2026年11月に入り、生成AIを取り巻く動きが活発になっています。
11月上旬は、AI学習に関するWeb標準化の動き、OpenAIによるGit開発基盤企業の買収、AnthropicのIPO申請、Googleの新型AIモデル、さらにはAIによるLinuxの脆弱性調査や産業用ロボットへのAI実装など、幅広い分野で注目すべき発表がありました。
特に注目したいのは、AIが文章やプログラムを生成する段階から、開発工程そのものやセキュリティ対策、実際の製造現場にまで活用され始めていることです。
本記事では、2026年11月5日時点で確認できる主要なAIニュースを取り上げ、発表内容だけでなく、企業やエンジニアにどのような影響があるのかについても解説します。
※10月末に発表されたニュースのうち、11月上旬の動向と関連性が高いものも含めています。
- この記事でわかること
- 2026年11月上旬の主要AIニュース一覧
- 1. 共通AI学習拒否シグナル：robots.txtでAI学習への利用意向を伝える仕組み
- 2. OpenAI：Git開発基盤企業「Pierre」を買収しCodexを強化
- 3. Anthropic：Nasdaq上場に向けたIPO申請とAP通信との提携報道
- 4. Google DeepMind：新型AIモデル「Gemini 4 Carbon」と教育AIの方針変更
- 5. OpenAI：AIによってLinuxカーネルの脆弱性948件を調査
- 6. Panasonic：触覚に反応するロボット操作AI「T-Rex」を開発
- 7. KEYENCE：PLC専用AIエージェント「KV Intelligence」を発表
- まとめ：AIは生成から実務の実行・制御へ
- 次に読むおすすめ記事
- 参考情報
この記事でわかること
- IETFで進む共通AI学習拒否シグナルの標準化
- OpenAIによるPierre買収とCodexの開発基盤強化
- AnthropicのIPO申請とAP通信とのコンテンツライセンス報道
- Googleの新型AIモデル「Gemini 4 Carbon」と教育AIの方針変更
- OpenAIによるLinuxカーネルの大規模な脆弱性調査
- Panasonicの触覚ロボットAI「T-Rex」
- KEYENCEのPLC専用AIエージェント「KV Intelligence」
- AIエージェント時代における開発・セキュリティの変化
2026年11月上旬の主要AIニュース一覧
| トピック | 発表日 | 主な内容 |
|---|---|---|
| 共通AI学習拒否シグナル | 10月30日 | IETFでAI学習への利用意向を示す共通シグナルのドラフトが公開 |
| OpenAI：Pierre買収 | 11月4日 | Git関連技術を持つ開発基盤企業の買収を発表 |
| Anthropic：IPO申請 | 10月26日・11月2日 | Nasdaq上場を目指すS-1と修正版をSECに提出 |
| AnthropicとAP通信 | 11月上旬 | コンテンツライセンス契約をAdweekが報道 |
| Gemini 4 Carbon | 10月28日 | サイバーセキュリティと長期タスクに強い新型モデルを発表 |
| Googleの教育AI方針 | 11月3日 | Guided LearningのGoogle Classroomへの展開と学校向けAI制御の変更 |
| OpenAI：Linux脆弱性調査 | 11月4日 | AIを活用し948件のLinux権限昇格脆弱性について修正候補を作成 |
| Panasonic：T-Rex | 11月5日 | 触覚情報を利用する両手ロボット操作AIを開発 |
| KEYENCE：KV Intelligence | 11月2日 | PLCのデバッグやラダー作成を支援するAIエージェントを発表 |
1. 共通AI学習拒否シグナル：robots.txtでAI学習への利用意向を伝える仕組み
2026年10月30日、Webサイト運営者がAI学習へのコンテンツ利用について意思表示しやすくするための共通シグナルが発表されました。
この取り組みは、IETF（Internet Engineering Task Force）のAI Preferencesワーキンググループで進められている標準化の議論に関連するものです。
Webサイト運営者にとって、今後のAIクローラー対策に関係する重要な動きです。
何が発表されたのか
これまでWebサイト運営者がAI学習への利用を拒否したい場合、AI企業ごとに異なるクローラー名を指定して、robots.txtに設定する必要がありました。
例えば、以下のようなものです。
- GPTBot：OpenAIのクローラー
- ClaudeBot：Anthropicのクローラー
- Google-Extended：GoogleのAI関連サービスにおける利用制御に関係するトークン
