週刊｜話題のAI新製品・新機能ニュース(2026/7/12〜7/18号)

更新日：2026/7/19

エグゼクティブサマリー
今週のAI新製品・新機能は、生成AIが「回答する道具」から、検索、制作、調査、業務処理を実際に遂行する実行基盤へ移行したことを示していました。GoogleのAI ModeやGemini Notebook、Canva Code 2.0は、外部サービス連携、根拠付きコード実行、視覚編集を通じ、情報取得から成果物の公開までを一体化しました。企業領域では、Microsoft 365のMCP統合、Tiptapの常駐型共同編集、AlphaEvolveの自律的アルゴリズム探索が、エージェントを日常業務や研究工程へ埋め込んでいます。一方、OpenAI、AWS、GitHub、Metaは、プロンプトインジェクション、AI資産管理、未成年保護など運用面の安全性を強化しました。国内でも富士通、PFU、miraio、Noetraが、レガシー刷新、紙文書、電話受付、フィジカルAI基盤へ実装領域を広げています。

※作成した記事内容をGammaに入力しスライド自動作成させました。スライドの方が見やすいようでしたらこちらをご覧くださいませ。

1. 検索・制作・調査を「実行」するAI

1-1. Google検索「AI Mode」、Instacart・Canva・YouTube Musicとのアプリ連携を開始

出典URL：Google公式ブログ
Googleは米国の検索サービス「AI Mode」でInstacart、Canva、YouTube Musicなど外部サービスとの連携を開始しました。利用者はバーベキューの買い出しの食材をInstacartのカートへ追加したり、Canvaでデザインテンプレートを呼び出したり、AI Modeで作成したプレイリストをYouTube Musicに保存して再生できます。Personal Intelligenceとの連携で、接続済みアプリを踏まえたより個別化された検索結果も得られます。検索画面を外部サービス上での具体的な行動につなげる操作基盤へ拡張し、パートナーを広げながら連携アプリを順次追加していく方針です。

1-2. NotebookLMが「Gemini Notebook」へ進化、資料に基づくコード実行に対応

出典URL：Google公式ブログ
GoogleはNotebookLMを「Gemini Notebook」へ改称し、資料に基づく調査に特化したスタンドアロンの研究ツールとして位置付け直しました。各ノートブックに安全なクラウドコンピューターを組み込み、コードの作成・実行によるデータ分析を参照元に根拠付けて行えます。これは現在、Google AI Ultraユーザーおよび対象Workspace顧客向けに提供され、今後数週間でWeb版Proユーザーにも展開予定です。Geminiアプリ内や検索のAI ModeなどGoogle各サービスと連携し、ノートブックをどこでも持ち運べる一貫したリサーチ環境を構築していきます。

1-3. Canva Code 2.0、生成したWebサイトやアプリを視覚編集して公開可能に

出典URL：Canva Newsroom
Canvaは、自然言語からWebサイトやアプリ、対話型体験を作れる「Canva Code 2.0」を無料版を含む全ユーザーに提供開始しました。生成物はCanvaの通常エディタ上で、テキスト、画像、色、フォントなどを直接編集でき、HTML取り込みや50超のテンプレートにも対応します。Canvaによると、コード生成時間は75％短縮され、プロンプトから公開までの中央値も30％高速化しました。非エンジニアでもAIが作った初稿を視覚的に整え、共同編集や公開まで一つの環境で完結できる点が特徴です。

2. エージェント接続と業務プラットフォームの進化

2-1. Microsoft 365、MCPエージェントのOffice統合と集中管理を本格化

出典URL：Microsoft 365 Copilotリリースノート
Microsoftは、MCPで構築したエージェントをWord、Excel、PowerPoint、Outlook、CatalystなどのCopilotペインから利用可能にし、作業中の文書・表・メールと外部データを結び付けました。あわせてMicrosoft 365管理センターのCopilot＞Connectorsタブから、MCPベースのFederated Copilot Connectorsを集中管理できるようにし、ユーザー単位の認証で外部MCPサーバーや社内業務アプリへ安全に接続できます。さらにAgent Builderで作成した社内エージェントを、管理者の審査・承認を経て「Built by your org」セクションのAgent Storeへ公開する流れも整備され、日常業務画面へのエージェント埋め込みと、接続・認証・権限・配布の統制を両立する企業向け基盤アップデートになっています。

