O’Reilly（オライリー）は、テクノロジートレンドを伝える自社ブログ「Radar Blog」で、2026年7月版の注目トレンドをレポートした。以下はその概要だ。
Anthropicと米国政府の間で繰り広げられている紛争は、今月もAI業界の様相を左右し続けており、モデルへのアクセス、国家AI政策、オープンウェイトモデルとクローズドウェイトモデル間の競争力学に波及効果をもたらしている。Anthropicの主力モデルのいくつかは、米国のアクセス制限により一時的にオフラインになった後、7月1日に限定的ながら一般公開を再開したが、その後すぐに新たな本人確認要件や購読方法の変更が行われた。
AnthropicはFable 5を一般公開し、エージェントアプリケーションに重点を置いたOpus 4.8の低価格代替品として位置付けられたSonnet 5をリリースした。Fable 5は7月7日以降はサブスクリプションプランから移行し、使用クレジットでアクセスできるようになる。また、特定のユースケースでは、本人確認が7月8日から開始される予定だ。未成年ユーザーとポリシー違反のアカウント取り消しも予告されている。Mythosは引き続き限られた組織に提供されており、より緩やかなガードレールを備えたMythos 5が限られたユーザー向けに提供されている。米国政府は、審査期間中にOpenAIのGPT-5.6ユーザーの承認を要求したと報じられており、AnthropicはAlibabaが自社のモデルをAlibabaのQwenに抽出したとされる件で、Alibabaに対して罰金を請求している。
オープンウェイトモデルの分野では、クローズドソースの最先端技術との性能差が縮まり続け、アーキテクチャーの範囲が拡大している。拡散ベースのテキスト生成、Mambaと専門家混合のハイブリッド、デバイス上のマルチモーダルバリアント、物理世界に関する推論用に設計されたモデルなどが、新たな方向性として強調されている。Z.AIのGLM-5.2は、AI分析インデックスでClaude Fable 5、Claude Opus 4.8、GPT-5.5に次ぐトップクラスのオープンモデルとなり、多くのクローズド競合モデルよりも大幅に小さい。VibeThinker-3Bのような小型モデルは、数学、コード、推論のベンチマークで競争力があると報告されており、コストと機能のトレードオフが続いていることを示している。
主要ベンダーや研究グループは、次々と新しいモデルやイニシアチブを発表した。NVIDIAは、長時間実行される複雑なタスクに重点を置いた、Mambaアーキテクチャー、エキスパート混合モデル、トランスフォーマーを組み合わせた5500億トークンのオープンウェイトモデルであるNemotron 3 Ultraを公開し、物理世界のロボット工学と自律性を対象としたCosmos 3トレーニングアセットをオープンソース化した。Googleは、拡散アルゴリズムを使ってテキストブロックを並列に生成する260億パラメーターのエキスパート混合モデルであるDiffusionGemmaを発表し、同規模のモデルよりも大幅に高速なスループットを実現したと主張した。Googleはまた、リアルタイム音声間翻訳用のGemini 3.5 Live Translateも発表した。Xiaomiは、1Tクラスで毎秒1,000トークンのスループットを実現すると報告されているMiMo-V2.5-Pro-UltraSpeedを発表し、将来的にはオープンウェイトも提供すると示唆した。Appleは、Googleと共同開発したApple Foundation Modelsを発表した。マイクロソフトは、コーディング、文字起こし、画像処理タスク、およびOpenClawを基盤とした常時稼働の自律エージェント向けに、350億個のアクティブパラメーターを持つエキスパート混合型モデル「MAI-Thinking-1」を発表した。
コミュニティーとオープンソースの取り組みは引き続き加速した。Hugging Faceは、ライブリーダーボード上のエージェントを使ってGemma-4-E4B-itを最適化するFast Gemma Challengeを開始し、Open R1プロジェクトは、技術レポートに基づいてDeepSeek-R1の完全なオープンクローンをターゲットとした。Cognitionは、出力の正確性だけでなくコードの品質と保守性を評価する新しいプログラミングベンチマークであるFrontierCodeを導入した。Googleは、16GBのRAMを搭載したラップトップで実行できるオープンウェイトのマルチモーダルモデルとしてGemma 4 12Bを追加した。公開された取り組みやコンテストは、高性能モデルと開発ワークフローを閉鎖的なエコシステムの外でより利用しやすくするための推進力を強調した。
開発者ツールとエージェントのエコシステムは、単一開発者による支援からチーム指向のインフラストラクチャーへと移行を続け、コスト、ガバナンス、および可観測性に影響を及ぼした。課金モデルは使用量ベースの価格設定へと移行し、チームは共有メモリー、共有標準、およびエージェント作業の可観測性を計画するよう促された。これらのワークフローをサポートする新しいツールが登場した。プレーン言語によるエージェントワークフロー設計のためのMurakkab、単一のClaudeインスタンスに対するSlackベースの共有タスクのためのClaude Tag、AI生成コードのエンタープライズ規模の管理のためのQodo、ウェブおよびモバイルアプリの継続的な自然言語テストのためのTesterArmy、および勾配ベースの手法によるAIスキルの最適化のためのMicrosoftのSkillOptフレームワークだ。NotebookLMは、コード生成と実行のためのGemini 3.5とAntigravityにアップグレードされ、MicrosoftはFoundryを更新して、エンタープライズAI展開のガバナンスと信頼性を強調した。同時に、GitHub Copilotユーザーは、使用量ベースの課金モデルへの移行について懸念を表明した。
セキュリティーリスクと防御策は依然として重要な課題だった。アナリストは、コメントに禁止トピックの指示を埋め込んだり、システムエラーを偽装したりすることでAI検出を回避しようとするマルウェアを報告し、研究者は、感染したホスト上でオープンウェイトモデルを実行して攻撃をカスタマイズするエージェント対応ワームを実証した。OpenAIは、ChatGPTが外部サイトにデータを送信するのをブロックする個人アカウントとビジネスアカウント向けのロックダウンモードの展開を開始し、即時インジェクションは別のリスクとして残っているものの、データ漏洩の最終段階を防ぐことを目指している。Anthropicは、コードタスクにAIを使う際にチームが脆弱性を発見して軽減するのに役立つDefending Code Reference Harnessをリリースした。システム的な防御を目的とした業界のコラボレーションは、オープンソースソフトウェアのセキュリティークリアリングハウスとして提案されているIBMとRed HatのProject Lightwellによって強調された。ブラウザーとプラットフォームの保護も進歩した。Chromeは、Cookieを単一のデバイスに制限するDevice Bound Session Credentialsを追加し、特定のアカウント乗っ取り経路を減らした。また、発信者と受信者の両方がGoogleの電話アプリを使っている場合にディープフェイク電話詐欺を検出するAndroidの機能が注目された。ハードウェアレベルの変化も明らかになり、AMDは暗号化メモリー保護（TSME）に関する方針を調整し、ローエンドプロセッサーへの取り組みを縮小した。
AIと社会の交差点における文化的・政策的な変化も顕著に見られた。人間モデルに対する一時的なアクセス禁止措置とそれに続く検証要件は、米国がホストするAIサービスへの依存について各国政府の間で新たな議論を巻き起こした。AIを取り入れた仕事への適応を支援するプログラムや解説が、アルゼンチンにおける自律型エージェントが運営する組織の法的構造に関する議論など、新たな規制やAIの試みと並行して登場した。エンジニアリングチーム向けの実践的なアドバイスでは、AIエージェントの効果的な導入には、注意、コードの品質、そして人間の監視が不可欠であると強調された。
出典：O'Reilly
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