OpenAI、ChatGPTの画像生成画面に新ビジュアル広告枠を導入

すでに始まっている広告を、広告主が本格運用できる形に育てる

公式URL:

https://openai.com/ja-JP/index/new-chatgpt-ads-format-and-measurement/

AI画像生成中のスポンサー広告の導入に関する説明マンガ

OpenAIがChatGPTの広告について新しい発表をしました。

ただ、ここで少し混乱しやすい点があります。
「ChatGPTに広告が出るようになる」という話自体は、今回が初めてではありません。

すでに無料ユーザーを中心に広告表示は始まっており、日本でも展開されています。
では、今回の発表は何が新しいのでしょうか。

結論から言えば、
ChatGPT広告を、単なる「表示する広告」から、広告主が本格的に運用し、効果測定できる広告へ進化させる
という話です。


ChatGPT広告はすでに始まっている

OpenAIは2026年2月から、米国でChatGPT広告のテストを開始しました。
対象は主にFreeとGoプランのユーザーです。
その後、日本を含む地域にも展開が広がっています。

つまり、「ChatGPTに広告が付く」こと自体は、今回のニュースではありません。

今回の記事だけを読むと、「これから広告を始めるのか」と感じるかもしれませんが、実際にはすでにその段階は通過しています。


今回の発表は「広告の本格運用」

これまでのChatGPT広告は、比較的シンプルなものでした。

たとえばChatGPTの回答の下に、

「Sponsored」
と表示された広告が出る形式です。
重要なのは、広告とChatGPTの回答は別物だということです。
広告主がお金を払ったからといって、

「この会社をおすすめしてください」とChatGPTの回答そのものを買えるわけではありません。

OpenAIも、広告は回答とは分離し、広告が回答内容に影響しないと説明しています。
今回の発表では、この広告をさらに進化させようとしています。


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Anthropicも透かしを入れる、その他のAI ニュース

今日のAIが割り出したAI News

3.7 Flashが出てくるけど、未だにProは3.5のままだ。
Flashは正直なところ使い物にならない(変な忖度をしすぎる)。
Proの回答も注意しないといけないのは人間が聞きたがるような答えを出してくる。
実際、どの生成AIもなんだけどね。

Anthropicも透かしを入れる。
最近、Sunoも入れると発表した(先週のニュースでもお伝えしたけど)。
これはインチキしたかどうかというのもある。
しかし画像や音楽などは可能だが、回答をすべてテキストにした場合はどうなんだろうと。
つまり、一旦、コピーして、テキストやMD方式で保存。
内容に変なものが「付着」していないかチェックできる。

一番厄介なのが、Claudeが出力するMS-Wordなどのオフィスドキュメントだ。
もともとはバイナリーデータだからだ。

NVIDIAが資金調達。
インフラを整ってくれるのはありがたいが、現状、データセンターお断りになってきている自治体が増えているのをご存じだろうか。
それは、ものすごい量の電力と冷却のために水を使うからだ。
問題はそこで終わらず、このお金が流れる先がウォール街の連中に牛耳られて経済を左右されることになる。
日本はどこまで対抗できるのか?半導体製造だけでいいのか?
ちなみにデータセンターはできるだけ発電所に近いところがいい。
各国で原発がどんどん建設されている中、日本のエネルギーは大丈夫なのかと老婆心ながら心配してしまう。

1. Googleがコーディング・エージェント向け新モデル「Gemini 3.7 Flash」を発表
2. Anthropic、AI生成テキストに「見えない透かし」のグローバル適用を開始
3. NVIDIAがウォール街大手6社と提携、約75兆円規模のAIインフラ資金枠組みを発表


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2026/08/09 発行 今日のAI Curated AIのニュース

AIで未解決な数学の難問を10個も解決した。
AIってIQどんくらいあるの?って思う時代になりました。しかし、それって「天才」ではないからね!

政治のプロをAIの会社が雇う。
これってマジに政治がAIの進歩と使い方を左右することを意味しています。

Google DeepMindはGemini(BARD)を開発した部門です。
ここのトップが変わるということは、Googleに愛想がついたか?🤣
正直なところ、このブログもGEMを使っているけど、先週からまた仕様変更があったのと、さらにミスが多くなり、今までの通りに結果が出せなく、1分で終わる作業が1時間以上も費やしたので、使い物にならないので、Google Geminiと縁を切ることにしました。

世の中、AI使い方のルールが変わりはじめています。
法規制も出てきたり、大統領命令(Exective Order)も出てきたり、ネットのセキュリティを越えてしまったりどうしたらいい?って。
OpenAIのGPT5..6 SolがSandboxの脆弱性を発見して自らそれを破って出てしまい、他(Hugging Face社)をアタックする時代。そうなると政府がチェックを入れるということになってしまいました。

1. OpenAIが未解決の数学問題10件を解決したと発表
2. Anthropicが初代Chief Global Affairs Officerを任命
3. Google DeepMindがトップ人事を刷新、Jeff Dean氏らが離脱
4. OpenAIモデルがサイバー評価テストの境界を逸脱
5. 米政府、主要AIモデルの事前審査フレームワークを確定