- CCBot：Common Crawlのクローラー
AI企業やサービスが増えるほど、個別の設定を管理する負担も大きくなります。
そこで提案されたのが、AI学習への利用意向を共通のポリシートークンで表現する仕組みです。
2026年10月30日には、AnthropicのKevin Kelley氏が作成した以下のIETFインターネットドラフトが公開されました。
draft-kelley-aipref-training-preference-signal
このドラフトでは、robots.txtに次のような設定を記述する方法が示されています。
User-Agent: __usage_ai-training
Disallow: /
Allow: /press-kit/
この例では、原則としてWebサイト内のコンテンツをAI学習に利用しないでほしいという意思を示し、/press-kit/ 以下についてはAI学習への利用を許容する意思を示しています。
従来のrobots.txtと何が違うのか
重要なのは、クローリングの制御とコンテンツの利用目的を分けて考えられることです。
従来のrobots.txtでは、特定のクローラーに対してアクセスを許可するか拒否するかを指定していました。
しかし、Webサイト運営者には次のような要望があります。
- Google検索にはインデックスしてほしい
- AIによる検索や情報取得には利用してほしい場合もある
- ただし、生成AIのモデル学習には利用してほしくない
今回の共通シグナルは、こうした利用目的の違いを表現するためのものです。
AI学習への利用意向を示すシグナルと、クローラーのアクセス制御は独立した仕組みとして扱われます。
現時点での対応状況
注意したいのは、今回の仕組みがすでに正式な国際標準として確定し、主要AI企業すべてが実装済みというわけではないことです。
2026年11月5日時点では、IETFのインターネットドラフトとして公開されている段階です。
OpenAIは10月30日に共通シグナルを尊重する方針を発表しましたが、実装は今後数カ月以内を目指すとしています。
また、既存のクローラー制御機能は引き続き適用されます。
したがって、現時点でWebサイト運営者がこの設定だけに依存するのは適切ではありません。
Webサイト運営者への影響
今後、この仕組みが複数のAI事業者に採用されれば、Webサイト運営者はAI企業ごとの設定を管理する負担を軽減できる可能性があります。
ただし、robots.txtはアクセス制御を強制する認証システムではありません。
AI事業者がシグナルを尊重することを前提とした意思表示の仕組みであり、法的な利用禁止や技術的なアクセス遮断と同じものではない点には注意が必要です。
2. OpenAI：Git開発基盤企業「Pierre」を買収しCodexを強化
2026年11月4日、OpenAIはGit関連の開発基盤を手掛ける「Pierre Computer Company, Inc.」を買収すると発表しました。
今回の買収は、AIによるプログラム生成だけでなく、開発者が日常的に利用するGitのワークフローそのものをAIエージェントに適応させる動きとして注目されます。
Pierreとは何か
Pierreは、Gitを利用したコード管理やレビューに関連する技術を提供している企業です。
OpenAIの発表によると、同社の技術には以下のものがあります。
- Trees：プロジェクト内のファイルを高速に移動・確認するためのライブラリ
- Diffs：コードの変更箇所を表示・確認するためのライブラリ
- Code Storage：Gitを利用してコードやその履歴を保存するサービス
実は、PierreのTreesとDiffsは、すでにCodexアプリのファイル閲覧や変更内容のレビュー機能で利用されています。
今回の買収によって、OpenAIはPierreの開発チームと協力し、AIエージェント時代に適したGitのワークフローを構築する方針です。
GitHubとの関係はどうなるのか
今回の発表で興味深いのが、OpenAI自身がGitの管理基盤を強化している点です。
OpenAIは、社内のエンジニアやAIエージェント向けに「Pando」という独自のソース管理バックエンドも開発しています。
AIエージェントが複数の作業を並行して進める場合、コードの変更やブランチ管理、レビューなどを効率よく処理する仕組みが重要になります。
従来のGitワークフローを、AIエージェントが扱いやすい形に進化させようとしているわけです。
一方で、GitHubとの関係については、今後の動向を見守る必要があります。
現時点でGitHubを置き換えると発表されたわけではありません。
今後の開発環境への影響
これまでのAIコーディングツールは、プログラムの補完やコード生成など、開発者の作業を補助する役割が中心でした。
