Google 年間売上高 4000億ドル突破：AIとクラウドが牽引した過去最高の業績

by

4000億ドル、史上初の金字塔

  • Alphabet、2025年年間売上高4000億ドルを史上初突破
  • Q4売上高1138億ドル、前年比18%成長
  • Google Cloudが48%の爆発的成長で牽引

何が起こったのか？

Alphabetが2025年第4四半期決算を発表した。Q4売上高は1138.3億ドルで、ウォール街の予想1114.3億ドルを上回った。[CNBC] 純利益は344.6億ドルで、前年同期比30%急増した。サンダー・ピチャイCEOはこれを「素晴らしい四半期」と表現した。[9to5Google]

年間売上高は、会社史上初めて4000億ドルを超えた。これはAIとクラウド事業の急成長が主な原動力だった。[TheWrap]

なぜ重要なのか？

最も注目すべきはGoogle Cloudの成果だ。売上高は176.6億ドルで、予想161.8億ドルを大きく上回った。前年比48%成長だ。クラウド契約バックログは2400億ドルで、1年前の2倍以上に跳ね上がった。[FinViz]

検索広告も健在だった。Google Searchの売上高は630.7億ドルで、前年の540.3億ドルから17%成長した。AI機能が検索体験を損なうことなく収益化に成功している証拠だ。

YouTubeは年間600億ドルの売上高を突破した。Q4広告売上高は113.8億ドルで9%成長したが、予想118.4億ドルには届かなかった。それでもプラットフォーム全体で見ると、Netflixレベルの事業になったと言える。[TheDesk]

今後どうなるのか？

Alphabetは2026年の設備投資(CapEx)を1750億～1850億ドルと予告した。上限基準で2025年の2倍以上だ。この資金はAIコンピューティング容量の拡大とクラウド需要への対応に使われる。Google DeepMindの研究インフラ拡張も含まれる。

AI投資競争が過熱した状況で、これほどの賭けは市場先取りの意思表示だ。問題は投資対効果の回収速度だ。2026年下半期からこの投資が業績にどう反映されるかが鍵となるだろう。

よくある質問 (FAQ)

Q: Googleの2025年年間売上高は正確にはいくらか？

A: Alphabetは2025年年間売上高が4000億ドルを超えたと発表した。正確な数値は公式年間報告書で確認可能だ。これは会社設立以来初めて達成した金字塔だ。

Q: Google Cloudがなぜこんなに急速に成長したのか？

A: AIワークロードの需要急増が主な原因だ。企業が独自のAIモデルのトレーニングと推論のためにクラウドインフラに投資している。AlphabetのAIチップとインフラが競争力を見せている。

Q: 2026年の投資規模が2025年の2倍である理由は？

A: AIコンピューティングインフラ構築に天文学的な費用がかかる。GPU、データセンター、電力インフラすべて大規模な先行投資が必要だ。クラウド顧客の需要が急増し、容量確保が急務となった。

この記事がお役に立てば、AI Digesterを購読してください。

参考文献

GeminiアプリMAU 7.5億突破：グーグルがChatGPTを追撃する方法

by

7.5億人が使うAIチャットボット

  • グーグルGeminiアプリの月間アクティブユーザー(MAU)7.5億人達成
  • 2025年第4四半期業績発表で公開
  • ChatGPT、Meta AIと本格的な競争構図

何が起きたのか？

グーグルが2025年第4四半期業績発表でGeminiアプリの月間アクティブユーザーが7.5億人を超えたと発表した。[TechCrunch] グーグルは生成AIチャットボット市場でOpenAIのChatGPT、Meta AIと直接競争している。

Geminiはグーグルの主力AIチャットボットだ。検索、Gmail、ワークスペースなどグーグルエコシステム全体に統合されている。独立アプリとしても急速にユーザーを獲得した。

なぜ重要なのか？

7.5億MAUは相当な数字だ。ChatGPTが2024年末時点で1億週間アクティブユーザーを記録したという点と比較すると、グーグルの規模が明らかになる。もちろんMAUと週間アクティブユーザーは異なる指標だ。しかし、グーグルが後発組であるにもかかわらず、急速に追いついているのは明らかだ。

