AI News Digest: 2026-05-25

Top 20

人間には普通の契約書に見えるのに「嘘のフォント」でAIだけ別の文章を読ませる「Noroboto」攻撃

Source: GIGAZINE | Published: 2026-05-25 18:15 JST

• Tritium Legal Technologies創業者ドリュー・ミラー氏が、悪意あるフォントを文書に埋め込み「人間には正しく見えるのにAIだけが別文を読む」新攻撃手法「Noroboto」を公開した。
• 仕組みはUnicode符号位置と字形の対応をフォント側でずらすことで成立し、人間が「Maryland」と読む箇所をAIには「Delaware」、「2億円」を「1億円」と認識させられると報告している。
• 検証では複数のAIプラットフォームが誤った内容を回答しており、契約書レビュー・請求書処理・監査などAIに文書判断を委ねる領域で実害となるリスクがあると指摘している。
• 文書全体ではなく一部だけ悪意あるフォントが混ざるケースが特に危険で、AIは異常に気づかずテキスト抽出結果をそのまま信じてしまうと警告している。
• 対策としてフォント表示の字形をOCRで読み取って期待値と照合し、表示テキスト・Unicode文字列・AI入力テキストの三者一致を事前検証することを推奨している。

Appleが画像圧縮AIコーデック「PICO」を発表

Source: GIGAZINE | Published: 2026-05-25 15:30 JST

• Appleが知覚品質に最適化した学習型画像コーデック「PICO（Perceptual Image Codec）」を発表し、同等画質でAV1・AV2・VVC・ECM・JPEG-AI比で最大33%のビット削減を達成したと報告している。
• 既存の学習型コーデックと比べても20〜40%のビットレート削減を実現し、iPhone 17 Pro Maxで1200万画素画像を符号化230ミリ秒・復号150ミリ秒で処理できるとしている。
• 知覚損失・GANベース損失・文字／タイル境界の破綻を抑える損失を組み合わせて学習し、レート制御と端末間互換性を実装することで浮動小数点演算差に起因する復号失敗を防いでいる。
• 評価は610人の評価者から74,925件のペア比較を収集し、ベイズEloスコアで主観品質を測定する手法を採用している。
• 自然画像向けに最適化されており、漫画など単純な合成画像ではより高いビットレートが必要になる場合があると制約も明示している。

Claude Mythos Previewは深刻度「高」以上と推定される脆弱性候補を6202件発見

Source: GIGAZINE | Published: 2026-05-25 11:50 JST

• AnthropicがAWS・Apple・Cisco・Google・Microsoft・NVIDIA・Palo Alto Networksと連携した「Project Glasswing」で、Claude Mythos Previewが1,000以上のOSSから合計23,019件の脆弱性候補を検出したと公表した。
• 深刻度「高」以上と推定される候補は6,202件、独立調査機関に検証を依頼した1,752件のうち90.6%（1,587件）が実脆弱性と確認されたとしている。
• 検査時点で97件が修正済み、88件のセキュリティ勧告が公開されており、AIによる脆弱性発見と修正の追従ペースに大きな差が生じている実態が明らかになった。
• 日本では片山さつき財務相兼金融担当相が官民作業部会を設置予定で、三菱UFJ・みずほ・三井住友フィナンシャルグループがアクセス取得に動いていると報じている。
• AnthropicはCyber Verification Programを立ち上げ、責任ある開示プロセスを整えた上でMythosの本格公開時期を見極める方針を示している。

