OpenAIが1,100億ドルを調達、評価額7,300億ドルに — 2月のGemini DropとGitHub Agentic Workflows

2026年2月27日は、OpenAIによる歴史的な資金調達の発表――評価額7,300億ドルで1,100億ドルを調達――とAmazonとの独占クラウド提携が話題となった日です。Google側では2月のGemini DropでLyria 3、Gemini 3.1 Pro、Nano Banana 2が登場。GitHubはAgentic Workflowsを発表し、Runwayは画像モデルとロボティクス研究の2件の進展を公開しました。

OpenAI：1,100億ドルを調達、評価額7,300億ドル

2月27日 — OpenAIは評価前の評価額7,300億ドルで1,100億ドルの資金調達ラウンドを発表し、3つの戦略的パートナーが参加しました：

Investisseur	Montant
Amazon	50 Md$
SoftBank	30 Md$
NVIDIA	30 Md$

今後数週間で他の金融投資家の参加も見込まれています。今回の評価額により、OpenAI Foundationの持分価値は1,800億ドル超になります。

発表に添えられたトラクションの数字は規模感を示しています：ChatGPTは週次アクティブユーザー9億人、コンシューマー向け有料会員5,000万人。開発向けツールのCodexは週次利用者160万人に達し、2026年1月から3倍に増加しました。2026年1月と2月は新規加入者数で過去最高の月となったと報告されています。

“Scaling AI for everyone will require deep collaboration across all levels, and we’re excited to do this together.”

🇯🇵 「すべての人に機能するAIを作るには、あらゆるレベルでの徹底した協力が必要であり、私たちはそれを共に実現できることに胸を躍らせています。」 — サム・アルトマン（openai.com）

NVIDIAとの提携は、推論向けに3GW、訓練向けに2GWの専有キャパシティをVera Rubinシステム上で提供するもので、Microsoft、OCI、CoreWeaveに既に展開されているHopperやBlackwellのインフラを補完します。

🔗 OpenAI公式発表

OpenAI × Amazonの提携：OpenAI FrontierはAWS独占

2月27日 — 資金調達と並行して、OpenAIとAmazonは複数の補完的要素で構成される複年のクラウド提携を発表しました：

Volet	Détails
Distribution cloud	AWS = OpenAI Frontierの専属プロバイダー（企業向けエージェントのデプロイ）
Investissement	50 Md $（初期15 Md$ + 条件付き35 Md$）
Compute	約2GWのTrainiumキャパシティ（Trainium3 + Trainium4、T4の納入は2027年見込み）
Accord étendu	既存の38 Md $のAWS契約を8年で追加100 Md$ へ延長
Modèles sur mesure	OpenAIとAmazonがAmazon向けアプリケーションに適したカスタムモデルを共同開発

技術面で最も注目されるのは、AWSと共同開発された**状態を持つ実行環境（Stateful Runtime Environment）**で、数か月以内にAmazon Bedrock AgentCoreで提供予定です。このランタイムは、永続的なコンテキスト、多数ツールへのアクセス、専用計算資源を必要とするエージェント向けに設計されています。

🔗 OpenAI × Amazon 提携

OpenAI × Microsoft：ステートレスAPIは引き続きAzure

2月27日 — 誤解を避けるために、OpenAIとMicrosoftは共同声明を出し、Amazonとの合意があってもMicrosoftとのパートナーシップは変更されないことを確認しました。

要点：AzureはOpenAIのすべてのステートレスAPIリクエストの専属提供者であり続ける — これはAmazonなどのサードパーティとの協業を経由する場合も含みます。OpenAI Frontierは引き続きAzure上でホスティングされます。両者のパートナーシップ（ステートレスAPIはMicrosoft、Frontierの配布はAWS）は既存契約に沿って補完的に位置づけられています。

Microsoftは引き続きOpenAIの全モデルに対する独占ライセンスを保持し、収益分配の条件も変更されません。

🔗 Microsoft-OpenAI 共同声明

Gemini：Nano Banana 2、Lyria 3、Gemini 3.1 Pro

Nano Banana 2 — リアルタイム画像生成

2月26日 — GoogleはNano Banana 2（別名 Gemini 3.1 Flash Image）を発表しました。これはNano Banana Proの後継で、Gemini FlashのスピードとNano Banana Proの品質を組み合わせています。

Capacité	Détails
World knowledge	Geminiベース + インフォグラフィックや可視化向けのリアルタイムウェブ検索
Texte multilingue	画像内テキストの生成と翻訳（マーケティング、グリーティングカードなど）
Subject consistency	ワークフロー内で最大5人のキャラクターと14個のオブジェクトの同一性を維持
Résolutions	512px〜4K、さまざまなアスペクト比
Provenance	SynthID + C2PA Content Credentials

ローンチ時点で、Nano Banana 2はGeminiアプリ（Fast、Thinking、ProでNano Banana Proを置換）、Google Search（AI ModeとLens、141の新しい国、8言語追加）、AI Studio、Gemini API（プレビュー）、Google Cloud/Vertex AI（プレビュー）、Flow（全員に0クレジット）、Google Adsで利用可能です。