しかし、AIエージェントは複数のファイルを横断してコードを変更したり、テストを実行したり、修正を繰り返したりできます。
そのため、今後はコード生成能力だけでなく、生成されたコードを安全に管理・レビューする仕組みも重要になります。
今回のPierre買収は、Codexを単なるコーディング支援ツールではなく、AIエージェントを中心とした開発環境へ発展させるための動きと考えられます。
なお、買収は発表時点では合意段階であり、正式な完了とは区別する必要があります。
なお、OpenAIが提供する業務向けツールとCodexの役割分担や使い分けについては、以下の個別記事で詳しく解説しています。
3. Anthropic：Nasdaq上場に向けたIPO申請とAP通信との提携報道
Claudeを開発するAnthropicも、11月上旬に注目すべき動きを見せています。
大きく分けて、IPOに向けたSECへの書類提出と、AP通信とのコンテンツライセンス契約に関する報道です。
Nasdaq上場に向けてForm S-1を提出
Anthropicは2026年10月26日、米国証券取引委員会（SEC）にForm S-1を提出しました。
また、11月2日には修正版となるForm S-1/Aも提出されています。
同社はNasdaq Global Select Marketへの上場を目指しており、ティッカーシンボルは「ANT」を予定しています。
ただし、株式の売出価格や株数などは、今後の手続きで決定される事項です。
S-1の提出はIPOに向けた重要な手続きですが、提出した時点で上場が完了したわけではありません。
S-1から見えるAnthropicの成長と課題
公開されたS-1には、同社の事業規模や財務状況に関する詳細な情報が記載されています。
例えば、2026年6月までの3カ月間の売上高は116億ドルとなり、前年同期の7億8,700万ドルから大きく成長しています。
一方、AIモデルの開発やサービス提供に必要な計算資源への投資も巨額です。
2026年上半期の計算資源・インフラ関連費用は約89億4,500万ドルと記載されています。
AI企業の競争力はモデル性能だけでなく、GPUなどの計算資源を確保できるかどうかにも左右されることが分かります。
また、S-1ではClaudeを次世代モデルの研究、学習データの処理、評価、安全性監査、コード作成などに活用していることも説明されています。
AIが次のAIを開発するサイクルを加速させている一方、その進展が安全性のリスクにつながる可能性についても言及されています。
AP通信とのコンテンツライセンス契約が報道される
もう一つ注目したいのが、米国の通信社であるAssociated Press（AP通信）との契約です。
11月上旬、米メディアのAdweekは、AnthropicがAP通信とコンテンツおよびデータのライセンス契約を結んだと報じました。
報道によると、米中間選挙に関連する最新の情報について、ClaudeがAP通信の情報を利用し、出典を明示した回答を提供したとのことです。
これはAnthropicにとって、デジタルニュース出版社との初めての有料コンテンツライセンス契約とされています。
ただし、2026年11月5日時点では、AnthropicとAP通信の公式発表による確認は取れていません。
また、契約金額や期間も明らかになっていません。
そのため、現時点ではメディアによる報道として扱う必要があります。
AI企業とコンテンツ提供者の関係
生成AIの普及に伴い、Webサイトや報道機関が提供する情報をどのように利用するかが大きな問題になっています。
AI企業にとっては、信頼性の高い最新情報を取得できることが重要です。
一方、コンテンツ提供者にとっては、自社の情報が無断で利用されることを防ぎ、適切な対価を得る仕組みが必要です。
今回のAP通信との契約報道は、AI企業と情報提供者の関係が、単純なスクレイピングからライセンス契約を含む商業的な関係へと広がっていることを示す動きといえます。
4. Google DeepMind：新型AIモデル「Gemini 4 Carbon」と教育AIの方針変更
Google DeepMindは2026年10月28日、次世代フロンティアモデル「Gemini 4 Carbon」を発表しました。
また、11月3日には教育分野における生成AIの利用方針についても大きな発表を行っています。
Gemini 4 Carbonとは
Gemini 4 Carbonは、Googleが発表した新しいフロンティアモデルです。
先行して発表されたGemini 4 Argonをベースに、コーディング、エージェントタスク、サイバーセキュリティなどの能力を強化しています。
特に注目されるのは、長時間にわたって複雑な作業を進める「Long-horizon tasks」への対応です。
