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Anthropic、AIでChromeの脆弱性62件を報告 修正済みほか｜10/28 朝のAIニュース

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分野動画画像・イラスト・デザイン表計算・業務効率化マーケティングAIコーディング・開発音声・音楽ロボット自動運転・モビリティ汎用AIモデル・アシスタント半導体・インフラ研究・科学医療・健康投資・企業動向（AI成長テーマ）
キーワードAnthropicGoogleNvidiaマーケットエージェント・自動化OpenAI半導体データセンターQwen

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約37分📻 ラジオ

今日の要点

今日の要点のイメージ

週の3日目です。今日は、AIが「守り」の道具として力を見せた話と、AIを動かす計算の機械にお金が集まる話が並びました。

今日のツールコーナー

このコーナーの決まりは読み方ガイドへ。

今日のChatGPT

新しい 10/27（火）:ChatGPTで、AppleのiCloudのメールとカレンダーのプラグインが使えるようになりました。OpenAIの更新履歴によると、iCloudのメールとカレンダーをつなぐと、メールを探す、たまったメールの要点をつかむ、予定を確かめる、予定を直す、といったことを頼めます。すべてのプランで、Web、デスクトップ、iOSで使えます。(ChatGPT release notes)

すぐ使う:ChatGPTの画面でプラグインの一覧を開き、iCloudのメールとカレンダーを探してつなぎます。最初は「今週の予定を一覧にして」のように、読むだけの頼みごとから試します。

今日のClaude

新しい 10/28（水）3:36(日本時間):Claude Code 2.1.312が出ました。Anthropicの更新履歴によると、とても大きなCLAUDE.mdやルールのファイルを、最初の部分だけ見て上書きしてしまう不具合が直り、全部を読むか、その場で書き換えるようになりました。ほかに、プロンプトとエージェントのフック(決まった時に自動で動く処理)は、1つのセッションで同時に24個までになりました。クラウドで動かす定期の作業(ルーティン)では、モデルを選ぶ画面で考える深さも選べます。使える量の上限の表示は「5-hour limit」という言い方に変わりました。(Claude Code CHANGELOG)

# 手動で更新して、版を確かめる
claude update
claude --version   # 2.1.312 以上なら更新済み

今日のCodex

新しい 10/28（水）5:09(日本時間):OpenAIのCodex rust-v0.165.0が出ました。リリースノートによると、Google CloudのVertex AIを使うための設定が最初から入り、model_provider = "gcp" で選べます。GPT-6.1 Terraがモデルの一覧に加わり、会話の途中で考える深さを変える機能が、対応するモデルで初めからオンになりました。新しく作るプロフィールでは記憶の仕組み「memory v2」が初めから使われます。マーケットプレイスのURLの確かめ方にあった抜け穴(確かめた先と別のホストにつながりうる)も直っています。(Codex リリースノート)

# npm で入れている場合、版を決めて入れる
npm i -g @openai/codex@0.165.0
codex --version   # 0.165.0 と出れば完了

Vertex AIを使うときの、プロジェクトや地域などの細かい設定の書き方は、リリースノートには書かれていません未確認。

自動化の目: Claude Codeのフックの同時の数に上限ができたので、フックをたくさん重ねて自動で回している人は、24個を超えていないかを先に数えておくと安心です。Codexのマーケットプレイスの抜け穴の修正は、プラグインを自動で取り込む使い方ほど関わるので、更新を後回しにしない方がよい内容です提案。

分野別ニュース

各分野の一覧は分野ページへ。今日は13の分野にニュースがありました。

この日の分野: 🎬 動画 / 🎨 画像・イラスト・デザイン / 📊 表計算・業務効率化 / 📣 マーケティング / 💻 AIコーディング・開発 / 🎙️ 音声・音楽 / 🤖 ロボット / 🚗 自動運転・モビリティ / 🧠 汎用AIモデル・アシスタント / 🔌 半導体・インフラ / 🔬 研究・科学 / 🩺 医療・健康 / 📈 投資・企業動向（AI成長テーマ）

🎬 動画

動画のイメージ

なぜ大事か: 動画を作るときに一番大変な「段取り」を、エージェントが受け持つ形が出てきました。作る前に台本や予算を人と決める順番になっている点は、任せすぎを防ぐ形として大事です。

