名古屋ではたらく社長のITニュースポッドキャスト

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Preferred Networks、推論特化の国産AI「PLaMo 3.0 Prime」をリリース──エンタープライズ生成AIの新たな選択肢

このエピソードで登場するキーワードを説明します。

Preferred Networks: AI半導体「MN-Core」シリーズから生成AI基盤モデルまで、AI技術のバリューチェーンを垂直統合で自社開発する日本を代表するAI企業。

PLaMo 3.0 Prime: PFNが独自のデータとアーキテクチャを用いてフルスクラッチで開発した、国産大規模言語モデルの最新フラッグシップ。

推論モデル (Reasoning Model): 複雑な問題に対して、最終的な回答を生成する前に内部で段階的な論理的思考や試行錯誤を行うように訓練されたAIモデル。

それでは解説に入ります。

2026年6月22日、Preferred Networks（PFN）は、フルスクラッチで開発した国産の生成AI基盤モデル「PLaMo」の最新版となる「PLaMo 3.0 Prime」を正式にリリースしました。このモデルは、外部の技術を下敷きにしない純粋な国産モデルであり、企業利用における実用性を大幅に引き上げた点が特徴です。最大の強みは、複雑なタスクに対して自律的に論理的思考を行う「Reasoning（推論）モデル」と、要約や定型業務に適した応答速度重視の「Non-reasoning（非推論）モデル」の2種類が用意されており、企業の用途に応じて柔軟な使い分けが可能である点にあります。

今回のアップデートにより、一度に処理できるコンテキスト長が6万4000トークンから25万6000トークンへと大幅に拡張されました。これにより長大な業務文書の処理が容易になったほか、外部ツールの呼び出しやコード生成能力も強化され、自律的にタスクをこなすAIエージェントとしての実務利用にも対応しています。市場の評価として、PFNは本モデルが高い日本語性能とコストパフォーマンスを両立しているとアピールしており、OpenAIの「GPT-5.4 Mini」やAnthropicの「Claude Haiku 4.5」といった同価格帯の海外製クローズドモデルと比較しても、日本語での指示追従やコーディング領域において十分な競争力を持つことが示されています。さらに、情報通信研究機構（NICT）との共同研究による知見を活かして安全性の強化にも取り組んでおり、スタンフォード大学が運用する安全性評価ベンチマーク「HELM Safety」において海外モデルと同等以上のスコアを達成しました。

現在AI業界では、機密情報の保護や地政学的リスクの観点から、他国の技術に依存しない「ソブリンAI」の確保が重要な経営課題となりつつあります。PFNは、自社開発のAI半導体から言語モデルまでを一貫して提供できる独自のポジションを築いており、PLaMo 3.0 PrimeのAPIおよびオンプレミス環境での提供は、データガバナンスを重視する日本のエンタープライズ企業にとって有力な選択肢となります。海外の巨大テック企業が激しいモデル開発競争を繰り広げる中、実務性能とコスト効率に最適化されたこの国産モデルが、ビジネス現場でどのような変革をもたらすのか、今後の展開が注目されます。

今回のエピソードは以上で終了です。また次回お会いしましょう。

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Sakana AI「Fugu」リリース──巨大モデルへの依存を脱却する“マルチエージェント”という新パラダイム

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Sakana AI: 東京を拠点とするAIスタートアップ。Google Brain出身者や現代AIの基盤となる「Transformer」論文の著者らが創業し、生物の進化から着想を得たAI開発を推進している。

Sakana Fugu: 複数の専門的なAIモデルを背後で連携・制御し、単一のモデルとして機能するマルチエージェント型オーケストレーションシステム。

マルチエージェントシステム (Multi-Agent System): 複数の異なるAIモデルやエージェントが協調して一つの複雑なタスクを解決する仕組み。単一の巨大モデルを開発・運用するアプローチに代わる技術として注目されている。

それでは解説に入ります。

2026年6月22日、東京発のAIスタートアップであるSakana AIが、複数のAIモデルを動的に連携させる基盤モデル「Sakana Fugu」および高性能版「Fugu Ultra」の正式提供を開始しました。現在のAI開発の主流は、数百億円もの巨額の資金を投じて単一の巨大な言語モデル（モノリシックモデル）を学習させるアプローチですが、Sakana AIはこれとは異なる「集合知の最適化」という道を選択しています。Fuguはそれ自体が小規模な言語モデルでありながら、GPT-5.5やClaude Opus 4.8、Gemini 3.1 Proといった異なる強みを持つフロンティアモデル群から、タスクに応じて最適なモデルを動的に選択、分割、検証、合成するルーターおよびオーケストレーターとして機能します。開発者は複数のAPIキーを管理する煩雑さから解放され、単一のOpenAI互換エンドポイントからこの高度なシステムを利用可能になります。