グーグルの強みは配布力だ。Androidフォン、Chromeブラウザ、グーグル検索にGeminiを標準搭載できる。ユーザーが別途アプリをインストールしなくてもAI機能に触れる。この戦略が功を奏している。

今後どうなるのか？

AIチャットボット市場は今や3つ巴だ。OpenAI、グーグル、Metaがそれぞれの強みで競争する。OpenAIは技術先導者イメージと開発者エコシステムを備えている。グーグルは配布力と既存サービス統合が武器だ。Metaはソーシャルプラットフォーム基盤のアクセス性がある。

ユーザーの立場では選択肢が増える。競争が激化するほど機能改善速度も速くなるだろう。ただし、どのプラットフォームにデータを預けるかは慎重に判断する必要がある。

よくある質問 (FAQ)

Q: Geminiアプリは無料ですか？

A: 基本機能は無料で提供される。グーグルアカウントさえあればすぐに使用できる。高度な機能が含まれたGemini Advancedは月額$19.99の購読料が必要だ。グーグルOne AI Premiumプランに含まれている。

Q: ChatGPTとGeminiのどちらが良いですか？

A: 用途によって異なる。ChatGPTは創造的な文章作成とコーディングで強みを見せる。Geminiはグーグルサービスとの連携に優れている。検索結果統合、Gmail要約、カレンダー連携が必要ならGeminiが便利だ。

Q: 7.5億MAUは実際にどれくらい大きな数字ですか？

A: 非常に大きい。全世界のインターネットユーザーが約50億人だ。そのうち15%がGeminiを月に一度以上使うという意味だ。グーグル検索ユーザーと重複する部分が多いだろうが、AIチャットボット単独サービスとしては圧倒的な規模だ。

この記事が役に立ったならAI Digesterを購読してください。

参考資料

ジェンスン・フアン氏：「すべてはバーチャルツインで表現される」――NVIDIA-Dassault、25年の協力史上最大のパートナーシップ

by

Jensen Huang: 「すべてはVirtual Twinで表現されるだろう」— NVIDIA-Dassault、25年の協力史上最大のパートナーシップ

  • NVIDIAとDassault Systèmes、25年の協力史上最大の戦略的パートナーシップを発表
  • 物理ベースのAIとVirtual Twinを通じて、設計および製造プロセスを100〜1000倍に拡張する目標
  • 3つの大陸にAIファクトリーを構築し、4,500万人のユーザーにIndustrial AIを提供する予定

何が起こったのか？

NVIDIA CEOのJensen HuangとDassault Systèmes CEOのPascal Dalozは、2026年2月3日にヒューストンで開催された3DEXPERIENCE Worldで、史上最大のパートナーシップを発表した。[NVIDIA Blog] 両社は25年以上にわたって協力してきたが、今回の発表は、NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングおよびAIライブラリとDassaultのVirtual Twinプラットフォームの本格的な統合を意味する。これは融合の最初の事例である。

Huangは「AIは水、電気、インターネットのようなインフラになるだろう」と述べ、「エンジニアは100倍、1000倍、最終的には100万倍も大規模に作業できるようになるだろう」と語った。[NVIDIA Blog] 彼は、エンジニアがAIパートナーチームを持つようになると付け加えた。

今回のパートナーシップの核心は、Industry World Modelsである。物理法則によって検証されたAIシステムは、製品、工場、さらには生物学的システムまで、実際に構築される前にシミュレーションする。NVIDIA OmniverseライブラリとNemotronオープンモデルはDassaultの3DEXPERIENCEプラットフォームに統合され、Virtual CompanionというAIエージェントがリアルタイムで設計を支援できるようになる。[Dassault Systèmes]

なぜ重要なのか？

率直に言って、これは単なるパートナーシップの発表ではない。Industrial AIの状況を変える可能性のある動きだ。

Virtual Twinは、従来のDigital Twinよりも一段階進んだ概念である。Digital Twinが静的な3Dレプリカであるのに対し、Virtual Twinはリアルタイムの動作と進化までシミュレーションする。これは、製品の幾何学的形状だけでなく、動作方法まで同時に設計できることを意味する。