使いどころ: 15秒ほどの商品の紹介動画を1本だけ頼み、最初に出てくる台本と予算の案が、自分の考えと合っているかを見る

🎨 画像・イラスト・デザイン

なぜ大事か: 画像を一から作るより、手元の画像を思いどおりに直す力が、仕事では役に立つ場面が多くあります。順位は比べる場所と時期で変わるので、自分の画像で試して決めるのが確かです。

使いどころ: 商品の写真を1枚選び、背景と光の向きだけを変える指示を出して、商品そのものの形や文字が崩れないかを見る

📊 表計算・業務効率化

なぜ大事か: 会社の会計や在庫のような基幹のシステムに、ChatGPTの画面から話しかけて作業する形が、大手の業務ソフトの会社から出てきました。いつから、どの国で使えるかは、発表文には書かれていません未確認。

自動化の目: 型：エージェント。開始条件：社員がChatGPTで業務の目的を伝えたとき。止め方：Oracleが言う「承認と管理の決まり」で、どの作業に人の承認を残すかを先に決めておく提案。

関連分野: [AIコーディング・開発](/field/coding/)

📣 マーケティング

なぜ大事か: 日本の多くのお店が使うLINEの運用に、話しかけるだけで分析と次の一手を出すAIが入りました。専門の担当者がいない小さなお店ほど、助けになりやすい形です。

自動化の目: 型：エージェント(今は分析と提案まで)。開始条件：配信や広告の数字を見直したいとき。止め方：配信や広告の設定を変えるのは、今の段階では人が確かめてから行う提案。

使いどころ: 先月のLINE公式アカウントの配信のうち、反応がよかったものと悪かったものの違いを聞いてみる

💻 AIコーディング・開発

★ Anthropic、AIでChromeの脆弱性62件を報告 修正済み

Anthropicが10/27（火）に、まだ公開していない社内の研究用モデルを使って、世界で広く使われるソフトの重い弱点(脆弱性)を見つけたと発表しました。Anthropicによると、対象はChrome、Safari、Android、Windows、Linuxで、最初に指示を出したあとはAIが弱点を組み合わせ、ワンクリック、またはクリックなしで被害につながりうる5つの例を示しました。Chromeについては、Googleに知らせた結果、62件に番号(CVE)が付き、Chrome 156までにすべて直っていて、すべて重さが「Critical」か「High」です。Safariの件はAppleがすぐに直し、Androidの件はGoogleが対応し、Windowsの件はMicrosoftが直して番号(CVE)を付けています。弱点の詳しい中身や使い方は、この記事では書きません。Anthropicは、見つけた弱点を作った会社に知らせ、直すまで90日、さらに詳しい中身を話すまで45日待つ決まりで進めているとしています。守る側への助言として、自分のコードを調べることがこれまで以上に大事だと書き、コードを出す前の確認(PRの時点)で調べる仕組みとして、Claude Codeのプラグインを公開したとしています。 出典: Anthropic

なぜ大事か: Anthropicは、専門のチームしかできなかった弱点探しを、AIが人の手をほとんど借りずにできる段階に来ているとしています。同じ力は攻める側にも渡りうるので、使う側は更新を早く当てることが一番の守りになります。

何にもしてないのにめちゃくちゃにされる、ということを防ぐには、セキュリティはこちらがちゃんとやっておかないといけません。

使いどころ: Chromeの「Google Chromeについて」を開いて更新を済ませ、家族や同僚のパソコンでも同じことを一度確かめる

関連分野: [規制・安全](/field/regulation/)

🎙️ 音声・音楽

なぜ大事か: AIで作った曲が人の曲と競い合っているかどうかが、判断の大事な点になっています。配信の会社や集金の団体のデータまで求められていて、結論が出るまでにはまだ時間がかかりそうです推測。

関連分野: [規制・安全](/field/regulation/)

🤖 ロボット

なぜ大事か: ロボットをAIで動かす話が、「何ができるか」から「どこで止めるか、何を記録するか」へ進んでいます。ドコモの基盤は、動く前に止める仕組みを最初から組み込んでいる点が大事です。