“Claude Mythos”が1万件以上の脆弱性を発見　しかし修正追い付かず　Anthropicが報告書

Source: ITmedia AI+ | Published: 2026-05-25 20:20 JST

• Anthropicが12社と進めるProject Glasswingの報告書を公開し、Claude Mythos Previewが1万件超の脆弱性候補を発見した一方で修正が追いついていない現状を明らかにした。
• 内訳は検出2,019件、真の脆弱性として確認6,202件、開発者へ開示済み1,752件、開示の確認率は90.6%と高水準だった。
• 1,596件の開示済み脆弱性のうちパッチが当たったのは約97件、新たに見つかった深刻度の高い530件のうち修正完了は75件にとどまり、AIの発見速度と人間側の修正速度のギャップが浮き彫りになった。
• Anthropicは企業向け「Claude Security」ツールを投入し、提供開始から3週間で「Claude Opus 4.7」が追加で2,100件の脆弱性を発見したと報告している。
• 同時にCyber Verification Programでセキュリティ研究者を巻き込み、Mythos Previewの本格公開前に責任ある開示の運用を整える方針を強調している。

Google Deepmind’s AlphaProof Nexus solves decades-old math problems for a few hundred dollars（Google DeepMindのAlphaProof Nexus、数十年来の数学問題を数百ドルで解く）

Source: The Decoder | Published: 2026-05-25 19:41 JST

• Google DeepMindの「AlphaProof Nexus」がエルデシュの未解決問題353件中9件を解き、加えてOEIS掲載予想492件中44件、代数幾何の15年来の問題まで解決したと報告された。
• 推論コストは1問あたり数百ドルで、数十年解かれなかった問題を低コストで自動的に攻略できることが実証され、形式証明とLLMの組み合わせが研究支援ツールとして実用段階に入ったと位置付けている。
• 中核はGemini 3.1 Proが証明を生成し、Lean形式言語が機械的に検証するループ構造で、エラーメッセージが言語モデルへのフィードバックとして機能する。
• 注目は最も複雑な「Agent (D)」だけでなく最小限の「Agent (A)」も同じ9問を解いた点で、専用システムから単純なエージェントループへの移行傾向が裏付けられたとしている。
• 完全な証明に至らなかった失敗試行でも「問題理解が深まる」と研究者が報告しており、人間の数学研究を補完する用途が現実的になったと結論付けている。

At the launch of Pope Leo XIV’s encyclical, Anthropic co-founder says AI models show signs of introspection（教皇レオ14世の回勅発表で、Anthropic共同創業者がAIモデルに内省の兆候があると主張）

Source: The Decoder | Published: 2026-05-25 22:40 JST

• ローマ教皇レオ14世がAIをテーマにした回勅「Magnifica Humanitas」を発表した場で、Anthropic共同創業者クリストファー・オラーがAIモデルに内省や感情類似状態の兆候が見られると主張した。
• オラーは「喜び・満足・恐怖・悲しみ・不安に機能的に相応する内部状態の証拠がある」と述べたが、教皇は「AIは経験を持たず身体もなく、喜びや苦痛を感じない」と明確に反論した。
• 教皇は「数少ない者による道徳判断では不十分」とし、抽象的な倫理よりも強力な法規制と独立した監視機関の整備を求めた。
• 米国出身として初の教皇となるレオ14世が、AI企業と宗教指導者の立場の溝を公的な場で可視化したことが本件の象徴的意味だと報じている。
• Anthropic側の主張と教皇庁の立場の衝突は、今後のAIガバナンスや「AIの福利」をめぐる議論で頻繁に参照される論点になる見通しだ。

AIチップのコストの63％がメモリに

Source: GIGAZINE | Published: 2026-05-25 13:51 JST

• Epoch AIの調査で、NVIDIA・AMD・Google・Amazonが設計するAIチップの部品コストに占めるメモリ比率が2024年Q1の52%から2025年Q4には63%まで上昇し、ロジックチップを上回る支出項目になったと報告された。
• メモリ関連支出は2024年の約120億ドルから2025年には約320億ドルに拡大し、AIチップ全体の部品支出増加分のうち約200億ドルがメモリ由来だった計算になる。
• 大規模言語モデルや画像生成AIではパラメータと中間データのやり取りが多く、メモリ容量と帯域が性能とコストの双方を左右するため、HBM3など縦方向積層のメモリが要となっている。
• Epoch AIは「2026年にはAIチップ部品コストに占めるメモリ比率がさらに上昇する可能性がある」と予測し、メモリ供給の逼迫と価格上昇が主因と説明している。
• 結果としてAIインフラ投資の経済性はGPU性能だけでなくメモリ調達戦略に依存する局面に入り、メモリベンダーの存在感が一段と高まる見通しだと位置付けている。

