なぜ大事か: 同じモデルを使える場所が増えると、料金や操作画面で選べるようになります。30秒を1本で作れるので、短い動画をつなぎ合わせる手間も減ります。
使いどころ: 商品写真と参考動画を渡して、30秒の紹介動画を1本で作る
## 📊 表計算・業務効率化  - Uberが、ChatGPT Enterprise上で動く仕事用エージェント「ChatGPT Work」を全社に広げます。1,000人の試験から、3万人以上に拡大します。Googleドライブ・Gmail・カレンダー・Slackとつないで、調べもの、会議の準備資料、スライド作り、データ分析を任せます。標準のモデルはGPT-6.1 Solです。[OpenAI](https://openai.com/index/uber-chatgpt-work-rollout/)なぜ大事か: 大企業が、エージェントを一部の試験ではなく全社員の道具として配り始めました。社内向けのスキル集や研修もセットにしている点が、定着のカギと見られます(推測)。
- Google Meetの同時通訳が63言語に広がりました。話している言語を自動で見分けて、聞く人それぞれの言語に訳します。1つの会議で複数の言語が混ざっても使えます。早期リリースの組織には10/22から、通常の組織には11/2から順に届きます。対象はBusiness Standard以上や、Google AI Pro/Ultraなどです。[Google Workspace Updates](https://workspaceupdates.googleblog.com/2026/10/real-time-speech-translation-in-google-Meet-expands-to-63-languages-with-automatic-language-detection.html)なぜ大事か: これまでは会議全体で「1組の言語」を決める必要がありました。各自が自分の言語を選べるようになり、多国籍の会議の準備がいらなくなります。
使いどころ: 海外の取引先との会議で、各自がツールバーの翻訳ボタンを押して自分の言語で聞く
- Microsoft 365 Copilotに「Projects」が加わります。関係するチャット、Coworkの作業、ファイル、指示を1か所にまとめる機能です。Coworkでは今日から使え、早期利用者向けのチャットには10月下旬〜11月中旬に届く予定です。[Microsoft 365 メッセージセンター(MC1519856)](https://mwpro.co.uk/blog/2026/10/22/mc1519856-microsoft-365-copilot-adds-projects-for-organizing-chats-and-cowork-tasks/)なぜ大事か: 仕事ごとに資料と指示をまとめておけるので、毎回AIに一から説明し直す手間が減ります。
## 📣 マーケティング  - Google広告のP-MAX(Performance Max)に、2つの新しい自動素材設定が加わりました。広告主のWebサイトの画像を広告に使う「Landing page images」と、SNSやYouTubeなど他の場所の動画を使う「Sourced videos」です。動画は最大10本まで自動で追加されます。見つけた広告主によると、Sourced videosは最初からオンになっていたそうです。[Search Engine Land](https://searchengineland.com/google-ads-adds-new-image-and-video-sourcing-options-to-performance-max-498204)なぜ大事か: 素材を用意する手間は減りますが、自分で選んでいない画像や動画が広告に出るおそれがあります。使用権の確認も必要です。
使いどころ: P-MAXのキャンペーン設定で「アセットの最適化」を開き、2つの設定がオンになっていないか確認する
## 💻 AIコーディング・開発  ### ★ ノートPCで動くコーディングモデル「Flint」が公開 Recursiveが、手元のPCで速く動くことを狙ったコーディング用モデル「Flint」を公開しました。全体は400億パラメーターですが、1語ごとに使うのは約25億だけです(MoE)。M4 Pro搭載のMacBook Proで毎秒125トークン以上出るとしています。ライセンスはApache 2.0で、商用でも使えます。SWE-bench Verifiedは74.2%で、数字はすべて自社の発表です。モデル作りのほとんどの工程を、同社の自動研究システムが手伝ったそうです。詳しくは今日の導入ガイドで扱います。 出典: [Recursive](https://recursive.com/updates/introducing-recursive-flint)、[Hugging Face](https://huggingface.co/RecursiveSI/flint)、[TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/10/21/recursive-launches-flint-a-laptop-coding-model-it-says-was-largely-built-by-ai/)なぜ大事か: 一部だけを動かす仕組み(MoE)で計算量が減り、ノートPCでも実用的な速さが出るようになりました。コードを社外のサーバーに送れない仕事でも、AIを使える道が広がります。
使いどころ: 社外に出せないコードの調査やテスト作りを、手元のPCだけで任せる(導入ガイド参照)