個人的に、今回のパートナーシップの真の意味は、「AIパートナー」という概念にあると思う。エンジニアがCADを単独で実行する代わりに、AIがリアルタイムで数千もの設計オプションをシミュレーションし、提案する。設計の初期段階で、はるかに広い設計空間を探索できる。

同様の試みはすでにあった。SiemensとNVIDIAもCES 2026でIndustrial AI Operating Systemを発表し、PepsiCo工場でAI Digital Twinを通じて処理量を20%向上させた。Dassaultは、4,500万人のユーザーと40万人の顧客という巨大なインストールベースを保有している。NVIDIA AIをこの規模のプラットフォームに統合することは、異なる影響を与える。

次は何か？

DassaultのOUTSCALEブランドは、3つの大陸にAIファクトリーを構築する。データの主権とプライバシーを保証しながら、Industrial AIモデルを運用する構造である。

しかし、実際にどの程度まで実現されるかは未知数である。「100万倍の拡張」はビジョンであり、即座の現実ではない。重要なのは、既存の3DEXPERIENCEユーザーがこの機能を追加費用なしで使用できるのか、それとも新しいライセンスが必要なのかどうかである。価格ポリシーはまだ発表されていない。

2026年3月にボストンで開催される3DEXPERIENCEユーザーカンファレンスのテーマは、「AI-Powered Virtual Twin Experiences」である。[Dassault Systèmes] より詳細なロードマップがその時に公開されると予想される。

よくある質問 (FAQ)

Q: Virtual TwinとDigital Twinの違いは何ですか？

A: Digital Twinは、物理的な製品の静的な3Dコピーである。レプリカである。Virtual Twinは、リアルタイムの動作シミュレーションと時間経過に伴う進化を含む。製品の形状だけでなく、動作方法と全体のライフサイクルまでシミュレーションおよび予測できるため、設計段階で追加の最適化が可能になる。

Q: 今回のパートナーシップは、既存の3DEXPERIENCEユーザーにどのような影響を与えますか？

A: NVIDIAのAIライブラリとNemotronモデルが3DEXPERIENCEプラットフォームに統合されると、ユーザーはAI Companionからリアルタイムの設計支援を受けることができる。ただし、具体的な価格ポリシーや既存のライセンスとの互換性はまだ発表されていないため、3月のユーザーカンファレンスでより多くの情報が公開されると予想される。

Q: NVIDIAはSiemensと類似のパートナーシップを発表しなかったか？

A: その通り。NVIDIAはCES 2026でSiemensとIndustrial AI Operating Systemパートナーシップを発表した。Siemensは製造自動化および工場システムに強みを持っている一方、Dassaultは製品設計およびPLMに強みを持っている。NVIDIAの観点から見ると、両方のパートナーシップはOmniverseエコシステムを拡張するための戦略であり、競争的というよりも相互補完的である。

この記事が役に立った場合は、AI Digesterを購読してください。

参考文献

Apple Xcode 26.3、AIコーディングエージェント導入：ClaudeとCodexがアプリを作成

by

3 core elements

  • Anthropic Claude Agent + OpenAI Codex, Xcode 26.3に公式統合
  • Agentがファイル生成、ビルド、テストおよび視覚的検証を自律的に実行
  • MCP (Model Context Protocol) サポートでサードパーティAgentも接続可能

What happened?

AppleがXcode 26.3をリリースし、Agent Aコーディング機能が導入されました。[Apple] AnthropicのClaude AgentとOpenAIのCodexがXcodeで直接動作します。

Agentは単純なコード補完を超えています。Xcode Previewを通じて、プロジェクト構造の分析、ファイル生成、ビルド、テスト、および視覚的検証を自律的に実行します。 [MacRumors] 設定でクリック1つでAgentを追加でき、API使用量に応じて費用が発生します。[9to5Mac]

Why is it important?

