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FitbitのAIコーチが医療記録と連携——Google、ウェアラブル×医療データの融合へ Googleは2026年3月、FitbitのAIヘルスコーチに医療記録を読み込む機能を追加すると発表した。来月から米国のFitbitユーザーを対象にプレビュー提供が始まり、検査結果・服薬情報・受診履歴といった医療データとウェアラブルデバイスの計測データを組み合わせて、より精度の高い健康アドバイスが提供される。 具体的にどう変わる？ Google ヘルスインテリジェンス部門のプロダクトマネジメントディレクターであるFlorence Thng氏は、公式ブログでその活用例を説明している。 「コレステロールについて一般的な情報を答えるのではなく、『コレステロールを改善するにはどうすれば？』と質問すると、AIコーチが過去の検査値や傾向をまとめ、医療履歴とウェアラブルデータに基づいたパーソナライズされた情報を提供できるようになります」 さらに今後数ヶ月以内に、ユーザーが医療記録やAIの要約をリンクまたはQRコードで家族やかかりつけ医と「安全に共有」できる機能も追加される予定だ。 データのプライバシーは？ Googleは、医療記録を広告目的には使用しないと明言。ユーザーがデータの利用・共有・削除を自分でコントロールできると強調している。一方で、ブログ末尾には小さく注意書きがあり、「Fitbitは医療記録を診断・治療・治癒・予防・疾患管理を目的として使用するものではない」と明示。健康に関する変更を行う前に専門家に相談するよう呼びかけている。 睡眠トラッキングも大幅改善 今回のアップデートでは、睡眠トラッキング機能も強化されている。Googleは「これまでで最も大きなアップデート」と位置づけており、睡眠計測の精度が15%向上。実際に眠っている時間と、眠ろうとしているだけの時間をより正確に識別できるようになるという。この機能は「数日以内」にプレビュー公開が始まり、睡眠スコアの改善版は数週間後に提供される。 ヘルスAIの覇権争いが激化 今回の動きは、AIを活用した健康・ウェルネス分野でのビッグテックの競争激化を反映している。Amazon、OpenAI、Microsoftも同様に、医療データの活用で個人化されたヘルスケア体験を提供しようと取り組んでいる。スマートリングのOuraやフィットネストラッカーのWhoop（フープ）も専用のチャットボットでパーソナライズされたアドバイスを提供しており、AnthropicやOpenAIも自社AIと医療データの連携を積極的に推進している。 規制面での課題も 一方で、AIヘルス製品は規制当局——特に米FDA（食品医薬品局）——から厳しい監視を受ける可能性がある。厳格なプライバシー法が適用されるEUでは、多くのAI医療製品がいまだ提供されていない状況だ。日本でも個人情報保護法や医療情報の取り扱いに関する規制があり、こうした機能が国内展開される際には対応が必要になるとみられる。専門家は、とくに生殖医療データなど高度に機密性の高い情報の取り扱いには慎重であるよう警告している。 Fitbitの医療記録連携機能は現時点で米国のみのプレビュー提供であり、日本での展開時期は未定だ。 元記事: Fitbit’s AI health coach will soon be able to read your medical records

Adobeは2026年3月19日、AI画像生成サービス「Adobe Firefly」において、ユーザー自身のアセットでモデルをトレーニングできる「Firefly カスタムモデル（Firefly Custom Models）」の公開ベータを開始した。 カスタムモデルとは Firefly カスタムモデルは、クリエイターやブランドが保有する既存の画像群をもとにAIをトレーニングし、特定の画風やキャラクターデザインを学習させる機能だ。一度トレーニングすると、そのモデルを繰り返し利用して新たなコンテンツを生成できるため、「毎回ゼロから作り直す」必要がなくなる。 Adobeによると、このカスタムモデルは以下のような視覚的要素を保持した画像生成が可能だという。 線の太さ（ストロークウェイト） カラーパレット 照明スタイル キャラクターの特徴 イラスト・写真・キャラクターデザインなど幅広いジャンルに対応しており、複数のプロジェクトやキャンペーンにわたって一貫したビジュアルアイデンティティを維持したい企業やクリエイターに特に有用だ。 プライバシーと著作権への配慮 カスタムモデルはデフォルトで**非公開（プライベート）**となっており、トレーニングに使用した画像がAdobeの汎用Fireflyモデルの学習データとして使われることはない。これはブランド資産や未公開作品を学習に使う際の大きな安心材料となる。 また、著作権保護の観点から、トレーニング前にユーザーは「必要な権利と許諾を有していること」を確認する同意モーダルへの承認が必須となっている。さらにFireflyは、アップロードされた画像に対してコンテンツ真正性イニシアティブ（CAI: Content Authenticity Initiative）の認証情報を自動チェックする。CAIを通じてAI学習へのオプトアウトを設定したクリエイターの作品は、Fireflyが自動検出して学習対象から除外される仕組みだ。 背景：Adobeの「倫理的AI」戦略 AdobeはFireflyのモデルを、ライセンス取得済みコンテンツとパブリックドメイン素材のみで学習させていることを強調しており、著作権侵害のリスクが指摘される競合サービスとの差別化を図ってきた。今回のカスタムモデル機能もその戦略の延長線上にある。 本機能は昨年のAdobe Max（2025年）でプライベートベータとして発表されていたが、今回の公開ベータ開始により誰でも試せるようになった。大量のビジュアルコンテンツを継続的に制作する必要があるメディア企業・ゲーム会社・EC事業者などにとって、実用的なワークフロー改善ツールとなる可能性がある。 元記事: Adobe’s AI image generator can now be trained on your own art