🔗 Nano Banana 2 発表

Gemini Drop 2026年2月

2月27日 — Googleは月次まとめ「Drop」を公開し、複数の発表を行いました：

Lyria 3：新しい音楽モデル。テキストまたは画像から30秒のトラックをベータで生成。用途の例：雰囲気に合ったサウンドトラックの作成。
Gemini 3.1 Pro：高度なワークフロー向けの強化された知能。Google AI Ultra加入者向けのDeep Thinkモードが利用可能で、科学や高度な工学問題を対象とする。
Veo Templates：ビデオスタイルのギャラリーで、自分の素材で選択・リミックス可能。
学術引用：Geminiの回答から論文への直接リンクを提供。

🔗 Gemini Drop 2026年2月

GitHub：Agentic Workflows、Copilot Metrics GA

GitHub Agentic Workflows

2月27日 — GitHubはAgentic Workflowsを発表しました：Markdownでワークフローを記述すると、GitHubが自動で実行可能なワークフローにコンパイルします。GitHub Copilot、AnthropicのClaude、およびOpenAIのCodexと互換性があります。

「workflow-as-markdown」アプローチはエージェント化自動化への参入障壁を下げます――複雑なワークフローコードを書く必要はなく、自然言語での記述で十分です。

🔗 @githubの発表

Copilot Metrics GA

2月27日 — GitHub Copilot MetricsはUniverse 2025でのプレビュー終了後、Generally Availableになりました。利用可能な機能は次のとおりです：

Copilot usage dashboard と Code generation dashboard
企業、組織、ユーザー向けの3階層API
カスタム企業ロールによるきめ細かなアクセス制御
データレジデンシー対応のGitHub Enterprise Cloudサポート

アクセス経路：enterprise account → AI Controls → Copilot → Metrics。

🔗 Copilot Metrics GA のChangelog

Copilot Content Exclusion REST API（パブリックプレビュー）

2月26日 — 組織および企業レベルでCopilotのコンテンツ除外ルールを管理するためのJSON REST APIがパブリックプレビューで利用可能になりました。GET/SET操作でガバナンスの自動化が可能です。

🔗 Content Exclusion API のChangelog

Runway：画像モデルとロボティクス

Runway Nano Banana 2

2月27日 — Runwayは新しい画像生成・編集モデルであるNano Banana 2を発表し、Runwayのプラットフォームで即時利用可能になりました。Googleの同名モデルと混同しないでください：両者は同じ週末に発表されましたが、完全に別の製品です。

🔗 @runwaymlの発表

Runway Robotics：World Modelsによるポリシーのシミュレーション

2月27日 — Runway Roboticsチームは、ロボットポリシーをシミュレーションするためのGeneral World Modelsの利用に関する新しい研究を公開しました。RunwayはGeneral World Model内で8つのロボットポリシーをシミュレートし、ハードウェア上での実測結果と0.95の相関を観測しました。

“Testing robot policies on hardware is slow, expensive and hard to scale. World models offer a promising path to accelerating robot policy development.”

🇯🇵 「ハードウェア上でロボットポリシーをテストするのは遅く、コストがかかり、スケールさせるのが難しい。ワールドモデルはロボティクスポリシーの開発を加速する有望な道を提供する。」 — @runwayml（X）

シミュレーションと実機挙動の相関が0.95であるという結果は、ロボティクスのハードウェアテストにかかるコストと時間を削減する上で重要な意味を持ちます。

CLIのアップデート

2月27日 — Claude Code v2.1.62 は、コマンド候補キャッシュの成功率を低下させていた回帰を修正しました（prompt suggestion cache）。この修正により、CLIにおけるオートコンプリートの性能と応答性が向上します。

🔗 CHANGELOG Claude Code

2月26日 — Codex app 26.226（webアプリ codex.openai.com）は、composerに新しいMCPショートカット（“install”の提案と “Add context” の “MCP server” サブメニュー）、@mentions のサポート、行内レビューコメントでの skills の言及、さらにMCPツール呼び出しとMermaidダイアグラムのレンダリング修正を導入しました。

🔗 Codex Changelog

これが意味すること

OpenAIの評価額7,300億ドルという資金調達ラウンドは象徴的かつ財務的な大きな節目を示します：この規模になると、OpenAIは世界で最も重要なテック企業の一つとして評価されます。ChatGPTの週次ユーザー9億人やCodexの利用が3倍になった点は、これらの金額を正当化する運用上のトラクションを示しています。

Amazon–Microsoftというパートナー構造は注視に値します：両契約は補完的だと説明されています（ステートレスAPIはAzure、Frontierの配布はAWS）が、クラウド専属パートナーの増加は長期的に複雑なアーキテクチャを生む可能性があります。

Google側では、Gemini Dropによりテキスト、画像、動画、音楽、科学的検索まで含む幅広い提供が月次で強化されています。Lyria 3とNano Banana 2は、Geminiをクリエイティブプラットフォームとしての地位を強化します。

GitHubのAgentic Workflowsは興味深い進化です：Markdownでエージェントワークフローを作れるようにすることで、AI開発ツールの民主化を狙っています。

情報源

この文書は fr バージョンから ja 言語へ gpt-5-mini モデルを使用して翻訳されました。翻訳プロセスの詳細については https://gitlab.com/jls42/ai-powered-markdown-translator を参照してください。