正直、予想より早かったです。Appleが外部AIをここまで深く統合したのは初めてです。

既存のAIコーディングツールはコード自動補完に重点を置いていました。一方、Xcode agentic codingの核心は自律性です。目標だけ提示すれば、Agentがタスクを分解し、自ら決定を下します。

個人的にはMCPサポートが興味深いです。Appleは閉鎖的なエコシステムではなく、オープンな標準を採用し、他のAI Agentも接続できます。

What will happen in the future?

iOS/Macアプリ開発エコシステムは急速に変化するでしょう。ソロ開発者または小規模チームにとっては、状況を一変させる可能性があります。

しかし、API費用が変数です。Agentがビルドとテストを繰り返すと、トークン消費が相当なものになるでしょう。Xcode 26.3 RCは今日から開発者に公開されます。[Apple]

Frequently Asked Questions (FAQ)

Q: GitHub CopilotまたはCursorとどのような違いがありますか？

A: CopilotまたはCursorはコード自動補完に使用されます。集中してください。Xcode agentic codingを使用すると、Agentがプロジェクト全体を理解し、ビルド、テスト、および視覚的検証を自律的に実行します。アシスタントではなく、ジュニア開発者に近いです。

Q: 費用はいくらですか？

A: Xcodeは無料ですが、AI AgentはAnthropicまたはOpenAI APIを使用します。使用量ベースの請求であり、複雑なタスクを繰り返すと費用がかさむ可能性があります。Appleがトークンを最適化したとのことです。

Q: Claude AgentまたはCodexを使用すべきですか？

A: まだ比較データがありません。Claudeは長いコンテキストと安全性に強く、Codexは高速です。プロジェクトの性質に応じて、両方テストすることをお勧めします。

この記事が役に立った場合は、AI Digesterを購読してください。

References

Apple Xcode 26.3: Anthropic Claude Agent + OpenAI Codex 同時ロード

by

AI 2階層コーディングエージェントシステム、Xcodeに同時上陸

  • Anthropic Claude AgentとOpenAI CodexをXcode内で直接使用可能
  • Model Context Protocolのサポートにより、他社エージェントの接続も可能
  • 本日より開発者プログラム会員にRelease candidate (RC)を提供

何が起こったのか？

AppleはXcode 26.3でagentic codingに対する公式サポートを発表した。[Apple Newsroom] AnthropicのClaude AgentとOpenAIのCodexをIDE内で直接使用できる。

Agentic codingとは、AIが単にコードの断片を作成することを意味する。提案されたレベルを超えて、プロジェクト構造を分析し、自らタスクを分割し、ビルド-テスト-修正サイクルを自律的に実行する。簡単に言えば、AIはジュニア開発者のように動作する。

AppleのWorldwide Developer Relations担当副社長であるSusan Prescottは、「Agentic codingは生産性と創造性を最大化し、開発者がイノベーションに集中できるようにする」と述べた。[Apple Newsroom]

なぜ重要なのか？

個人的にはかなり大きな変化だと思う。2つの理由がある。

まず、AppleがAIコーディングツール競争に本格的に参入した。これまでCursor、GitHub Copilot、Claude Codeのような独立したツールが市場を拡大してきたが、今やプラットフォーム所有者が直接参入した。

次に、AnthropicとOpenAIを同時に包含する。一般的に、ビッグテックは1つのAI企業と独占的なパートナーシップを結ぶ。しかし、Appleは一線を越えた。開発者に選択肢を与えるためという名目だが、正直なところ、どのモデルが勝者になるかわからないため、保険をかけたのだと思う。

Model Context Protocol (MCP) のサポートも注目に値する。これは、AIエージェントと外部ツールを接続するオープンな標準であり、Anthropicが主導している。[TechCrunch] Appleがこれを採用したことは、閉鎖的なエコシステム戦略から脱却する一歩だ。降参したというサインだ。

今後どうなるのか？

100万人以上のiOS/macOS開発者がXcodeを使用している。彼らがagentic codingに慣れれば、開発パラダイム自体が変わる可能性がある。

しかし、懸念もある。AIがコードを自律的に修正すると、セキュリティ脆弱性や予期せぬバグが発生する可能性がある。Appleがこの部分をどのように管理するか見守る必要がある。

競争構図も興味深い。OpenAIはAppleとの統合発表の直後、macOS用のCodexアプリを独立してリリースした。[TechCrunch] 時期が微妙だ。

よくある質問 (FAQ)

Q: Xcode 26.3はいつ正式リリースされるのか？

A: Release Candidate (RC) バージョンは現在、Apple Developer Program会員に提供されている。正式バージョンはまもなくApp Storeを通じて配布される予定だ。正確な日付はまだ発表されていない。

