10月23日朝のAIニュースまとめ。今日は「AIエージェントを現実のインフラのどこまで入れるのか」をめぐる対応が一斉に動いた一日だった。米大手銀行は顧客の認証情報でログインするエージェントの締め出しに踏み切り、1Passwordはパスワードを渡さずに代理ログインさせるという逆方向の答えを示した。Googleはエージェント1つひとつにハードウェア分離されたVMを割り当てる実行基盤を発表。OpenAIはDecisions APIを一般公開した。前回報じた中国のAI輸出規制では、DeepSeekとMiniMaxが早くも登録を完了したと伝えられている。

米大手銀行がAIエージェントを締め出す——1Passwordは「パスワード非開示の代理ログイン」で対抗

The Decoderの報道によると、Morgan StanleyやJPMorganなど米国の大手銀行では、顧客が自分の認証情報を使ってAIエージェントに口座へアクセスさせる事例が確認されている。中には、明示的な指示がないままエージェントがアカウントへアクセスしたケースもあったという。対応は迅速で、Morgan Stanleyはエージェントをブロック。他の大手行もアクセスを制限しており、多くの銀行はエージェントを読み取り専用アクセスに限定する方針だとされる。

銀行側の事情は想像に難くない。アクセスしてくるのが人間なのかエージェントなのか、何のためにどの範囲まで触るのかを判断できない認証情報の利用を、そのまま信用することはできない。送金のような不可逆な操作にまで繋がり得る口座という性質も、慎重な対応の理由だろう。

一方で、認証情報をエージェントに渡さずに済ませる技術的な答えも出てきた。1Passwordは、AIエージェントが顧客の代理として個人のアカウントにログインできる一方で、その認証情報自体はエージェントから保護され続ける機能をリリースした。パスワードという最大の秘密を渡さずに代理作業を任せる形で、銀行側の懸念とは逆方向から「エージェントと既存インフラの接続」に道を開けるかが注目される。

Googleの「Agent Compute Engine」——エージェントごとにハードウェア分離のマイクロVM

Googleは、AIエージェント専用に設計されたランタイム環境「Agent Compute Engine」を発表した。Geminiエージェント1つひとつに対して、ハードウェアで分離されたマイクロ仮想マシンを割り当てるのが特徴で、クラウド・ハイブリッド・オンプレミスのそれぞれの環境でエージェントを管理するガバナンス機能も拡張した。

エージェントに長期の作業を任せるほど、実行環境の隔離と監視は安全性の土台になる。銀行が「何が動いているか分からないログイン」を拒むのと対照的に、実行側から信頼の前提を作っていくアプローチだ。エージェント時代のインフラ設計が、モデル性能とは別の軸で競争になり始めている。

OpenAIがDecisions APIを一般公開——decision model競争は激化へ

OpenAIは、アプリケーションに高速・低コストな意思決定を組み込むための「Decisions API」を発表した。応答性の高いアプリケーションを構築できることを前面に出している。TechCrunchは、OpenAIがJevの対抗となるdecision modelを広く一般提供する形で、decision model市場の競争が激化していると伝えている。エージェントの暴走を「決定の品質」で抑えるカテゴリが定着しつつあるようにも見え、今後の価格と性能の動向から目が離せない。

DeepSeekとMiniMaxが中国のAI輸出規則をクリア——オープンウェイト公開の不確実性が後退

前回のまとめでは、中国が自国のトップAIモデルやチップ設計を輸出規制のかげに置く動きを報じた。その後、中国メディアの10月22日付報道として、DeepSeekとMiniMaxが中国の新たな暫定AI輸出規則に基づく登録申請を完了したと伝えられている。両社は技術を国境を越えた審査に提出し、商務省が先進AIモデルの海外配布に定めた行政要件を満たしたという。

これにより、モデルウェイトのオープンソース公開と、認可された国際的な商用提携について明示的な承認が得られたとされる。今後のモデル更新も、明確な法的手続きの中で国際展開できる枠組みが整った形だ。オープンウェイト陣営にとって最大の懸念だった「中国発モデルの海外公開が止まるのでは」という不確実性は、当面後退したと見てよさそうだ。

Gartner調査「実リターンは13%」——それでもCEOの75%は予算増を継続

GartnerがCIO 2,002人を対象に実施した調査では、AI投資から実際のビジネス価値を得られていると答えた企業は13%にとどまった。さらに51%は、AIによって運用コストがむしろ増えると予想している。一方で、CEOの75%は技術予算をさらに増やす考えだとという。The Decoderはこの状況を「戦略的な確信が、測定可能な成果を上回っている」と評している。

導入の現場では引き続き動きが加速している面もある。Uberは、一部でのパイロット導入にとどめていたChatGPT Workを、従業員約3万人全社規模へ拡大すると発表した。コスト増を覚悟した投資が続く中で、13%の実感をどう引き上げるかが次の焦点になりそうだ。

MicrosoftのAI診断システムが困難な症例で一般医を上回る——ただし改善の多くは基盤モデル由来

MicrosoftのMustafa Suleymanは、同社の新しいAI診断システムが困難な症例において一般医を上回る成績を収めたとする研究が、科学誌Scienceに掲載されたことを明かした。「医療における超人知能（medical superintelligence）」の実現を目指す構想の一環という。

興味深いのは留保の部分だ。TechCrunchの報道によれば、その改善の大部分はMicrosoftのシステムそのものではなく、下層で使われているAIモデルの性能に由来すると分析されているという。独自アーキテクチャの優位性と、基盤モデルの向上とを切り分けて評価することの重要性を示す結果とも言えるだろう。