AI業界の発展と政策動向

日経によると、日本は最近、科学研究とイノベーションの推進を目的とした、米国トランプ政権の「Genesis Mission」AIイニシアチブに参加することに合意した。

公式情報によると、ベトナムのAI法（法令134/2025）は2026年3月1日に施行され、東南アジアで初めての包括的な単独AIの法令となりました。この法律は、欧州連合（EU）のAI法（AI Act）と同様のリスクベースの分類システムを採用しており、禁止（prohibited）、高リスク（high-risk）、低リスク（low-risk）のカテゴリーがあります。既存のシステムには、分野に応じて12〜18か月の移行期間が与えられます。 EUのAI法は、AIの出力がその管轄内で使用されるあらゆる提供者または導入者に対して拘束力を持ち、禁止された用途の場合は最大3500万ユーロ（US$40.7 million）または世界売上高の7%、高リスクでの不遵守の場合は最大1500万ユーロ（US$17.4 million）または売上高の3%の制裁金が科されます。雇用の採用、与信スコアリング、医療、教育、そして不可欠な公共サービスで導入される高リスクAIシステムを含むこれらでは、システムのライフサイクル全体にわたる文書化されたリスク管理、トレーニングデータのガバナンス記録、技術文書、少なくとも6か月間の自

6月2日の月曜の寄り付きにおいて、LGエレクトロニクス、LG CNS、LGグループはそれぞれ28%、25%、21%と急伸し、身体化されたAI（人工知能）およびロボティクス分野でNvidiaとのより広範な協業が進むとの投資家の期待が背景にあった。

2023年5月31日に腾讯研究院が実施した調査によると、18歳から40歳までの中国のインターネット利用者のうち、少なくとも1つのAIソーシャル製品または機能を聞いたことがある人は94.4%で、そうした製品を使用したことがある人は98.8%だった。その中で、62.5%はAIソーシャルアシスタントのツールを定期的に利用している。 経済日報によると、自分たちが他人と共有するのが難しいと感じる考えに直面したとき、回答者の56.0%がAIに打ち明けることを選んでおり、実際の人に共有する14.4%の人々のほぼ4倍に当たる。

市場情報によると、ソフトバンクは5月31日に、欧州で人工知能の計算インフラの広範なネットワークを開発し、同大陸最大規模のデータセンター計画を支援するため、フランスに750億ユーロ（約5,918億中国元）を投資することを表明しました。この投資は、ソフトバンクグループにとって米国以外での最大規模の人工知能構想であり、来週予定されている「Choose France」サミットに先行するものです。

ポール・エルデシュが1946年に「単位距離問題」を提示してから8十年後、汎用AIが長年にわたる予想上限を上回る配置を生成し、あるδ>0に対して少なくともn^(1+δ)個の単位距離ペアが存在することを証明した。プリンストンの数学者たちがこの結果を検証しており、ティム・ゴーワーズやアルル・シャーカーのような研究者が「重要な前進だ」と評価している。 要点： OpenAIはポール・エルデシュの1946年のパズルを解き、n^(1+δ)の単位距離構成を示した。 プリンストンが結果を検証し、数学分野でAIに2026年の信頼感が追い風となった。 ティム・ゴーワーズは、この前進が幾何学を超えて暗号や証明にも影響し得ると言う。 80歳の幾何学パズルがようやく動いたのは、OpenAIのシステムが、長年の期待を上回った、にわかに信じがたい構成をつなぎ合わせたときだった。単位距離問題は、1946年にポール・エルデシュが提示し、「平面上のn点のうち、ちょうど1単位離れた点のペアがどれだけ存在し得るか」を問う。AIは、古典的な定石が許すよりも速く増える配置を見つけた。プリンストンの数学者がその作業を確認し、ティム・

Guru Clubによると、国泰君安は本日（5月31日）海外の人工知能コンピューティングおよびアプリケーションの産業チェーンに関して「買い」の評価を維持した。調査レポートでは、OpenAIとAnthropicの急速な成長がAIモデル能力の継続的な拡大を裏付けており、AI産業チェーン全体で需要の増加を押し上げていると指摘した。 レポートは、3つの重要領域に注目することを推奨している。GPU、ASIC、CPU、ストレージを含むハードウェアのサプライチェーン、AIワークロードとモデル配信を扱うクラウドプロバイダーおよびインフラ基盤、そして包括的なエコシステムとシナリオ導入能力を備えたアプリケーション企業である。

