導入：なぜ今週のAIニュースが重要なのか
2026年2月第3週後半は、主要AIベンダーが一斉に「次の世代」を見せた週でした。Anthropicは新モデルSonnet 4.6を発表、Googleは科学研究向けのGemini 3 Deep Thinkを大幅強化、NVIDIAは次世代AIチップの量産を開始。共通するテーマは 「賢さ」ではなく「実行力」 ── AIが自らコンピュータを操作し、科学の最前線を解き、現実世界のタスクを完遂する方向へ一気にシフトしています。
以下、2026/02/16〜02/18（JST） の主要トピック6つを、英語ソースを中心に整理しました。
1. 生成AIの進化：Anthropic Sonnet 4.6──コンピュータ操作×100万トークン
何が起きたか
Anthropicは2月17日に Claude Sonnet 4.6 をリリースしました。最大の特徴は、Webフォームの入力や複数ブラウザタブの横断操作などマルチステップのコンピュータ操作に対応した点です。さらにコンテキストウィンドウが 100万トークン（従来Sonnetの2倍）に拡大されました。
なぜ重要か
- AIが「テキストを返す」だけでなく 画面上で実際に操作を実行 できるようになった
- 100万トークンの長文脈により、大規模なコードベースや法的文書をまるごと読み込める
- 価格はSonnet 4.5と同等で、コスト据え置きの性能向上
活用例
- 経費精算や申請フォームの自動入力
- 複数SaaSツールを横断するデータ集約作業
- 長大な契約書の一括レビューと要点抽出
参考リンク
- Anthropic releases Sonnet 4.6 - TechCrunch
- Anthropic launches Claude Sonnet 4.6 - CNBC
- Anthropic says new AI model is better at using computers - Bloomberg
2. マルチモーダルAI：Gemini 3 Deep Think──科学推論で歴史的スコア
何が起きたか
Googleは2月12日に Gemini 3 Deep Think の大幅アップデートを公開。科学・研究・工学分野向けの専門推論モードとして刷新され、ARC-AGI-2で84.6%、Humanity’s Last Examで48.4%（ツールなし）という前例のないスコアを達成しました。
なぜ重要か
- 「明確な正解がない」研究課題でも高精度で推論できる能力を実証
- 不完全・ノイズの多いデータに対する耐性が大幅に向上
- AI Ultra契約者向けにアプリで即利用可能、API早期アクセスも開始
活用例
- 創薬研究における化合物スクリーニングの仮説生成
- 気候シミュレーションデータの異常検知と解釈
- 工学設計の最適化パラメータ探索
参考リンク
3. AIエージェント：「意図と実行のギャップ」が次の投資テーマ
何が起きたか
2月17日、AIが人間の意図を正確に実行に移す 「Intent-to-Execution Gap（意図−実行ギャップ）」 が次世代AI投資の中心テーマになるとの分析が公開されました。テキストや画像を生成できても、人間の微妙な意図をリアルタイムで機械命令に変換する技術はまだ発展途上です。
なぜ重要か
- 生成AIの「作る」能力と、エージェントの「行動する」能力の間にある溝が明確化
- この溝を埋める技術（高精度な意図推定、リアルタイムフィードバック）が投資対象に
- 単なるチャットボットから自律実行AIへの転換点
活用例
- 音声指示だけで複雑な業務フローを実行するAIアシスタント
- ユーザーの作業パターンを学習し先回りするプロアクティブAI
- 製造現場でのジェスチャー認識による作業指示
参考リンク
4. 世界モデル／ハードウェア：NVIDIA Vera Rubin──トークン単価10分の1へ
何が起きたか
NVIDIAはCES 2026で発表した次世代AIプラットフォーム Vera Rubin が量産段階に入ったことを確認。Blackwellアーキテクチャの後継として6チップ構成を採用し、トークン生成コストを前世代の約10分の1に削減する設計です。
なぜ重要か
- AIの推論コストが劇的に下がり、これまでコスト的に不可能だった用途が現実になる
- エージェント型AI、高度な推論モデル、MoEモデルに最適化された設計
- AWS、Google Cloud、Microsoft、OCIが2026年後半にVera Rubinベースのインスタンスを提供予定
活用例
- 大規模リアルタイム推論（全社員向けAIアシスタント）
- 世界モデルのトレーニング加速
- MoEモデルの効率的な本番運用
参考リンク
- NVIDIA Kicks Off the Next Generation of AI - NVIDIA Newsroom
- Nvidia launches Vera Rubin at CES 2026 - Yahoo Finance
5. 動画生成AI／新モデル：MiniMax M2.5とByteDance Seedance 2.0
何が起きたか
中国発の2つの注目リリースがありました。
- MiniMax M2.5 / M2.5 Lightning: MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用し、タスクごとに一部パラメータだけを活性化。コーディング・エージェントツール利用のベンチマークで競争力のあるスコアを出しつつ、トークン単価を大幅に引き下げ
- ByteDance Seedance 2.0: テキスト・画像・動画・音声を組み合わせたプロンプトから最大15秒の動画を生成。モーション同期、カメラワーク、サウンドの同時生成に対応
なぜ重要か
- MoEアーキテクチャにより「高性能＝高コスト」の常識が崩れ始めている
- 動画生成が「テキスト→動画」の一方向からマルチモーダル入力に進化
- 中国勢の急速な追い上げにより、モデル市場の価格競争がさらに加速
活用例
- 低コストでの大量テキスト処理・コード生成（M2.5）
- SNS向けショート動画の自動制作（Seedance 2.0）
- 商品紹介動画のプロトタイプ生成
参考リンク
6. 倫理的AI／業界動向：OpenAI IPOに暗雲、AI安全性の再定義
何が起きたか
OpenAIのIPO（2026年後半を予定）に不透明感が増しています。2月12日には幹部解任の報道を受け、予測市場でIPO実現確率が 52%「No」 に転落。背景には「adult mode」に関する倫理的懸念があります。一方、Alphabetは2026年のAI設備投資を 1,750〜1,850億ドル（前年の約2倍）に引き上げると発表し、AI投資拡大への強い意思を示しました。
なぜ重要か
- AI企業の評価が「技術力」だけでなくガバナンスと倫理方針で左右される時代に
- 巨額投資の継続は、AIインフラが今後も急速にスケールすることを意味する
- 安全性・倫理への対応が株価や企業価値に直結する構図が鮮明に
活用例
- AI導入時のガバナンスフレームワーク策定
- 投資判断でのAI倫理リスク評価
- 社内AI利用ポリシーの定期見直し
参考リンク
- OpenAI Markets Brief: February 12, 2026 - MLQ.ai
- 2026 Is Poised to Be the Year of the Tech IPO - Gizmodo
結論：「賢さ」から「実行力」へ──2026年のAIが問うもの
直近3日のニュースが示す方向性は明確です。
- モデルは操作する: Sonnet 4.6のコンピュータ操作、Deep Thinkの科学推論──AIが「答える」から「行動する」へ
- コストは崩壊する: Vera Rubinのトークン単価1/10、MiniMax M2.5のMoE低コスト化
- 信頼が価値になる: OpenAIのIPO混乱は、技術力だけでは市場の信頼を得られないことを示している
- 意図と実行の溝が次の戦場: Intent-to-Execution Gapを埋める技術が、次世代AIの競争軸になる
2026年のAIは、「どれだけ賢いか」ではなく 「どれだけ確実に実行できるか」 で評価される時代に入りました。
この記事は2026年2月18日（JST）時点で、直近3日相当の公開情報を基に作成しています。