- Anthropicが、Claude Codeで生まれた「Agent Skills」(AIに手順書をスキルとして持たせる仕組み)を、中立の団体Agentic AI Foundation(AAIF)に寄付しました。同じ日に、OpenAIの「Open Responses」、Hugging Faceの「OpenEnv」、Alibabaの「OpenSandbox」も加わり、AAIFが預かる仕組みはMCPなどと合わせて10になりました。[Linux Foundation](https://www.linuxfoundation.org/press/agentic-ai-foundation-announces-four-new-projects-agent-skills-open-responses-openenv-and-opensandbox)、[Anthropic](https://www.anthropic.com/news/donating-agent-skills-to-the-agentic-ai-foundation)なぜ大事か: 1社の持ち物ではなく共通の決まりになると、一度作ったスキルを別のAIツールでも使いやすくなります。
- OpenAIの「Decisions API」が一般提供になりました(ツールコーナー参照)。Boxは保険書類の振り分けで約5倍、Sierraは通話中の次の動きの判断を3倍速くしたと紹介されています。[OpenAI](https://openai.com/index/decisions-api/)なぜ大事か: エージェントは「どこに回すか」のような小さな判断を何度もします。そこだけを安く速くすると、全体の待ち時間と費用が下がります。
## 🎙️ 音声・音楽  - HeyGenの音声合成「HeyGen Voice Turbo」が、Artificial Analysisの声の指定つき音声合成ランキングで1位になりました。料金は100万文字あたり$4です。HeyGenのドキュメントによると、無料版のモデルも11月30日まで使えます。[OrcaRouter](https://www.orcarouter.ai/blog/heygen-voice-turbo-tops-controlled-voice-arena)、[Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/text-to-speech/providers/heygen-voice-turbo)、[HeyGen](https://developers.heygen.com/docs/voices/heygen-voice-speech)なぜ大事か: 上位の品質の音声合成が、安い価格帯にも出てきました。記事の読み上げのような量の多い使い方でも、費用を比べやすくなります。
## 🤖 ロボット  - Teslaのマスク氏は決算説明会で、人型ロボット「Optimus」を外部の会社に届け始めるのは2027年末ごろと述べました。手、耐久性、AIがまだ課題だとしています。フリーモント工場で初期生産を始め、年100万台規模のラインの大部分はすでに設置済みだそうです。[Electrek](https://electrek.co/2026/10/22/tesla-optimus-delivery-late-2027-hands-ai-problems/)なぜ大事か: 車と違って、ロボットにはデータを集める台数がまだありません。まず1万〜2万台を作って練習させる計画で、データ集めそのものが量産の前提になっています。
## 🚗 自動運転・モビリティ  - Teslaは決算説明会で、無人タクシー専用車「Cybercab」を、11月にダラスで走らせ始めると説明しました。年末までに他の都市にも広げ、年内にはフリート事業者への販売も始めるとしています。ロボタクシー事業の売上が数字に表れるのは2027年4〜6月ごろからとのことです。[TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/10/22/tesla-is-prepping-a-cybercab-onslaught/)なぜ大事か: 米国で4,000台以上を走らせるWaymoに対し、Teslaは「安く作れる専用車」で数を増やす作戦です。ただし、ロボタクシーの売上の数字はまだ公表されていません。
## 🧠 汎用AIモデル・アシスタント  ### ★ Anthropicが先回りして動くエージェントアプリ「Claude Duet」を先行公開 聞かれてから答えるのではなく、自分から「見るべきこと」を知らせる新しいアプリです。Claude Opus 5.5で動きます。数時間おきにつないだアプリを確認し、急ぎのことだけを知らせます。送信・支払い・署名・削除は必ず承認を待ちます。株の売買や口座間の送金は、承認があってもできません。まだ「急ぎかどうか」の判断を間違えることがある、と自社で書いています。米国のPro/Max向けの招待制で、日本ではまだ使えません。OpenAIのDotsやMetaのMuseと競う形です。 出典: [Anthropic](https://claude.com/resources/articles/claude-duet)、[Claude ヘルプセンター](https://support.claude.com/en/articles/17631495-get-started-with-claude-duet)、[CNBC](https://www.cnbc.com/2026/10/21/anthropic-preview-of-claude-duet-personal-ai-agent-take-on-muse-dots.html)なぜ大事か: AIの使い方が「人が聞く」から「AIが知らせる」に変わり始めました。