海外メディアのベンチマーク報道や独立機関の評価においても、上位モデルの「Fugu Ultra」はプログラミングや科学的推論の領域で極めて高い成果を収めています。Anthropicの最新モデルである「Fable 5」や「Mythos Preview」に匹敵、あるいは一部で凌駕するスコアを記録しており、単一の巨大モデルを自社でゼロから訓練することなく、既存のモデル群を指揮（コンダクト）するだけで世界最高峰の性能を引き出せることを証明しました。このアプローチを支える技術は、国際会議ICLR 2026に採択された同社の論文「Trinity」および「Conductor」によって学術的にも裏付けられています。

このニュースがビジネスやインフラ設計の観点から重要視されている理由は、性能向上だけでなく「ベンダーロックインの回避」と「地政学的リスクの低減」に直結する点にあります。特定の巨大テック企業のモデルで障害が発生した場合や、輸出規制などによって特定モデルへのアクセスが突如遮断された場合でも、Fuguが自動的に稼働中の代替モデルへ処理をルーティングするため、システムの可用性が強固に保たれます。AIの進化が単一モデルの肥大化から、複数モデルの高効率な協調制御へとパラダイムシフトしつつある中、コストパフォーマンスと耐障害性の最適解を提示するSakana Fuguは、エンタープライズのAIアーキテクチャ設計に新たな基準を打ち立てようとしています。

今回のエピソードは以上で終了です。また次回お会いしましょう。

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ノーベル賞受賞者とAIの伝説的エンジニアが去る──Googleからライバルへの「頭脳流出」が示唆する業界の地殻変動

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Noam Shazeer: 元Googleのエンジニア担当バイスプレジデントであり、AIモデル「Gemini」の共同リードを務めた人物。現代AIの基盤となる「Transformer」アーキテクチャ論文の著者の一人として知られる。

John Jumper: 元Google DeepMindのシニアリサーチサイエンティスト。タンパク質の立体構造予測AI「AlphaFold」の開発を主導し、2024年にノーベル化学賞を共同受賞した。

Anthropic: 元OpenAIの幹部らによって設立された有力AIスタートアップ。「Claude」シリーズを展開し、AIの安全性とアライメントを最優先に掲げている。

それでは解説に入ります。

AI業界における人材獲得競争が極めて熾烈な局面を迎えています。GoogleのAI開発を最前線で牽引してきた世界的トップリサーチャー2名が、相次いで直接的な競合企業へ移籍するという異例の事態が進行しています。2026年6月19日、Google DeepMindで「AlphaFold」の開発を率いたジョン・ジャンパー氏が、約9年間在籍した同社を退社し、Anthropicへ参画することを発表しました。ノーベル化学賞受賞からわずか2年足らずでのライバル企業への移籍は、AI業界全体に強い衝撃を与えています。ジャンパー氏はAnthropicにおいて、同社が掲げる「安全性重視」のフロンティアAI開発に、独自の科学的知見をもたらすものと予想されています。

時を同じくして、Googleの旗艦AIモデル「Gemini」の開発を共同で主導していたノーム・シャジアー氏も、OpenAIへの移籍を発表しました。Googleは2024年、約27億ドルという巨額のライセンス契約を通じて、彼が当時創業していたCharacter.AIからシャジアー氏をGoogleへ呼び戻したばかりでした。しかし、それから18ヶ月にも満たない短期間でのOpenAIへの流出劇は、巨大テック企業内部のAI開発環境や、巨額の資金をもってしても天才的なエンジニアを引き留めることの難しさを浮き彫りにしています。

これらの一連の動きは、単なる個人のキャリアチェンジにとどまらず、AI市場におけるパワーバランスの大きな変化を示唆しています。科学的発見に特化した実績を持つジャンパー氏を獲得したAnthropicと、大規模言語モデルの根幹を築いたシャジアー氏を迎え入れたOpenAIは、それぞれ次世代AIの開発において強力な推進力を得ることになります。一方で、競争力の中核を担う人材を競合に奪われたGoogleは、Geminiの開発ロードマップや科学技術向けAIの研究体制の再構築という重い課題を突きつけられています。高度なAI人材の流動化は、技術進化のスピードを担保する一方で、生成AIの覇権を巡る企業間の競争環境をさらに過酷なものに変えつつあります。