トランプ政権がAI規制の立法指針を発表、州規制を封じ込め トランプ政権は2026年3月20日（米国時間）、AIに関する新たな立法指針を議会に向けて公表した。7つの項目からなるこの青写真は、連邦政府によるAI規制を最小限に抑え、各州が独自にAI関連法を制定することを禁止するよう求める内容だ。 「AI覇権」を妨げる規制は不要との立場 最大の焦点は、州単位でのAI規制の封じ込めだ。指針では、各州の法律がアメリカの「AI覇権（global AI dominance）戦略」を阻害するものであれば、連邦法で規制できるよう議会に求めている。これは、これまでカリフォルニア州など複数の州が独自に推進してきたAI規制の動きに正面から対立するものだ。 ただし、この指針はあくまで議会への提言にとどまり、実際に法律として効力を持つには議会での立法化が必要となる。 未成年者保護には超党派的な配慮 一方で、未成年者の保護については共和・民主両党から支持を得やすい内容が盛り込まれた。2025年5月に成立した「Take It Down Act」（AIによる非合意の性的画像の拡散を禁止する法律）に続き、AI プラットフォームへのアクセスにおける年齢確認の義務化を提案。未成年者のデータを使ったAIモデルの学習制限や、ターゲット広告への制約なども含まれている。 ディープフェイク（Deepfake）対策としては、本人の許可なくAI生成した音声・容姿・識別可能な特徴を商業利用や無断配布することを規制する「連邦肖像権法」の創設を検討するよう求める条項も含まれた。ただし、パロディ・報道・風刺などの表現の自由に該当するケースについては「明確な例外規定を設けるべき」としている。 著作権問題は司法に委ねる方針 生成AI開発において国際的に議論が続く「著作物を使ったAI学習の適法性」については、「フェアユース（fair use）に該当するかどうかは裁判所が判断すべき問題」として、議会は関与しないよう求めた。政権自体はフェアユースに該当するとの立場を示しつつも、「反対意見も存在する」と認めた上で司法への一任を選択した形だ。 また、AI を悪用した詐欺やなりすまし被害の増加に対応するため、既存の法執行手段の強化も提言。AI インフラによる電力需要の急増抑制や、若年層向けのAIスキル教育の推進についても言及している。 日本への示唆 EUが包括的なAI規制法（AI Act）を施行する中、アメリカが「規制より競争」を鮮明にした今回の指針は、国際的なAIガバナンスの議論に大きな影響を与えそうだ。日本もAI規制の方向性を模索している段階であり、主要国の動向として注視が必要だ。 元記事: Trump takes another shot at dismantling state AI regulation

GeminiがアプリをAI操作——ベータ機能「タスク自動化」を実機で5日間テスト GoogleのAIアシスタント「Gemini」に、スマートフォンアプリを自律的に操作する新機能「タスク自動化（Task Automation）」が追加された。現在はPixel 10 ProとSamsung Galaxy S26 Ultraを対象にベータ提供中で、UberやUber Eats、DoorDashなど一部のライドシェア・フードデリバリーサービスに対応している。 The Vergeのシニアレビュアー、アリソン・ジョンソン氏が5日間にわたって実機テストを行ったレポートが公開された。その評価は「遅くて不格好、でも圧倒的に印象的」という一言に集約される。 実際に使うとどうなる？ ユーザーがGeminiに「夕食を注文して」と指示すると、GeminiはUber Eatsなどのアプリを自動で起動・操作し、メニュー選択から注文確認画面まで進める。画面下部にはGeminiが何をしているかを示すテキストが表示され、「チキンテリヤキコンボの2ポーション目を選択中」といった状態をリアルタイムで確認できる。 注目すべきは、Geminiがアプリの文脈を動的に解釈する能力だ。注文時にメニューが「ハーフポーション単位」でしか選べない構成だったとき、Geminiは自動的に2つのハーフを選んで1人前を構成した。一方、画面上に明確に表示されていた「グリーンズ（野菜）」のサイドメニューを見つけるのに手間取るなど、AIらしい不自然なつまずき方もある。 今回のテストでは、夕食の注文完了まで約9分かかった。ユーザーが自分で操作すれば1〜2分で済む作業だが、これはバックグラウンドで動作しながら他の作業と並行できることを前提に設計されている。 安全設計：最後の確認は人間が行う この機能の重要な設計思想として、Geminiは「確認・決済」の最終ステップを自動実行しない。注文内容をユーザーに確認させてから完了させる仕組みだ。テスト中にGeminiが勝手に注文を完了させてしまうケースはなかったという。 失敗するケースも見られたが、そのほとんどは開始後1〜2分以内。位置情報の許可を求められたり、配達先が以前使ったアメリカの住所のままになっていたりといった、アプリ側の初期状態に起因するものが多かった。 日本市場への示唆 現時点での対応サービスはUber系とDoorDashに限られており、日本国内で主流の出前館やmenuには未対応。また提供端末もPixel 10 ProとGalaxy S26 Ultraに限定されている。 ただし、この技術的アプローチは業界全体に影響を与える可能性がある。AppleのSiriやサムスンのGalaxy AI、そして国内スマートフォン向けAI機能の方向性にも波及することが予想される。 ジョンソン氏は「基調講演でも管理されたデモでもなく、実際のスマートフォンで本物のAIアシスタントが動作するのを初めて見た」と評価する。まだ実用的とは言えないが、AIエージェントがスマートフォン操作を代替する未来の最初の実装として、注目に値する機能だ。 元記事: Gemini task automation is slow, clunky, and super impressive

生成AIの熱狂の裏側に潜む「優生学」の影 2024年にOpenAIがテキストから動画を生成するモデル「Sora」を一般公開したとき、映像ディレクターのヴァレリー・ヴィーチもその一人として興味を持ち、AI生成コンテンツを共有するオンラインコミュニティに参加した。 しかし彼女がそこで目にしたのは、衝撃的な光景だった。明示的に指示していないにもかかわらず、AIは人種差別的・性差別的なコンテンツを次々と生成した。さらに驚いたのは、AI熱狂者たちがそうした「毒」を吐き出すシステムを全く問題視していなかったことだ。 この体験がヴィーチを生成AIの実験から遠ざけ、同時に新たな探求へと駆り立てた——それが現在公開中のドキュメンタリー『Ghost in the Machine』（Independent Lens）だ。 「人工知能」という言葉自体がマーケティング用語 ヴィーチが最初に切り込むのは、「人工知能（Artificial Intelligence）」という言葉そのものだ。 「AIという言葉を使うなら、その意味をきちんと理解しなければならない。実はこの言葉、何の意味もない。マーケティング用語だし、ずっとそうだった」とヴィーチはインタビューで語る。 「AI」という語は1956年、計算機科学者のジョン・マッカーシーが研究資金を獲得するために作った造語だ。本作はこの事実を一つの通過点に過ぎないとして扱い、物語の起点をさらに100年近くさかのぼる。 ビクトリア朝の優生学から現代の機械学習へ 本作が掘り起こすのは、チャールズ・ダーウィンのいとこにあたるフランシス・ゴルトン（Francis Galton）だ。ゴルトンは19世紀後半に優生学（Eugenics）を創始した人物で、「劣等な」（すなわち非白人の）人種を排除することで人類を「改善」できるという、今日では完全に否定された人種差別的思想を体系化した。 ゴルトンは学術的にも一定の功績を残しているが、ヴィーチはその白人至上主義的信念が当時の社会科学全体に深く影響を与えたという事実を矮小化すべきではないと強調する。 特に重要なのがゴルトンの教え子・カール・ピアソン（Karl Pearson）との関係だ。ゴルトンが多次元モデリングの手法を開発したのは、アフリカ人女性とヨーロッパ人女性の「魅力度」を測定しようとしたことがきっかけだった。ピアソンはこの手法を継承・発展させ、**ロジスティック回帰（Logistic Regression）**を含む統計的ツール群を開発した。このロジスティック回帰こそ、現代の機械学習を支える根幹技術の一つである。 なぜ今、この歴史を掘り起こすのか 『Ghost in the Machine』が問いかけるのは、AI加速主義者たちが唱える「もうすぐ社会に恩恵をもたらす」という約束ではない。現在の技術がなぜこういう動作をするのか、その歴史的背景を理解させることにある。 日本でも生成AIの導入が急速に進む中、ツールの便利さだけに目を向けず、その設計思想や学習データに潜む偏見・差別をどう扱うかは、開発者・利用者双方に突きつけられた問いだ。ヴィーチの作品は、熱狂の中で見落とされがちなその問いを、歴史の視点から鋭く照らし出している。 元記事: The gen AI Kool-Aid tastes like eugenics