その分、どこで人が判断するかの線引きが大事になります。
## 🔌 半導体・インフラ  - 半導体製造装置大手のLam Researchが、決算説明会で「供給網の制約」に触れました。これを受けて株価は約12%下がり、半導体株全体が大きく売られました。NVIDIAは4.4%、AMDは8.1%、ASMLは6.9%の下落です。[Yahoo Finance](https://finance.yahoo.com/markets/article/chip-stocks-fall-as-equipment-maker-lam-research-cites-supply-chain-constraints-130648719.html)なぜ大事か: AI向けの需要があっても、チップを作る装置や部品が足りなければ出荷は増えません。作る側の詰まりが、需要と並んで注目されるようになっています。
## 🔬 研究・科学  - Microsoftの診断AI「Diagnostic Orchestrator」の論文が、科学誌Scienceに載りました。難しい症例集(NEJM)では、正解率が約83%でした。資料を使える一般の医師は約36%、使えない医師は約22%です。ボストンの病院の救急の症例でも、AIは80%、医師の平均は47%でした。実際の診療で使えるかは、これから確かめる段階です。[The Verge](https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/1016690/suleyman-microsoft-diagnostic-orchestrator-science-medical-superintelligence)なぜ大事か: 査読つきの科学誌に載ったことで、数字が第三者の確認を経ました。ただし試験の場での結果で、実際の患者で同じ結果が出るかは別の話です。
- Quantinuumが、Oracleのクラウドで同社の量子コンピューター「Helios」を試せる早期提供を始めたと発表しました。OracleのGPUやHPCと組み合わせて使えます。承認された組織が対象です。[Quantinuum](https://www.quantinuum.com/blog/quantinuum-and-oracle-advance-hybrid-quantum-ai-computing-with-early-access-to-helios)なぜ大事か: 量子コンピューターを自前で持たなくても、ふだんのクラウドの中でAIや計算と組み合わせて試せるようになります。
- IBMとRutgers大学が、IBMの156量子ビットのHeronプロセッサーで、100量子ビットにわたるリアルタイムの制御を示しました。[Quantum Computing Report](https://quantumcomputingreport.com/ibm-and-rutgers-control-quantum-chaos-across-100-qubits-on-heron-processor/)なぜ大事か: 量子ビットが増えるほど、計算中に状態を見て制御するのが難しくなります。100個の規模で示せたことが、誤り訂正への一歩と見られます(推測)。
## 📈 投資・企業動向（AI成長テーマ）  - DeepSeekが、約1,000億元(約150億ドル)の資金を集めたと報じられました。CATL(電池大手)とTencentが大口の出資者です。目標額は500億元から800億元、1,000億元へと引き上げられたそうです。条件はまだ変わる可能性があります。[DealStreetAsia](https://www.dealstreetasia.com/stories/deepseek-fundraising-ai-498879)、[華爾街見聞](https://wallstreetcn.com/articles/3784177)なぜ大事か: 安いモデルで知られるDeepSeekにも、計算資源を増やすための大きなお金が集まっています。中国のAI開発の資金力が一段上がりました。
## ⚖️ 規制・安全  ### ★ AIが見つけたPHPの重大な脆弱性に修正版 PHPは、Webサイトを動かす言語のひとつです。このPHPの心臓部に、重大な穴が2つ見つかりました(CVE-2026-109618/109619、深刻度9.2)。メモリ不足やエラーのときの後始末に穴があり、認証なしで外からプログラムを実行されるおそれがあります。対象は5.4〜8.5.11で、修正版は8.5.12、8.4.27、8.3.36、8.2.35です。8.1以前には修正版が出ません。CalifがOpenAIのGPT-5.6 Solで、Wizも独自に見つけました。OpenAIは「攻撃者より先にAIが見つけ、守る側に準備の時間(Defender's Window)ができた」としています。FBIは、すぐに更新できないならシステムを止めるよう呼びかけました。 