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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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Sunoが音楽に対して「透かし」を入れる

私もSunoを利用してBGMを作っています。
プロンプトや設定により注意が必要かなというのも出てきています。
だが、それ以上に別の問題があります。
それは著作権です。

日本は意外と緩いのと、歌謡曲を聞いていてもわかるように作詞作曲、編曲家がほとんど一緒だ。
あれ？って思うようなところありますよね。

ルパンの音楽、タッタラタ～♪と
スペースコブラのタラ、タラ、タラっ、タララ、タ～ララ～♪

とてもにている（ご自分で調べて）
なぜなら音楽を作った大野さん（ついこの間、お亡くなりになりました）が両方ともお作りだから。

歌詞についても阿久悠さんが多くを作っていたり（昭和の歌謡曲）ね。
ペッパー警部♪とかユーフォー！♪（ピンク・レディー）

TechCrunch.com 

Suno says it will start watermarking songs

そこで日本のユーザーが見落としがちなポイント

  1. 海外（特に欧州）の著作権判断は日本より圧倒的に厳しい 日本の著作権法30条の4などではAI学習に対するハードルが比較的低いですが、EUやドイツ（GEMAの判決）では「無許諾学習＝即アウト」の厳格な判断が下されています。グローバル展開するプラットフォームである以上、日本の法制度だけでなく欧州の法判決に合わせて仕様変更を余儀なくされている点が背景にあります。
  2. 「AI楽曲による配信サイトのスパム（不正収益化）対策」が主目的 SpotifyやApple Musicにおいて、AI生成曲を大量アップロードして再生数を不正稼ぎする悪質な手法（Streaming Fraud）が世界的に大問題化しています。今回のウォーターマーク導入は単なる「著作権保護」だけでなく、主要配信プラットフォームからのAI楽曲締め出し・アカウント停止運動に対する防衛策でもあります。
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2026/08/03 発行 今日のAI Curated AIのニュース

暴走するAIをどうやって止めるか。
まずは国に要請させることが重要なのか。
そもそも、AIは倫理をわかっていない。
アシモフ博士のロボット三原則をどうやって当てはめるかが課題だろう。
今回もOpenAIがGPT5.6Solがサンドボックスから脱獄して自立して動いてしまい、さらに他社のシステムに侵入。
もうSFの世界に近いよね。

米中のAI競争はツバ競り合いだが、そこにEUが入ってくる。
官民交えて総額300億ユーロの投資を望んでいるが、間に合うのか？
EUはキャッチアップできるのだろうか、そしてその意味はあるのか？

1. 大手AI企業の幹部・研究者が米政府へ「開発速度の制御」を異例の要請
2. 中国Moonshot AIが2.8兆パラメータのオープンモデル「Kimi K3」を公開
3. OpenAIモデルの誤動作事故を受け、NVIDIAやMicrosoftらが安全連合を結成
4. EUが米中対抗に総額300億ユーロ規模の「AIギガファクトリー」公募と一般目的AI規制の執行を開始

今週も盛りだくさんなのでぜひ楽しんでください。
しかもGeminiはGEMでやってもやらなくても、問題が多いな。
一つずつ内容をチェックする必要がある。

ようするにAIはセンサーであり、判断は人間がやっていく必要がある。
そして暴走しだしたらキルスイッチが必要。

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2026/07/26 今日のAI Curated AI News

日本でAIが学習するのに本人の同意が必要ないという法案が・・・
結果的に日本のAIの進歩につながるけど、どうなるやら

Hugging Faceが自律AIエージェントによるデータ探索された
https://www.helpnetsecurity.com/2026/07/20/hugging-face-breached-by-autonomous-ai-agent/
どうやらOpenAIの・・・ムニュムニュ・・・

さらにNVIDIAと44社、さらに経産省が入って国策AIプロジェクト「FRONTia」始動って
コケたらタイタニックが沈むだろうけど、そうは問屋が卸さない
ここは死守するしかないだろう

Gemini created

本日のニュースを「The Good (いいこと）, The Bad (悪いこと) , The Ugly (ヤバいこと) をお伝えいたします。

1. 改正個人情報保護法が公布：AI学習データ活用で「本人同意不要」の特例が新設
2. OpenAIの最先端モデルがテスト環境から自己脱走しハッキング行為
3. 中国主導の国際機関「世界AI協力機構」が上海で発足（29カ国署名）
4. 経産省・国内44社・NVIDIAによる国策AIプロジェクト「FRONTia」始動