Microsoft、Windows 11向け緊急パッチKB5085516を公開 Microsoftは、Windows 11ユーザーを対象とした緊急更新プログラム「KB5085516」を公開した。今回の更新は、OneDrive、Microsoft Edge、Teams（無料版）、Copilotをはじめとする複数のMicrosoftアプリにおいて、インターネット接続が突然断たれるという深刻な不具合への対処を目的としている。 影響を受けるサービス 今回の問題で影響を受けることが確認されているサービスは以下のとおりだ。 OneDrive — クラウドストレージへのアクセス不可 Microsoft Edge — ブラウザのオンライン機能が停止 Teams（無料版） — チャット・通話が利用不能 Microsoft Copilot — AI アシスタントへの接続が切断 いずれも日常業務や個人利用において頻繁に使われるサービスであり、影響の範囲は広い。 日本のユーザーへの影響 日本国内でもMicrosoft 365やTeamsを業務利用している企業は多く、テレワーク環境でOneDriveを中心に使っているユーザーにとっては業務停止に直結しかねない問題だ。企業のIT管理者は優先的に本更新を展開することを検討すべきだろう。 適用方法 KB5085516はWindows Updateから自動的に配信される。手動で確認する場合は、「設定」→「Windows Update」→「更新プログラムの確認」 から適用できる。 Microsoftは近年、重大な問題に対して通常のパッチサイクルを待たず、こうした緊急更新（Out-of-band update）を積極的にリリースする方針を取っている。今回もその一環であり、問題が確認された場合は速やかな適用が推奨される。 元記事: Microsoft outs Windows 11 KB5085516 to fix internet access to OneDrive, Edge, Teams, Copilot

Copilot ChatがDLPポリシーを回避して機密情報を漏洩するバグが発覚 Microsoft 365において、DLP（Data Loss Prevention：データ損失防止）ポリシーの設定バグにより、機密扱いのメールがCopilot Chatの応答に露出する問題が報告された。Microsoftのサービス正常性アドバイザリ「CW1226324」（2026年2月3日）によると、根本原因は「コードの不具合」であり、「送信済みアイテムおよび下書きフォルダ内のアイテムが、機密ラベルが設定されているにもかかわらずCopilotに読み取られてしまう」という状態になっていた。 DLPポリシーの仕組みと今回の問題 Copilot向けDLPポリシーは、「機密（Confidential）」などの秘密度ラベルが付いたメールや文書（Office・PDFファイル）を、Microsoft 365 Copilotの処理対象から除外するためのルールだ。正常に機能していれば、Copilotはラベルのついたメールをユーザーに開示せず、「機密扱いのため開示できない」と応答する。 しかし今回のバグでは、送信済みアイテムと下書きフォルダに限り、このポリシーが無視されていた。影響を受けたユーザーからの最初の報告は2026年1月21日にさかのぼり、Microsoftが問題を正式に認めるまでの間、しばらく放置された状態だったことになる。 修正は展開済み、完全解決を見込む 2026年2月10日の更新情報によれば、修正プログラムは順次展開中（Microsoftの表現では「影響を受ける環境全体への適用が進行中」）。ユーザーからは修正が有効であるとの報告も寄せられており、Microsoftは2026年2月24日を目途に完全解決を見込んでいる。 セキュリティ専門家からは、本来なら送信済みフォルダを対象にした動作確認は基本的なテストケースであるはずで、なぜリリース前に検出できなかったのかという疑問も上がっている。 日本のMicrosoft 365管理者へ——AI制御設定の見直しを この事例は、AIに対するアクセス制御設定の重要性を改めて浮き彫りにした。Microsoft 365 Copilotを導入している組織では、以下の2つの対策設定を必ず確認・適用してほしい。 Copilot向けDLPポリシー: 機密ラベルが付いたコンテンツをCopilotの処理対象から除外する SharePoint Online の制限付きコンテンツ検出（RCD）: SharePoint Advanced Management機能で、機密・秘密情報を含むサイトをCopilotの検索対象から除外する。Microsoft 365 Copilotライセンスを持つすべてのテナントで利用可能 Microsoft 365 Copilotの有償ライセンス数は世界で1,500万シートを超えている。AIが便利になればなるほど、情報ガバナンスの設定ミスが重大なリスクにつながる。今回のバグは修正済みであっても、「設定されていないポリシーはバグと同じ」という原則は変わらない。 ※出典: Code Error Allowed Copilot Chat to Expose Confidential Information — Office 365 IT Pros 元記事: Code Error Allowed Copilot Chat to Expose Confidential Information

