアが2026年のAI業界に関する予測を発表しています。
• The InformationのCEOは、AIインフラコストの高騰と効率化を理由に、2026年に大規模な技術系レイオフが発生する可能性を指摘しています。
• また、Stanford大学の専門家は、AGIの到来はまだ先としつつ、各国が米国への依存を減らすために独自のAIシステムを構築する「AI主権」の動きが加速すると予測しています。

Kol Tregaskes: (翻訳) @theinformation のジェシカ・レッシン氏は、AIインフラコストの上昇と効率化により、2026年に大規模な技術系レイオフが発生すると予測しています。https://t.co/XIVe1AxVMP - データセンターやチップのコスト上昇により、AIリーダーの収益増加にもかかわらず、企業は人員削減を余儀なくされるでしょう。

Kol Tregaskes: (翻訳) スタンフォード大学のAI専門家は、2026年にAGIは到来しないと予測しています。 - ジェームズ・ランディ氏は、各国が米国プロバイダーへの依存を減らすために独立したシステムを構築するため、AI主権が急増すると予測しています。 - データセンターへの大規模な世界的投資は、投機バブルが崩壊するリスクがあります。 - AIの失敗事例が増える

TechCrunch: (翻訳) 投資家は2026年にAIが労働市場に参入すると予測 https://t.co/qOJGJjLmMJ

数学者テレンス・タオ氏、LLMの理論的理解の欠如を指摘

• 著名な数学者であるテレンス・タオ氏が、現在のLLM研究における課題について言及し、注目を集めています。
• LLMの学習や実行の数学的基礎は学部生レベルで理解できる一方、なぜ特定のタスクで優れた性能を発揮し、他のタスクで失敗するのかを予測する理論が存在しないと指摘しています。
• このため、現状ではモデルの挙動を理解するには「経験的な実験を行うしかない」という状況にあると述べています。

Haider.: (翻訳) 数学者テレンス・タオ氏： LLMのトレーニングと実行は数学的に難しいことではありません。数学の学部生なら誰でも基礎を理解できます。謎なのは、モデルが特定のタスクで優れている理由と他のタスクで失敗する理由を予測する理論がないことです。「私たちは経験的な実験しかできません」

AIの学習電力、渋谷区全体に匹敵 2030年には東京都レベルの懸念【続報】

• AIの電力消費問題に関する続報です。
• AIモデルの性能向上に伴い、学習に必要な電力消費量が指数関数的に増加しており、現在の一つの大規模モデルの学習には、すでに渋谷区全体の電力に匹敵する量が必要とされています。
• この消費量は年間2倍以上のペースで増加しており、2030年には東京都レベルに達する可能性があり、将来的に深刻なエネルギーインフレを引き起こすリスクがあるとの見方が出ています。

K.Ishi@生成AIの産業応用: これから世界は強烈なエネルギーインフレに見舞われる。なぜなら、AIモデル1個分の学習に必要な電力はすでに渋谷区レベルに達していて、それが年間2倍以上で増加しているからだ。2030年には東京都レベルに達し、さらに指数関数的に増加する。AI産業全体ではなく、「たった1個のAIモデルの学習に」だ。 https://t.co/kxOSlMXMxj

GPT-5、プロンプト技術で大喜利の能力が人間超え

• サイバーエージェントとNAIST、東京科学大学の研究チームが、AIによる「大喜利」生成に関する興味深い研究成果を発表しました。
• 研究では、大喜利を科学的に分析し、そこから得られた知見をプロンプトに組み込むアプローチが取られました。
• その結果、GPT-5が人間を超える評価を獲得し、高度なプロンプトエンジニアリングがAIの創造性を引き出す上で有効であることが示されました。

AIDB: 下記の投稿と皆さんからの一連の反応がXでトレンド入りしました！ https://t.co/kiSuB2jsqy https://t.co/dlIXaeMKO8

韓国でオープンソースAIが活況、政府プロジェクトが後押し

• 韓国でオープンソースAIの開発が活発化していると報告されています。
• この動きは、韓国政府が推進する「Sovereign AI Foundation Model」プロジェクトによる公的支援が背景にあると見られています。
• 最近では、LGによる236Bパラメータを持つ「K-Exagone」など、高性能なオープンモデルが相次いで発表されており、世界のAIコミュニティから注目を集めています。

clem 🤗: (翻訳) @eliebakouchと@natolambertによって発見されたように、最近の韓国のAIは、「ソブリンAI財団モデル」プロジェクトによるオープンソースAIへの公的支援のおかげで絶好調です！ここ数日で、3つの美しいオープンモデルが発表されました： - @LGUSのK-Exagone、236B

Droidアプリ、同一チャット内で複数モデル切替に対応

• AIチャットアプリ「Droid」に、同じチャットセッション内で使用するモデルを切り替えられる新機能が実装されました。
• これにより、ユーザーは例えばOpus 4.5とGPT-5.2といった異なるモデルを、会話の流れを維持したままシームレスに使い分けることが可能になります。
• ただし、この機能はキャッシュの破損やコスト増、思考トークンの乱れを引き起こす可能性もあるため、開発者は注意して使用するよう呼びかけています。

Ian Nuttall: (翻訳) ついにDroidの同じチャットでOpus 4.5/GPT-5.2（または他のモデル）を切り替えられるようになりました。ずっとこの機能が欲しかったんです🙏

Ian Nuttall: (翻訳) 注意点として、この機能は控えめに使用してください。キャッシュを破損したり、コストが増えたり、思考トークンを混乱させたりする可能性があります。ほとんどの場合、プロバイダーモデルごとに新しいチャットを開始する方が良いでしょう！フィードバックをくれた@steipeteと@thsottiauxに感謝します🙏