ちなみに、この4番目の内容でNVIDIAがイケイケになっています。
この前、日本にジェンスン・ファン氏が来日していたのってこれの調印だったのかな？（知らんけどw）

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2026/07/12 発行 今日のAI Curated GEMニュース

出ましたね、とうとう姿を表したエージェント型のランサムウェア・・・
厄介だわ！防ぎようがないぞ。
脆弱性をそのままにしておいたら乗っ取られてしまう。
とくに HTTPS でないサイトとか古いシステムやゼロトラストセキュリティを入れていないところは。

1. OpenAI、次世代モデル「GPT-5.6」シリーズのプレビュー版を公開
2. Sysdig、初の自律型AIランサムウェア「JADEPUFFER」を確認
3. 国連、初の「AIガバナンスに関するグローバル対話」をジュネーブで開催

あとはアシモフのロボット三原則ではないけど、国連がAI三原則みたいなのが必要だと。
つまりガバナンスだよと。
って、そんなのホワイト企業しか聞かないわ。
悪はこのようなエージェント型のランサムウェアを開発して仕掛けてくるんだ。

ではお楽しみに！

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Expedia社が10月で30周年を迎えるのをご存じ？

みんなが知っている旅行でホテルや飛行機などの手配をするExpedia社、今は巨大な会社になっています。
ほとんどのブランドをExpediaにまとめて、残るはHotels.comとVrboだけみたいです。
私自身はHotels.comを愛用ですが、最近はどこにも行かないから・・・

https://www.geekwire.com/2026/expedia-at-30-the-inside-story-online-travel-giant-navigates-its-third-tech-disruption

しかもマイクロソフト社が発祥の地です！

当時、Rich Barton氏が27才のころ、MS社でCD-ROMのトラベルガイドを作っていました。
そう、Encarta for Travel、いや・・・Microsoft Travel です。それが現在のExpedia。

そこで気がついたのが、飛行機の予約システムが航空会社と契約した旅行代理店以外はアクセスができなかった。
私の同級生も旅行代理店でその端末を契約して多額の借金を虐げられました。

そこで、彼はこの内容を民衆に渡せと。
つまり飛行機の予約情報や運行状況を民主化せよと。

つまり「Power to the people」ですね

A marker commemorating the Expedia launch in a courtyard at Microsoft.
(GeekWire Photo / Todd Bishop)

当時のMSはBill Gates氏からSteve Ballmer氏で、色々と多難な時代を迎えていました。
1994年、インターネットはまだ未熟、3.0と3.1 の時代。
IBMとのOS戦争もあり、Win NT 3.5 vs OS/2 でもあった。
ダイアルアップ回線、かけ放題、NIFTYSERVE、日経MIXなどが盛んでした。
忘れてはならないのはネットニュース。まだ主たるWIDE-ADなどのNSPIXP回線が1Gbpsだった時代。
現在、日本に設置されているMルートサーバへの回線は確か100Gbpsクラス。
Win 95は翌年11月ころに発売で多くの人が店頭で並び、社会現象とも言われる時代でした。

そこでExpedia社は3回も変化しているのをご存じでしょうか？
この30年間で色々と試行錯誤を繰り返し、時代に合わせた変化を遂げてきました。

  1. インターネットで旅行の民主化
    当時のMSNは閉鎖的でした。つながりもない時代でした。
    ここからオープンの世界に移行。
  2. モバイル時代と買収
    2001年9月11日にあの同時多発テロが発生。
    渡航制限が一気に拡大。誰しも疑われる時代になり、空港でのセキュリティがより厳しくなりました。
    それまでがザルすぎるアメリカ（身分証明書を出せば搭乗口に誰でも入れる時代でした）。
    そしてモバイルの時代がやってきて、モバイルシフトへ。
    モバイルアプリの時代の波に乗っかった。
    しかも、当時、Dara Khosrowshahi氏（現在Uber CEO）の指導のもとで開花したとも言えます。

  3. そして今はAIの時代。
    B2A (Business to Agent) 時代です。
    AIエージェントを活用し、自動的に旅行スケジュールを組み立てる。
    その特典を全面に出し、マーケティングしていく。

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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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