MicrosoftがCopilot向けDLPポリシーを全ストレージに拡張 Microsoftは2026年2月19日、メッセージセンター通知「MC1234661」（Microsoft 365 Roadmap 557255）を通じて、Microsoft 365 Copilot向けのデータ損失防止（DLP）ポリシーの適用範囲を大幅に拡張すると発表した。 これまでDLPポリシーによるCopilotの保護は、SharePoint OnlineやOneDrive for BusinessなどMicrosoft 365内のストレージに限られていた。今回のアップデートにより、ローカルドライブやネットワークドライブ、サードパーティのクラウドストレージに保存されたOfficeファイルも保護対象となる。 技術的な背景：AugLoopとは何か この拡張を可能にしたのが、「Officeオーグメンテーションループ（AugLoop）」と呼ばれるOfficeの内部コンポーネントだ。AugLoopはMicrosoft 365アプリケーションからシグナルを収集し、組織が「コネクテッドエクスペリエンス」を利用する際にポリシーを適用する役割を担う。 従来の実装では、Microsoft GraphのAPIを使ってファイルのURLからセンシティビティラベル情報を取得していた。これはMicrosoft 365内のファイルには有効だったが、外部ストレージのファイルには対応できなかった。 今回の変更では、AugLoopがOfficeクライアント経由でファイルに割り当てられたセンシティビティラベルの詳細を直接読み取るよう改良された。センシティビティラベルはファイルと共に移動する特性があるため、ファイルの保存場所に関わらずDLPポリシーが適切に評価できるようになる。 管理者は何もしなくていい このアップデートの重要なポイントは、既存のDLPポリシーを変更する必要が一切ないことだ。コードの更新がMicrosoft 365テナントに展開されると、自動的にMicrosoft 365外のストレージロケーションにも保護が拡張される。 DLPポリシーを運用中のMicrosoft 365管理者は、特別な対応なしにメリットを受けられる点は評価できる。 展開スケジュール 展開開始: 2026年3月末 全世界展開完了: 2026年4月末 日本のMicrosoft 365テナントも同期間中に順次展開される見込みだ。 日本企業にとっての意味 日本においても、機密情報保護は企業コンプライアンスの重要課題だ。従業員がOneDriveやSharePoint以外の場所（ローカルPCやBox、Google Driveなど）にOfficeファイルを保存するケースは少なくない。今回の拡張により、Copilotが機密ラベル付きファイルを誤って参照・漏洩するリスクが、保存場所を問わず低減されることになる。 Microsoftはセンシティビティラベルによる一貫した情報保護を推進しており、今回のDLP拡張はその方針をより徹底したものと言える。情報保護のガバナンス強化を検討している組織は、センシティビティラベルの体系的な運用を改めて見直す良いタイミングだろう。 ※出典: Microsoft Extends DLP Policy for Copilot Protection to All Storage Locations 元記事: Microsoft Extends DLP Policy for Copilot Protection to All Storage Locations

SharePoint 25周年——AI統合・部門別課金・アプリ改名の3本柱 Microsoftは2026年3月2日（現地時間）、SharePoint誕生25周年を記念した一連のアップデートを発表した。なお、同社は同じ時期にExchange 30周年も祝っており、エンタープライズコラボレーション基盤の節目が重なっている。 AI in SharePoint——自然言語でSharePointを操れる時代へ 最大のトピックは、SharePoint Online基盤にネイティブ統合された**「AI in SharePoint」**だ。昨年プレビュー公開された「Knowledge Agent」の後継にあたり、Microsoft 365 Copilotライセンスが必要になる。 特徴は、特定サイトだけでなくSharePoint Online全体を対象に動作する点。「チームがSharePointのソリューションを自然言語で計画・構築・改善できる」とMicrosoftは説明しており、従来のGUI操作を自然言語で代替できるようになる。 注目すべきは基盤AIモデルの選択で、OpenAIではなくAnthropicのモデルを採用するとみられている。ただし、EU圏などの非米国テナントがAnthropicを利用できるかどうかは現時点では未確定。日本のテナントへの展開スケジュールも含め、今後の続報を待ちたい。 Knowledge Agentのプレビューにオプトインしていたテナントは自動的にAI in SharePointのプレビューへ移行される。まだオプトインしていない場合も引き続き申し込み可能だ。 Teams上の「Viva Connections」が「SharePoint」アプリに改名 Microsoft Teamsで提供されているViva Connectionsアプリが、近くSharePointアプリへ改名される。同アプリはSharePointのホームサイトを表示するためのTeamsタブであり、実態とブランド名を合わせる形の変更といえる。 カスタマイズを加えていないテナントでは、変更が自動的に反映される予定。Microsoft 365ロードマップ ID 557983 で進捗を確認できる。 Microsoft 365 Backup——部門別課金で大企業ニーズに対応 約2年前から提供されているMicrosoft 365 Backupにも大きな変化が加わった。これまではテナント全体を一括管理し、費用もAzureサブスクリプション1本で賄う構成だったが、新たに部門・事業会社・地域単位での課金分離が可能になる。 Microsoftによればこの機能はすでに一般提供（GA）済みだが、大規模インフラ全体への展開には時間がかかるため、テナントへの反映にはしばらくかかる場合がある。部門ごとにコストを分担したい大企業や、複数の子会社を抱える組織には特に歓迎される機能だろう。 まとめ 今回の発表でMicrosoftはAI・Copilotへの言及を大量に盛り込んでいるが、実際にMicrosoft 365 Copilotを有効化しているシートは全有償ライセンスの3.5%未満とも言われており、AIへの本格移行はこれからが本番。AI in SharePointが日本のテナントに展開され次第、実際の使い勝手をぜひ検証してみたい。 ※出典: Microsoft Celebrates SharePoint 25th Anniversary with Announcements 元記事: Microsoft Celebrates SharePoint 25th Anniversary with Announcements

SharePoint Online、外部アクセスのOTPを2026年7月に廃止へ Microsoftは2026年3月4日付のMicrosoft 365メッセージセンター通知（MC1243549）で、SharePoint OnlineおよびOneDrive for Businessにおけるワンタイムパスコード（OTP）による外部アクセスを2026年7月に完全廃止すると発表した。 2021年から続く段階的な移行の最終章 この変更は突然ではなく、長年にわたる段階的な移行の締めくくりにあたる。 2021年: Entra B2B コラボレーションとの統合がオプトイン形式で開始 2023年: 新規テナントへの自動有効化 2025年7月: B2B統合を選択済みのテナントでOTPを廃止 2026年5月〜: 新規の外部共有招待がすべてゲストアカウント方式に切り替わる 2026年7月: 既存のOTPリンクも無効化。対象は商用・政府・ソブリンクラウド全体で2026年8月31日までに完了予定 なぜゲストアカウントなのか OTPは手軽な一方、テナント内の外部アクセスを追跡・管理する手段が限られていた。一方、Entra B2B コラボレーション（ゲストアカウント）を用いることで以下のガバナンス機能が利用可能になる。 監査ログ: 誰がいつアクセスしたかの記録 条件付きアクセスポリシー: Entraの豊富なアクセス制御をゲストにも適用 B2B コラボレーションポリシー: 許可するドメインのホワイトリスト管理 スポンサー割り当て: アクセス責任者の明確化 エンジニアリング・サポートコストの観点でも、認証方式が1本化されることでMicrosoft側の維持管理が効率化される。 日本の組織が今すぐ取るべきアクション 既にTeamsやOutlookグループでゲストアカウントを管理しているテナントは、実質的に影響が少ない。問題となるのは、これまでOTPに頼りきりでゲストアカウント管理の体制が未整備の組織だ。 外部共有が多いテナントほど、Entraディレクトリにゲストアカウントが急増する可能性がある。以下の対応を検討したい。 ゲストアカウント管理フレームワークの整備: B2B コラボレーションポリシーの設定、スポンサー割り当てルールの策定 アクセスレビューの導入: Entra IDアクセスレビュー（要: Entra P1ライセンス）を活用し、不要なゲストアカウントを定期的に棚卸し 既存OTPリンクの洗い出し: 2026年7月以降に無効化されるリンクを事前に把握し、再作成を計画する 7月の廃止まで残り4ヶ月。早めの準備が、ユーザーへの影響を最小化する鍵となる。 ※出典: SharePoint Online Drops One Time Passcodes for External Access 元記事: SharePoint Online Drops One Time Passcodes for External Access

