OpenAIとServiceNow、企業向けワークフロー提携を拡充
OpenAIは10月28日(現地時間)、ServiceNowとのパートナーシップを拡大したと発表した。この提携により、OpenAIのモデルやエージェントがServiceNow製品のワークフローに組み込まれるほか、ServiceNowのワークフローがChatGPTとCodexに連携する。両社はAIを活用し、ビジネスアプリケーション構築、ITリクエスト解決、セキュリティ問題対応をより容易にすることを目指す。
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【速報】x.ai、音声モデルGrok Voice 3.0を発表
x.aiは2026年10月13日(現地時間)、次世代の音声対音声 (speech-to-speech) モデル「Grok Voice 3.0」を発表した。このモデルは1秒未満のレイテンシと前モデルと同価格でのAPI提供を特徴とし、TeslaやSpaceXで日々数百万の会話を処理している。Artificial Analysisの独立テストではSpeech-to-Speech Indexで86.9点を獲得し、競合モデルを上回った。
AI時代の競争優位、顧客ワークフロー統合で実現へ サギー氏
Crunchbase Newsは10月9日(現地時間)、テックアドバイザーのイタイ・サギー (Itay Sagie) 氏が、AI製品を顧客の基幹ワークフローに組み込むことが、AI時代の持続的な競争優位 (moat) を構築すると指摘したと報じた。同氏は、AIが有用な役割を果たす環境を所有することの戦略的価値を強調し、既存のワークフローへのアクセスを交渉力に変える機会があると述べている。
Artificial Analysis、AIモデル評価の多角的ベンチマーク群を公開
Artificial Analysisは2026年10月4日(現地時間)、AIモデルの能力を多角的に測定するための複数の評価方法論と構成を公開した。これには、数学、科学、コーディング、推論能力を総合的に評価する複合ベンチマーク「Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2」や、エージェント型AIの知識労働能力を測る「AA-Briefcase v1.1」などが含まれる。
ServiceNow、AIエージェント統制と業務実行の新機能を発表
ServiceNowは2026年10月1日(現地時間)、年次イベント「Knowledge」において、AIエージェントの統制と業務実行を強化する複数の新機能を提供開始すると発表した。企業全体のAI戦略、ガバナンス、管理、パフォーマンスを連携させる「ServiceNow AI Control Tower」の導入がその中心となる。さらに、ビジネスコンテキストと権限に基づいて複雑なワークフローをエンドツーエンドで処理する「Autonomous Workforce」も発表された。
グーグル、マイクロソフトなどが企業向けAI提携 アンスロピック、オープンAIに対抗
Google は7月13日(現地時間)、Microsoft の他、Salesforce、Snowflake、サービスナウ (ServiceNow) と共同で、企業向けAIバックエンドソフトウェアプロトコルを支援する戦略的アライアンスを締結した。この提携は、企業市場におけるAnthropic とオープンAIOpenAI の影響力拡大に対抗することを目的としている。AIエージェントが企業データやツールと連携し、相互接続する方法を標準化する点が焦点となる。
Artificial Analysis、企業業務向けAIエージェントの新ベンチマーク「EnterpriseOps-Gym-AA」を発表
Artificial Analysisは2026年7月7日(現地時間)、企業向けAIエージェントの新しいベンチマーク「EnterpriseOps-Gym-AA」を発表した。これはServiceNowが開発した「EnterpriseOps-Gym」の独立したリーダーボードであり、AIエージェントが実際の企業運用においてビジネスルールやポリシーに従い、多段階のタスクを完了できるかを評価する。単一のツール呼び出しや読み取り専用の質問に留まらず、不可逆なアクションを伴うライブシステムでの作業を評価する点が特徴である。
ServiceNow、研究エージェントのプライバシー漏洩リスク研究「MosaicLeaks」発表
ServiceNowは2026年6月18日(現地時間)、深層研究エージェントが内部情報と外部ツールを連携させる際に発生するプライバシー漏洩リスクに関する新たな研究「MosaicLeaks」を発表しました。この研究は、エージェントが外部クエリを介して機密情報を断片的に漏洩させる「モザイク効果」を詳細に指摘しています。さらに、テストしたモデルの分析を通じて、タスク性能向上のための訓練が、意図せずプライバシー漏洩を悪化させる傾向があることを明らかにしました。この結果は、AIエージェントの安全な利用における重要な課題を提示しています。