Q: Claude AgentとCodexのどちらを使用すべきか？

A: プロジェクトの性質によって異なる。Claudeは長いコードを理解し、安全性を確保するのに強く、Codexは高速なコード生成に特化している。両方試してみて、自分に合ったものを選択すればよい。Appleが私たちに選択肢を与えた理由だ。

Q: 既存のXcode 26ユーザーもアップグレードできるのか？

A: その通りだ。id=”%EC%B0%B8%EA%B3%A0-%EC%9E%90%EB%A3%8C”>参考資料

H社Holo2：UIローカリゼーションベンチマーク1位達成

by

235B Parametric model, UI automationを完全に覆す

  • ScreenSpot-Proベンチマークで78.5%でSOTA達成
  • Agent localizationで性能10-20%向上
  • 4K高解像度インターフェースでも小さなUI要素を正確に探し出す

何が起きたのか？

H CompanyでUI Localization (ユーザーインターフェース要素位置識別) のための専門家モデルHolo2-235B-A22Bを発売した。[Hugging Face] この235Bパラメータ規模のモデルは、スクリーンショットからボタン、テキストフィールド、リンクのようなUI要素の正確な位置を探す。

核心はAgentic Localization技術だ。一度に正解を提供するのではなく、複数の段階にわたって予測を改善する。おかげで4K高解像度画面の小さなUI要素も正確に捉える。[Hugging Face]

なぜ重要なのか？

GUI agent分野が熱い。Claude Computer Use、OpenAI Operatorのようなビッグテック企業がUI automation機能を出すために競争している。しかし、小さなスタートアップであるH Companyがこの分野ベンチマークで1位を獲得した。

個人的に注目する点はagentic方式だ。既存モデルは一度に位置を調整しようと試みる際に失敗することが多かったが、何度も試してモデルを改善するアプローチが効果的だった。10-20%性能向上数値がこれを証明する。

正直に言って235Bパラメータはかなり重い。実際のプロダクション環境でどれくらい早く実行されるかは見守る必要がある。

今後どうなるか？

GUI agent競争が激化し、UI Localizationの正確さが重要な差別化要素になると予想される。H Companyモデルがオープンソースで公開されたので、他のagent frameworkに統合される可能性が高い。

RPA (robotic process automation) 市場にも影響を与える可能性がある。既存のRPAツールはルールベースだったが、今やビジョンベースのUI理解が標準になる可能性がある。

よくある質問 (FAQ)

Q: UI Localizationとは正確に何か？

A: スクリーンショットを見て特定のUI要素 (ボタン、入力ウィンドウなど) の正確な座標を探す技術だ。簡単に言うと、AIが画面を見てどこをクリックすべきかを知ることだ。GUI automation agentの核心技術だ。

Q: 既存モデルと何が違うのか？

A: Agentic localizationが核心だ。一度に合わせようとするのではなく、複数の段階で精巧に手直しする。人が目標を探すために画面をスキャンする方式と類似している。この方法で10-20%の性能向上を達成した。

Q: モデルを直接使用できますか？

A: Hugging Faceで研究用として公開された。しかし235Bパラメータモデルなので、相当なGPUリソースが必要だ。実際のプロダクションアプリケーションよりは研究またはベンチマーキング用途に適している。

この記事が役に立ったならAI Digesterを購読してください。

参考文献

AWS SageMaker Data Agent: 医療データ分析、数週間から数日へ短縮

by

医療データ分析、数週間から数日に短縮

  • AWS SageMaker Data Agent: 自然言語で医療データを分析するAIエージェント
  • コードなしでコホート比較および生存分析を実行可能
  • 2025年11月リリース、SageMaker Unified Studioで無料で使用可能

何があったのか？

AWSは医療データ分析のためのAIエージェントであるSageMaker Data Agentを公開した。疫学者または臨床研究者が自然言語で質問すると、AIが自動的にSQLおよびPythonコードを生成し実行する。[AWS]

以前は医療データ分析のために複数のシステムを訪問してデータにアクセスする必要があった。権限を待ち、スキーマを理解し、コードを直接作成する必要があった。この過程は数週間かかった。SageMaker Data Agentはこれを数日または数時間に短縮する。 id=”%EC%99%9C-%EC%A4%91%EC%9A%90%ED%95%9C%EA%B0%80″>なぜ重要なのか？