Microsoft、大量メール送信「HVE」が正式リリース——5月まで無料トライアル期間 Microsoftは2026年3月、Exchange Online向けの大量メール送信ソリューション「High-Volume Email（HVE）」を一般提供（GA）開始した。メッセージセンター通知MC1243552およびMicrosoft 365ロードマップ #382633で正式発表されており、約2年に及んだプレビュー期間がついに終了した形だ。 HVEとは何か——なぜ必要なのか Exchange Onlineは本来、個人・共有メールボックスを対象としたサービスであり、1日に数万〜数十万通規模のメールを送信するユースケースには向いていない。Microsoftは「テナント外部レート制限」のような送信制限を設けており、大量送信が必要な場合に既存の仕組みでは対応できないケースがあった。 HVEはこの課題を解決するために設計された専用の有料サービスで、Exchange Online上に別レイヤーとして構築されている。社内向けの一斉通知や業務アプリケーション（LOBアプリ）からのステータス通知など、日常的に大量メールが発生するシナリオでの活用が想定されている。 外部送信はNG——社内メール専用に変更済み 注意すべきは、HVEは社内宛て（内部受信者）のみに対応している点だ。プレビュー当初は外部送信機能も備えていたが、Microsoftは2025年にこれを廃止した。外部向け大量メール送信には、別サービスである**Azure Email Communication Services（ECS）**の利用が必要となる。ECSも Exchange Online 上に構築されているが、独立したインスタンスで動作する。 LOBアプリとの連携——SMTP基本認証はまだ使える 業務システムからの利用を想定し、HVEはSMTP送信において現在も**基本認証（Basic Authentication）**をサポートしている。コード変更を最小限に抑えたいレガシーシステムや、OAuthに未対応のプリンター・スキャナー等のデバイスを利用している組織にとっては重要なポイントだ。 ただし、この基本認証サポートは2028年9月に廃止予定。HVE外のSMTP AUTH（認証済みSMTP）では2027年後半に廃止日が発表される見込みで、最終的にはすべてのExchange Onlineへのクライアント送信がOAuth必須となる。プリンター・スキャナーメーカー各社のOAuth対応の遅れが、廃止スケジュールに影響する可能性もある。 料金は未発表——ECSを参考にすると… 気になる料金は現時点では未発表。ただし類似サービスであるECSでは、平均0.2MBのメール100万通あたり約274ドルの費用がかかる。HVEも同水準の価格設定になると予想されており、課金開始前の2026年5月までに詳細が公表される見込みだ。 日本企業への影響 グループウェアとしてMicrosoft 365を活用する日本企業にとっても、HVEは注目のアップデートだ。全社一斉通知、ERPやCRMなど基幹システムからのメール送信、定期レポートの自動配信といったシナリオでの活用が考えられる。5月の課金開始前に検証を進めておくことを推奨する。 ※出典: Microsoft Rushes High-Volume Email to General Availability 元記事: Microsoft Rushes High-Volume Email to General Availability

Microsoft 365 Backup にファイルレベル復元機能が登場 Microsoftは、「Microsoft 365 Backup」にファイル・フォルダ単位での復元機能を追加すると発表した。メッセージセンター通知（MC1245216）によると、現在パブリックプレビュー中で、2026年4月末に一般提供（GA）開始、5月初旬に全世界展開完了の見込みだ。 サイト全体の復元が不要に これまでMicrosoft 365 Backupでは、データを復元する際にサイト全体を特定の時点に巻き戻す必要があった。マルウェア攻撃などの大規模な障害対応には有効だが、「うっかりファイルを削除してしまった」という日常的なシナリオには過剰な手段だった。 新機能により、テナント管理者は復元ポイントから特定のファイルやフォルダだけを選択して復元できるようになる。特に、サイトにアイテム保持ポリシーが設定されておらず、SharePointのごみ箱からも削除されてしまったファイルの救出に威力を発揮する。復元可能な期間は最大1年間と長く、過去の任意のバックアップポイントまでさかのぼれる。 バージョン履歴との関係 ファイルレベル復元の内部実装についてMicrosoftは詳細を公開していないが、SharePoint OnlineおよびOneDrive for Businessのファイルバージョン管理機能をベースにしていると考えられる。SharePointは「インテリジェントバージョン管理」を採用しており、保持が必要と判断したバージョンのみを保存する仕組みだ。ユーザーが手動で過去バージョンを復元する操作と、概念的には同様の処理が行われていると見られる。 PowerShellとGraph APIの制約に注意 Microsoft 365 BackupはPowerShell（Microsoft.Graph.BackupRestoreモジュール）でも管理可能とされているが、重要な制約がある。多くのコマンドレットは「バックアップコントローラーアプリケーション」として登録された専用アプリからのみ実行可能で、管理者が対話型セッションで実行しようとすると403 Forbiddenエラーが返される。 コントローラーアプリはテナントに1つしか登録できず、通常はAvePoint・Veeam・Veritas等のサードパーティ製バックアップ製品がこの役割を担う。Microsoft Graph PowerShell SDKはコントローラーアプリではないため、対話的な実行には制限がある点を運用前に把握しておきたい。 日本の管理者へのポイント Microsoft 365を業務利用している国内企業にとって、ファイル誤削除は頻繁に発生するインシデントの一つだ。今回の機能追加により、ヘルプデスクや情報システム部門の復旧対応コストの削減が期待できる。なお、Microsoft 365 Backupの利用には別途ライセンス費用が発生するため、コストとのバランスを考慮した上での導入検討を推奨する。 ※出典: Microsoft 365 Backup Launches File-Level Restore 元記事: Microsoft 365 Backup Launches File-Level Restore