Googleによると、社内の開発環境では、複雑なバグの原因調査や大規模なコードベースの修正など、数日間にわたる作業を継続できる性能を示したとしています。
また、Googleが公表したArtificial Analysis Intelligence Indexのv5.0では、スコア59で1位を獲得しています。
サイバーセキュリティ関連のベンチマークでも、以下の結果を公表しています。
| ベンチマーク | 内容 | 公表スコア |
|---|---|---|
| SEC-bench Pro | 脆弱性の発見 | 88.2% |
| ExploitGym | 脆弱性の悪用可能性の検証 | 54.8% |
| CWE-bench | 脆弱性の修正 | 71.0% |
これらはGoogleが公表したベンチマーク結果であり、すべての実務環境で同等の性能を保証するものではありません。
提供状況について
Gemini 4 Carbonは発表時点で一般向けに全面公開されているわけではありません。
Googleは、まずサイバーセキュリティの専門家など一部の利用者に提供し、その後、信頼できるパートナーへ段階的に提供を拡大する方針を示しています。
開発者、企業、一般ユーザー向けの提供は今後の予定です。
Googleが教育AIの方針を変更
11月3日には、Googleが教育分野でのAI利用について新しい方針を発表しました。
注目されるのが「Guided Learning（ガイド付き学習）」の展開です。
Guided Learningは、AIが問題の答えを直接提示するのではなく、質問や段階的なヒントを通じて、学習者自身が考えながら問題を解決できるように支援する仕組みです。
今回、Google ClassroomでGuided Learningを世界的に利用できるようにすると発表しました。
また、小中高校（K-12）の生徒アカウントについて、Gemini、Gemini Notebook、Google Classroom内のAI機能、Google検索などのアクセス制御を変更する方針も示しています。
学校管理者が明示的に許可するまで、対象サービスへのアクセスを無効にする仕組みです。
ただし、これは発表時点ですべての学校に即時適用されたという意味ではありません。具体的な変更時期などは、学校側に今後案内するとしています。
AIを使わせるだけでなく、学習方法も考える段階へ
教育分野では、生成AIによって宿題やレポートの答えを簡単に得られるようになったことが課題になっています。
AIが答えを出すことと、利用者が内容を理解することは同じではありません。
Googleの今回の取り組みは、AIを単なる回答生成ツールとして利用するのではなく、学習者の理解を支援するツールとして活用しようとするものです。
なお、Gemini 4 Carbonの技術仕様やベンチマークスコア、先行モデルArgonとの違いについては、以下の個別記事で詳しく解説しています。
5. OpenAI：AIによってLinuxカーネルの脆弱性948件を調査
2026年11月4日、OpenAIはAIを活用したLinuxカーネルの脆弱性調査について発表しました。
今回の取り組みでは、AIを利用した自動調査パイプラインによって、多数の脆弱性候補を発見・検証し、修正候補まで生成しています。
セキュリティに携わるエンジニアにとって、非常に注目すべきニュースです。
何が行われたのか
OpenAIは、Linuxカーネルを対象とした脆弱性の発見、検証、エクスプロイト生成、修正候補作成を自動化する研究用パイプラインを構築しました。
2026年10月中旬に実施した調査では、以下の結果が公表されています。
| 調査項目 | 結果 |
|---|---|
| 調査で抽出した候補 | 2,308件 |
| 動的に再現した脆弱性 | 1,724件 |
| ローカル権限昇格のエクスプロイト | 948件 |
| API利用コスト | 約121万ドル |
ローカル権限昇格（LPE：Local Privilege Escalation）とは、一般ユーザー権限で実行されているプログラムなどから、より高い権限を取得する攻撃です。
Linuxの場合、悪意のあるユーザーがroot権限を取得できれば、システム全体に深刻な影響を及ぼす可能性があります。
今回の調査では、発見した問題についてエクスプロイトを生成し、実際に悪用可能かどうかを検証したうえで、修正候補も作成しています。
AIによる脆弱性調査の自動化
従来、Linuxカーネルの脆弱性調査には高度な専門知識が必要でした。
ソースコードを分析し、問題のある処理を特定し、実際に脆弱性が存在するかを検証する必要があります。
さらに、発見した脆弱性については、再現手順や修正方法を整理しなければなりません。
今回の研究では、これらの工程をAIによって連続的に処理する仕組みを構築しています。