今回のエピソードは以上で終了です。また次回お会いしましょう。

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Midjourney、医療ハードウェア領域へ参入──超音波AIスキャナーが変えるヘルスケアインフラ

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Midjourney: 高度な画像生成AIで知られる独立系研究ラボ。外部投資家からの資金調達を行わず、コミュニティからの収益を基盤とした経営を行っている。

The Midjourney Scanner: 超音波と大規模演算を組み合わせた次世代型の全身スキャン装置。水中で約50万個の極小センサーを用い、約60秒で体内の詳細な3Dマップを構築する。

AIセグメンテーション (AI Segmentation): 取得した膨大な音波の反響データをAIが解析し、水、皮膚、脂肪、筋肉、骨といった組織の境界を精密に自動識別して立体モデルとして再構築する技術。

それでは解説に入ります。

画像生成AIの分野を牽引してきたMidjourneyが、新たに医療・ヘルスケア分野への本格参入を発表しました。同社は「MIDJOURNEY MEDICAL」という新プロジェクトを立ち上げ、超音波を用いた独自の全身スキャンデバイス「The Midjourney Scanner」の開発を明らかにしています。このスキャナーは、利用者が浅い水槽に浸かる形で稼働し、砂粒ほどの約50万個のセンサーから発せられる超音波のデータを1秒間にテラバイト単位で取得します。従来のMRIに匹敵する解像度の3D体内マップを、約60秒という短時間かつ圧倒的な処理速度で生成するアーキテクチャです。

情報技術業界において、NVIDIAが医療向けAIフレームワーク「MONAI」を展開し、GoogleがAIを用いた創薬や診断支援に注力する中、ソフトウェアモデルを主軸としていたMidjourneyが物理的なハードウェア開発と独自のデータ収集基盤の構築へと舵を切った点は特筆すべき動向です。同社は、取得した複雑な音波の波形データを画像化するプロセスに高度な計算能力とAIセグメンテーション技術を投じており、膨大な並列処理を実行するための大規模なコンピュートクラスターを活用しています。

事業展開のロードマップとして、2027年末までに米国サンフランシスコに最初の体験施設「The Midjourney Spa」を開設する予定です。スキャン自体を特殊な医療行為として扱うのではなく、温浴施設やサウナといった日常的なリラクゼーション空間に組み込むことで、利用者に心理的ハードルを感じさせることなく高頻度でのヘルスケアデータ取得を促す狙いがあります。初期段階では詳細な体組成マップの提供から開始し、段階的な米国食品医薬品局（FDA）へのデータ提出を通じて、診断機能を順次拡張していく方針です。

2028年には完全カスタム設計のシリコンを搭載した第3世代スキャナーへと移行し、処理能力と画像品質を大幅に向上させます。さらに2031年までに世界で5万台のデバイスを稼働させ、月間10億回のスキャン能力を確保するという野心的な目標を掲げています。画像生成AIで培った計算機科学のノウハウを人体のデータ化という未踏の領域に適用するこの試みは、次世代の予防医療インフラとしてのみならず、超高精細なヘルスケアデータの世界的プラットフォームとして、業界の勢力図に新たな一石を投じることになります。

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Zhipu AI、最新モデル「GLM-5.2」を発表──「生成AI四小龍」が牽引するコストパフォーマンス競争

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Zhipu AI: 清華大学発の中国を代表するAIスタートアップ。大規模言語モデル「GLM」シリーズを展開し、独自のAIエコシステム構築を牽引する。

GLM-5.2: Zhipu AIが新たに発表した次世代基盤モデル。高度な推論能力とマルチモーダル処理を備え、グローバルの最先端モデルに肉薄する性能を誇る。

生成AI四小龍: 中国の生成AI市場を牽引する有力スタートアップ4社（Zhipu AI、DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax）の総称。高度な技術力で熾烈な開発競争を繰り広げている。

MoE (Mixture of Experts): 混合エキスパート。推論時にネットワーク全体の一部のみを稼働させることで、処理速度と計算効率を劇的に向上させるアーキテクチャ。