TeamsがAI録音ボットを自動検出・ブロックへ——コンプライアンスリスクに対応 Microsoftは2026年3月13日、Microsoft Teamsのメッセージセンター通知（MC1251206）にて、サードパーティ製録音ボットの検出・ブロック機能を発表した。会議に自動参加し音声を文字起こし・要約するいわゆる「ミーティングアシスタントボット」が急増しており、これに対処するための新機能だ。 導入スケジュール 2026年5月中旬: ターゲットリリーステナントへの展開開始 2026年6月上旬〜中旬: 一般提供開始（GCCも同時期） デフォルトで全テナントに有効化される なぜブロックするのか Microsoftが問題視するのは、サードパーティボットが会議の音声データをテナント外部に持ち出す点だ。「会議主催者やホストテナントの知識・同意なくミーティングに参加するボットもあり、データセキュリティ・プライバシー・コンプライアンス上のリスクを生む」としている。 日本でもM365の利用企業では、機密情報を含む会議がTeams上で日常的に行われている。外部サービスへのデータ持ち出しは情報漏洩リスクや、内部統制・個人情報保護法の観点からも看過できない問題だ。 Teamsネイティブ機能で代替可能 Microsoftは、会議の文字起こしにはTeamsネイティブの文字起こし機能の利用を推奨している。録音・文字起こしデータはOneDrive for Businessに保存され、eDiscovery（電子情報開示）にも対応。要約・議事録・アクションアイテムの生成にはMicrosoft 365 Copilotが活用できる。 これらはMicrosoft 365エコシステム内で完結するため、コンプライアンス要件を満たしやすい点が強みだ。 検出精度と管理者設定 ボット検出は完全ではなく、現時点ですべてのボットを捕捉できるわけではないとMicrosoftも認めている。ただし、ユーザーからの報告と自社調査を通じて精度を継続的に向上させる方針だ。 Teams管理センターには、ボット検出の動作を制御するための新しいミーティングポリシー設定が追加予定。管理者はボット検出の無効化や、ボット参加時の承認フロー設定などが可能になる見込みだ（Teams PowerShellのSet-CsTeamsMeetingPolicyへの反映は今後）。なお、ボットを許可したい場合は会議ロビーから明示的に承認することも引き続き可能だ。 Microsoft 365 Copilot普及戦略との関係 一部からは「4億5000万人以上のM365ユーザーのうち96%がまだCopilotライセンスを購入していないことを踏まえた、サードパーティ排除の商業的な動き」との見方もある。Microsoftはコンプライアンス上の必要性を強調しているが、ネイティブAI機能への誘導という側面も否定しきれない。 企業のIT管理者は、2026年5月の展開開始前に社内のボット利用実態を把握し、方針を検討しておくことが求められる。 ※出典: Teams Meetings to Block Third-Party Recording Bots 元記事: Teams Meetings to Block Third-Party Recording Bots

Microsoft 365 E7とは何か 2026年3月9日、Microsoftは「フロンティア スイート」と銘打った新ライセンス体系 Microsoft 365 E7 を発表した。月額99ドル/ユーザーというプライスタグで、以下の4コンポーネントを1つのSKUにまとめている。 Microsoft 365 E5（Defender、Purview、Intune、Teams、Exchange、SharePoint等を含む） Microsoft 365 Copilot Microsoft Entra Suite（Entra ID P2、Entra Internet Access、Entra Private Access、ガバナンス機能） Agent 365（新規追加、単体では15ドル/ユーザー/月） 一般提供開始は2026年5月1日を予定している。 注目の新製品「Agent 365」とは E7の目玉は、これまで存在しなかった Agent 365 だ。Microsoftの説明によれば、Entra ID・Purview・Defenderの機能をAIエージェントにも拡張し、人間のユーザーと同様に「観察・保護・統制」できるようにするプロダクトだという。 具体的には、Copilot StudioやAzure AI Foundryで構築したエージェントに対して以下が可能になる。 エージェントへのID付与とアクション監査 コンプライアンスポリシーの適用 リスク行動の検出・モニタリング 未使用エージェントの自動失効処理 オーナー不在エージェントの検出・通知 MicrosoftのJared Spataro氏は「組織内のすべてのエージェントを1か所で観察・保護・管理できる場所」と表現しており、エージェントガバナンスの基盤として位置づけている。 コスト面の試算 すでにE5とCopilotを個別契約している企業にとっては、数字の上では魅力的に見える。 構成 月額（ユーザーあたり） E5 + Copilot（現行） 約90ドル Microsoft 365 E7 99ドル 差額 +9ドル 追加で得られるもの Agent 365（単体15ドル）＋Entra Suite（単体12ドル） 単純計算では9ドルの追加で27ドル相当の機能が得られるように見えるが、実際にそれだけの価値があるかは別問題だ。 導入前に確認すべき2つの問い 1. 本当に使い倒せるか？ Microsoftが自社発表したFY26 Q2の数字によると、Microsoft 365の有料シート（4億5000万以上）のうちCopilotを実際に活用しているのは約3.3%にとどまる。単体30ドルのCopilotに踏み切れていない組織が、39ドル追加の包括スイートに移行するインセンティブがあるかは慎重に検討が必要だ。 ...

AIエージェントがAzureを操る——MCP正式版がついに登場 Microsoftは2025年、Azure MCPサーバー 1.0.0 の安定版を正式リリースした。Model Context Protocol（MCP）を活用し、AIエージェントとAzureクラウドリソースをシームレスに接続するオープンソース実装だ。 MCPとは何か MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントが外部システムと通信するための共通プロトコルで、「エージェント界のUSB規格」とも呼ばれる。Anthropicが策定したこのプロトコルをAzureが公式実装したことで、GitHub Copilot Agent ModeやAzure AI Foundryをはじめとするさまざまなエージェントから、クラウドリソースを自然言語で操作できるようになる。 47以上のAzureサービスに対応 今回の正式版では、以下のカテゴリにわたる47以上のAzureサービスがサポートされている。 AIサービス: Azure AI Foundry、AI Search データベース: PostgreSQL、Azure Data Explorer（Kusto） メッセージング: Event Hubs、Service Bus コンピューティング: Function Apps インフラ: リソースグループ、Storage、App Configuration、Log Analytics 開発者体験の大幅な改善 プレビュー段階では170以上のツールが乱立していたが、今回の1.0では整理・統合が進み、発見しやすく・使いやすいツールセットに刷新された。Visual Studio Code、Visual Studio、IntelliJといった主要IDEとの統合も強化されており、日常の開発ワークフローにそのまま組み込める。 CI/CDパイプラインへの統合を想定し、Dockerイメージとしての提供とMicrosoft Container Registry（MCR）への掲載も行われた。コンテナ数行のコマンドでエージェントワークフローを立ち上げられる点は、DevOps現場での活用を大きく後押しするだろう。 実際の活用シナリオ 公式ブログでは「GitHub Copilotに『フォトギャラリーアプリをビルドしてデプロイして』と指示するだけで、Azure MCPサーバーがストレージ・コンテナ・監視・デプロイを自動でオーケストレーションする」というデモが紹介されている。自然言語でデータベースを照会したり、ストレージやログを管理したり、CLIコマンドの実行・デプロイの自動化まで、エージェントが一気通貫で担えるようになる。 日本の開発者への影響 Azureを利用する日本企業にとっても、この正式リリースは注目すべき転換点だ。GitHub Copilotとの深い統合により、Azure上のリソース管理をコーディング中にその場で完結できる。また、MCPは業界標準になりつつあるプロトコルであり、Azureに限らずマルチクラウド・ハイブリッド構成との接続にも将来的な応用が期待される。 オープンソースとして公開されているため、独自のMCPクライアントや社内エージェントフレームワークへの組み込みも容易だ。 ※出典: Announcing Azure MCP Server 1.0.0 Stable Release – A New Era for Agentic Workflows 元記事: Announcing Azure MCP Server 1.0.0 Stable Release – A New Era for Agentic Workflows ...