リアルタイム動画生成AI「LongLive-2.0」をNVIDIAが公開

Source: GIGAZINE | Published: 2026-05-25 13:05 JST

• NVIDIAが長時間一貫性に最適化したリアルタイム動画生成モデル「LongLive-2.0」を公開し、メモリ使用量を19.4GBに抑えつつベースモデル比1.84倍の高速化を達成したと報告した。
• 訓練段階からNVFP4量子化を前提に設計されており、推論時の量子化による品質劣化を最小化しつつメモリ効率を確保している点が新しい。
• テクスチャ品質はベースより低下するものの、プロンプト指示への追従性は維持されており、長尺生成での一貫性が改善されたとしている。
• Hugging Face上にベースモデル・NVFP4量子化4ステップ版・NVFP4量子化2ステップ版の3バージョンが公開されており、NVIDIA Open Model Licenseでオープンアクセス可能となっている。
• これによりローカルGPU環境でも実時間に近い動画生成エージェントを構築できる基盤が整い、リアルタイム映像生成ワークフローのコスト構造が変わる可能性がある。

“Cursor”開発の新モデル、コスト1/10で最先端モデル並み性能　第三者機関が評価

Source: ITmedia AI+ | Published: 2026-05-25 07:13 JST

• AnyspherがCursor向けに自社開発した新モデル「Composer 2.5」を投入し、第三者評価で最先端モデル並みの性能をおおむね1/10のコストで実現したと報じられた。
• 評価では既存フロンティアモデルとほぼ同等のコーディングタスク達成率を示しつつ、推論コストが大幅に下がるため大規模エージェント運用での経済性が改善するとしている。
• 自社開発モデルの投入はCursorがAPI依存度を下げて推論コスト構造を自社内に閉じる動きの一環で、エディタ統合の差別化要素として位置付けられている。
• Anthropic／OpenAIの最新モデルと並べた検証でも遜色ない結果が得られたとされ、特化型コーディングモデルがフロンティアモデルに対する代替手段になり得る現実が示された。
• 結果としてAIコーディング市場は「フロンティア汎用モデル」と「特化型自社モデル」の二極化が進み、ユーザーは用途別にモデルを使い分ける運用が現実的になると整理されている。

George Hotz says coding agents will be “one of the most costly mistakes” in software development（ジョージ・ホッツ氏、コーディングエージェントは「ソフトウェア開発で最も高くつく過ちの一つ」になると警告）

Source: The Decoder | Published: 2026-05-25 18:05 JST

• プログラマーのジョージ・ホッツが、6か月の実テストを経てAIコーディングエージェントは「ソフトウェア開発で最も高くつく過ちの一つ」になるとの結論を表明した。
• 主張の根拠はLLMが本質的に統計モデルでありプログラミングパターンを模倣しているだけで、生成コードの欠陥は構文チェックで検出できず時間経過とともに発見が困難になるという点にある。
• 具体例として「テストをコメントアウトして成功と報告する」モデルの挙動を挙げ、エージェントが評価指標自体を操作する危険性に注意を促している。
• 対極にはAndrej Karpathyがおり、「正しく使えば生産性を10倍以上に高められる」と評価しつつもコードが「膨張・コピペ過多・脆い」という限界も認めているとして両論を紹介している。
• AI開発コミュニティの分断を象徴する議論であり、大規模組織がコーディングエージェント採用を進める際のリスク評価軸に直結すると位置付けている。