コンテキストウィンドウ (Context Window): AIが一度の入力で処理できるテキストデータの量。長大な文書やコードベースを一括で解析する際に重要となる。

それでは解説に入ります。

2026年6月16日、中国の有力AIスタートアップであるZhipu AIは、同社の最新基盤モデルとなる「GLM-5.2」を公式ブログを通じて発表しました。このモデルは、言語処理、画像解析、そして複雑な論理推論において、これまでの同社のモデルから飛躍的な性能向上を遂げています。

GLM-5.2の最大の特徴は、洗練されたMoEアーキテクチャの採用と、極めて長いコンテキストウィンドウのサポートです。数百万トークン規模の長大なデータを一度に処理できる設計となっており、企業の実務における膨大な法的文書の解析や、大規模なソースコードのデバッグといったエンタープライズ用途において高い実用性を発揮します。

この発表の背景には、中国国内のAI市場において「生成AI四小龍」と呼ばれるDeepSeek、Moonshot AI、MiniMax、そしてZhipu AIの4社が繰り広げる熾烈な開発競争があります。絶対的なモデルの性能面においては、依然としてOpenAI、Anthropic、Googleといった米国企業が先行しているのが実情です。しかし、中国企業は独自の強みで市場の構図に揺さぶりをかけています。米国による高性能GPUの輸出規制という厳しいハードルが存在するものの、各社はアルゴリズムの抜本的な最適化や独自の計算効率化によってそれを克服し、米国企業を凌駕する極めて高いコストパフォーマンスを叩き出しています。

Zhipu AIがGLM-5.2を投入したことで、これら四小龍の間での主導権争いはさらに激化しています。ハードウェアの不利をソフトウェアの緻密な設計力でカバーし、実務において十分な推論能力を圧倒的な低コストで提供する中国AI業界の戦略は、世界のエンタープライズ市場において確実に存在感を増しています。最高性能を追求する米国企業に対し、破壊的なコストパフォーマンスで実装の裾野を広げる中国発のAIモデルが、今後のグローバルな技術標準や価格競争にどのような影響を与えていくのか、引き続き彼らの動向が注視されます。

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ソフトバンクとOpenAI、AIサイバー防衛サービス「Patching as a Service」を発表──重要インフラを未知の脅威から守る

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SoftBank: 日本を代表する通信・テクノロジー企業。AIを社会インフラに実装する戦略を強力に推進している。

OpenAI: 「ChatGPT」などを開発する世界有数のAI研究・開発企業。ソフトバンクと合弁会社「SB OAI Japan」を設立し、日本市場向けにAIサービスを展開している。

Patching as a Service: 今回発表された、OpenAIの高度なAI技術を活用して企業のシステムの脆弱性診断から修復方針の策定、実装の提案までを一気通貫で支援するサイバーセキュリティソリューション。

SB OAI Japan: ソフトバンクとOpenAIが設立した合弁会社。日本市場においてOpenAIの技術を提供・展開する役割を担う。

それでは解説に入ります。

2026年6月16日、ソフトバンクグループ、ソフトバンク、SB OAI Japan、およびOpenAIは、サイバー攻撃から日本の重要インフラを防御する新サービス「Patching as a Service」の提供開始を発表しました。このサービスは、OpenAIの最先端AI能力を活用し、企業システムの脆弱性診断から、それを修復するための計画策定、そして実装のコンサルティングまでを一貫して支援するものです。まずは、空港、電力、交通システムといった日本の重要インフラを担う約3,000社の企業を対象に展開される予定です。

同日に都内で開催された法人向け特別イベントには、ソフトバンクグループの孫正義会長が登壇し、現在のサイバー攻撃の脅威を「黒船の来襲以来の危機」と極めて強い言葉で表現しました。従来、サイバー攻撃は人間の手によって実行されてきましたが、AIモデルの進化に伴い、サイバー犯罪者がAIを強力かつ自動化された攻撃ツールとして悪用するケースが急増しています。孫氏は「私が恐れているのは、強力なサイバーモデルがオープンソース化され、犯罪者がそれを用いて未知の攻撃を大量に仕掛けることだ。ソフトバンクの総力を挙げ、OpenAIの最先端の武器を使って防衛することが我々の義務である」と強調しました。