大まかな流れは以下の通りです。
- Linuxカーネルのソースコードを分析する
- 脆弱性の候補となる箇所を抽出する
- 動的に脆弱性を再現する
- エクスプロイトを生成して悪用可能性を検証する
- 修正候補を生成する
- 人間のセキュリティ研究者が結果を確認する
重要なのは、AIが生成した結果をそのまま採用するのではなく、人間の研究者による確認を行っている点です。
セキュリティ対策への影響
今回の研究は、AIが脆弱性を発見するだけでなく、実際に悪用可能かどうかを検証する能力も高めていることを示しています。
これは防御側にとって大きなメリットになります。
一方で、同じ技術が攻撃者に利用された場合、脆弱性の発見や攻撃手法の開発が効率化される可能性もあります。
今後は、AIを利用した脆弱性調査への対応が、企業のセキュリティ対策において重要になると考えられます。
6. Panasonic：触覚に反応するロボット操作AI「T-Rex」を開発
2026年11月5日、パナソニック ホールディングスと米国の研究開発拠点PRDCAは、複数の研究機関と共同でロボット操作AI「T-Rex」を開発したと発表しました。
T-Rexは、視覚や言語だけでなく、指先の触覚情報を利用してロボットの動作をリアルタイムに調整する技術です。
従来のロボット操作AIの課題
従来のロボット操作AIでは、カメラから取得した画像をもとに、対象物の位置や形状を認識して動作を決定する方法が中心でした。
しかし、人間が物を扱う場合には、視覚だけでなく指先の触覚も重要です。
例えば、卵を持ち上げる場合、強く握りすぎれば割れてしまいます。
また、鍵を鍵穴に差し込む場合や、カードを隙間から取り出す場合には、接触した感覚に応じて力加減を調整する必要があります。
T-Rexは、こうした触覚情報をAIモデルに統合することで、繊細な動作を実現しようとするものです。
T-Rexの仕組み
T-Rexでは、視覚・言語による動作生成と、触覚による動作修正を組み合わせています。
主な仕組みは以下の通りです。
動作生成モジュール（約5Hz）
視覚情報と自然言語による指示をもとに、作業全体の動作を生成します。
動作修正モジュール（約20Hz）
10本の指先に配置された触覚センサーから得られる情報を利用し、接触状態の変化に応じて動作を修正します。
このように、作業全体の動作は比較的低い頻度で生成しながら、指先の細かな動きはより高い頻度で調整する仕組みです。
実験結果
パナソニックの発表によると、研究チームは200種類を超える日用品と22種類の基本動作を組み合わせ、7,700件を超える、合計100時間の両手ロボット操作データを収集しました。
このデータを利用して学習させ、以下のような12種類の実環境タスクで評価しています。
- ページをめくる
- 卵を移し替える
- 歯磨き粉を塗布する
- 鍵を開ける
- カードを取り出す
- 電球をねじ込む
その結果、平均成功率65％を達成しました。
比較対象となった従来手法の成功率は35％であり、30ポイントの改善となっています。
また、触覚情報を除いた場合の成功率は42％に低下しており、触覚情報を利用することの有効性も示されています。
フィジカルAIへの応用
今回の技術は、製造現場や物流現場への応用が期待されます。
例えば、製造ラインでの部品の挿入やねじ締め、物流現場での柔らかい物品や壊れやすい商品の取り扱いなどです。
AIが画面の中だけでなく、実際に物体に触れながら作業するための技術として、今後の発展が注目されます。
なお、今回の成果は研究開発段階の技術であり、すでに一般の製造ラインで広く実用化されているわけではありません。
7. KEYENCE：PLC専用AIエージェント「KV Intelligence」を発表
2026年11月2日、制御機器大手の株式会社キーエンスは、PLC専用AIエージェント「KV Intelligence」を発表しました。
発売予定日は2026年11月16日です。
工場の自動化設備や産業用制御システムに携わるエンジニアにとって、興味深いニュースです。
KV Intelligenceとは
KV Intelligenceは、キーエンスのPLC向けプログラミング支援ソフト「KV STUDIO」から利用する生成AIエージェントです。
自然言語で指示することで、PLCのプログラム作成やデバッグ、プログラム内容の把握などを支援します。
主な機能は以下の3つです。
1. ディープデバッグ
PLCのプログラムやセンサ信号の挙動を比較・解析し、異常箇所や原因候補を提示する機能です。
KV-Xシリーズのドライブレコーダに記録された過去の変数・デバイス値やイベント履歴なども利用して、正常時との差分を分析します。
2. ラダー・ST言語の自動生成
自然言語で指示することで、ラダー図やST言語のプログラムを自動生成します。