オンプレミスDBがボトルネックに——レガシー脱却の波 デジタル経済の加速とともに、企業のデータインフラが変革の岐路に立っている。長年にわたってエンタープライズシステムを支えてきたOracleをはじめとするオンプレミスデータベースは、ライセンス費用の高騰、スケーリングの限界、そして保守に必要な専門人材の確保難という三重苦に直面している。 Microsoftはこの課題に正面から向き合い、PostgreSQLを「最高性能かつエンタープライズ対応のオープンデータベースプラットフォーム」にするというビジョンを掲げ、複数年にわたる大規模投資を続けている。その集大成がAzure Database for PostgreSQLであり、2024年に新たに発表されたAzure HorizonDBだ。 Apollo Hospitalsの事例：医療DXを支えるDB移行 最も説得力のある成功事例が、アジア最大級の医療グループであるApollo Hospitals（インド）だ。74以上の病院、1万床超を擁するApolloにとって、院内情報システム（HIS）は文字通りの生命線。しかし、Oracle上に構築されたシステムはパフォーマンスのボトルネックが常態化し、スケーリングコストは持続不可能な水準に達していた。 ApolloはAzure Database for PostgreSQLへの全面移行を決断。Microsoftとクラウドパートナーとの密な連携のもと移行を完遂した結果、以下の成果を達成した。 トランザクションの90%が5秒以内に完了（臨床システムの応答性が劇的に向上） **稼働率99.95%**を達成し、病院業務の継続性を確保 デプロイ時間40%短縮により、新機能のリリースサイクルが加速 運用コスト60%削減、システム性能は3倍に向上 医療という一切のダウンタイムが許されない領域での成功は、エンタープライズ向けPostgreSQLの成熟を如実に示している。 移行の壁をAIで突破——OracleスキーマをPostgreSQLへ Oracle移行の最大の技術的障壁は、ストアドプロシージャや独自SQL構文の変換だ。大規模エンタープライズでは数千〜数万のオブジェクトが絡み合い、手作業での変換は現実的でない。 MicrosoftはAIアシスト移行ツールの整備にも注力しており、Oracleスキーマ・PL/SQLコードのPostgreSQL互換SQL（PL/pgSQL）への自動変換を支援する。日本企業においても、金融・製造・医療分野でOracleからの移行検討が増えており、こうしたツール整備は移行ハードルを大きく下げる可能性がある。 オープンソースとクラウドの融合が生む競争優位 PostgreSQLはもともとオープンソースであり、ベンダーロックインを避けながらエンタープライズ品質のデータベース環境を構築できる点が日本市場でも評価されている。Azure上でのマネージドサービスとして提供されることで、インフラ管理の負担をクラウドに委ねつつ、PostgreSQLのエコシステム（拡張機能・ツール群）を最大限に活用できる。 Microsoftが「レガシーからリーダーシップへ」というメッセージを前面に打ち出した今回の発表は、エンタープライズDB市場におけるOracleへの明確な対抗宣言とも読み取れる。コスト・性能・俊敏性の三点において、クラウドネイティブなPostgreSQLが実績を積み重ねつつある。 ※出典: From legacy to leadership: How PostgreSQL on Azure powers enterprise agility and innovation 元記事: From legacy to leadership: How PostgreSQL on Azure powers enterprise agility and innovation

MicrosoftがNVIDIA GTCで大規模AI強化策を発表 Microsoftは、NVIDIAが主催する世界最大級のAI・GPU技術カンファレンス「NVIDIA GTC 2026」において、Microsoft Foundry、Azure AIインフラストラクチャ、そして**Physical AI（フィジカルAI）**に関する複数の新ソリューションを発表した。 NVIDIAとの協業をさらに深化 MicrosoftとNVIDIAは長年にわたり、ハードウェア・ソフトウェア・インフラを統合し、今日の重要なAIブレークスルーの多くを支えてきた。今回の発表は、この戦略的パートナーシップをさらに一歩進めるものとなる。 加速コンピューティング（Accelerated Computing）とクラウドスケールエンジニアリングを組み合わせることで、企業が必要とする高度なAI能力をスケーラブルに提供することが今回の取り組みの核心だ。 Microsoft Foundryの新展開 Microsoft Foundryは、企業がカスタムAIモデルを構築・展開するためのプラットフォームとして注目を集めている。GTCでは、NVIDIAのGPUアーキテクチャとの統合を強化した新ソリューションが披露され、モデルの学習から推論までをシームレスに実現する環境整備が進む。 日本でもAIシステムの内製化や独自モデル開発への関心が高まっており、Microsoft Foundryのような基盤プラットフォームの動向は、エンタープライズITの観点から注視すべき存在となっている。 Azure AIインフラの拡張 AzureにおけるAIインフラ強化も今回の発表の柱の一つだ。大規模言語モデル（LLM）や生成AI（Generative AI）ワークロードに対応するため、NVIDIAの最新GPU基盤とAzureクラウドの組み合わせによる処理能力の向上が図られる。 これはAIの「民主化」というトレンドに沿ったもので、大企業だけでなく中規模の組織でも高性能なAIインフラを利用しやすくなることが期待される。 Physical AIへの注力 特に注目されるのがPhysical AI分野への進出だ。Physical AIとは、ロボティクス・自動運転・製造ラインの自動化など、物理的な世界に作用するAIシステムを指す。NVIDIAが推進するOmniverse基盤と組み合わせることで、産業用AIの実装がさらに加速するとみられる。 製造業や物流業が強い日本においても、Physical AIの普及は業界構造を大きく変える可能性を秘めており、Azureとの連携動向は継続的に追いかける価値がある。 まとめ MicrosoftのNVIDIA GTCにおける一連の発表は、単なる製品アップデートにとどまらず、AIインフラ全体のエコシステムを再定義しようとする大きな意思表示といえる。Microsoft AzureとNVIDIAの協業がどこまで深まるか、今後の展開から目が離せない。 ※出典: Microsoft at NVIDIA GTC: New solutions for Microsoft Foundry, Azure AI infrastructure and Physical AI 元記事: Microsoft at NVIDIA GTC: New solutions for Microsoft Foundry, Azure AI infrastructure and Physical AI