出典: [PHP Foundation](https://thephp.foundation/blog/2026/10/21/todays-php-security-release-and-how-were-strengthening-php-security/)、[OpenAI](https://openai.com/index/coordinated-disclosure-of-critical-vulnerabilities/)、[Google Cloud Blog](https://cloud.google.com/blog/products/identity-security/responding-to-core-php-vulnerabilities-cve-2026-109618-cve-2026-109619)、[The Deep View](https://www.thedeepview.com/articles/php-s-flaws-show-the-stakes-of-ai-s-cyber-race)なぜ大事か: AIで、穴を見つける速さが大きく上がりました。同じ力は攻撃する側も使えるので、直す速さの勝負になっています。
使いどころ: 自分のサーバーやレンタルサーバーのPHPの版を確かめ、8.2以上の修正版に更新する。OpenAIは版を確かめるCodex用のスキルも公開しています
## 📈 AI成長テーマと主要指数の数字  「ドラえもんの時代」を見すえたAI成長テーマ(データセンター・半導体・ロボット産業・量子コンピューター)を、数字で追う欄です。売買をすすめるものではありません。 ### 主要株価指数(この日の朝に見えていた直近終値) | 地域 | 指数 | 終値 | 前日比 | 日付 | |---|---|---|---|---| | 米国 | [S&P500](https://finance.yahoo.com/quote/%5EGSPC) | 7,663.43 | -1.21% | 10/22 | | 米国 | [NASDAQ総合](https://finance.yahoo.com/quote/%5EIXIC) | 26,008.86 | -2.60% | 10/22 | | 米国 | [ダウ平均](https://finance.yahoo.com/quote/%5EDJI) | 52,867.98 | +0.02% | 10/22 | | 米国 | [SOX(半導体)](https://finance.yahoo.com/quote/%5ESOX) | 10,731.98 | -6.72% | 10/22 | | 日本 | [日経225](https://finance.yahoo.com/quote/%5EN225) | 62,907.84 | -2.65% | 10/22 | | 日本 | [TOPIX](https://finance.yahoo.com/quote/%5ETOPX) | — | — | 取得元なし(リンクのみ) | | EU | [Euro Stoxx 50](https://finance.yahoo.com/quote/%5ESTOXX50E) | 6,087.01 | -1.94% | 10/22 | | EU | [DAX](https://finance.yahoo.com/quote/%5EGDAXI) | 25,371.75 | -1.07% | 10/22 | | 中国 | [上海総合](https://finance.yahoo.com/quote/000001.SS) | 3,658.03 | -1.48% | 10/22 | | 中国(香港) | [ハンセン](https://finance.yahoo.com/quote/%5EHSI) | 22,934.68 | -3.03% | 10/22 | | インド | [Nifty 50](https://finance.yahoo.com/quote/%5ENSEI) | 22,687.65 | -0.54% | 10/22 | | インド | [Sensex](https://finance.yahoo.com/quote/%5EBSESN) | 73,249.39 | -0.62% | 10/22 | | ロシア | [MOEX](https://finance.yahoo.com/quote/IMOEX.ME) | — | — | 取得元なし(リンクのみ) | ### AI成長テーマのETF(直近終値) | テーマ | ETF | 終値 | 前日比 | 日付 | |---|---|---|---|---| | AIテーマ | [半導体ETF SOXX](https://finance.yahoo.com/quote/SOXX) | 475.69 | -6.79% | 10/22 | | AIテーマ | [データセンターETF DTCR](https://finance.yahoo.com/quote/DTCR) | 24.95 | -2.58% | 10/22 | | AIテーマ | [ロボット・AI ETF BOTZ](https://finance.yahoo.com/quote/BOTZ) | 32.68 | -2.71% | 10/22 | | AIテーマ | [量子コンピューターETF QTUM](https://finance.yahoo.com/quote/QTUM) | 135.54 | -4.41% | 10/22 | この日の記事で各テーマに当たったニュースの数: データセンター 0件、半導体 1件、ロボット産業 1件、量子コンピューター 2件 ## 株・市況との連動（10/22 米国終値）  ナスダックは-2.60%、S&P500は-1.21%、半導体株指数(SOX)は-6.72%でした。一方、ダウは+0.02%とほぼ横ばいでした。きっかけは、半導体製造装置のLam Researchが決算説明会で「供給網の制約」に触れ、株価が-11.76%となったことです。