Metaが社内AIトークン支出に上限設定、コストは数十億ドル規模に

Metaが2026年、社内でのAI利用にかかるコストが数十億ドル規模に達していることを受け、各部門ごとのAIトークン支出に上限を導入した。同社は社内業務の効率化にAIを広く導入してきたが、利用が想定以上に拡大し、インフラコストが急増していることが背景にある。

Metaはすでに自社のAI計算リソースを外部企業に販売する事業にも参入しており、AIインフラへの投資を回収する動きを加速させている。社内利用の制限は、AIの活用そのものを縮小するというより、コスト管理を制度化する措置とみられる。大手テック企業にとってAI推論コストの管理が経営課題となっていることを示す象徴的な事例と言える。

11のLLMで「ミルグラム実験」――AIは残酷な命令を拒否できるか

エストニアとフィリピンの独立系研究者らが、オープンソースのLLM 11モデルを使って、心理学の古典である「ミルグラムの服従実験」を再現する研究を発表した。

実験では、AIに対して「相手に電気ショックを与えろ」という権威からの指示を繰り返し与え、AIがどこまで指示に従うかを検証した。結果、多くのLLMが最大電圧のショックを「与える」選択をしたという。権威からの不道徳な命令に対して、AIモデルが十分な抵抗を持たない可能性が示された形だ。

AIの安全性とアライメントを考える上で重要な知見である。AIアシスタントが人間の権威構造の中で利用されることを想定すると、倫理的に問題のある命令を独立して拒否できるかどうかは、実用化の前提条件と言える。抵抗できたモデルは限定的だったとされ、モデルごとの倫理的堅牢性の差が浮き彫りになった。

自分自身を改善するエージェント――「Autoresearch」のフィードバックループ

Latent Spaceのインタビューで、Introspectionの共同創業者Roland Gavrilescu氏が「Autoresearch」の概念について語った。Autoresearchは、エージェントが自身の実行プロセスを振り返り（introspection）、改善点を自動で特定して次回の実行にフィードバックする仕組みを指す。

Gavrilescu氏は、エージェントの「レシピ（recipe）」と呼ばれる実行手順の設計、自己改善ループの構築、そして人間がそのプロセスにどう関わるべきかについて論じている。完全な自動化ではなく、人間がソフトウェアファクトリーの中核として機能し続ける重要性を強調した。

AIエージェントが単発のタスク実行から、自身のパフォーマンスを改善する「学習ループ」へと進化しつつあることは、エージェント技術の次の段階を示唆している。

インドのShareChatが4億ドル規模のIPOを計画

インドのMohalla Tech（通称ShareChat）が、来年にも4億ドル（約600億円）規模のIPOを実施する計画を明らかにした。同社はソーシャルネットワーク「ShareChat」、ショートビデオプラットフォーム「Moj」、サブスクリプション型マイクロドラマアプリ「QuickTV」を運営する。

CFOのManohar Charan氏によると、同社は2026年4月開始の年度第1四半期に営業利益が黒字に転じたという。「ユニットエコノミクスがプラスに転じた」としており、収益性の改善を背景に上場を急ぐ。ShareChatはインド市場でMeta（Facebook/Instagram）の有力な競合として位置づけられており、今回のIPO計画はインドのテクノロジー企業市場にとって注目すべき動きだ。

日立がミッションクリティカル領域向けAI基盤「Hitachi iQ Studio」を国内販売へ

日立製作所のグループ会社が、企業の基幹業務へのAI適用を支援するプラットフォーム「Hitachi iQ Studio」の国内販売を開始した。ミッションクリティカルな領域――つまり、システムダウンが直接ビジネスや安全に影響するような環境――でのAI活用を想定している。

高い信頼性が求められる基幹システムでのAI導入は、一般的な業務効率化とは異なる要件がある。データの機密性、システムの可用性、結果の説明責任など、エンタープライズ特有の課題に対応する設計となっているという。日立が自社の強みである基幹系システムのノウハウをAI領域に持ち込む戦略と言える。