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first_img Googleなどの報告:東南アジアの生成型AIユーザーは2.43億に達する

財聯社 10 月 22 日報道、谷歌、淡馬錫とベイン社が共同で発表した報告によると、東南アジアの生成AIユーザーは3年未満で約2.43億人に達し、現地の労働人口の58%に相当し、普及速度はモバイルインターネットの約4倍である。現地人口の中でわずか1%から2%が個人AIサービスに有料で登録している。ベイン社のパートナーであるFlorian Hoppeはインタビューで、企業はeコマースやデジタル広告などのビジネスを通じてAIの商業化を実現でき、消費者からの直接的な支払いに完全に依存する必要はなく、AIを活用してeコマースの転換率を向上させ、一般的な顧客の問い合わせを処理することもできると述べた。報告によると、eコマースプラットフォームShopeeの約80%の顧客問い合わせはAIチャットボットによって処理されており、顧客の連絡コストは前年同期比で30%減少している。初期の事例では、企業がAIを導入した後、転換率は前年同期比で10%向上し、1件あたりの平均消費額は最大で75%増加した。報告はさらに、東南アジアのデジタル経済は2026年に商品取引総額が前年同期比で17%増の3680億ドルに達し、2035年には1兆ドルを超える見込みであると述べている。その中で、オンライン旅行市場は10%増の590億ドル、オンラインメディア収入は22%増の440億ドル、ライドシェアとデリバリー市場は15%増の400億ドルと予測されている。東南アジアのeコマース市場は2026年に商品取引総額が2260億ドルに達し、前年同期比で18%の増加が見込まれている。

first_img Googleは、Willowチップが魔法状態のエラーを約40倍低下させると述べました。

Google Quantum AI チームは Science に論文を発表し、魔法状態培養(magic state cultivation)と呼ばれる技術が Willow プロセッサー上でエラーを約 40 倍低減し、論理的忠実度が 99.99% の T 状態を生成することを発表しました。魔法状態は有用な量子プログラムを実行するために必要な一時的なリソースであり、使用するたびに消費されます。Google が引用した推定によれば、魔法状態を生成するコストは量子コンピュータ全体の容量の最大 95% を占める可能性があり、実際の計算に使えるスペースは非常に限られています。以前の標準的なアプローチは、物理学者の Sergei Bravyi と Alexei Kitaev が 2004 年に提案した魔法状態蒸留であり、大量の量子ビットファクトリーが必要でした。Google の研究者は 2024 年により安価な培養ルートを提案し、その動作はフィルターに似ています:粗い魔法状態をチップの小さな領域に注入し、一連のチェックを実行して、欠陥が検出されたすべての試行を排除し、合格者を徐々に拡大します。実験では、約 8% の試行がすべてのチェックを通過し、クリーンな状態を保持するためには 90% 以上の試行を廃棄する必要があります。培養技術は Gidney が 2025 年に RSA-2048 暗号が 100 万個未満のノイズ量子ビットによって破られると推定した支えの一つであり、2019 年の 2000 万の推定から 20 倍の減少です。今回の実験では Willow の 105 個の量子ビットのうち最大 54 個を使用し、論文は RSA-2048 キーを分解するためには約 10 億分の 1 のエラーレートの魔法状態が必要であり、今回の成果よりもクリーンさが約 100 万倍必要であると指摘しています。

first_img Google DeepMind 初の監査:AIは自身の研究開発を加速せず、75%のコードがAIによって作成されました

Google DeepMindはGemini 4 Argonの安全報告書で、機械学習の研究開発自動化に関する初の全体的な実証評価を発表しました。その結論は、AIは自身の研究開発を加速していないというもので、AIはこの研究所のエンジニアが提供したコードの大部分を作成しています。評価に参加した研究者のHaydn BelfieldはX上で、現在、顕著なエンドツーエンドのML R&D加速は存在せず、したがってAI駆動のML R&Dのリスクは現在低いと述べています。チームは内部指数GCI v1を構築し、123のAIモデルの92のベンチマークでのスコアを単一の数値に統合しました。最前線のGemini能力は、約毎月0.1 GCIポイントの安定した速度で向上しており、Gemini 1.5 Proは2024年末に0.5ポイントに近づき、Gemini 3.8 Flashは2026年9月にわずかに2.9ポイントを超え、Argonは約3.3ポイントでトレンドラインを上回っていますが、Belfieldはこれが計算能力と組織の投入の増加に起因していると述べており、AI駆動の加速ではないとしています。DeepMindが生成するコードの75%以上はAIによって作成されており、完全に委託されたコードのマージリクエストの割合は4月から9月の間に7.5%から11.9%に増加しましたが、約88%のリクエストは依然として複数回の手動ガイドまたは手動作成を必要としています。12人の経験豊富な研究者への調査では、自動化は明確で検証可能な実行タスクにおいて最も高く、オープンサイエンスの構想、新しい実験デザイン、診断トレーニングの不安定性などの段階では最も低いことが示されています。

