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Microsoftが新たに発表したMAI-Image-2.5は、GoogleのNano Banana 2と肩を並べる性能を持つ画像生成モデルです。商業利用にも最適で、今後の展開が期待されます。

Googleは新しい実験的カテゴリー「エージェントブラウジング」を導入し、ウェブサイトがAIエージェントにどれほど適応しているかを評価しています。この取り組みは、将来的にAIエージェントによるフォーム入力や商品比較において重要な役割を果たすでしょう。

GoogleはI/O 2026でAIサブスクリプションの再構築を発表しました。従来のプロンプト制限から消費ベースの課金モデルに移行し、3つの新たなプランが登場します。これにより、ユーザーはより柔軟にAIサービスを利用できるようになります。

Googleは、AI検索に特別なSEO戦略は不要だと明言しました。既存のSEOがしっかりしていれば、AI機能でも問題なく表示されるとのことです。この記事では、Googleの新しいガイドラインをもとに、AI検索と従来の検索の関係性について理解できます。

Googleが新たに発表したGemini Intelligenceにより、Android向けに自動化されたAI機能が導入されます。これにより、旅行の予約や複雑なフォームの記入、音声からのテキスト変換などが簡単になります。これらの機能は、Samsung Galaxy S26やGoogle Pixel 10などのデバイスで利用可能です。

最新の研究によると、GoogleのAIが生成する検索結果は91%の正確性を示しています。しかし、その一方で情報源の信頼性が低下していることも判明しました。この記事では、これらの調査結果に基づき、今後の影響について考察していきます。

Googleが新たに発表したGemma 4は、Apache 2.0ライセンスで提供され、スマートフォンからワークステーションまで幅広いデバイスに対応しています。これにより、性能向上と開発者への自由度が大きく拡大しました。

GoogleはGemini APIに新たな「エージェントスキル」を追加しました。この機能は、AIコーディングアシスタントが直面する知識のギャップを解消し、最新の情報を提供します。テスト結果では、Gemini 3.1 Pro Previewが成功率を28.2%から96.6%へと大幅に向上させました。

GoogleはGeminiの新機能として、ユーザーがChatGPTやClaudeから保存したリマインダーやチャット履歴を簡単にインポートできるようにしました。このプロセスでは、AIアプリからのプロンプトを利用し、情報をGeminiに保存する仕組みが導入されています。

AppleはGoogleのGeminiモデルへの広範なアクセス権を取得しました。この技術を活用し、Appleは軽量なAIモデルを構築するためのデータ生成が可能となります。これにより、処理能力を抑えながらも高品質な回答を提供できるようになります。