Jin10によると、OpenAIは5月30日時点で、次回のIPOへの参加について、シティグループおよびJPMorgan Chaseと協議しているという。事情に詳しい関係者によれば、この取引の手配において、2行がゴールドマン・サックスやモルガン・スタンレーに加わる可能性がある。

SodaBotとPlaysOutは、人工知能とゲーム化によってWeb3ゲームと分散型金融の体験を強化するため、戦略的パートナーシップを結びました。この協業では、DeFi取引向けのSodaBotのAI駆動マルチエージェント・フレームワークと、Web2のアプリケーションをWeb3のブロックチェーン・エコシステムに接続するPlaysOutのプラットフォームを組み合わせています。両社は、ユーザーのやり取りと分散型アプリケーションにおける定着（リテンション）を高めるため、自動化されたAI実行と、報酬に基づくゲームメカニクスを統合することを目指しています。この提携は、AI、分散型金融、そしてゲーム技術を、より利用しやすいデジタル・エコシステムへ統合していくという、より広範な業界動向を反映しています。 SodaBotとPlaysOutが、ゲーム化されたWeb3向けインターフェースとAI自動化を統合 SodaBotとPlaysOutの統合は、ブロックチェーン型ゲームや分散型アプリケーションに参加するユーザーにとって、よりダイナミックな環境を生み出すことを目的としています。この協業では、継続的なインタラ

ChainCatcherによると、AIエージェント・プロジェクトAIVIVEは最近、800万ドル規模の機関投資家向け資金調達ラウンドをクローズした。VegaVenturesが300万ドルで投資をリードし、Greenwood Global Capital、Echo3 Labs、UZ Capital、Bluemountが500万ドルを拠出した。この資金は、AIVIVEの独自AVVPプロトコル・フレームワークを支えるもので、データソースや実行環境をまたいだインテリジェントなルーティングとコーディネーションを可能にする。同プロトコルは、複数ソースのデータスケジューリングと異種環境間でのシームレスな連携により、A対Aのビジネス運用における自動化と意思決定の効率を高めることを目的としている。

AI搭載ドローンを装備したウクライナ軍が、ウクライナ参謀本部の戦況分析によれば、ロシア軍に対して1日あたり1,000人超の死傷者を出している。金曜に公表された分析で、ウクライナ参謀本部はロシアの死傷者が4月に合計32,980人で、1日平均1,099人だったと報告し、また2026年5月を通じた総損失は28,200で、1日平均の死傷者率は1,044だった。ウクライナは、最前線の背後深くにあるロシアの補給路や軍事施設を攻撃するため、自律的な標的識別が可能な国内開発のAI搭載ホーネット（Hornet）ドローンを投入している。この動きは、ロシアの侵攻から4年が経過したのに続くもので、その間ウクライナは、ロシアの石油インフラへの攻撃がほぼ毎日のように行われるなど、中距離および長距離の攻撃能力を強化してきた。英防衛相ジョン・ヒーリー（John Healey）は日曜に英紙The Sunへ、ウクライナ軍は前線全域で前進しており、ロシアに毎月数万の部隊損耗を強いる「残酷な消耗戦」だと述べた。 ウクライナ参謀本部、4月のロシア死傷者32,980人を報告 ウクライナ参謀本部のデータによると、ロシアの戦場での死

ウクライナ参謀本部によると、ウクライナのAI搭載ホーネット（Hornet）ドローンは、2026年5月31日時点でロシア軍に対し1日あたり1,000人超の死傷者をもたらしている。自律型システムは、敵陣のはるか奥にあるロシアの補給線や軍事施設を標的としている。BBCの報道および軍事専門家によれば、ウクライナ側の死傷者データでは、4月にロシアの損失が合計32,980件（1日あたり平均1,099件）となり、5月を通じては28,200件（1日あたり平均1,044件）の損失が確認された。

Odailyによると、Lana AIは開始資金として20,000 USDTを用い、フェーズ2の戦略テストをローンチした。今回の更新では、既存の暗号資産取引戦略に加えて、クロス市場の取引モデルを検証するために米国株の売買戦略が導入された。 フェーズ1のテストは100 USDTから開始し、最大で300,000 USDTまで拡大。利益として40,000 USDTを生み出し、最大ドローダウンは約20,000 USDTに達した。

