2026-06-17

OpenAIはChatGPTのscheduled tasksを更新し、リマインダー、定期実行、監視タスクを見つけやすく管理しやすくしました。 新しいScheduledページ、実行時刻の管理、Web検索や接続アプリを使った監視通知が追加されています。

ChatGPTのサイドバーから見つけられる新しいScheduledページで、アクティブなタスク、次回実行予定、停止、再開、編集、削除をまとめて扱えるようになりました。 タスクは全体として高速化・信頼性向上が行われ、特定時刻だけでなく朝・昼・夜といった幅のある時間帯でもスケジュールできます。 監視タスクはWeb検索や接続アプリの変化確認を行い、報告すべき内容がある場合だけ通知する方向に整理されています。 提供対象はPlus、Pro、Business、Enterpriseへのロールアウトで、アクティブタスク数の上限はプランごとに異なります。 タスクは1時間に1回を超える頻度では実行できず、無人タスクは一定期間使われないと自動停止される場合があります。 Pulseはscheduled tasksへ統合される形で終了予定となり、Proユーザーはこの日から14日間アクセスを継続できます。 個人利用では日次ブリーフィングやリマインダー、業務利用では定期調査や接続アプリ監視の入口が明確になります。APIの破壊的変更や移行期限は記載されていません。

Google Developers Blogで、エージェントがツール、スキル、他エージェントを発見・検証するためのAgentic Resource Discovery仕様が発表されました。 Gemini Enterprise Agent PlatformのAgent Registryにも今後ネイティブ対応予定です。

Agentic Resource Discovery（ARD）は、Web上のAI能力を公開、発見、検証するためのオープン仕様です。 組織が自社ドメイン配下にカタログを公開し、レジストリがそれをクロール・索引化することで、エージェントが必要なMCPサーバー、A2Aエージェント、OpenAPIツールなどを見つけられるようにします。 本番利用向けには、発行元の暗号学的検証や信頼メタデータを使い、安全に接続先を確認する仕組みが説明されています。 Google CloudはGemini Enterprise Agent PlatformのAgent Registryでこの構想を支え、エージェント、スキル、MCPサーバー、ツールの検索・発見・ホスティングを提供します。 Agent Registryでは一意なURN、エージェントのegress policy、仕様の固定、Agent Identityによるtrust manifest検証なども扱うとされています。 ARD仕様自体は公開済みで、Agent Platformでのネイティブ対応は今後数か月で提供予定です。破壊的変更ではなく、新しい相互運用仕様の公開です。

Google Developers Blogで、A2UIとMCP Appsを組み合わせる3つのアーキテクチャパターンが公開されました。 MCPサーバーからA2UI JSONを返す方法、A2UI内にMCP Appを埋め込む方法、MCP App内でA2UIを動かす方法が説明されています。

この更新は、エージェントがテキストだけでなくリッチなUIを返すための実装パターンを整理したものです。 A2UIはJSONでUIを宣言し、ホストアプリ側のネイティブコンポーネントで安全に描画する方式です。一方、MCP Appsはiframe内で標準Web技術を使えるため自由度が高い反面、見た目や性能、セキュリティ境界に課題があります。 Pattern 1では、MCPサーバーが `application/a2ui+json` のペイロードを返し、ホスト側がネイティブUIとして描画します。 Pattern 2では、A2UIコンポーネント内にMCP Appを安全なiframeとして包み込み、複雑な状態管理やカスタム体験を委譲します。 Pattern 3では、MCP App自体にA2UIレンダラーを含め、既存アプリや非A2UI環境に生成UIを後付けできます。 特定のGemini API変更ではなく、MCP/A2UIを使う開発者向けの実装ガイドとサンプルコード公開です。

Anthropicはソウル拠点の開設と、韓国の企業・スタートアップ・研究機関とのClaude関連パートナーシップを発表しました。 NAVER、Nexon、LG CNS、Samsung SDSなどでClaude CodeやClaudeの導入事例が示されています。

韓国科学技術情報通信部とのMOUにより、公共部門での安全で責任あるAI導入、韓国語でのモデル安全性評価、AIを使ったサイバー脅威情報の共有で協力するとしています。 企業導入では、NAVERがエンジニアリング組織全体にClaude Codeを展開し、Nexonもライブサービスゲームの開発・レビュー・出荷にClaude Codeを使っていると説明されています。 LG CNSは従業員とLGグループ向けにClaudeを展開し、Samsung SDSはSamsung Electronicsの従業員向けにClaude、Claude Cowork、Claude Codeを導入するとされています。 研究面では、KAISTなどを含むNational AI Research Lab関係者最大60人にClaudeアクセスを提供し、安全性、評価、アラインメント、堅牢性研究を支援します。 日本での新しい提供条件や価格変更は記載されていませんが、韓国でClaude for Startupsが利用可能であることが明記されています。