変数や構造体の定義、コメントなども含めて作成できるため、プログラミング作業の効率化が期待できます。
3. ビジュアル要約
既存のPLCプログラムを解析し、システム構成や動作フローチャート、各モジュールの処理内容などをHTML形式で出力します。
初めて見るプログラムでも全体像を把握しやすくなり、保守や引き継ぎの負担軽減につながります。
対応環境と利用条件
キーエンスが公表している主な仕様は以下の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対応ソフト | KV STUDIO Ver.13以降 |
| 対応PLC | KV-Xシリーズ |
| 対応CPU | KV-X550／KV-X530／KV-X520／KV-X500 |
| OS | Windows 11（64bit） |
| インターネット接続 | 必須 |
| 動作方式 | クラウド利用 |
| 発売予定日 | 2026年11月16日 |
KV-Xシリーズの実機がなくても利用できますが、インターネット接続が必要です。
そのため、完全にオフラインで運用している開発環境では、ネットワーク要件を確認する必要があります。
PLC開発におけるAI活用
製造業の現場では、PLCのプログラムが複雑化する一方、熟練技術者の不足や技術継承が課題になっています。
特に、長年稼働している設備のプログラムを解析したり、突発的な停止原因を調査したりする作業には、多くの経験と時間が必要です。
KV Intelligenceは、こうした作業をAIで支援する製品です。
ただし、AIが生成したプログラムや修正案を無条件に採用することは避けるべきです。
PLCは設備の動作や安全性に直接関係するため、生成結果の検証や実機での動作確認など、人間による確認が引き続き重要になります。
まとめ：AIは生成から実務の実行・制御へ
2026年11月上旬のAI関連ニュースを振り返ると、AIの活用範囲が大きく広がっていることが分かります。
今回取り上げたニュースは、大きく3つの方向に整理できます。
1. AIの利用ルールと情報の取り扱い
共通AI学習拒否シグナルの標準化やAnthropicとAP通信のライセンス契約報道など、AIがWeb上の情報をどのように利用するかという問題が重要になっています。
今後はAIの性能だけでなく、情報の取得方法や利用許諾、著作権への配慮も企業の重要な課題になります。
2. AIエージェントによる開発・セキュリティの自動化
OpenAIによるPierre買収やLinuxカーネルの脆弱性調査は、AIが単にコードを生成するだけでなく、開発やセキュリティ調査の工程そのものに関与する段階へ進んでいることを示しています。
今後のエンジニアには、AIに作業を任せる能力だけでなく、生成された結果を適切に検証する能力も求められます。
3. AIの物理世界への進出
PanasonicのT-RexやKEYENCEのKV Intelligenceは、AIが実際の物体や産業用設備を扱う方向へ進んでいることを示しています。
特に、製造業や物流業では、人手不足への対応や作業効率の改善という観点から、今後もAIの活用が広がる可能性があります。
これからのAI競争は、単純な回答精度やベンチマークの数値だけで決まるものではありません。
実際の業務をどこまで安全かつ確実に遂行できるのか、そして既存のシステムや業務プロセスにどれだけ組み込めるのかが、重要な競争要因になっていくと考えられます。
今後も主要AI企業の発表や実際の導入事例を確認しながら、注目すべき動向を追っていきたいと思います。
次に読むおすすめ記事
生成AIの最新モデル比較やAIエージェント（Antigravity/Codex）、コーディング支援ツールの活用法を体系的に学びたい方は、以下の完全ガイドもあわせて参考にしてください。
個別機能の詳しい解説については、以下の記事もあわせて参考にしてください。
参考情報
AI学習・開発基盤
- IETF：Machine-Readable Training Preference Signal
- OpenAI：Making it easier for websites to express AI training preferences
- OpenAI：OpenAI to acquire Pierre Computer Company, Inc.
Anthropic・Google
- Anthropic：S-1提出に関する公式発表
- SEC：Anthropic Form S-1
- Adweek：Anthropic Strikes Its First Licensing Deal, With the AP, for Election Coverage
- Google：Introducing Gemini 4 Carbon
- Google：AI in the Learning Era