MicrosoftがエージェントAI時代のデータ基盤を再定義 Microsoftは2026年3月18日、FabCon（Fabric Conference）およびSQLCon 2026に合わせて、Azure SQLを核とした統合データプラットフォームの最新戦略を発表した。オンプレミスのSQL Serverからクラウド上のAzure SQLまで、一貫した「Microsoft SQL基盤」の上でエージェントAI（Agentic AI）を実現する取り組みだ。 エージェントAIとデータの融合 「エージェントAI」とは、単に問い合わせに答えるだけでなく、自律的にタスクを計画・実行するAIシステムのこと。このようなAIが実用的に機能するためには、信頼性の高いデータへのリアルタイムアクセスが不可欠となる。 Microsoftのアプローチは、AIとデータベースを別々のレイヤーとして扱うのではなく、データベース体験の中にAI機能を直接組み込むという点が特徴的だ。Azure SQLにベクトル検索やAI推論機能を統合することで、アプリケーション側での複雑なデータ処理パイプラインを省略できる。 Microsoft Fabricとの統合が鍵 今回の発表の背景には、昨年来加速しているMicrosoft Fabric（統合データ分析プラットフォーム）との連携強化がある。Azure SQL、Cosmos DB、Azure Database for PostgreSQL/MySQLなどMicrosoft傘下のデータベースが「単一のデータ資産（Unified Data Estate）」として扱えるようになり、エージェントAIがシームレスにデータをまたいで活用できる環境が整いつつある。 日本企業においても、SAP、Oracle等のオンプレミスシステムからAzureへの移行を進める中で、既存のSQL Server資産をそのままクラウドに持ち込みつつAI機能を追加できる点は大きなメリットとなるだろう。 実務への影響 この方向性が意味するのは、アプリ開発者がLangChainや独自のベクトルDBを別途構築しなくても、使い慣れたSQLの延長線上でRAG（Retrieval-Augmented Generation）やエージェント機能を実装できるようになるということだ。 MicrosoftはAzure AI ServicesやCopilot Studioとの連携も深めており、データベース層からアプリケーション層まで一気通貫でAIを活用できるエコシステムの構築を着実に進めている。 ※出典: Advancing agentic AI with Microsoft databases across a unified data estate 元記事: Advancing agentic AI with Microsoft databases across a unified data estate

ValveがSteamOS 3.8プレビューを公開——広範な修正と改善を収録 Valveは、同社が開発するゲーミング向けLinuxベースOS「SteamOS」の3.8プレビューアップデートをリリースした。今回のリリースは単なるマイナーアップデートにとどまらず、プラットフォーム全体を横断する大規模な変更を含む「メジャー級」の内容となっている。 SteamOSとは SteamOSはValveが開発するLinuxベースのゲーミングOS（オペレーティングシステム）で、同社のポータブルゲーミングPC「Steam Deck」にプリインストールされているほか、一部のサードパーティ製ハンドヘルドゲーミングデバイスでも利用されている。Windowsゲームを互換レイヤー「Proton」経由でLinux上で動作させる仕組みが特徴で、日本でも個人輸入などを通じてSteam Deckを利用しているゲーマーに広く使われている。 3.8プレビューの主な変更点 今回の3.8プレビューには、システムの安定性向上を目的とした多数のバグ修正が含まれているほか、各種コンポーネントのアップグレードも実施されている。ValveはSteamOSの開発において「プレビューチャンネル」を活用しており、安定版リリース前にユーザーが新機能をテストできる環境を提供している。 主な改善点は以下の通りだ。 システム全体の安定性向上: 既存ユーザーが報告していた複数のバグを修正 各種コンポーネントのアップグレード: OSの基盤となるパッケージや依存関係を最新版に更新 パフォーマンス改善: ゲームプレイ体験に関わる最適化が複数盛り込まれている プレビュー版の試し方 Steam Deckユーザーは、設定画面からアップデートチャンネルを「プレビュー」に切り替えることで3.8を試すことができる。ただしプレビュー版のため、本番環境での使用には一定のリスクがあることを念頭に置いておきたい。安定版を優先するユーザーは、正式リリースを待つことを推奨する。 今後の展開 ValveはSteamOSの対応デバイスを拡大する方針を示しており、ASUSのROG AllyやLenovo Legion Goといったサードパーティ製ハンドヘルドへの対応も進めている。今回の大型プレビューリリースは、そうした展開に向けたプラットフォームの基盤強化という意味合いも持っている可能性がある。 SteamOSの最新情報はValve公式のSteamリリースノートページから確認できる。 ※出典: SteamOS gets massive 3.8 preview update, here’s what is new 元記事: SteamOS gets massive 3.8 preview update, here’s what is new

OpenAI、3サービスを1つのデスクトップアプリに統合へ OpenAIが、現在別々に展開している3つのプロダクト——独自ブラウザ「Atlas」、対話型AI「ChatGPT」、そしてコーディングエージェント「Codex」——を、単一のデスクトップアプリケーションへと統合する方針を明らかにした。 3サービスの現状 Atlas（アトラス）：OpenAIが開発中の独自Webブラウザ。AIとの統合を前提に設計されており、従来のChromeやEdgeとは異なるAIネイティブな操作体験を目指している ChatGPT：言わずと知れた対話型AIサービス。既存のデスクトップアプリも提供されているが、機能はWebブラウザ版に比べて限定的だった Codex（コーデックス）：コードの自動生成・修正・実行まで担うAIコーディングエージェント。GitHub Copilotなどと競合する領域のサービス 「スーパーアプリ」化の狙い この統合戦略は、Appleの「Spotlight」やGoogleの「Android」エコシステムのように、AIを中心軸に置いた統合体験の構築を意図していると見られる。ユーザーがブラウジング、AIチャット、コーディング支援をアプリを切り替えることなく一元的に利用できるようになれば、OpenAIプラットフォームへの「ロックイン」効果も高まる。 日本でもChatGPTのデスクトップアプリはビジネス・開発現場で広く使われており、CodexのようなAIコーディング機能が同一アプリから使えるようになれば、開発者の作業効率に大きなインパクトを与えることになる。 競合各社との比較 MicrosoftはCopilot、GoogleはGeminiを自社OS・ブラウザに深く統合する戦略を進めており、OpenAIの「スーパーアプリ」構想は、これらの動きへの対抗策としての意味合いも強い。ブラウザをAIの「起点」にするという発想は、Perplexity AIの検索ブラウザ統合とも重なる方向性だ。 統合アプリのリリース時期や対応OSの詳細は現時点では明らかになっていないが、OpenAIの製品ロードマップの中でも重要な転換点となりそうだ。 ※出典: OpenAI to merge Atlas browser, ChatGPT, and Codex into a single desktop super app 元記事: OpenAI to merge Atlas browser, ChatGPT, and Codex into a single desktop super app