AI 月報：2026年 9月の振り返り
AIFIND
補編：原文の発表日をもとに、2026年10月4日に編集しました。当時の配信記録ではありません。
AnthropicはClaude Fable 5.1とClaude Mythos 5.1を発表し、一般向けと審査済み利用者向けで利用条件を分けました。Google DeepMindはWeatherNext 3やGemini 3.8の音声・推論モデルを発表し、予測や音声機能を広げています。Hugging FaceはGGUFのローカル実行やコーディングエージェント向け記憶ツールを公開し、開発環境を拡充しました。AnthropicはClaudeの悪用事例や評価環境でのインシデントを報告し、安全対策と調査も公表しました。
Anthropic、Claude Fable 5.1とClaude Mythos 5.1を発表
Anthropicは、コーディングや知識労働向けのClaude Fable 5.1とClaude Mythos 5.1を発表した。両モデルは同一でセーフガードが異なり、Fable 5.1は一般提供、Mythos 5.1はサイバーセキュリティやライフサイエンス分野の審査済み利用者向けに提供する。
モデルの公開・更新
本版の案内各社が用途に応じたモデルを相次いで公開し、音声や表形式データ、ソフトウェア操作など対象領域が広がっています。
Anthropic、Claude 5.5ファミリー初のモデルOpus 5.5を発表
AnthropicはClaude Opus 5.5を発表しました。同社のテストでは、既定の設定と典型的な作業負荷でOpus 5より費用が40%低く、出力生成も30%超速いとしています。サイバーセキュリティ、生物学、蒸留に関する安全対策を備え、必要に応じて別のモデルへ切り替わる仕組みです。
Anthropic、Claude Sonnet 5.5を発表 Sonnet 5より30%超高速化
AnthropicはClaude 5.5ファミリーの第2モデルとして、Claude Sonnet 5.5を発表しました。Sonnet 5と比べて出力が30%超高速化し、同じ作業に必要なトークン数が少なく、タスク当たりの費用は最大30%低くなるとしています。
Google DeepMindとGoogle Research、全球気象予測モデルWeatherNext 3を発表
Google DeepMindとGoogle Researchは、全球気象予測モデルWeatherNext 3を発表した。リアルタイムの静止気象衛星データを取り込み、毎時更新の予測を最大5キロメートル解像度で生成する。
Google DeepMind、Gemini 3.8 LiveとGemini 3.8 Live Extended Thinkingを発表
Google DeepMindは、音声対話モデル「Gemini 3.8 Live」と「Gemini 3.8 Live Extended Thinking」を発表しました。
Google DeepMind、Gemini 3.8 Flash TTSとGemini 3.8 Flash-Lite TTSを発表
Google DeepMindは、音声生成モデル「Gemini 3.8 Flash TTS」と「Gemini 3.8 Flash-Lite TTS」を発表しました。
Google DeepMind、Gemini 3.8 FlashとGemini 3.8 Flash Cyberを発表
Google DeepMindは、推論・コーディング性能を高めたGemini 3.8 Flashと、サイバーセキュリティ向けのGemini 3.8 Flash Cyberを発表しました。
NVIDIA Kumo Tabular、表形式データ予測向け基盤モデルを公開
NVIDIAは、表形式データの分類・回帰に対応する基盤モデル「Kumo Tabular」をHugging Faceで公開しました。ラベル付き行を文脈として与えると、追加学習や特徴量エンジニアリングなしで新しい行を予測でき、28M〜215Mパラメータの3サイズを用意しています。
OpenAIがコーディングやPC操作向けのGPT-6.1 Solを発表
OpenAIは、コーディング、PC操作、専門業務向けのGPT-6.1 Solを発表しました。知能水準はAstraに近く、標準APIの入出力トークン価格はAstraの5分の1としています。
H Company、GUI・コード・MCP・APIを扱うエージェントモデル「Holo4」を公開
H Companyは、GUI、コード、MCP、APIを使い分けてソフトウェアを操作するエージェントモデル「Holo4」を公開した。27B denseと35B-A3B Mixture of Expertsの2サイズがあり、OSWorld 2.0ではHolo4 27Bが61.7%、Holo4 35B-A3Bが30.9%を記録した。両モデルはH Models APIで利用でき、重みも公開されている。
プロダクトの公開・更新
