今週のAI
AIエコシステムにとって忙しい一日：GoogleはGeminiでPersonal Intelligenceを発表し、真にパーソナライズされた回答のためにGoogleアプリへの安全な接続を可能にしました。OpenAIはGPT-5.2-CodexをResponses API経由で利用可能にし、NotebookLMは全ユーザー向けにData Tablesを展開しました。
GoogleがGeminiでPersonal Intelligenceを開始
2026年1月14日 — Googleは、GeminiがユーザーのGoogleアプリに安全に接続し、真にパーソナライズされた回答を得られるようにする新機能、Personal Intelligenceを発表しました。
🔗 Xへの投稿 @GeminiApp | Googleブログ
接続可能なアプリケーション
Geminiは以下からインサイトを引き出せるようになりました：
| アプリケーション | アクセス可能なデータ |
|---|---|
| Gmail | メール、会話 |
| Google Photos | 画像、思い出 |
| Google Search | 検索履歴 |
| YouTube | 履歴、好み |
ユースケース
Googleは2つの具体的な例を強調しています：
- 計画：Geminiは、出張や個人的な旅行のために、あなたの好みに合わせた目的地や「hidden gems」を提案します
- ショッピング：Geminiはあなたの趣味や好みを学習し、あなたに本当に合った商品を見つけるのを手助けします
Privacy first
Googleはユーザー管理を主張しています：
- デフォルトでOFF：機能は手動で有効にする必要があります
- 詳細な制御：接続するアプリを正確に選択できます
- 取り消し可能：いつでも無効にできます
利用可能性
| 側面 | 詳細 |
|---|---|
| ステータス | ベータ版 |
| 地域 | 米国のみ |
| サブスクリプション | Google AI ProおよびUltra |
| 拡大 | 機能の改善に伴い計画 |
Personal Intelligence begins rolling out today as a beta to Google AI Pro and Ultra subscribers in the U.S. As the feature improves, availability will expand.
🇯🇵 Personal Intelligenceは本日より、米国のGoogle AI ProおよびUltra加入者向けにベータ版として展開を開始します。機能が改善されるにつれて、利用可能性は拡大されます。 — @GeminiApp
GPT-5.2-CodexがResponses APIで利用可能に
2026年1月14日 — OpenAIは、Codexで使用されているのと同じモデルであるGPT-5.2-CodexがResponses APIで利用可能になったことを発表しました。
能力
GPT-5.2-Codexは、複雑で長時間実行される開発タスクに優れています：
| タスク | 説明 |
|---|---|
| Building features | 完全な新機能の構築 |
| Refactoring | 既存コードの再構築と改善 |
| Bug hunting | バグの特定と修正 |
| Security | コードベース内の脆弱性の検出 |
最もサイバー対応力が高い
OpenAIは、GPT-5.2-Codexがサイバーセキュリティにおいて最も能力の高いモデルであり、以下が可能であることを強調しています：
- コードベース内の脆弱性を見つける
- セキュリティ上の欠陥を理解する
- 修正を提案する
コンテキスト
GPT-5.2-Codexは2025年12月18日にCodex専用として立ち上げられました。このAPI公開により、開発者はこのモデルを自分のアプリケーションやワークフローに統合できるようになりました。
NotebookLMがData Tablesを全員に展開
2026年1月14日 — NotebookLMは、メモを自動的に構造化された表に変換する機能であるData Tablesの一般展開を発表しました。
プロンプトの例
NotebookLMはユースケースに応じたテンプレートを提案しています：
| ドメイン | 提案されるプロンプト |
|---|---|
| 仕事 | 会議のメモを次の列を持つ表に変換する：アクション、カテゴリ、優先順位、担当者 |
| 科学 | 臨床試験の結果の表を作成する：研究、年、方法、サンプルサイズ、統計 |
| 旅行 | 目的地の表：都市、ベストシーズン、推定費用/日 |
| 学校 | 歴史的出来事の表：名前、国、日付、主要人物、経済的影響 |
何が変わるのか
Data Tablesを使用すると、生のメモから構造化された実用的なデータへ即座に移行でき、分析や比較に最適です。
AnthropicがARPA-H PCXプログラムを支援
2026年1月14日 — Anthropicは、小児医療を改善するための5,000万ドルの取り組みであるARPA-HのPCX（Pediatric Care eXpansion）プログラムへの支援を発表しました。
🔗 Xへの投稿 @AnthropicAI | ARPA-Hプレスリリース
PCXプログラム
| 側面 | 詳細 |
|---|---|
| 予算 | 5,000万ドル |
| 規模 | 200以上の小児病院 |
| 初期の焦点 | 小児脳腫瘍 |
| 目標 | ケアの道のりを数年から数週間に短縮する |
仕組み
このプログラムは、複雑な症例に関するデータを病院間で共有し、医師が他の場所で治療された同様の症例から学べるようにすることを目指しています。
We’re supporting ARPA-H’s PCX program—a $50M effort to share data between 200+ pediatric hospitals on complex cases, beginning with pediatric cancer. The goal is to help doctors learn from similar cases and shorten the care journey from years to weeks.