2-2. Tiptap「AI Toolkit」、ブラウザー終了後もAIが共同文書を編集

出典URL：Tiptap公式リリースノート
Tiptapは、AIエージェントが共同編集文書の内容と構造を理解し、対象箇所を直接編集できる「AI Toolkit」のサーバー版ベータを公開しました。AIはリッチテキストやテーブル、画像を含む文書に対して精密な変更を行い、その差分を追跡変更として提示し、Document ServerやCollaborationサービス経由でエディターへリアルタイム反映できます。ToolkitはTiptap側でAIを提供するのではなく、外部のエージェントループや独自インフラに接続するプラットフォームで、ブラウザーを閉じても動作し続ける長時間・夜間の編集ワークフローにも対応します。チャットボット内で案を返す支援から、共有文書そのものを人とAIが協働編集する基盤を提供する更新です。

2-3. Google Cloud「AlphaEvolve」、アルゴリズム探索・最適化を一般提供

出典URL：Google Cloud公式ブログ
Google Cloudは、Gemini Enterprise Agent Platform上でコード探索・最適化エージェント「AlphaEvolve」を一般提供し、企業や研究者が難度の高いアルゴリズム問題を解く基盤として利用できるようにしました。利用者は種となるアルゴリズムコードと問題定義、背景知識を与え、さらに候補コードを正確性や性能などの指標で採点する評価関数を実装するだけで、AlphaEvolveがコードの生成・測定・改良を自律的に反復し、本番投入可能な最適化アルゴリズムへ近づけます。物流、半導体設計、ゲノム解析、高性能計算、金融など、探索空間が広く評価指標を定義できる領域で既にBASFやFM Logistic、Infineon、JetBrainsなどが成果を挙げており、AlphaEvolveは単なるコード補完を超えて「探索空間を系統的に歩き回り、測定可能な目的に沿って候補プログラムを発見する発見エンジン」として位置付けられています。

3. AIセキュリティと社会的ガバナンス

3-1. OpenAI「GPT-Red」、攻撃と防御を自動共進化させる安全基盤を公開

出典URL：OpenAI公式発表
OpenAIは、モデルやエージェントの弱点を自動探索する社内向けレッドチーミング基盤「GPT‑Red」を公開しました。攻撃側のGPT‑Redと防御側のLLM群を自己対戦型の強化学習で同時訓練し、メール、Webページ、ローカルファイル、ツール出力などに潜む直接・間接のプロンプトインジェクションを反復検証します。Dziemianらの間接プロンプトインジェクション課題の社内版では、GPT‑RedのGPT‑5.1攻撃成功率が84％と人間（13％）を大きく上回りました。生成された攻撃例はGPT‑5.6 Solの敵対的訓練に組み込まれ、同モデルはGPT‑Redによる直接インジェクション失敗率0.05％まで堅牢性を高めるなど、安全性評価を人手中心の単発演習から、攻撃と防御が継続的に共進化する自己改善ループへ転換しています。

3-2. AWS、AI資産台帳と専用脅威検知で本番ワークロードを一元防御

出典URL：Amazon GuardDuty AI Protection、関連URL：AWS Security Hub AI inventory
AWSは「Amazon GuardDuty AI Protection」を一般提供し、BedrockやSageMakerなどAWS上のAIワークロード向けに専用の脅威検知を追加しました。CloudTrailの管理・データイベントを分析し、異常なモデル呼び出しやGPU時間・トークンを浪費させるコストハーベスティング攻撃、Bedrock Guardrails連携によるプロンプトインジェクションの試行を検出し、その結果をSecurity Hubへ集約します。Security HubやGuardDutyコンソール、AWS Organizationsを通じて組織横断で有効化できるため、AI資産の棚卸しと脅威監視を統合しつつ、本番AIワークロードをクラウド標準のセキュリティ運用へ組み込む更新となっています。