自動化の目: 型：エージェント(ロボットを動かす)。開始条件：人がエージェントに指示を出したとき。止め方：ドコモの基盤のように、してよい動作の決まりと照らして、動く前に止める。記録を残して、あとから確かめられるようにする提案。

🚗 自動運転・モビリティ

なぜ大事か: 1つの都市ではなく、5つの地域で同時に範囲を広げる段階に入っています。駅とつながることで、電車と無人のタクシーを組み合わせた移動が現実のものになってきました。

使いどころ: 米国の出張先が対象の地域なら、乗る前にWaymoのアプリで新しい範囲の地図を確かめる

🧠 汎用AIモデル・アシスタント

なぜ大事か: 社外にデータを出せない会社でも、AIに調べものを任せられる道が、国内のモデルで用意されました。点数はPFNが出したもので、ほかのモデルとの差は、自分の調べものの題材で比べて確かめるのが確かです。

使いどころ: PLaMo ChatのDeep Researchで、自分の業界のテーマを1つ調べさせ、出典のリンクを3つ開いて中身と合っているかを見る(手順は下の導入ガイド)

🔌 半導体・インフラ

項目GB200・GB300 NVL72(OCIで稼働中)Vera Rubin NVL72(OCIで一般提供)HGX Rubin NVL8(OCIで予定)OCI X14(予定)
GPU1ラックに72基をNVLinkでつなぐ1ラックに72基をNVLinkでつなぐRubin GPU 8基をNVLinkでつなぐなし(CPUの計算)
CPU発表文に記載なし発表文に記載なしIntel Xeon 6(64コア)を2基Intelの次の世代のXeon(開発名Diamond Rapids)
メモリ発表文に記載なし発表文に記載なしDDR5 4TB発表文に記載なし
つなぐ速さ・仕組み発表文に記載なしSpectrum-X(Spectrum-6のスイッチ)、BlueField-4、Oracle AcceleronRDMA 6.4Tbps発表文に記載なし
AI向けの命令———AMX(FP8・FP16・BF16)、APX

表の値は、NVIDIAとOracleの10/27（火）の発表文に書かれたものだけです。空いている欄は、発表文に書かれていません。

なぜ大事か: AIのエージェントが増えると、GPUだけでなく、道具を動かすCPUの速さも効いてくる、という考え方が、NVIDIAとIntelの両方の発表に出ています。GPUとCPUを別々に増やせる形は、待ち時間のむだを減らす狙いです。

テーマ: データセンター・半導体

🔬 研究・科学

★ Google DeepMind、音も出す世界モデル「Genie 4」を発表

Google DeepMindが10/27（火）に、新しい世界モデル「Genie 4」を発表しました。Google DeepMindによると、言葉の指示から、その場で動き回れる世界を作り、音楽や周りの音、登場する人の会話まで、映像と一緒に作ります。動いている途中でも、言葉で天気を変える、カメラを動かす、人や物を足す、といった指示ができます。Gemini 3.8 Flashが、作られていく世界を見ながら目標を手順に分け、1つずつうまくいったかを確かめる使い方も示しています。今は限られた試験の利用者向けの研究のお試し版で、このあと「Project Genie」でGoogle AI Ultraの利用者に、Gemini APIとGoogle AI Studioの早期の利用者にも広げる予定で、順番待ちの登録を受け付けています。作った映像と音には、AIで作ったことを見分ける電子の透かし「SynthID」が入ります。一方で、長く動かしたり、指示を何度も重ねたりすると、細かい見た目や物の位置がずれることがあるなど、まだ研究の途中だとしています。TechCrunchによると、同じ場面を保てるのは最大2分で、前の版の2倍です。 出典: Google DeepMind、Google、TechCrunch

なぜ大事か: 映像を「見る」ものから、中に入って「動かす」ものへ変える技術です。ロボットやエージェントを、現実で動かす前に、作った世界の中で練習させる使い方も、Google DeepMindは挙げています。

動画のAIはすごいですが、まだ黎明期でお金もかかり、本当の意味で民生に降りてきたとは言えません。だからこそチャンスを感じます。

使いどころ: 映像の企画をしているなら、順番待ちに登録し、使えるようになったら、絵コンテの代わりに1つの場面を動かして見せられるかを試す

関連分野: [動画](/field/video/) ・ [ロボット](/field/robot/)