🇯🇵 私たちはARPA-HのPCXプログラムを支援しています。これは、小児がんをはじめとする複雑な症例について、200以上の小児病院間でデータを共有するための5,000万ドルの取り組みです。目標は、医師が類似の症例から学び、治療の道のりを数年から数週間に短縮するのを助けることです。 — @AnthropicAI
ElevenLabs：Agentsで24時間以内に230件の顧客インタビュー
2026年1月13日 — ElevenLabsは、会話型Agentsの印象的なユースケースを共有しました：アプリEleven Readerのために、24時間未満で230件の顧客インタビューを実施しました。
🔗 Xへの投稿 @elevenlabsio | Agentsドキュメント
解決された問題
| アプローチ | 利点 | 欠点 |
|---|---|---|
| ライブインタビュー | 深いインサイト | スケールしない |
| アンケート | 簡単にスケールする | ニュアンスが失われる |
| 会話型Agents | 深さ + スケール | 両方の良いとこ取り |
定量化された結果
| 指標 | 結果 |
|---|---|
| 完了したインタビュー | 230 |
| 総時間 | < 24時間 |
| 成功率 | 85%がトピック通りで成功 |
| 平均時間 | 通話あたり10分 |
| Time-to-production | インサイトは翌日提供 |
迅速な展開
インタビュアーエージェントは1日未満で構築および展開されました。ElevenLabsはAnalysis機能を使用して各通話を評価し、トランスクリプトから構造化データを抽出しました。
Key learnings
- **回答者の95%**が、AIと話していることに気づかずに自然に対話しました
- **フィクション読者の21%**が、対話のためのマルチキャラクターサポートを求めました
- あるユーザー：「このカスタマーサービスインタビューは、私がこれまでに経験した中で最も注目すべきAI体験です」
これが示すこと
会話型AIエージェントにより、定性的なやり取りの豊かさを維持しながら、24時間365日、世界規模でユーザーリサーチを実施することが可能になります。
これが意味すること
GoogleのPersonal Intelligenceは、AIアシスタントの大きな進化を表しています。Geminiをユーザーの個人データに接続することで、Googleは真にコンテキストを理解するアシスタントを作成しています。プライバシーが普及の重要な要素となるでしょう。
GPT-5.2-Codex APIは、OpenAIの最高のコーディングモデルへのアクセスを民主化します。開発者はCodexを経由せずに、AIで強化された開発ツールを構築できるようになりました。サイバーセキュリティへの重点は注目に値します。
NotebookLMのData Tablesは、NotebookLMを単なるAIポッドキャストジェネレーターではなく、完全な生産性ツールに変えるというGoogleの戦略を裏付けています。
AnthropicのARPA-Hを通じたヘルスケアへの関与は、OpenAIとは異なるアプローチを示しています：スタートアップの買収ではなく、制度的なパートナーシップです。
ElevenLabsは、具体的な指標で会話型エージェントの成熟度を実証しています：85%の成功率、1日未満での展開、そして何よりも95%のユーザーがAIと話していることに気づかなかったことです。これは、ユーザーリサーチを拡大しようとしているあらゆる企業にとって再現可能なユースケースです。
ソース
- @GeminiApp on X - Personal Intelligence
- Google Blog - Personal Intelligence
- @OpenAIDevs on X - GPT-5.2-Codex API
- OpenAI Platform - GPT-5.2-Codex Documentation
- @NotebookLM on X - Data Tables
- @AnthropicAI on X - ARPA-H PCX
- ARPA-H - Pediatric Care eXpansion
- @elevenlabsio on X - Agents Interviews
- ElevenLabs - Agents Documentation