このイベントには、OpenAIのChief Research Officerであるマーク・チェン氏も出席しました。当初参加予定だったCEOのサム・アルトマン氏は、第1子の誕生により急遽ビデオメッセージでの出演となりました。チェン氏は孫氏の危機感に強く同意し、AIを巡る攻防の現状について言及しました。現在、OpenAIが開発する最先端の「フロンティアモデル」は、オープンソースのモデルと比較して9ヶ月ほど先行していると説明。この技術的優位性を活かして防御システムを盤石にできれば、サイバー攻撃に対する防衛の猶予をさらに確保できるとの見解を示しました。

サイバー犯罪による世界的な被害額は、2015年の500兆円から2025年には1,700兆円へと、わずか10年間で3倍以上に膨れ上がっています。攻撃側がAIを駆使して手口を高度化・複雑化させる中、もはや従来の手動パッチ適用や既存のセキュリティツールだけではシステムを守り切れない状況に陥っています。こうした「AI対AI」のサイバーセキュリティ戦国時代において、日本の通信インフラを根底で支えるソフトバンクと、世界最高峰のAI技術を保有するOpenAIの強力なタッグは、日本の産業界における防衛力を底上げするための極めて重要な一手となります。

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SpaceX、AIコーディングツール「Cursor」開発元を600億ドルで買収──エンタープライズAI市場の覇権へ

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SpaceX: イーロン・マスク氏率いる巨大テクノロジー企業。2026年2月にAI企業「xAI」を統合し、宇宙開発のみならずAIインフラ市場においても急速に影響力を拡大している。

Anysphere: 2022年にサンフランシスコで設立されたAIスタートアップ。絶大な人気を誇るAIコーディングエージェント「Cursor」の開発および運営を手掛ける。

Cursor: ソフトウェアエンジニア向けに提供されている先進的なAIコーディング支援ツール。プログラミングの大部分をAIに任せる「Vibe coding（バイブコーディング）」という新たな開発トレンドの火付け役となった。

xAI: SpaceXの完全子会社として機能するAI部門。テネシー州メンフィスに巨大なAIデータセンター群「Colossus」を構え、膨大な計算資源を保有する。

それでは解説に入ります。

2026年6月16日、イーロン・マスク氏が率いるSpaceXは、AIコーディングエージェント「Cursor」を展開するAnysphereを600億ドル（全額株式交換）で買収する最終合意に達したと発表しました。この買収手続きは2026年の第3四半期中に完了する予定です。SpaceXは先週、ティッカーシンボル「SPCX」としてNasdaqへの歴史的な上場を果たし、時価総額が2兆ドルを突破した直後であり、上場直後の潤沢な資本力を背景とした矢継ぎ早の大型買収として金融市場やテック業界に大きな衝撃を与えています。

Anysphereが提供するCursorは、2022年の創業以来、開発者コミュニティで爆発的な普及を見せています。直近のデータによれば、同社のBtoB領域における年間換算収益（ARR）は約26億ドルに急拡大しています。特に2025年初頭からは、AnthropicのAIモデルとCursorの機能を組み合わせることで、人間がコードを直接書くのではなくAIに指示を出すだけでソフトウェアを構築する「Vibe coding」という概念を定着させ、エンタープライズ企業での導入を加速させてきました。SpaceXは2026年4月の時点で、Cursorに対して600億ドルでの買収オプション、もしくは100億ドルでの提携関係構築の権利を確保しており、今回は買収の権利を行使した形となります。

この買収における最大の戦略的意図は、SpaceX傘下のxAI部門を通じたエンタープライズAI市場への本格参入です。これまでCursorはOpenAIの「Codex」やAnthropicの「Claude Code」といった競合ツールと争いながらも、基盤技術の一部をそれら外部企業のAIモデルに依存していました。しかし今後は、xAIがテネシー州メンフィスに保有する巨大データセンター「Colossus」の圧倒的な計算資源を独占的に活用し、自社独自の次世代AIプロダクトの開発に舵を切ることが可能になります。

市場の競争環境という観点でも、今回の買収は極めて重要です。SpaceXは直近数週間でAnthropicやGoogleに対して合計で年間約260億ドル規模のクラウド計算能力を貸し出す契約を結んでいますが、これらの契約には90日間の解除条項が含まれています。自社の計算資源をインフラとして貸し出しつつも、有望なアプリケーション層の企業を巨額で取り込み、AIのエコシステム全体を垂直統合していくマスク氏の戦略が鮮明になっています。宇宙インフラと最高峰の開発者ツール、そして巨大なAIデータセンターを統合したSpaceXが、今後の世界のテクノロジートレンドをどのように牽引していくのか、その動向から目が離せません。