NVIDIAは-4.40%、AMDは-8.10%、ASMLは-6.93%、Armは-7.28%でした。APは、原油高も重なって世界的にAI関連株が大きく下がったと報じています。Reutersは、AIへの巨額の投資の負担がMetaなどの人気株を押し下げたと伝えています。日本では、その前の東京市場で日経平均が1,713円安の62,907円と、3か月ぶりの安値水準でした。AI・半導体株が売られています。 出典: [Yahoo Finance](https://finance.yahoo.com/markets/article/chip-stocks-fall-as-equipment-maker-lam-research-cites-supply-chain-constraints-130648719.html)、[AP](https://apnews.com/article/stocks-markets-rates-earnings-oil-33767691a4a0730b96d6f0c5100ea9b2)、[Reuters（Investing.com）](https://www.investing.com/news/economy-news/steep-bill-for-ai-buildout-punishes-meta-other-tech-favorites-4967187)、[日本経済新聞](https://www.nikkei.com/article/DGXZQOFL2255X0S6A021C2000000/)（売買の推奨ではありません） ## 過去から現在、そして先へ  これまで、AIは「人が聞いたら答える」道具でした。今は、Claude Duetのように自分から知らせて裏で作業を続けるものや、Flintのように手元のPCだけで動くものが出ています。この先は、AIの賢さそのものより、「どこで人が確認するか」「何をAIに任せないか」の設計で選ばれる場面が増えそうです(推測)。PHPの件が示すように、AIが速くなるほど、人の側も確認して直す速さを上げる必要があります。 ## 導入ガイド：Decisions APIで「問い合わせの振り分け」を安く速く自動化する  ### 以前と今の違い 以前は、分類や振り分けにも、文章を生成する普通のAPIを使っていました。答えの形を指示して、返ってきた文章を読み取る必要がありました。今は「質問」と「選べる答え」を渡すだけで、選ばれた答えと確信度が決まった形で返ってきます。出力の料金はかからず、Responses API経由より最大10倍速いとされています。 ### 入手方法 - OpenAIのAPIキーを用意し、環境変数 `OPENAI_API_KEY` に入れます。 - 送り先は `POST /v1/decisions` です。使えるモデルは今のところ `gpt-6-luna` だけです。 - 答えの型は3つです。`predicate`(条件が正しい確率)、`choice`(選択肢から1つ)、`score`(段階評価)。 - まず[Playground](https://platform.openai.com/decisions)で、自分の文章や画像を使って試せます。 ```python from openai import OpenAI client = OpenAI() decision = client.decisions.create( model="gpt-6-luna", input="I was charged twice for my order.", questions=[ { "type": "choice", "name": "department", "instructions": "Which department should handle this complaint?", "choices": [ {"value": "billing", "description": "Payments, invoices, and refunds."}, {"value": "technical", "description": "Problems using the product."}, {"value": "shipping", "description": "Delivery and tracking."}, {"value": "other", "description": "Requests outside these categories."}, ], } ], ) answer = decision.answers[0] if answer.type == "refusal": print(f"Refused: {answer.name}") elif answer.type == "choice": print(f"Department: {answer.choice} (confidence: {answer.confidence})") ``` ### つまずきやすい点と費用 - 答えが `refusal`(回答拒否)で返ることがあります。`choice` を読む前に、必ず型を確かめてください。 - 確信度で自動処理にするか人に回すかを分けるときは、しきい値を自分のデータで決めます。公式ガイドも、実際のラベル付きの例で決めるよう勧めています。 - 前の答えによって次の質問が変わる場合は、リクエストを分けます。1回で聞ける質問は1〜400個です。 - 費用は、キャッシュなしの入力が100万トークンあたり$0.10です。出力は無料です。1,024トークン以上の共通部分は、プロンプトキャッシュで安くなります。 [発表](https://openai.com/index/decisions-api/)、[開発者ガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/decisions)、[料金](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) ## 導入ガイド：Flintを手元のPCで動かし、コードを外に出さずにAIに任せる  ### 以前と今の違い 以前は、手元で動くモデルはクラウドのモデルより遅く、コーディングでは力不足でした。Flintは全体400億パラメーターのうち約25億だけを動かすので、ノートPCでも速く動きます。ネットにつながずに使え、APIの料金もかかりません。 ### 入手方法 - いちばん手軽なのは[Ollama](https://ollama.com/library/flint)です。モデルの大きさは約23GBです。 - Claude Codeなどのエージェントから使う起動コマンドも、Ollamaの公式ページに載っています。 ```bash # Ollamaを入れたあと ollama run flint # Claude CodeからFlintを使う(Ollamaのページに記載) ollama launch claude --model flint ``` - M4 Pro/M5 Pro/M5 Max搭載で、メモリ48GB以上のMacなら、Recursive製の高速エンジン「rec」も使えます。 ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/recursive-oss/rec/main/install.sh | bash rec launch pi ``` ### つまずきやすい点と費用 - 公式も、大きな作業は小さく分けて、はっきり指示するよう勧めています。大型のクラウドモデルより、細かい指示が必要です。 - 文脈は最大512kトークンまで扱えますが、おすすめは256kトークン以内です。 - 生成されたコードや、ツールを使った操作は必ず確認してください。権限は、使う側のアプリで制限してください。 - 費用は、PC本体と電気代だけです。recにはディスクの空きが約30GB必要です。 [Recursiveの発表](https://recursive.com/updates/introducing-recursive-flint)、[Hugging Face](https://huggingface.co/RecursiveSI/flint)、[Ollama](https://ollama.com/library/flint)、[rec](https://github.com/recursive-oss/rec) ## Xで話題の技術者の投稿  1. **Boris Cherny(@bcherny、Claude Code開発者)**:「Agent SkillsはClaude Codeの実験から始まった。業界の多くが採用したので、MCPと同じくAgentic AI Foundationに寄付するのがふさわしいと考えた」。**試し方:** 自分の作業手順を、スキルとして1つ書いておく。他のツールでも使い回せるかが、これからの見どころです。[投稿](https://x.com/bcherny/status/2113333859907747871) 2. **Gergely Orosz(@GergelyOrosz)**:「AIとソフトウェアの安全:①脆弱性の発見は以前の10〜100倍速い ②手作業のパッチ当てはもう限界 ③監視を大きく強化すべき ④守る側ももっとAIを使う必要がある ⑤安全にかかる費用は大きく上がる」。**試し方:** 依存しているPHPやNode.jsの版を、AIエージェントに一覧にさせて確かめる。[投稿](https://x.com/GergelyOrosz/status/2113269811664883735) 3. **swyx(@swyx)**:「Opus 5.5は、今まで使った中で最も作業時間の見積もりがうまいモデルだ。人間なら2〜3日の作業でも、疲れず並列で動けるAIなら2〜3時間だ、と正しく言ってくれる」。**試し方:** 作業を頼む前に「あなたがやると何時間かかるか」を先に見積もらせる。[投稿](https://x.com/swyx/status/2113283272130412684) 4. **Ethan Mollick(@emollick、ペンシルベニア大学ウォートン校)**:「最初のAI本を出した2024年、最高のAIが50%の確率でこなせたのは人間の4分の作業だった。新刊の原稿を出した今年前半は17時間。2日前の刊行時には17週分だ」。**試し方:** 自分の仕事のうち、AIに丸ごと任せられる長さがどこまで伸びたか、月に1回試してみる。[投稿](https://x.com/emollick/status/2113323645284344215) 5. **John Carmack(@ID_AA_Carmack)**:「ロボット業界の多くは関節の目標値を50Hzで出しているが、動画データは60Hzで集めている。今は上位の課題ではないが、いずれ問題になる。動画を直すより、ロボット側の制御の周期を合わせる方が簡単だ」。**試し方:** ロボットや動画のデータを扱うときは、記録の周期(フレームレート)がそろっているかを最初に確かめる。[投稿](https://x.com/ID_AA_Carmack/status/2113328537319166349) 6. **はたやま(@m_hatayama)**:「Claude CodeもCodexも、上の階層にあるCLAUDE.md・AGENTS.md・skillsを読みにいく。