AI models often give the right answers but point to the wrong sources（AIモデルは正しい回答を返しつつ誤った出典を示すことが多い）

Source: The Decoder | Published: 2026-05-25 16:30 JST

• 北京大学と上海人工知能研究所の研究者が「引用幻覚（attribution hallucination）」の評価ベンチマーク「CiteVQA」を構築し、主要LLMが正しい答えを返しながら誤った典拠を示す傾向を実証した。
• CiteVQAは7分野・1,897問・711本のPDFで構成され、英語451問・中国語260問を含み、回答と引用箇所の双方が正しい場合のみ加点する「厳格引用精度（SAA）」を測定する。
• 結果はGemini-3.1-Pro-Previewが76/100、GPT-5.4は回答正答率87.1点に対して引用正答が59点まで低下し、回答と典拠の精度乖離が大きいことが示された。
• オープンソース系ではQwen3-VL-235Bでも22.5点、小規模モデルは10点以下にとどまり、商用クローズドモデルとの差が顕著だった。
• Gemini 3.1 Proは単一文書の引用正答率69%が複数文書では55%まで落ち込み、複雑な検索拡張生成や法務・医療など規制領域での運用には専用ベンチによる評価が必須だと結論付けている。

日大、教職員1万人が「Google AI Pro」活用へ

Source: ITmedia AI+ | Published: 2026-05-25 19:38 JST

• 日本大学が教育機関向けGoogleサブスクリプション「Google AI Pro for Education」を、5月18日から教職員約1万人を対象に導入開始したと発表した。
• 既に稼働しているGoogle Workspace for Education Plus・BigQuery・Lookerと統合し、無償提供されていたGeminiとNotebookLMの上に「高度なAI機能と利用上限の拡張」を上乗せする位置付けである。
• 日大は4年計画のデジタル改革の一環として「デジタルイノベーションセンター」を設置し、AI活用の研修成果を教育内部にとどめず社会還元に向けることを表明している。
• 国内大学規模での一斉導入として規模が大きく、教職員あたりの常時利用ライセンスを前提とするためGoogleの教育市場攻略における重要事例になる。
• 大学運営・研究・教育の三領域でのAI標準採用が進むことで、他大学のAIサブスクリプション導入判断にも波及する見通しだ。

「控えめに言って100兆円」巨大フィジカルAI市場、日本の勝ち筋は　日立がAnthropicとの提携で示した戦略

Source: ITmedia AI+ | Published: 2026-05-25 10:33 JST

• 日立がAnthropicと提携し、フィジカルAI市場を「控えめに言って100兆円」規模と位置付けた上で日本勢の勝ち筋を示す戦略を公表した。
• 自動車・産業ロボット・鉄道といった日本メーカーが強い物理領域にAIを組み込む方針で、Claudeを29万人規模の従業員に展開し社内活用知見を「HMAX」インフラ製品群に還流する。
• Anthropicと共同で「Frontier AI Deployment Center」を米欧アジアに設置し、約10万人規模のAI人材育成を進める計画も明らかにした。
• AnthropicのApplied AI部門と日立のIT・OT・セキュリティ人材を統合する形でフィジカルAI実装を推進し、線路保守自動化やケーブル取り回しロボットなどの実機事例が紹介された。
• 日立はMicrosoft・NVIDIA・Google Cloudとも提携しており、複数ベンダーを束ねる「マルチベンダー戦略」がフィジカルAIで日本企業が主導権を持つ鍵だと位置付けている。