Googleは、医療推論・対話AI「AMIE」を単発の診断支援から長期的な疾患管理へ拡張する研究をNatureで発表しました。 Geminiの長文脈能力を使い、患者対話エージェントと管理推論エージェントが臨床ガイドラインや薬剤情報を参照します。

GoogleのAMIE研究は、診断後の慢性疾患管理、症状追跡、更新される臨床ガイドラインの解釈、薬剤調整といった継続的な医療タスクを対象にしています。 AMIE for disease managementは、リアルタイム患者会話を行う共感的な対話エージェントと、権威ある臨床知識を横断参照する深い推論エージェントで構成されています。 Geminiモデルの長文脈能力を使い、薬剤フォーミュラリや臨床ガイドラインなど数百ページ規模の情報を扱うと説明されています。 患者役を使ったブラインド研究では、専門医がAMIEと21人のプライマリケア医を比較し、AMIEは全体的な管理推論で臨床医と同等、計画の具体性とガイドライン整合性でより高い評価を得たとされています。 Googleは、これが将来の医療現場で医師の時間を患者対応に回す支援になり得るとしつつ、臨床環境での検証や全国規模の実世界バーチャルケア研究を進めるとしています。 製品提供やAPI公開ではなく研究発表です。日本での利用可能性、無料/有料、個人/法人向け条件は記載されていません。

OpenAIは、GPT-5.4をMolecule.oneのMaria AI/Labに接続し、医薬化学で使われるChan-Lam coupling反応の改善を示しました。 GPT-5.4が提案したTEMPO系添加剤により、テストした基質の多くで収率が改善し、人間の化学者がベンチスケールで代表例を再現しました。

OpenAIは、GPT-5.4をMolecule.oneのMariaというエージェント型化学AIと高スループット実験ラボに接続し、反応改善というオープンエンドな研究目標を与えました。 システムは研究提案、実験設計、実験データ分析、追試提案を行い、人間の化学者はプロンプト設計、候補選定、実験計画の限定的修正、ラボ操作、最終結果の独立検証を担当しました。 対象は一次スルホンアミドのChan-Lam couplingで、GPT-5.4はTEMPOなどの穏やかな酸化剤が改善に効く可能性を提案しました。 Maria Labで合計10,080反応を実行し、最適条件ではホウ酸側で88%、スルホンアミド側で83%のテスト基質で収率が改善しました。平均収率は16.6%から25.2%へ上がり、30%超の反応割合も15.6%から37.5%へ増えています。 人間の化学者による代表14組のベンチスケール再現では11組で収率改善が確認され、多くで2倍超の改善が見られました。 これはAPIや製品提供の変更ではなく研究発表です。化学・生物領域の悪用リスクを踏まえ、OpenAIはPreparedness Framework、専門家監督、有害用途を避けたスコープ設定を明記しています。

OpenAIは、実際の生命科学研究ワークフローに近いAI評価ベンチマーク「LifeSciBench」を発表しました。 750件の専門家作成タスク、1,062件の添付アーティファクト、19,020件のルーブリック基準で、研究支援能力を細かく評価します。

LifeSciBenchは、AIが単なる生物学知識の回答ではなく、実際の生命科学研究タスクを支援できるかを測るベンチマークです。 タスクはPh.D.レベルの訓練とバイオテック/製薬業界経験を持つ173人の専門家が作成し、453人の専門レビュー担当者が評価しました。 750件のタスクは、エビデンス処理、分析、設計・最適化、科学的推論、検証・運用、トランスレーション、科学コミュニケーションの7ワークフローと7生物領域をカバーします。 タスクの79%は複数ステップの推論や意思決定を必要とし、53%は図、PDF、表、配列ファイル、構造/化学ファイル、Web参照など少なくとも1つの添付アーティファクトの解釈・統合を要求します。 評価は最終答えだけでなく、科学的に妥当な理由づけ、重要な caveat、運用上有用な形式まで、19,020件の詳細ルーブリックで採点します。 開発者向けAPI変更、モデル移行期限、破壊的変更はありません。生命科学向けAIエージェントや研究支援モデルの評価に関わる研究者・開発者に重要です。

Gemini APIで、`gemini-3.1-flash-tts-preview`モデルの音声生成ストリーミングがサポートされました。 `streamGenerateContent`とInteractions APIの`stream: true`で利用でき、テキスト読み上げの低遅延化に関係します。

Gemini APIの6月17日更新として、音声生成のストリーミング対応が追加されました。対象モデルは`gemini-3.1-flash-tts-preview`です。 利用経路は`streamGenerateContent`、およびInteractions APIで`stream: true`を指定する方法です。 TTS応答をまとめて生成完了まで待つのではなく、ストリーミングで受け取れるため、音声アシスタント、読み上げ、会話UIなどで体感待ち時間を下げやすくなります。 開発者向け更新ですが、この項目自体には移行期限や破壊的変更はありません。対象API/モデルはGemini API、`gemini-3.1-flash-tts-preview`、Text-to-Speech機能です。 無料/有料枠、日本での利用可否、レート制限について、このchangelog項目内では追加説明はありません。