Beatingのモニタリングによると、今週Anthropicはバリュエーション9,000億ドルで新たな資金調達ラウンドを完了し、初めてOpenAIの現行バリュエーション7,300億ドルを上回りました。一方で、OpenAIの最高事業責任者（Chief Revenue Officer）デニス・ドレッサーは、元COOのブラッド・ライトキャップからパートナーおよび広告案件の交渉権限を引き継ぎ、同社に12月に入社してから半年後の攻勢的なエンタープライズ市場への推進の一環として権限を拡大しています。 ドレッサーは、大規模な営業チームを編成しており、元Slackの最高顧客責任者ピーター・ドーラン（4月にGlobal AI Transformation Leadに任命）、元ServiceNowのCMOおよびSalesforceのSVPコリン・フレミング（今月、Commercial BusinessのChief Marketing Officerとして採用）、および少なくとも他の6人のシニアな営業・チャネルの幹部が含まれています。OpenAIは、年初の総収益に占めるエンタープライズ収益の割合を40%から

OneMillionAIのモニタリングによると、Microsoftは来週、サンフランシスコで開催される年次の開発者カンファレンス「Build」で複数のカスタムAIモデルを発表する予定です。同社はCursorやClaude Codeに対するGitHub Copilotの競争力を強化するため、カスタムのプログラミングモデルを最優先にするほか、さまざまな業界分野にわたって文字起こし、推論、音声、画像といったタスクを扱う追加モデルも展開します。

Beatingによれば、OpenClawは5月28日にv2026.5.28をリリースし、CodexおよびAgentのランタイム耐障害性メカニズムを強化しつつ、新しいiOS Pro UIを導入した。このアップデートでは、サブエージェントの実行経路とワークスペース間に厳格な物理的隔離を実装し、サンドボックスの汚染を防止し、コンテナのフォールトトレランスを最適化して、補助プロセスの失敗が共有ランタイム状態へ連鎖しないようにしている。 新しいiOSアプリはモバイルノードクライアントとして、iPhoneのハードウェアをGatewayネットワークに接続する。RedesignedされたProインターフェースには、プロ向けコマンド、エージェント管理、リアルタイム診断、グローバル設定が統合されている。WKWebViewを介してリモートキャンバスの描画と、適応型のインタラクションインターフェースを提供し、ゲートウェイセッションを通じて双方向の音声通信をリアルタイムで可能にする。さらに、APNsリレー（ios-push-relay.openclaw.ai）によるサブ秒単位のバックグラウンド起床を実現し、オフ

Beatingによって監視されたウォール・ストリート・ジャーナルの報道によると、OpenAIの初期の頃、ダリオ・アモデイは、グレッグ・ブロックマンを、ブロックマンの強硬なマネジメント・スタイルと、根拠のないプロジェクトへの介入によってトップ研究者が追い出されたことで、ChatGPTにつながるプロジェクトへの参加を禁じていた。後にAnthropicの創業者となったアモデイは、ブロックマンの関与を阻止するために極めて徹底した予防措置を講じた。職場の対立は最終的に、アモデイのチームが離れてAnthropicを立ち上げることにつながった。

OneMillionAIによると、UCバークレーのSky Computing LabおよびAnyscaleとの共同で、最近、大規模言語モデルの微調整向けにオープンソースのSkyRLプラットフォームとMulti-LoRA Trainingアーキテクチャを発表しました。このシステムは、複数の微調整実験を軽量なアダプターモジュールとして扱いながら、GPUメモリ内に共有モデル基盤を維持することで、従来のモデル最適化における非効率を解消します。テストでは、エンドツーエンドの実験スループットが2.81倍改善し、シングルノードの絶対時間スループットは3.25倍の改善に達することが示され、大規模モデルがリアルタイムのプロダクションデータを通じて時間単位の自己進化を実現できるようになりました。学習コードは現在、SkyRLリポジトリで利用可能です。

2026年のCOPSS Presidents' Award受賞者で、ペン・ウォートンの准教授（フル教授）のワイジエ・スーは、Xで、サバティカル中にAIモデルのトレーニングに注力しつつOpenAIに参加したと発表した。スーは北京大学の数学科出身で、スタンフォードで統計学の博士号を取得しており、10年にわたる学術研究を経て、ペン・ウォートンの統計・データサイエンス学部においてフル教授へ昇進した。Beatingが監視していたXでの発表によれば、スーは10年ぶりにベイエリアへ戻り、OpenAIのモデル開発に貢献するという。COPSSの賞は、生成AIの統計的基盤への卓越した貢献を評価するもので、LLMの透かし（ウォーターマーキング）機構、人間の嗜好の整合、そして2020年の米国センサスにおける差分プライバシーの先駆的研究に加え、深層学習理論や高次元の統計的推論の進展も含まれる。