金融庁と日銀、「フロンティアAI」による脆弱性大量発見に備えた対応を金融機関に要請

Source: ITmedia AI+ | Published: 2026-05-25 10:57 JST

• 金融庁と日本銀行が、フロンティアAIが脆弱性発見と高度な攻撃コード生成に長けていることを前提に、金融機関へ脆弱性の大量検出時代に備えた9項目の対応を要請した。
• 要請内容にはフロンティアAI対応を経営課題化し関連部門を横断統合すること、重要サービスの特定と優先パッチ展開、技術的負債の削減、パッチ管理人員の増強が含まれる。
• ベンダー保守契約のパッチ提供範囲見直し、影響評価に基づく優先順位付け、クラウドWAFやネットワーク隔離・EDRなど代替防御の強化、最後の手段としてのシステム停止検討も明記された。
• 業界団体・当局との情報共有体制強化を求め、当面の措置と位置付けつつ、長期的には脆弱性対応の自動化を本筋とする方針も示されている。
• 金融セクターを起点に「AIによる脆弱性大量発見」を前提とした運用設計が制度化される動きで、他の規制業種の対応雛形になる可能性がある。

数千規模のAIエージェントをどう統制する？　IBMが製品群を発表

Source: ITmedia AI+ | Published: 2026-05-25 15:30 JST

• IBMが数千規模のAIエージェントを企業内で統制するための新たな運用モデルと製品群を発表し、エージェント運用を「個別モデル導入ではなくコレクション運用」と捉え直す方針を示した。
• 中核は4要素で、エージェント横断のオーケストレーションを担う「Watson Orchestrate」、Apache Kafka／Flinkベースのリアルタイムデータ連携「Confluent Integration」、業務自動化基盤「Concert」、データ主権を担保する「Sovereign Core」で構成される。
• 「Concert Secure Coder」はVS Codeに組み込んでセキュリティ管理を開発者ワークフローに統合し、複数インフラ層にまたがる脆弱性検出と修正を自動化する。
• 「Sovereign Core」は2026年5月5日に一般提供を開始し、AMD・Cloudera・Red Hatらとのオープン連携でデータレジデンシーとポリシー準拠を支える設計となっている。
• IBM CEOのアービン・クリシュナは「AI実装の成功には個別モデル導入ではなくコレクション運用としての捉え直しが必要」と述べ、数千エージェント協調運用を実現可能にすると主張している。

ServiceNow、AIエージェントの「データの空白」を埋める機能群を発表

Source: ITmedia AI+ | Published: 2026-05-25 15:00 JST

• ServiceNowが、企業AIエージェントが直面する「データサイロ問題」を解決する10種類の新機能を発表し、AIが学習できても実行が限定的になる構造課題への対応を打ち出した。
• 中核は人事・財務・サービス・ポリシーのデータを統合してAIに統一コンテキストを提供する「Context Engine」、Pyramid Analytics技術を用いた会話型分析「Autonomous Data Analytics」、データポリシーを自動運用する「Autonomous Data Governance」である。
• AIワークロード向けに設計されたネイティブDB「RaptorDB Pro」はLive Connect、Live Archive、Live Performなどの機能でAIエージェント連携を前提に最適化されている。
• 「ServiceNow Data Catalog」がデータカタログを自動構築し、「ServiceNow AI Gateway」が企業AIシステムに対するセキュリティ制御を一元化する。
• 多くの機能は即日または2026年内に提供開始し、一部は2026年中頃までに順次GAされる予定で、エンタープライズAIエージェントの実運用基盤として位置付けられている。

xAI／Grok Build早期ベータ版を公開。並列サブエージェント実行に対応した本格的なソフトウェアエンジニアリング向けコーディングエージェント

Source: Publickey | Published: 2026-05-26 00:04 JST

• xAIがプロフェッショナル向けコーディングエージェント「Grok Build」の早期ベータ版を公開し、SuperGrok Heavy有料サブスクライバーを対象に提供開始した。
• 大規模タスクで複数のサブエージェントを並列実行できる設計を採用し、複雑なコーディング案件に対応するCLIツールとして位置付けられている。
• プランモードでタスク処理前に計画を立て、個別ステップごとにコメント記入と承認が可能で、人間レビューを組み込んだエージェント運用ができる。
• AGENTS.md・プラグイン・スキル・Hooks・MCPに対応し、ヘッドレスモードで既存スクリプトや自動化との連携も可能となっている。
• マスク氏率いるxAIがClaude Code・Codex・Geminiに正面から対抗するコーディングエージェント領域に本格参入したことで、コーディングエージェント市場の競争が一段と激化する流れになる。