first_img 暗号メディア Cointelegraph が売却を模索、Google の制裁によりトラフィックが 80% 減少

情報筋によると、暗号メディア会社 Cointelegraph は売却を検討しているが、求めている売却額は明らかにされていない。この件はプライベートなため、匿名を希望する人物が伝えた。長期にわたる低迷と横ばいの暗号価格は、ユーザーの注意を暗号ニュースから逸らし、複数のデジタル資産ニュース機関に悪影響を及ぼしている。Cointelegraph のトラフィックは Google によって深刻な影響を受けている。2025年10月に Google から人工的なペナルティを受けた後、この暗号ニュースサイトの自然流量は約80%減少し、Google の検索結果から消えてしまった。2025年6月には、同サイトがフロントエンドの脆弱性攻撃を受けたこともあった。Similarweb のデータによると、同サイトは2024年12月に1200万回以上の月間訪問を記録したが、9月1日までの月間訪問はわずか70万回を超える程度だった。Cointelegraph は2013年に設立され、その LinkedIn ページによると従業員は200人以上いる。2022年7月には、同社の MENA 事業が Luna Media Corporation に買収され、グローバルおよび地域の拡張を支援した。Cointelegraph はコメントのリクエストに直ちに応じなかった。

first_img GoogleはPlaygroundを発表し、テキストの説明を入力するだけでプレイ可能なゲームを生成します。

Googleは10月7日にウェブプラットフォームPlaygroundを発表しました。ユーザーは自然言語でゲームのアイデアを説明することで、コードを書くことなくプレイ可能で共有可能なゲームバージョンを得ることができます。ユーザーは対話を通じて物理効果、ルール、キャラクター、またはシーンを調整し、作品をリンクで共有することもできます。このツールは現在、アメリカの18歳以上のユーザーに開放されており、作成権限はユーザーのGoogle AIサブスクリプションレベルに応じて階層化されています。Playground内のゲームは、スマートフォンやノートパソコンのブラウザで実行できます。クリエイターは作品をプライベートに設定することも、コミュニティギャラリーに公開することもできます。すべてのゲームは安全審査を通過する必要があり、一部のカテゴリではランキングやマルチプレイヤーモードがサポートされています。Googleはこれを「初期の実験」と呼び、その発表では価格が明らかにされず、このツールがどのAIモデルによって駆動されているかも説明されていません。アップグレードパスはUnity Sparkを指しており、GoogleはPlaygroundがこのツールにすぐに接続されると述べており、専門的なメカニズムと高忠実度の3Dを必要とするクリエイターのニーズに応えることを目指しています。GoogleとUnityは共同声明の中で、Sparkが今年後半にリリースされ、クローズドテストが間もなく開始されると述べています。以前、DeepMindは2024年にGenieモデルを発表し、今年1月にGoogleはアメリカのAI UltraサブスクリプションユーザーにGenie 3に基づくProject Genieを開放しました。

first_img GoogleはNano Banana 2.1画像モデルを発表し、開発者の呼び出し価格は前の世代の約半分です。

Googleは10月6日に最新の画像生成と編集モデルNano Banana 2.1を発表し、Geminiアプリ、Google検索のAIモード、Google Ads、Google AI Studio、Flow、Stitchなどの開発者ツールに導入しました。このモデルは、テキストの説明から画像を生成することができ、既存の写真を編集することも可能です。Googleは今回のアップグレードが3つの側面に集中していると述べています:視覚デザイン、マスクベースの編集(特定の領域をマークした後、その領域のみが変化する)および主体の一貫性、つまり人物や物体が何度も編集された後でも元の特徴を保持することです。文生図全体の好みテストにおいて、Nano Banana 2.1は1050 ELOポイントを獲得し、Nano Banana 2の990ポイントおよびNano Banana Proの935ポイントを上回りました。このモデルは最大で14枚の参照画像を同時に処理し、4つのキャラクターと10の物体を追跡し、最高4K、アスペクト比は最大8:1を出力します。開発者は生成前の思考時間を設定することができ、Google検索およびGoogle画像検索に基づいて事実確認を行うことができます。Google開発者APIを呼び出す際、標準1K画像の価格は0.0336ドルで、Nano Banana 2の0.067ドルの半分です;4K画像は0.0756ドルで、前世代は0.151ドル、バッチタスクではさらに50%割引が適用されます。上記の性能データはGoogle自身のテストに基づいています。
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