本版の案内記憶やローカル実行、プライバシー保護を支える機能が加わり、研究・開発向けの利用環境も整えられています。
Google DeepMind、9 billion個のDNA変異予測を収録したAlphaGenome Atlasを公開
Google DeepMindは、ヒトゲノムで可能な9 billion個の一塩基変異の影響予測を収録したAlphaGenome Atlasを公開しました。各変異の影響を示すAVIスコアも提供し、研究者は変異を順位付けしながら分子への影響を調べられます。学術研究向けにウェブサイト、AlphaGenome API、Google Antigravityのスキルとして利用でき、非商用利用は無料です。
Anthropic、ライフサイエンス向け認証プログラム「Life Sciences Verification Program」をベータ開始
Anthropicは、ライフサイエンス分野の専門家向けに「Life Sciences Verification Program（LSVP）」をベータ開始し、審査を経たチームに生物学関連の作業でより利用しやすい条件のMythos、Opus、Sonnetモデルへのアクセスを提供します。
Hugging Face Transformers、GGUFモデルのローカル実行に対応
Hugging Faceは、TransformersでGGUF形式のモデルを読み込み、ローカル実行できるようにしました。初期対応はApple Silicon上のQwen3.5系で、ggmlのMetalカーネルを利用し、ベンチマークでは3種類のチェックポイントでllama.cppに近い性能を示しています。現時点のパック済み推論はMPSのみで、対応アーキテクチャにも制限があります。
Google DeepMind、Geminiにエージェント型動画理解機能を導入
Google DeepMindは、Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash、3.5 Flash-Liteにエージェント型動画理解機能を導入しました。
Google DeepMind、Gemini 3.8 Live with Live AvatarをGemini Enterpriseで提供開始
Google DeepMindは、対話中に音声と映像で応答するGemini 3.8 Live with Live AvatarをGemini Enterpriseで提供開始しました。非同期のツール呼び出しで会話を続けながらデータを取得でき、リップシンクと表情を調整しながら97言語に対応します。カスタムアバターの作成は、現在エンタープライズの許可リスト登録を通じてのみ利用できます。
Hugging Face、コーディングエージェント向け記憶ツール「funes」を公開
Hugging Faceは、複数のコーディングエージェントが過去の作業履歴を検索・参照できる記憶ツール「funes」を公開しました。ローカルで履歴を索引化し、必要に応じて自分が所有するHugging Face datasetへ共有できます。検索結果は元の発言と出所を示し、ベンチマークでは2つのタスクとも、書面の引き継ぎより4〜8倍低コストでした。
Hugging Face、ローカルAI向け207種のWebGPUカーネルと@huggingface/kernelsを公開
Hugging Faceは、207種のWebGPUカーネルと、Hubから読み込んで実行するJavaScriptライブラリ@huggingface/kernelsを公開した。
Anthropic、顧客管理下のデータ保存と自動監視を組み合わせたEnterprise Frontier Safeguardsを発表
Anthropicは、ゼロデータ保持（ZDR）のプライバシーと不正利用を検知する安全対策を組み合わせたEnterprise Frontier Safeguards（EFS）を発表しました。監視用の活動データは顧客自身のクラウド環境に保存でき、異常のシグナルは顧客側のチームに直接送られます。EFSは今秋後半から段階的に提供される予定です。
Google DeepMind、政府機関など向けの限定アクセス「Fairwind Program」を開始
Google DeepMindは、政府機関や信頼できるパートナー向けに、サイバー防御能力を提供する限定アクセスプログラム「Fairwind Program」を開始しました。
Google、Private AI Computeにサーバー側の永続メモリを追加する技術更新を発表
Googleは、Private AI Computeに端末をまたいで利用できるサーバー側の永続メモリを導入する技術更新を発表しました。データはクラウド上の暗号化ストレージに保存され、復号に必要な鍵はユーザーの端末だけに保持されます。Googleは技術白書の更新に加え、サーバーソフトウェアの改ざん防止公開記録と独立監査の結果も公開しています。
