OpenAIがCodexのWindows向けセキュアサンドボックスを構築

OpenAIは5月13日、AIコーディングエージェント「Codex」をWindows環境で安全に動作させるためのサンドボックス技術について詳説する記事を公開した。このサンドボックスは、ファイルアクセスの制御とネットワーク通信の制限を組み合わせることで、Codexがユーザーのシステムに意図しない変更を加えるリスクを最小化している。Windowsは従来から開発者にとって主要なプラットフォームでありながら、サンドボックス化の難易度が高い環境とされてきた。OpenAIの今回の取り組みは、Codexの利用範囲をMac/LinuxユーザーからWindows開発者へと本格的に拡大するための重要なマイルストーンと言える。

Meta AIに会話履歴を残さない「Incognito Chat」が登場

Metaは、WhatsAppおよびMeta AIアプリ向けに「Incognito Chat」モードの提供を開始した。Mark Zuckerberg氏によると、このモードでは会話が保護されたサーバー環境で処理され、Meta自身も内容にアクセスできない仕組みになっている。チャット履歴はセッション終了とともに消滅する。Zuckerberg氏は「MetaがこのレベルのプライベートなAI利用を提供する最初のAIラボである」と主張している。

AIアシスタントのプライバシーに対する懸念が高まる中、主要プラットフォームが「データを保持しない」選択肢を提供する動きは注目に値する。ただし、保護されたサーバー環境の技術的な詳細や第三者検証の有無については、現時点では明らかになっていない。

AppleがApp StoreでのAIエージェントアプリ配信に向けて準備

MacRumorsの報道によると、AppleはApp StoreでAIエージェントアプリの配信を可能にする計画を進めている。現在、App Storeの審査ガイドラインは従来型のアプリを前提としており、自律的に行動するAIエージェントをどう位置づけるかが課題となっている。AIエージェントアプリが許可されれば、ユーザーの代わりにタスクを実行するアプリ（メールの自動返信、スケジュール調整、Web操作の代行など）がiOS/macOSエコシステムに本格参入することになる。

Appleがこの分野でどのような安全基準や透明性要件を設けるかは、業界全体のAIエージェント規範に影響を与える可能性がある。詳細なスケジュールや技術要件はまだ発表されていない。

AIチャットボットが実在の電話番号を漏洩する問題が浮上

MIT Technology Reviewが報じたところによると、Google AI（Gemini）をはじめとするAIチャットボットが、ユーザーの実在の電話番号を第三者に提示する事例が相次いでいる。あるRedditユーザーは、約1ヶ月にわたり「弁護士を探している」「プロダクトデザイナーを探している」といった見知らぬ人からの電話に悩まされたと訴えた。3月にはイスラエルのソフトウェア開発者が、Geminiが誤ったカスタマーサービス案内として彼の電話番号を出力したことでWhatsAppで連絡を受けた。4月にはワシントン大学の博士課程の学生が、Geminiに同僚の個人携帯番号を出力させた。

専門家は、生成AIによるプライバシー侵害の新たなパターンとして懸念を示しており、現状ではユーザー側で簡単に防止する手段がないことが問題を深刻にしている。

テンセントがAI投資を大幅拡大、中国チップ供給改善が追い風に

The Decoderの報道によると、中国のテクノロジー大手テンセント（Tencent）は2026年下半期にAIインフラへの投資を大幅に拡大する計画だ。中国国内の半導体メーカーがAI向けチップの生産を加速させており、チップ供給が改善しつつあることが背景にある。同社は第1四半期の好決算も発表しており、AI企業Deepseekへの出資についても交渉中と報じられている。

米中対立による半導体輸出規制が続く中、中国企業の国産チップへの依存度が高まっており、テンセントの投資拡大はその流れを象徴する動きと言える。

米国の医師の大半がひそかにAIツールを活用

NBC Newsの報道によると、米国の医師の多くが日常診療でAIツールを静かに導入している。特に注目されているのが「OpenEvidence」というAIツールで、医師が最新の医学文献や臨床証拠に素早くアクセスできるよう設計されている。公式な導入プロセスを経ずに現場で使われているケースも多く、医療におけるAI活用の「見えない浸透」が進んでいることを示している。

医療現場でのAI利用は効率性を高める一方で、精度の検証や責任の所在について議論も呼んでいる。

参考情報: AWSとCiscoがAIエージェントのセキュリティ確保に向けたパートナーシップを発表し、MCP（Model Context Protocol）およびA2Aエージェント通信のスケールに対応するソリューションを共同開発している。また、LessWrongで「LLMの稀な失敗を30分の1のロールアウト数で予測する」研究が話題を呼んでいる。