3-3. GitHub、プロンプトインジェクション検出とAIコード検査をレビュー工程へ統合

出典URL：GitHub CodeQL 2.26.0、関連URL：AI security detections
GitHubはCodeQL 2.26.0で、信頼できない入力がAIモデルのsystem promptへ流れ込む経路を検出するJavaScript／TypeScript向けクエリ「js/system-prompt-injection」を追加し、OpenAI、Anthropic、Google GenAI各SDKに対するプロンプトインジェクションシンクのモデル化も拡充しました。さらにCodeQLが標準対応していない言語やフレームワークのコードをAIで検査し、AIセキュリティ検出結果をプルリクエスト上に表示する機能も関連リリースとして公開プレビューになっています。生成AIアプリ特有の脆弱性と従来の静的解析の盲点を、開発者が統合前に確認し、AIセキュリティ検査を通常のコードレビュー工程へ組み込めるようにする更新です。

3-4. Meta AI、ティーンの深刻な自傷・自殺示唆を保護者へ通知

出典URL：Meta公式ニュースルーム
Metaは、Instagramの保護者監督機能を利用する家庭を対象に、ティーンがMeta AIと自殺や自傷について話し、危険な兆候が検出された場合に保護者へ通知する仕組みを導入しました。通知対象となる会話はAIが検知した後に人が手動レビューし、まず米国、英国、オーストラリア、カナダで提供し年末までにグローバル展開する計画です。さらに、リスクが切迫していると判断される場合に緊急通報機関へ連絡する機能や、75人超の臨床家のフィードバックで応答品質を改善する取り組みも進めています。未成年向けAIでは、会話内容だけでなく、誤検知やプライバシーへの配慮、保護者や実世界の支援への橋渡しを含む運用設計が不可欠であることを示す更新です。

4. 国内企業で進む実務・産業実装

4-1. 富士通、複数AIでレガシー刷新を支援するモダナイゼーションサービス開始

出典URL：富士通株式会社 プレスリリース
富士通は、生成AIとモダナイゼーションの実践知を組み合わせた「Fujitsu AIドリブンモダナイゼーションサービス」を国内で開始しました。Fujitsu Kozuchiと大規模言語モデルTakaneを中核に、AnthropicのClaudeやOpenAIのGPTなど複数AIを業務特性とセキュリティ水準に応じて組み合わせ、専用AIエージェントのオーケストレーション制御とタスク並列実行、言語変換・検証を自動化するハーネス／ループエンジニアリングで、リライト・リホスト中心の刷新を加速します。Human-in-the-loopによる最終判断を残しつつ、移行期間を約40％短縮できると説明しており、レガシー刷新を単一モデルではなくマルチAIと専門家の知見で工程別に最適化する企業向けサービスとして位置付けられます。

4-2. PFU「ScanSnap Cloud＋」、紙文書を次の行動につながる情報へ変換

出典URL：株式会社PFU プレスリリース
PFUは、ScanSnap Cloudの有料プラン「ScanSnap Cloud＋」を開始し、新AI機能「ScanSnap AI」を提供しました。手書き文字を含むOCRや、文書内容に応じた最適なファイル名の自動生成、日時・メールアドレス・QRコードなどを検出して予定登録やメール作成に直結できるリンク付きPDFの生成に対応します。さらに、モバイル版ScanSnap Homeの新機能「ScanSnap Camera」でスマートフォン撮影した紙面の歪みや折れ、影をAI補正し、スキャナー品質のデジタル化を実現します。紙を単なる画像として保存するのではなく、検索・整理・共有・次の行動へつながる「すぐ使える資産」へ変える更新で、個人利用から小規模業務の文書DXまで幅広く活用できます。