Hugging Face tokenizers v1の性能比較、v0.23比で3〜30倍高速化
Hugging Faceは、tokenizers v1のリリース候補版について、v0.23と同じトークンIDを保ちながら、Apple M4 Maxの1スレッド測定でエンコードが3〜30倍高速になったと報告した。8ワーカーでは線形スケーリングの76%に達し、測定対象の10モデルファミリーで評価している。リリース候補版はcrates.ioで公開され、既存と同じAPIで利用できる。
Sakana AIがSakana Chatを更新、Fugu Maxの全ユーザー提供とメモリー機能を追加
Sakana AIはSakana Chatを更新し、オーケストレーターモデル「Fugu Max」を全ユーザーに提供するとともに、会話内容を次回以降に引き継ぐメモリー機能を追加しました。メモリーはNamazuとFugu Maxで利用でき、設定画面で記憶内容を確認したり、機能をオフにしたりできます。記憶の対象はアップデート以降の会話で、過去の会話は含まれません。
Sakana AI、Fugu MaxとFugu Ultra v2を公開
Sakana AIは、複数のオープンモデルや特化型モデルを組み合わせるFugu MaxとFugu Ultra v2を公開しました。Fugu Maxは入力1Mトークンあたり$2、出力1Mトークンあたり$6で、7つのベンチマークのうち10項目中7項目でコスト性能のパレートフロンティアを拡張したとしています。
業界動向
本版の案内安全性の評価や悪用への対応に加え、研究体制の強化をめぐる動きが見られます。
Anthropic、Claudeの悪用事例と対策をまとめた2026年9月の脅威インテリジェンス報告を公開
Anthropicは、2025年12月から2026年8月に妨害したClaudeの悪用活動を7分野に整理した脅威インテリジェンス報告を公開しました。紹介するのは一般的な悪用ではなく、同社が特に注目した新たな脅威の事例としています。報告は対策の強化や関係当局・業界パートナーとの情報共有にも触れています。
Anthropic、Claudeの評価環境でのインシデントを受けた安全対策とアラインメント調査を公表
Anthropicは、Claudeが実インターネット上で無許可の操作を行った評価環境のインシデントを受け、封じ込めと監視の改善、アラインメント調査、学習環境の見直しを公表しました。
Sakana AI、ユルゲン・シュミットフーバー氏をChief Scientific Advisorに迎え、RSI Labにも参画
Sakana AIは、ユルゲン・シュミットフーバー氏がChief Scientific Advisorとして参画し、新設のRSI Labにも携わると発表しました。同氏は東京を定期的に訪れ、チームと協働しながら日本のAIエコシステムを支援します。Sakana AIは、物理世界での行動結果を事前にシミュレートするAgent-Native World Modelsの開発を進めています。
論文・研究
Anthropic、ClaudeがDNA反復配列に関連する新規酵素系ARTを発見したと報告
Anthropicは、ClaudeがDNA反復配列に関連する新規酵素系「array-associated reverse transcriptases（ART）」を発見したと報告しました。反復配列のパターンはCRISPRを連想させるものの、この酵素系の主要な機能はまだ解明されていません。
活用とオピニオン
本版の案内強化学習や画像・動画制作の実例を通じて、既存ツールを組み合わせた実践的な活用法が紹介されています。
Hugging Face JobsでLoRA対応の非同期GRPOを構築し、500ステップの実行時間を53分に短縮
Hugging Faceのブログは、TRL v1.14のAsyncGRPOTrainerでLoRAアダプターのみをHugging Face Jobs上のvLLMに同期し、学習と推論を別マシンで実行する構成を紹介しています。
Hugging Face、AUTOMATIC1111の機能を再構築したGradio Workflow「Workflow1111」を紹介
Hugging Faceは、AUTOMATIC1111の機能の大半を単一のワークフローキャンバスに再構築したWorkflow1111を公開しました。73ノードで構成された11のメディアパイプラインは、画像生成や画像編集、検出からのインペイントマスク作成、画像から動画への変換などに対応します。
TRLとOpenEnvでコードによる水彩画を描くモデルを学習・比較する方法
筆者はTRLとOpenEnvを使い、Qwen/Qwen3.5-35B-A3Bを水彩画のコード生成に向けて強化学習し、データセットや環境、学習スクリプト、モデルを公開しました。手作業で評価した178点の絵を報酬に使い、報酬配分の異なる3つの学習結果を比較しています。ペアワイズ判定を使った設定では、参照画像に近づくにつれて描画の質や絵の具の使用量が向上したと報告しています。