skillsはどちらもGitのルートまで遡る。CLAUDE.mdはルートを越えてさらに上まで読む。見つかった分は全部重ねて読む」(Claude Code 2.1.306 / Codex 0.162.1で確認)。**試し方:** チームで共通のスキルは、Gitのルートに1つだけ置く。[投稿](https://x.com/m_hatayama/status/2113058502268870667) ## 出典一覧  - [ChatGPT release notes](https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes) - [Gemini Apps release notes](https://gemini.google/release-notes/) - [Gemini API changelog](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog) - [xAI release notes](https://docs.x.ai/docs/release-notes) - [Claude Code CHANGELOG](https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/CHANGELOG.md) - [Anthropic: Introducing Claude Duet](https://claude.com/resources/articles/claude-duet) - [Claude ヘルプセンター](https://support.claude.com/en/articles/17631495-get-started-with-claude-duet) - [CNBC](https://www.cnbc.com/2026/10/21/anthropic-preview-of-claude-duet-personal-ai-agent-take-on-muse-dots.html) - [OpenAI: Decisions API](https://openai.com/index/decisions-api/) - [OpenAI 開発者ガイド: Decisions](https://developers.openai.com/api/docs/guides/decisions) - [OpenAI: Uber ChatGPT Work](https://openai.com/index/uber-chatgpt-work-rollout/) - [OpenAI: Patch the Planet](https://openai.com/index/coordinated-disclosure-of-critical-vulnerabilities/) - [PHP Foundation](https://thephp.foundation/blog/2026/10/21/todays-php-security-release-and-how-were-strengthening-php-security/) - [Google Cloud Blog](https://cloud.google.com/blog/products/identity-security/responding-to-core-php-vulnerabilities-cve-2026-109618-cve-2026-109619) - [The Deep View](https://www.thedeepview.com/articles/php-s-flaws-show-the-stakes-of-ai-s-cyber-race) - [Recursive](https://recursive.com/updates/introducing-recursive-flint) - [Hugging Face: RecursiveSI/flint](https://huggingface.co/RecursiveSI/flint) - [TechCrunch: Flint](https://techcrunch.com/2026/10/21/recursive-launches-flint-a-laptop-coding-model-it-says-was-largely-built-by-ai/) - [Ollama: flint](https://ollama.com/library/flint) - [recursive-oss/rec](https://github.com/recursive-oss/rec) - [Linux Foundation: AAIF](https://www.linuxfoundation.org/press/agentic-ai-foundation-announces-four-new-projects-agent-skills-open-responses-openenv-and-opensandbox) - [Anthropic: Agent Skills](https://www.anthropic.com/news/donating-agent-skills-to-the-agentic-ai-foundation) - 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