🩺 医療・健康

なぜ大事か: 薬づくりの時間がかかるのは、発見の部分だけでなく、書類や段取りの手間が大きいからです。AIがその手間を減らせれば、薬が届くまでの時間が縮む可能性があります推測。数字はAnthropicが発表したEnvedaでの試験の結果で、まだ人での効果は分かっていません。

※医療上の助言ではありません。

📈 投資・企業動向（AI成長テーマ）

★ 続報：NVIDIAとAMD、Metaの株の募集に合わせて計40億ドルを投資

続報：10/27（火）の記事で伝えたMetaの約950億ドルの資金集めについて、NVIDIAとAMDが、Metaの株の募集に合わせて投資すると発表しました。NVIDIAは10/26（月）付けの発表で30億ドル、AMDは10/27（火）の発表で10億ドルです。NVIDIAによると、MetaはVera RubinとVera CPUの導入を広げ、両社はMetaのAIエージェント「Muse」とそのモデルの協力も深めます。AMDによると、AMDのラックの設備「Helios」が、Metaで動き始めて試験されていて、AMDのEPYCのCPUがMuseの計算を支えています。Metaは、自社の仕事に合わせて作ったAMDのInstinct GPUも使う予定です。CNBCによると、Metaは10/26（月）に、まず350億ドルの株の募集をし、そのあと600億ドルを市場で少しずつ売る計画を出していました。 出典: NVIDIA、AMD、CNBC

なぜ大事か: 半導体の会社が、自社の製品を大量に使うお客さんの株を買う、という形がまた増えました。CNBCがDealroomの集計として伝えたところでは、NVIDIAは今年、121回の出資ラウンドに加わっています。お金と注文が同じ相手の間で回る形なので、需要の強さを見るときは、その分を差し引いて考える必要があります推測。

本物かを見分けるのは、表面的なところを見てもダメなんですよ。その根幹となるものを見ていくことが大事です。

テーマ: データセンター・半導体

📈 AI成長テーマと主要指数の数字

売買をすすめるものではありません（この欄について）。

米国と欧州は10/27（火）の終値です。日本、中国、香港、インドは、朝6時の時点で10/27（火）の値が取り込めていないため、10/26（月）の終値です。

主要株価指数(直近の終値)

地域指数終値前日比日付
米国S&P5007,722.60+0.60%10/27（火）
米国NASDAQ総合26,477.81+1.18%10/27（火）
米国ダウ平均52,377.57+0.03%10/27（火）
米国SOX(半導体)11,482.50+3.60%10/27（火）
日本日経22562,189.65-0.80%10/26（月）
日本TOPIX——取得元なし(リンクのみ)
EUEuro Stoxx 506,164.69+0.79%10/27（火）
EUDAX25,590.77+0.71%10/27（火）
中国上海総合3,697.52+0.19%10/26（月）
中国(香港)ハンセン23,211.81+0.51%10/26（月）
インドNifty 5022,753.20+0.68%10/26（月）
インドSensex73,606.75+0.66%10/26（月）
ロシアMOEX——取得元なし(リンクのみ)

市場心理と暗号資産(直近値)

種類指標値前日比日付
市場心理恐怖指数 VIX17.52-4.73%10/27（火）
暗号資産ビットコイン(円)12,742,121円+1.10%10/27（火）
暗号資産ビットコイン(ドル)$80,648.93+0.80%10/27（火）
暗号資産イーサリアム(円)369,858円+1.19%10/27（火）
暗号資産イーサリアム(ドル)$2,340.25+0.86%10/27（火）

VIXのこれまでの動きは、指標ページのグラフにまとめています。

AI成長テーマのETF(10/27（火）の終値)

テーマETF終値前日比日付
AIテーマ半導体ETF SOXX511.06+3.91%10/27（火）
AIテーマデータセンターETF DTCR26.13+1.75%10/27（火）
AIテーマロボット・AI ETF BOTZ33.48+1.03%10/27（火）
AIテーマ量子コンピューターETF QTUM142.07+2.58%10/27（火）