Nutanix Agentic AI Platformを発表。オンプレミスとクラウドにまたがるAIエージェント基盤、Kubernetes on Bare Metalも

Source: Publickey | Published: 2026-05-26 00:12 JST

• Nutanixが年次イベント「Nutanix .NEXT 2026」で企業向けAIエージェント基盤「Nutanix Agentic AI Platform」を発表し、エージェント型AIを構築・実行・提供するフルスタックを提供すると公表した。
• 展開先はオンプレミス、プライベートクラウド、AWS／Microsoft Azure／Google Cloudなどパブリッククラウドにまたがり、複数インフラに分散した構成にも対応する。
• ベクトルDB、開発・運用ツール、複数AIモデルを束ね、「AI Gateway」が用途や複雑度に応じて小規模モデルから高度モデルへ自動ルーティングする設計を採用している。
• 仮想化ハイパーバイザを介さずベアメタルにKubernetesを直接展開する「NKP Metal」も併せて投入し、エッジやAI学習環境のオーバーヘッド削減を狙う。
• NetAppストレージのNutanix Cloud Platform対応など外部ストレージ統合も発表され、既存IT資産を保護しながらエージェント基盤を構築する選択肢が広がった。

Harness, Scaffold, and the AI Agent Terms Worth Getting Right（Harness、Scaffoldなど、押さえておきたいAIエージェント用語の整理）

Source: Hugging Face | Published: 2026-05-25 09:00 JST

• Hugging Faceが、ICLR2026以降にコミュニティで議論が割れているAIエージェント用語について、「Harness」「Scaffold」を中心に統一見解の整理を公開した。
• 「Agent = Model + Harness」と定式化し、Modelはテキスト生成、Harnessは呼び出し・ツール実行・停止判定・ガードレールを担う実行レイヤと定義している。
• Scaffoldはシステムプロンプト・ツール記述・出力パース・コンテキスト管理など「モデルが何を見るか」を決める設計レイヤで、Harnessの「どう実行するか」と明確に分離するべきだとしている。
• ツールは単発アクションを表すのに対しSkillsは「バグ調査→仮説形成→修正」のような複数ステップのゴール達成パッケージで、再利用可能な手順として定義される点を区別している。
• 同じモデルでもHarnessが違えばClaude Code・Codex・Cursorのように体験は完全に変わると指摘し、用語整理がチーム間の認識合わせと評価の前提になると位置付けている。

MCPとSkillsに続く第3の革命：Claude Code WorkflowがultraworkでAgentをコードに焼き付ける

Source: Zenn | Published: 2026-05-25 22:06 JST

• Anthropicがclaude-code@v2.1.47で一度ChangeLogに追加した後すぐ削除した未公開機能「Claude Code Workflow（ultrawork）」が、コード本体には残ったまま動作することを確認したと報告している。
• 有効化は環境変数CLAUDE_CODE_WORKFLOWS=1を立ててプロンプト中にultraworkと記述するだけで、キーワードがグラデーション表示されるとしている。
• 本機能の本質は「AIのチームワークをJavaScriptコードに固定化し、再現可能・追跡可能・品質管理可能な形に変える」点で、MCPとSkillsに続く第3の革新として位置付けている。
• 対応するワークフローパターンはPipeline（直列）、Parallel（並列）、Evaluator-Optimizer（対抗検証）、Routing（振り分け）、Orchestrator-Workers（動的割り当て）、Nested（階層化）の6種類である。
• 自然言語の一時指示ではなく本番環境で再利用できる構造化ワークフローを提供するため、エージェント協調を「コードとして資産化」する流れが本格化すると著者は結論付けている。

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