4-3. 「miraio AI 代表電話」、受付・判断・通知までを自動化

出典URL：pluszero／アップセルテクノロジィーズ プレスリリース
pluszeroとアップセルテクノロジィーズは、企業の代表電話・部署電話を自動化するAIオペレーター「miraio AI 代表電話」の提供を開始しました。一次受付や担当振り分け、FAQ対応、営業電話の判別、重大トラブルの緊急エスカレーションを行い、通話内容を文字起こし・要約してSlack、Teams、Lark、メールなどへ即時通知します。プラスゼロ独自技術AEIの二重過程モデルとアップセルテクノロジィーズのコールセンター運営ノウハウを組み合わせた次世代エンジン「PUT」を基盤とし、LLMの回答をそのまま返さない設計でハルシネーションリスクを極小化。24時間の自然なクローンボイスによる音声対応と業務通知・ブロック機能を一体化し、電話受付を単なる自動応答から、判断と後続処理を伴う実行型AIへ進めた国内事例です。

4-4. Noetra、44社連携で国産マルチモーダル基盤モデル開発を始動

出典URL：Noetra株式会社 プレスリリース
Noetraは、ソニーグループ、ソフトバンク、NEC、Hondaなど計44社と連携し、AIロボットやフィジカルAIの基盤となる国産マルチモーダル基盤モデルの研究開発を本格始動しました。国内事業者が保有する既存AI計算基盤に加え、NVIDIAの協力の下、最新「NVIDIA Rubin GPU」を約2万7,500基搭載するAI計算基盤を2027年に構築し、2028年6月から稼働させる計画です。2026年度から高度な日本語理解・論理推論・指示遂行を担う推論基盤モデル、2028年度に言語・画像・動画・音声を統合するオムニモーダル基盤モデルを構築し、2030年度には空間認識など物理特性に対応した「実世界ネイティブAI」を目指す国家規模のAIインフラ構想として位置付けられます。

総合考察

今週のトピックから見えた特長は、AIの価値評価がモデル単体の性能から、外部サービスや社内データへ接続し、権限の範囲内で処理を完遂できるかへ移った点にありました。MCP、クラウドコンピューター、共同編集サーバー、評価関数付き探索などは、AIを一過性の対話画面ではなく、継続稼働する業務主体に変えています。その結果、競争力の源泉も回答精度だけでなく、接続性、監査性、再現性、運用コスト、Human in the loopの設計へ広がります。同時に、プロンプトインジェクションやコスト搾取、誤検知、プライバシー侵害など、実行権限を持つAI特有のリスクも増大します。今後は、資産台帳、認証、承認、ログ、レビュー、人への引き継ぎを最初から組み込んだ企業が、AIを安定した事業基盤へ育てられます。国内勢では、複数モデルの適材適所運用と現場データの蓄積が差別化を左右します。

今後注目ポイント

• AI ModeやMicrosoft 365のMCP統合が示す通り、今後の主戦場はモデル性能だけでなく、どのアプリや社内データへ安全に接続し、認証・権限・監査を保ったまま処理を完了できるかです。連携先の拡大速度、相互運用性、標準化の主導権に注目です。

• 実行型AIが増えるほど、プロンプトインジェクション、権限逸脱、コストハーベスティングによる被害範囲も広がります。導入企業は精度評価に加え、攻撃検証、AI資産台帳、ログ監視、停止手順を継続運用できるかが重要で、その成熟度が信頼性を分けます。

• Canva Code、Gemini Notebook、AlphaEvolveでは、生成数よりも公開時間、分析時間、性能改善率など測定可能な成果が前面に出ています。今後は利用回数ではなく、業務完了率、手戻り削減、投資対効果でAIを評価する企業が優位になります。

• Metaの未成年保護やmiraioの緊急エスカレーションは、AIが判断を代替するほど、人へ戻す条件設計が重要になることを示します。誤検知率、説明責任、同意取得、保護者や管理者への通知基準をどこまで透明化できるかが注目点です。

• Noetraの構想は国産モデル開発だけでなく、計算資源、産業データ、ロボット実装を束ねる長期戦です。2027年の基盤構築、2028年の稼働とオムニモーダル化に向け、参加企業が実利用データ、用途、継続的な収益モデルを作れるかが焦点です。

• PFUやTiptapの事例から、次の普及領域はチャット画面ではなく、紙文書、共同文書、電話、表計算など既存業務の入口です。利用者に新しい操作を強いるのではなく、日常の道具へ自然に埋め込み、後続処理まで完了できる製品ほど定着しやすいです。