テーマ別件数: DC2・半導体1・ロボ2・量子0

数字の出どころはYahoo Finance chart APIで、10/28（水）5:54(日本時間)に取り込みました。前日比は、取り込んだ値の1つ前の営業日の終値との比較です。暗号資産は24時間動くため、取り込んだ時点の値です。TOPIXとロシアMOEXは無料の取得元で値が取れないため、リンクのみです。

株・市況との連動（10/27（火） 米国終値）

10/27（火）の米国市場は、S&P500が+0.60%、ナスダック総合が+1.18%で引け、SOXは+3.60%と、半導体が全体より大きく上がりました。CNBCによると、NVIDIAとAMDのMetaへの投資が伝わった日の取引で、記事の時点ではAMDが3%上がり、NVIDIAは横ばい、Metaは1%下がっていました。半導体の指数の上げと、今日のニュースを直接結びつける材料はなく、つながりははっきりしません。 出典: CNBC

過去から現在、そして先へ

これまでソフトの弱点探しは、ごく一部の専門家の仕事でした。Anthropicによると、AIがその仕事を人の手をほとんど借りずに進め、Chromeだけで62件が直されました。作る側では、Google DeepMindが音まで出す世界をその場で作り、NVIDIAとAMDは計算の機械を使うお客さんの株まで持つようになっています。この先は、AIが「見つける」「作る」速さが上がるほど、使う人の側で「更新を当てる」「出典を確かめる」といった基本の動きの差が大きく出てきそうです推測。

今日の導入ガイドも、新しい国内のモデルで出典を確かめるところまでを手順にしています。

導入ガイド：PLaMo 3.1 PrimeをAPIの無料プランで1回呼んでみる

導入ガイド：PLaMo 3.1 PrimeをAPIの無料プランで1回呼んでみるのイメージ

PFNが10/27（火）に出したPLaMo 3.1 Primeは、上限つきの無料プランのAPIで試せます。日本語の答えの質や、「知らないことは知らない」と答えるかを、自分の手で確かめる手順です。

以前と今の違い

PFNによると、前の版のPLaMo 3.0 Primeと比べて、Web検索とDeep Researchが加わり、速さは1.7倍になりました。PFNの例では、よくない行いについての質問に、前の版は答えを断っていましたが、3.1 Primeは質問の前提の誤りを説明して、正しい判断を助ける答え方をします。APIを試すための無料プランも、今回新しく始まりました。

入手方法

いちばん小さいコード例

# APIキーは事前に: export PLAMO_API_KEY="(自分のキー)"
curl -s "https://api.platform.preferredai.jp/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer ${PLAMO_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"plamo-3.1-prime","messages":[{"role":"user","content":"山口県の県庁所在地を1行で答えてください。分からなければ分からないと答えてください。"}]}'

自動化の位置づけ（エージェント / RPA / 自動化）

項目内容
当てはまる型自動化(決まった質問をAPIに送り、答えを記録する)。答えが正しいかの判断は人がする
開始条件社外に出しにくい調べものを、国内のモデルで試したいとき
入力 → 出力決まった質問を5つ → 5つの答えと、正しいかどうかの印をつけた表
止める・戻す呼ぶのをやめれば止まる。環境変数(PLAMO_API_KEY)も消しておく
上限最初は1日10回まで、失敗したときのやり直しは1回まで(提案値)

手順（IF-THEN）

  1. 提案IF PLaMoのアカウントがまだないなら、THEN アカウントを作り、ProfileのページでAPIキーを作って環境変数に入れる(完了確認：echo ${PLAMO_API_KEY:0:4} でキーの最初の4文字だけが表示される)。
  2. IF キーが入ったら、THEN 上のコード例を1回だけ動かす(完了確認：答えの文章が "content" の中に出ている)。
  3. IF 答えが返ってきたら、THEN 答えが分かっている質問を5つ用意して同じように送り、正しいか、分からないと言えたかを表に書く(完了確認：5つすべてに印がついた)。
  4. IF 思ったように動かない、または使うのをやめるなら、THEN 環境変数を消して(unset PLAMO_API_KEY)、元の状態に戻す。

