Amazon、Nova AIを縮小 新研究チームで再挑戦
Amazonが自社AI「Nova」の大半を縮小し、新チームで一つの本命モデル開発に絞ると報じられた。Premier・Omni・Reel・Canvasは既存顧客向けに維持しつつ開発優先度を下げる。巨大企業でも競争力あるモデル作りが難しい現実を示す。
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Amazonが自社AI「Nova」の大半を縮小し、新チームで一つの本命モデル開発に絞ると報じられた。Premier・Omni・Reel・Canvasは既存顧客向けに維持しつつ開発優先度を下げる。巨大企業でも競争力あるモデル作りが難しい現実を示す。
Anthropicは7月24日、Claude Opus 5を公開した。最上位モデルの知能に迫りながら価格はOpus 4.8と同じで、Fable 5の入力の半額水準。100万トークン対応と労力調整で、リクエストごとに費用と性能を選べる。企業のモデル選定への影響を整理する。
Googleは7月21日、次期基盤モデルGemini 4の事前学習を始めたと発表した。ピチャイ氏は大幅に大型化した上で、今後は約1カ月ごとにモデルを更新する方針を示した。公開時期や料金は未定。モデルの世代交代が速まり、一つの版に固定しない設計が要ることを示す。
GoogleがGemini 3.5 Flashを広く提供開始。コーディングやエージェント、長文処理向けの高速・低コスト版で、出力速度は他の最前線モデルの4倍とする。業務の大量処理でコストと速度を両立させたい現場に効く。
Gemini 3.5 Proは7月17日に公開されたと複数の媒体が報じたが、Googleの公式文書でモデルカードと価格の確認は取れていない。導入計画は公式発表を待って判断するのが安全である。
GoogleのGemini 3.5 Proが6月の発売予定を延期し、全面再設計を経て7月17日の投入を目指す。モデル選定への影響を解説する。
xAIが2026年7月9日、SpaceXとテスラで先行稼働していたGrok 4.5を一般提供に切り替えた。GPT-5.6と同日の公開で、企業のモデル選定に新しい選択肢が加わった状況を解説する。
OpenAIが2026年7月9日、GPT-5.6のSol・Terra・Lunaを一般公開した。用途別に3モデルを選べる体制になり、Terraは旧モデル並みの性能を半額程度で使える。企業のモデル選定に直結する変化を解説する。
Googleの次期主力モデルGemini 3.5 Proが7月も企業向け限定提供にとどまる。5月・6月と2回続けて一般提供を見送った理由と、企業が今取るべき対応を解説する。
xAIのGrokがAmazon Bedrockで使えるようになったと報じられた。動画生成のGrok Imagine 1.5も公開された。1つの基盤で選べるモデルが増えるほど、企業は用途ごとの使い分けがしやすくなる。乗り換えは検証してから判断したい。
OpenAIの主席科学者がGPT-5.6を性能の大きな前進と表現し、6月中の投入が近いと報じられた。予測市場では6月22〜28日の公開に8割超の確率がかかる。新モデルが出るたびに、企業は使うモデルの選び直しを迫られる。慌てて飛びつかない判断が要る。
Kimiを手がける中国Moonshot AIが、評価額300億ドルで最大20億ドルの調達を交渉中とBloombergが報じた。昨年12月の約40億ドルから半年で7倍。中国勢の急成長は、企業が選べるモデルの幅と価格競争に影響する。
2026年6月時点の主要LLMはOpenAIのGPT-5.5、AnthropicのClaude、GoogleのGemini 3.5、MetaのLlama、xAIのGrokの5系統。各モデルの特徴・得意分野・選び方を一覧表と用途別に整理する。
Anthropicは6月9日、Mythos系で初の一般提供モデルClaude Fable 5を公開した。多くのベンチマークで最高水準、料金は100万トークンあたり入力10ドル・出力50ドルでOpus 4.8の2倍。高リスク領域は応答を遮断する。
Anthropicが2026年5月28日にClaude Opus 4.8を公開した。法務エージェント評価で過去最高を記録し、Opus 4.7の不具合も修正。価格は据え置きで、AWSやGoogle Cloud、Microsoft Foundryでも当日利用できる。
GoogleがGemini 3.5 Flashを正式提供し、GeminiアプリとSearchのAIモードの標準モデルにした。エージェントとコーディングで前世代を上回り、出力速度は他の最上位モデルの約4倍とされる。映像生成のGemini Omniも公開された。
OpenAIがGPT-5.5 Instantを公開し、ChatGPTの標準モデルに据えた。医療・法律・金融など高難度の質問で誤った主張が52.5%減ったとされる。多くの社員が日々使うモデルの精度が上がり、業務の質に直結する。
テキスト生成・画像生成・コード・翻訳など用途別に生成AIモデルを選ぶ基準を解説します。精度・速度・コスト・日本語対応・セキュリティの5軸で比較し、失敗しないモデル選択のポイントをまとめます。