率直に言って、医療データ分析は常にボトルネックだった。疫学者が時間の80%をデータ準備に費やし、実際の分析には20%しか使用しない構造だった。現実は四半期あたり2-3個の研究しか遂行できなかった。

SageMaker Data Agentはこの割合を逆転させる。データ準備時間を大幅に減らし、実際の臨床分析に集中できるようにする。個人的にはこれが患者治療パターンの発見速度に直接的な影響を与えると思う。

特にコホート比較およびKaplan-Meier生存分析のような複雑な作業を自然言語で要求できるという点が印象的だ。「男性ウイルス性副鼻腔炎患者と女性患者の生存率を分析してください」と言うと、AIが自動的に計画を立て、コードを作成し、実行する。[AWS]

どのように動作するのか？

SageMaker Data Agentは2つのモードで動作する。第一に、ノートブックセルから直接インラインプロンプトでコードを生成できる。第二に、Data Agentパネルは複雑な分析作業を構造化された段階に分解して処理する。[AWS]

Agentは現在のノートブックの状態を確認し、データカタログおよびビジネスメタデータを理解し、コンテキストに合ったコードを生成する。コードスニペットを吐き出すのではなく、全体の分析計画を樹立する。[AWS]

今後の展望は？

Deloitteのアンケート調査によると、医療幹部陣の92%が生成型AIに投資または実験している。[AWS] 医療AI分析ツールに対する需要は増え続けるだろう。

SageMaker Data Agentのようなエージェント型AIが医療研究の速度を上げれば、新薬開発および治療パターンの発見に肯定的な影響を与える可能性がある。しかし、一つ懸念される点はデータ品質だ。AIがいくら速くても、入力データがめちゃくちゃなら結果もめちゃくちゃになるだろう。

よくある質問 (FAQ)

Q: SageMaker Data Agentの費用はいくらか？

A: SageMaker Unified Studio自体は無料だ。しかし、実際のコンピューティングリソース (EMR、Athena、Redshiftなど) は使用量に応じて料金が課金される。ノートブックは最初の2ヶ月間は250時間の無料ティアがあるので、軽くテストしてみることができる。

Q: どのようなデータソースをサポートするのか？

A: AWS Glue Data Catalog、Amazon S3、Amazon Redshiftおよび様々なデータソースに接続される。既存のAWSデータインフラがある場合は、すぐに接続できる。また、医療データ標準であるFHIRおよびOMOP CDMとも互換性がある。

Q: どの地域で使用できるのか？

A: SageMaker Unified StudioがサポートされるすべてのAWSリージョンで使用できる。ソウルリージョンがサポートされるかAWS公式ドキュメントを確認するのが良い。

この記事が役に立ったなら、AI Digesterを購読してください。

参考文献

Claudeコード主要中断：開発者たち、やむを得ず「コーヒータイム」

by

何が起こったのか？

2026年2月4日、AnthropicのClaude Codeサービスが約2時間停止した。世界中の開発者が突然、AIコーディングアシスタントなしで作業しなければならない状況に置かれた。

Anthropicは公式ステータスページを通じて「Claude Code APIの応答遅延およびエラー発生」を確認した。原因はサーバーの過負荷と推定される。

開発者コミュニティの反応は？

TwitterとRedditで開発者たちの反応が殺到した。ある開発者は「Claude Codeなしでコーディングするのは2020年に戻った気分」と書いた。また別の開発者は「強制コーヒータイムができた」と冗談を言った。

