【直近3日】AIニュース6選：エージェント実装・動画生成・安全性が一気に動いた週

今週のAIニュース漫画

---

導入：なぜ今、AIトレンドを知るべきか

AIは、発表された機能よりも「実際に仕事で使えるか」で評価される段階に入りました。
この1〜2日だけでも、エージェント、動画生成、評価基準、安全性、AIインフラが同時に更新されています。

この記事では 2026-02-22〜2026-02-25（JST） に公開された英語ニュースを日本語で整理します。
※以下の「トレンド」は、公開情報をもとにした筆者の整理（分析）です。

---

1. AIエージェント：ついに「業務の流れ」ごと自動化へ

何が起きたか

• AnthropicがClaude Coworkの企業向けプラグイン連携を拡張し、HR・設計・エンジニアリング・財務などへの適用を打ち出しました。
• OpenAIは、企業がPoCから本番導入に進むためのパートナー連携（Frontier Alliance Partners）を発表。
• SamsungはGalaxy AIにPerplexityを統合し、複数エージェントを使い分ける方向を示しました。

なぜ重要か

• AIが「質問に答える」だけでなく、複数アプリをまたいでタスクを進める段階に入ったためです。
• 企業では、単体ツール導入より「業務フロー全体の再設計」が主戦場になります。

具体的な活用例

• 営業資料作成で、CRM確認→提案書下書き→承認用共有をエージェントが連続実行
• バックオフィスで、契約確認→請求処理→社内報告を半自動化

参考リンク

• https://techcrunch.com/2026/02/24/anthropic-launches-new-push-for-enterprise-agents-with-plugins-for-finance-engineering-and-design/
• https://openai.com/index/frontier-alliance-partners
• https://www.theverge.com/tech/882921/samsung-is-adding-perplexity-to-galaxy-ai

---

2. 生成AIの進化：性能競争が「正しく測れるか」に移った

何が起きたか

• OpenAIは、SWE-bench Verifiedが汚染（学習データ混入など）により最先端コーディング能力を正しく測れないとして、評価対象から外す方針を発表。
• Multiverse Computingは、圧縮した大規模モデルを無償公開し、性能と軽量化の両立をアピールしました。

なぜ重要か

• 「スコアが高い」だけではなく、「そのスコアは信頼できるか」が重要になったためです。
• 同時に、モデルの軽量化が進むことで、導入コストを下げた実運用が加速します。

具体的な活用例

• 自社AI評価で、単一ベンチマーク依存を避けて複数指標を併用
• 圧縮モデルを使ったオンプレ環境での推論コスト削減

参考リンク

• https://openai.com/index/why-we-no-longer-evaluate-swe-bench-verified
• https://techcrunch.com/2026/02/24/spanish-soonicorn-multiverse-computing-releases-free-compressed-ai-model/

---

3. マルチモーダルAI：チャットから「実行可能なミニアプリ」へ

何が起きたか

• GoogleはOpalに自動ワークフロー作成機能を追加し、テキスト指示からタスク実行できる方向を強化。
• ProducerAIのGoogle Labs参加により、音楽生成でもAIエージェント的な制作体験が拡大しています。

なぜ重要か

• マルチモーダルAIが、検索や要約だけでなく「作る・回す」工程まで入り始めたためです。
• クリエイティブ用途と業務用途の境目が薄くなり、活用範囲が広がります。

具体的な活用例

• 商品説明文から、画像素材案・BGM案・短尺動画案をまとめて生成
• マーケ業務で、企画メモから配信用の下書きワークフローを自動生成

参考リンク

• https://techcrunch.com/2026/02/24/google-adds-a-way-to-create-automated-workflows-to-opal/
• https://www.theverge.com/tech/883307/google-producerai-deal-music

---

4. 動画生成AI：Seedance 2.0で「見た目のリアルさ」が一段上がる

何が起きたか

• The Vergeは、ByteDanceの動画生成モデル「Seedance 2.0」について、従来より映像の説得力が上がった一方で課題も残ると報じました。

なぜ重要か

• 動画生成は、静止画生成よりも「時間軸の自然さ」が難所でした。ここが改善すると、実務利用の可能性が広がります。
• 同時に、誤情報や“AIスロップ”への対策も必要性が増します。

具体的な活用例

• SNS用ショート動画の試作
• 広告の絵コンテ検証やA/Bテスト用素材の高速作成

参考リンク

• https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/883615/seedance-bytedance-tom-cruise-brad-pitt-jia-zhangke

---

5. 世界モデルの土台：AIインフラ投資がさらに大型化

何が起きたか

• MetaがAMDとの大型チップ契約を進め、NVIDIA以外も含む供給網の拡張を強めています。

なぜ重要か

• 世界モデルや高度なシミュレーションAIは、巨大な計算資源を必要とします。
  そのため、チップ調達とデータセンター戦略が、モデル進化のスピードを直接左右します。

具体的な活用例

• 大規模シミュレーションを使う製造・物流最適化
• リアルタイム意思決定を行うエージェント基盤の拡張

参考リンク

• https://techcrunch.com/2026/02/24/meta-strikes-up-to-100b-amd-chip-deal-as-it-chases-personal-superintelligence/

---

6. 倫理的AIとセキュリティ：モデル防御と利用ルールが焦点に

何が起きたか

• Anthropicは、Claudeの能力を不正に抽出する蒸留攻撃（distillation attacks）を検知・対策したと公表しました。
• 同時に、国防用途をめぐるガードレールの扱いが政策論点になっていることも報じられています。

なぜ重要か

• AIの競争は「性能」だけでなく、モデル保護・利用制限・監査の設計まで含む段階に入りました。
• 安全対策は、技術課題であると同時に、経営・規制・国際関係の課題でもあります。

具体的な活用例

• 企業でのAPI利用監視（異常アクセス検知・レート制御）
• 高リスク業務向けに、モデル利用範囲と承認フローを明文化

参考リンク

• https://www.anthropic.com/news/detecting-and-preventing-distillation-attacks
• https://techcrunch.com/2026/02/24/anthropic-wont-budge-as-pentagon-escalates-ai-dispute/

---

結論：未来への影響は「賢さ」より「運用力」で決まる

直近3日で見えたポイントは明確です。

• AIエージェントは、単機能から業務フロー実行へ進化
• 生成AIは、性能だけでなく評価の信頼性と軽量化が焦点
• マルチモーダルAIは、制作・実行の現場へ浸透
• 動画生成AIは実用圏に近づく一方で、真偽判定がより重要に
• 世界モデルの進化は、チップ投資とインフラ整備に強く依存
• 安全性は「後付け」ではなく、導入時の前提条件になった

これからのAI活用は、モデルの新しさだけでなく、安全に運用し、成果につなげる設計力で差がつきます。

---

この記事は2026年2月25日（JST）時点で、2026-02-22〜2026-02-25公開の英語ニュースを基に作成しています。