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JAXA、H3ロケット9号機の打ち上げを2026年8月7日に再設定──「みちびき」7号機で信頼回復へ

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JAXA: 宇宙航空研究開発機構。日本の宇宙開発を牽引する中核機関であり、H3ロケットの開発および運用を主導している。

H3ロケット: JAXAと三菱重工業が共同開発した日本の新たな主力大型液体燃料ロケット。打ち上げコストの半減と国際的な商業競争力の強化を目的として設計された。

みちびき (QZSS): 日本政府が整備を進める準天頂衛星システム。米国のGPSを補完し、都市部や山間部でもセンチメートル級の高精度で安定した測位情報を提供する。

それでは解説に入ります。

2026年6月15日、宇宙航空研究開発機構（JAXA）は、日本の主力大型ロケット「H3」9号機による準天頂衛星「みちびき」7号機の打ち上げ予定日を、2026年8月7日に再設定したと発表しました。種子島宇宙センターから午前4時30分から6時の間に打ち上げられる計画です。当初、このミッションは2026年2月に予定されていましたが、2025年12月に発生したH3ロケット8号機の打ち上げ失敗を受け、原因究明と対策を実施するために延期されていました。

8号機の失敗では、衛星を保護するフェアリング分離時の過度な衝撃によりペイロードアダプタに異常が発生し、搭載されていた「みちびき」5号機が予定より早く分離され大気圏で焼失するという事態を招きました。日本政府は米国のGPSと連携し、高精度な位置情報サービスを安定提供するための「みちびき」7機体制の構築を推進しており、この喪失はインフラ整備計画における遅れとなりました。今回の9号機に搭載される7号機は、その7機体制の完成に向けた重要なマイルストーンとなります。

一方で、技術的な検証は着実に前進しています。今回の発表の直前である2026年6月12日、JAXAはH3ロケット6号機の打ち上げに成功しました。この6号機は固体燃料ブースターを使用しない低コスト仕様の「30形態」での試験飛行でしたが、8号機で問題となった分離機構に補修対策を施した上で実施され、搭載された小型衛星の放出を計画通りに完了しています。この成功によって分離時の衝撃問題に対する対策の有効性が実証されており、9号機は原因究明とハードウェアの改修を経て、本格的な実用大型衛星の軌道投入を再開する最初のフライトとなります。

世界の宇宙ビジネス市場では、SpaceXの「Falcon 9」や欧州の「Ariane 6」などとの競争が激化しています。特にSpaceXはロケットの再利用技術を活用して低コストかつ高頻度の打ち上げを実現し、グローバル市場を席巻しています。H3ロケットは、従来のH-IIAロケットから製造プロセスを抜本的に見直し、打ち上げ費用の半減を目指して設計されました。日本が自律的な宇宙アクセス能力を強固に維持し、世界の商業打ち上げ市場で存在感を発揮していくためには、今回の9号機でミッションを確実に完遂し、運用に対する国際的な信頼を早期に再構築することが急務となります。

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NECと英BAE Systemsが協業──「能動的サイバー防御」で日本の安保を次世代へ

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NEC: 日本を代表するIT・ネットワーク企業。官公庁や防衛分野においても強固なシステム構築実績を持つ。

BAE Systems: 英国に本社を置く世界有数の防衛・航空宇宙・セキュリティ企業。国家レベルのサイバー防御ソリューションに強みを持つ。

能動的サイバー防御 (ACD): 攻撃を受けてから対処する従来の「受動的防御」に対し、脅威情報を収集して攻撃の予兆を未然に検知し、被害の発生を防ぐプロアクティブなサイバーセキュリティ手法。

それでは解説に入ります。

2026年6月15日、NECは英国の防衛・航空宇宙・セキュリティ企業であるBAE Systemsと、日本政府に対する能動的サイバー防御、通称ACDソリューションの導入に向けた協業に関する覚書を締結したと発表しました。この提携は、両社の専門的知見を持ち寄ってACDの共同開発や提供を支援し、日本におけるサイバーセキュリティ態勢を抜本的に強化することを目的としています。