つまずきやすい点と費用

Xで話題の技術者の投稿

今日は、新しいモデルを作った人と、数字で比べた人の投稿を中心に選びました。

  1. 岡野原 大輔(@hillbig、Preferred Networks):「PLaMo 3.1 Primeをリリースした。基本の性能を上げ、安全性を強め、Web検索とDeep Researchに対応し、処理の速さは前の1.7倍になった。今はPLaMo APIとPLaMo Chatを無料で試せる」と投稿しています。試し方: PLaMo Chatで、いつも使うAIと同じ日本語の質問を1つ出し、答え方の違いを見比べる。投稿
  2. Fermata/Nin(@fermata_nin、大学教員):「比べた相手はgpt-oss-120b、Gemma 4 31B IT、Qwen3.8 27B、Muse Glimmer 30B。STEMとコード、Web検索の質問では、推論ありでもなしでも、すべての相手を下回っている」と、PFNの発表ページを引用して投稿しています。試し方: 新しいモデルの発表を読むときは、どのモデルと、どの分野で比べた数字かを、表で先に確かめる。投稿
  3. Artificial Analysis(@ArtificialAnlys、AIの比較の会社):「MicrosoftのMAI-Image-2.7-Previewは、AA-Image-Editing v2.1で2位になった。OpenAIのGPT Image 2.5 Sunburstのすぐ後ろで、8月に出たMAI-Image-2.6から、はっきり良くなった」と投稿しています。試し方: 画像の編集のAIを選ぶときは、順位の表で上位の2つを選び、同じ写真と同じ指示で直させて比べる。投稿
  4. Arena(@arena、AIの比較の場):「MAI-Image-2.7-Previewは、画像の編集の順位で1470点の総合3位に入った。前のMAI-Image-2.6(7位)から45点上がった」と投稿しています。試し方: Arenaで、2つの画像の編集の結果を見比べて、自分ならどちらを選ぶかを何回か投票してみる。投稿
  5. Alex(@alexmichael):「Claude Code 2.1.312が出た。大事なのは、クラウドのルーティンで考える深さを選べるようになったことと、大きなCLAUDE.mdやルールのファイルを、上の部分だけ読んで上書きしなくなったこと」と投稿しています。試し方: 長いCLAUDE.mdを使っているなら、更新のあとに、ファイルの最後のほうの1行を直すよう頼み、ほかの部分が消えていないかを見る。投稿
  6. Navaneethan(@navaneethan_es):「Gemini Robotics ER 2は、作業の手順が起きた映像のコマを91.3%の割合で当て、ずれは平均0.96秒。いつコーヒーを注ぐのを止めるかが分かる」と、Google Cloudのブログをもとに投稿しています。試し方: 作業の動画を1本用意し、「この作業がうまくいったのは何秒の時点か」をAIに聞いて、自分の目で確かめる。投稿
  7. Ritik Bompilwar(@ai_ritik):「Google DeepMindのGemini 4 Argonのハッカソンで、ロボットの動画をシミュレーションに変える『WorldGym』を作った。Argonが動画を見て、ロボットと物を見分け、動画を区切っていく」と投稿しています。試し方: 自分の作業の動画を1本選び、AIに「この動画を手順ごとに区切って」と頼んで、区切りの位置が合っているかを見る。投稿

作った人の言葉と、比べた人の数字を並べると、発表の明るい面と、まだ足りない面の両方が見えてきます。

出典一覧

表示ラベルについて

事実推測などの意味は読み方ガイドにまとめています。

今日は北日本と沖縄はくもり、東日本と西日本は晴れの見込みです。風の強い所があります。高い所での作業や、飛ばされやすい物には注意してくださいね。

今日もあなたにとって、かけがえのない一日でありますように。

管理者の視点

Anthropicによると、同社のAIがChromeやSafariなど毎日使うソフトの重い弱点を見つけ、Chromeでは62件がすでに直されています。やっぱり一番大事なことはセキュリティです。公表されたセキュリティホールにパッチを当てなければ、ハッカーにとっては天国です。自動化も必要ですが、セキュリティと表裏一体で難しい。だからリテラシーを上げていけば、良くなっていくのは間違いないでしょう。

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