ではお楽しみください


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個人情報を絶対に守りながらAIを活用するには?ローカルLLM「Gemma 4 12B」徹底解説

「最近、AIという言葉をよく聞くけれど、うちのような葬儀社には関係ないのでは?」 「ご遺族の複雑な事情や、故人様のセンシティブな個人情報を扱うのに、よく分からない外部のAIにデータを入力するなんて絶対に無理だ」

現場で日々ご遺族と向き合っている葬儀事業者の方ほど、AIの導入に対して強い警戒心をお持ちではないでしょうか。事実、葬儀の現場は「究極の個人情報」の連続です。しかし同時に、深夜早朝問わず発生する事務作業や、形式に沿った案内状の作成、見積もりの調整など、本来であれば効率化したい「待ったなしの業務」に追われているのも現実です。

「情報を絶対に外に出さず、安全にAIに手伝ってもらう方法はないのか?」

実は今、その答えとして注目されているのが、手元のパソコンの中で完全にオフラインで動く「ローカルLLM(ローカルAI)」という技術です。

この記事では、話題の最新ローカルAI「Gemma 4 12B」を例に挙げながら、普段私たちが耳にするChatGPTのような「クラウド型AI」と何が違うのかを解説します。「常に最新で賢いけれどデータ管理に工夫がいるクラウドAI」と、「少し賢さは劣るけれど絶対に情報が漏れないローカルAI」。ITの専門知識がなくても分かるように、これからの終活や葬儀業務のデジタル化において、どちらをどう使うべきかの現実的な戦略をお伝えします。


1. クラウドLLMとローカルLLMの本質的な違い

ChatGPTやGemini(Web版)などのクラウドLLMと、手元のPCで動かすローカルLLM。この2つは「どこで計算しているか」だけの違いではなく、活用における前提が大きく異なります。

比較軸クラウド型LLM (ChatGPT, Gemini等)ローカル型LLM (Gemma, Llama等)決定的な違いが生む影響
データの所在サービス提供者のサーバー(クラウド)ユーザー自身のハードウェア内【機密性】 ローカルはオフラインで完結するため、極秘の社内データや個人情報を学習・解析させても外部流出のリスクがゼロ。
モデルの規模数千億〜数兆パラメータの超巨大モデル数十億〜数百億パラメータの中規模モデル【知能の限界】 複雑な論理推論や広範な一般常識はクラウドが圧倒的に優れる。ローカルは特定のタスク(要約、翻訳、コード生成)に特化させることで実用レベルに達する。
コスト構造従量課金(API)または月額サブスクリプション初期投資(PC・GPU代)+電気代【利用の自由度】 ローカルはどれだけ大量のデータを処理させても追加コストがかからないため、数万件のログ解析といった力技が容易。
カスタマイズ性提供者が用意した枠組み内での調整(プロンプト等)モデル自体の改造、追加学習(ファインチューニング)【独自性の構築】 ローカルは特定の業界用語や自社のトーン&マナーを「モデルそのものの脳内」に焼き付けることが可能。
安定性・可用性ネット回線とサービス提供者のサーバー状況に依存手元のハードウェアが動く限り、永続的に利用可能【依存性】 クラウドはサービス終了や規約変更で突然使えなくなるリスクがある。ローカルは環境を自己所有できる。
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2025/11/19 Gemini 3 がロールアウトした!

早速、そのGEMINIに違いを聞いてみました。

主にエージェント機能!

もうCopilotなんか目じゃない。
マジに昨日、CopilotにJPYCのことを聞いていたら、情報が古すぎて、
間違った回答ばかりしてきていた。
あと、日本の法律についてもきちんと理解していなさすぎだった。

改めて、夜中にGEMINIに聞いて理解しなおしていたところ、

本日、GEMINIがバージョンアップ

  1. Deep Think
  2. Agent
  3. インターフェース生成
  4. 処理性能アップ

すでにGoogleの Discord で紹介されている映像があって、
動画を簡単に解析する能力がありました!

https://discord.gg/gemini

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Cloudflareがダウンしているナウ

こういう時、本当に苦しむ

Cloudflareが都内のノードでダウンしている
ちょっとリカバーして、またダウンの繰り返し

マジに金曜日でなくてよかった

こういう場合のために、やはりデータをGoogle Slidesとかに移植しておく必要がある。
またはPowerPointでオフラインで使えるようにするのが。

Google GeminiとMS Copilot以外(実際、Google以外)のAIはほぼダウン。

こういうときは、Gemini(Google)とCopilot(MS)が最強だということだ。
どっちもCloudflareに依存していないから。

ちなみに、このWordPressも同様。

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単純映像の比較 Veo3 vs. Sora 2

昨日、Sora 2の招待コードをいただいたので早速単純なものを作ってみました。

プロンプトが: river flowing slowly in the dark meadow, with a sharp red silverligning light glowing in from the sky, ajacent to the river is a graveyard, full of tombstones, with ccolorful flowers growing around the headstone.

なかなかいいな!

画質はイマイチだけど、雰囲気は出ている

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