興味深い点は、今回の停止がAI依存度を示したということだ。多くの開発者がClaude Codeを日常ワークフローの核心ツールとして使用していた。

サービス復旧と今後の対応

Anthropicは約2時間でサービスを完全復旧した。会社は「インフラ拡張を通じて今後の類似状況を予防する」と明らかにした。

今回の事件はAIツール依存度とバックアップ計画の重要性を改めて想起させた。開発者たちに代替ツール確保の必要性が浮上した。

FAQ

Claude Codeの停止時間はどれくらいだったのか？

約2時間サービスが停止した。Anthropicは迅速に復旧作業を行った。

停止原因は何なのか？

公式発表によるとサーバー過負荷が主な原因だ。Anthropicはインフラ拡張で対応する計画だ。

開発者たちはどのように備えるべきか？

複数のAIコーディングツールを確保し、核心作業はローカル環境でも遂行できるように準備するのが良い。

クロードを作るために数百万冊の本を切り刻んだ: Anthropic Project Panamaの真実

by

15億ドルの和解、数百万冊破棄：主な内容

  • Anthropic、数百万冊のClaude学習用図書を購入後廃棄、スキャン後破棄
  • 内部文書：“Project Panamaは全世界の図書を破壊的にスキャンしようとする試み”
  • 15億ドルの和解、著者に本1冊あたり約3,000ドル支払い

何が起こったのか？

Anthropicの秘密プロジェクトが4,000ページ以上の裁判所文書公開で明らかになる。コード名は“Project Panama”。内部計画文書には“Project Panamaは全世界の図書を破壊的にスキャンしようとする私たちの努力”と明示されている。Better World BooksやWorld of Booksのような中古書店で数万冊の本を大量に購入。“油圧カッター”で背表紙をきれいに切断。高速、高品質スキャナーでページをスキャン。そしてリサイクル会社が残った残骸を回収。[Techmeme]

このプロジェクトはTom Turveyが率いた。彼は20年前Google Booksプロジェクトを作った元Google幹部。約1年間、Anthropicは数百万冊の本を確保しスキャンするのに数千万ドルを投資。[Futurism]

なぜ重要なのか？

率直に言って、これはAI学習データ確保の実際の姿を示している。

Anthropicはなぜこのアプローチを選んだのか？第一に、不法ダウンロードのリスクを避けるため。第二に、中古書籍を購入し、望むように廃棄することが“最初の販売原則”によって合法である可能性が高かった。実際に判事は、このスキャン方法自体をフェアユースとして認めた。[CNBC]

しかし問題があった。Project Panama以前、AnthropicはLibrary GenesisやPirate Library Mirrorのような違法サイトから700万冊以上の本を無料でダウンロードしていた。判事は、この部分が著作権侵害に該当する可能性があると判決した。[NPR]

個人的にはこれが核心だと思う。問題は“合法的な”本を破棄するためにスキャンするよりも、不法に先にダウンロードしたという点だ。Anthropic自身も認識していた。内部文書には“この作業が知られることを望まない”と明示されている。効果があるだろうか？

15億ドルの和解はAI著作権紛争史上最大規模。推定される50万冊の本に対し、本1冊あたり約3,000ドルが著者に支払われる。[PBS]

AIは他の先例を持つ。会社に及ぼす影響は大きい。OpenAI、Google、Metaも同様の訴訟に直面している。“本を買ってスキャンするのは大丈夫だが、不法ダウンロードは許されない”という基準が明確になった。

Anthropicはすでに音楽著作権訴訟に巻き込まれている。別の訴訟は1月に提起され、音楽出版社はClaude 4.5が著作権のある作品を“暗記”するように教育されたと主張している。Watchdog]

よくある質問

Q: Project Panamaで実際に使用できる本は何冊か？破棄されたのか？

A: 裁判所文書によると、最大200万冊の本が“破壊的スキャン”の対象だった。AnthropicはBetter World BooksやWorld of Booksのような中古書店で数万冊の本を購入し、約1年間で数千万ドルを投資して数百万冊の本を処理したと推定される。

Q: 著者はいくら受け取ることになるのか？

A: 15億ドルの和解は約50万冊の本に適用される。本1冊あたり約3,000ドル。不法にダウンロードした本の著者が請求対象であり、和解が裁判所で承認されれば個別に請求できる。しかし、すべての著者が請求しなければ、実際に受け取る金額が増える可能性がある。

Q: 本を買ってスキャンするのは合法か？

A: 判事はこの方法をフェアユースとして認めた。これは“最初の販売原則”によって購入した本は望むように処分できるからだ。しかし、Anthropicの問題はProject Panama以前に違法サイトから本をダウンロードしたという点だ。合法的に購入した本のスキャンは現在合法だ。

この記事が役に立ったなら、AI Digesterを購読してください。

参考文献