背景には、日本の国家安全保障におけるサイバー防衛の歴史的な転換があります。現在、日本国内ではサイバーセキュリティの基本方針を、攻撃を受けてから対応する受動的防御から、脅威を事前に察知して無力化する能動的防御へとシフトさせるための制度設計や法整備が急速に進められています。こうした変革期において、国家レベルの高度なセキュリティ運用ノウハウを持つBAE Systemsと、日本の通信インフラや官公庁システムを長年支えてきたNECがタッグを組むことは、政府の新たな防衛構想を技術面から円滑に実装する上で極めて合理的な一手と言えます。

また、今回の協業は単なる一企業の事業提携にとどまらず、2026年1月に日英両政府が合意した「日英戦略的サイバー・パートナーシップ」の方向性に呼応するものです。両社は日本政府向けの直接的な支援に加えて、サイバーセキュリティおよび国家安全保障分野における日英の産業界の連携を促し、サイバー攻撃を受けても迅速に事業を継続・復旧できる「サイバーレジリエンス」を強化するための事業協力枠組みについても検討を進めていく合意に至りました。

地政学的リスクが高まり、国家を後ろ盾とする高度なサイバー攻撃が日常化する中、同志国との技術連携やインテリジェンスの共有は不可欠となっています。グローバルな防御力とローカルな実装力を掛け合わせた今回の取り組みは、日本のサイバー防衛インフラを世界水準へと引き上げ、重要インフラを未知の脅威から守るための強力な基盤となることが期待されます。

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Salesforce、AIエージェントのFinを36億ドルで買収──「Agentforce」の死角を埋める戦略的買収

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Salesforce: CRM（顧客関係管理）ソフトウェアの世界最大手。近年は企業向け自律型AIプラットフォーム「Agentforce」の展開に経営資源を集中させている。

Fin: カスタマーサポート特化のAIエージェント開発企業。2011年に「Intercom」として創業したが、2026年5月に自社のAI製品名である「Fin」へと社名を変更したばかり。

Agentforce: Salesforceが提供する、企業の業務を自律的に遂行するAIエージェントの構築プラットフォーム。現在、同社の成長を牽引する主力事業となっている。

Apex: Finが独自に開発したカスタマーサポート用途に特化したAIモデル。汎用モデルを凌ぐ高い問題解決率を誇る。

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2026年6月15日、Salesforceはカスタマーサポート向けAIエージェントを展開するFinを約36億ドルで買収する最終合意に達したと発表しました。買収手続きはSalesforceの2027年度第4四半期に完了する予定です。

アイルランド発祥で旧社名を「Intercom」とするFinは、ライブチャットやメール、WhatsAppなどあらゆるチャネルでの顧客対応を自動化するプラットフォームを提供しています。同社の最大の特徴は、カスタマーサポートに特化して独自開発されたAIモデル「Apex」です。最新のベンチマークによれば、Apexは顧客対応の解決率においてGPT-5.4やClaude 4.6 Sonnetといった最先端の汎用モデルを上回り、AIが事実とは異なるもっともらしい嘘を出力するハルシネーションの発生率も大幅に抑えられています。現在、Finのシステムは週に200万件の顧客対応を自動解決しており、AnthropicやSnowflakeなど3万社以上の企業に導入されています。

今回の買収の背景には、Salesforceが全社を挙げて推進する自律型AIプラットフォーム「Agentforce」の存在があります。Agentforceは、企業の複雑な要件に合わせて高度にカスタマイズできる点が評価され、直近の四半期において年間経常収益が前年同期比205%増の12億ドルに達するなど爆発的な成長を記録しています。しかしその反面、導入やデータ整備の難易度が高く、特に中小企業にとっては実装のハードルが高いという課題を抱えていました。

Salesforceのマーク・ベニオフCEOは、即戦力として機能するFinのパッケージ型AIエージェントを自社のラインナップに加えることで、導入の容易さと高度なカスタマイズ性の両方をシームレスに提供する狙いがあります。また、Finが抱えるAI領域における優秀なエンジニアチームの獲得も、開発競争において大きなアドバンテージとなります。

Salesforceは直近でもデジタルエクスペリエンスプラットフォームのContentfulや自動化ツールのRegrelloの買収を発表しており、2025年のInformaticaの大型買収を含め、AIエージェントを中核とした「エージェンティック・エンタープライズ」の実現に向けてアグレッシブな投資を続けています。特定の業務領域に特化して確実な成果を出す自律型AIへの需要が高まる中、エンタープライズ市場における覇権を巡るソフトウェア企業同士の合従連衡は、今後さらに加速していくと予想されます。

今回のエピソードは以上で終了です。また次回お会いしましょう。