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2026-09-11 のAI公式アップデート(5件)

2026-09-11 に確認した公式発表 5 件の要約と判定。主な項目: MAI-Code-1-Flash deprecated

公式発表 5 件。各項目は公式一次情報の要約で、判定はルール(提供段階 × 日本での利用可否 × 重要度)で自動付与しています。

1. MAI-Code-1-Flash deprecated

GitHub(2026-09-10) / 判定: △ 様子見 / 重要度 3/5 / 提供: 不明・日本: 不明

GitHub は 2026 年 9 月 10 日、GitHub Copilot のすべての機能(Copilot Chat、インライン編集、ask / agent モード、コード補完)で MAI-Code-1-Flash を廃止した。推奨の代替モデルは MAI-Code-1.1-Flash で、Copilot Enterprise の管理者はモデルポリシーで代替モデルを有効にする必要がある場合がある。

  • 提供条件: MAI-Code-1-Flash は 2026-09-10 に廃止(Retired)。代替は MAI-Code-1.1-Flash。Copilot Enterprise では管理者がモデルポリシーで代替モデルを有効化する必要がある場合がある。
  • 関係する人: GitHub Copilot の利用者、Copilot Enterprise の管理者、開発者
  • 今日できること: Copilot Enterprise の管理者は Copilot settings のモデルポリシーで MAI-Code-1.1-Flash が有効か確認する / MAI-Code-1-Flash を指定しているワークフローや連携を MAI-Code-1.1-Flash などサポート中のモデルに切り替える / VS Code または github.com の Copilot Chat のモデル選択欄に代替モデルが表示されるか確認する
  • 出典: https://github.blog/changelog/2026-09-10-mai-code-1-flash-deprecated

2. Amazon Quick is now generally available on desktop

Amazon Web Services(2026-09-10) / 判定: × 無視でOK / 重要度 2/5 / 提供: 一般提供・日本: 不明

AWS は、企業向け AI アシスタント Amazon Quick のデスクトップアプリを macOS と Windows で一般提供(GA)にした。あわせて iOS / Android のモバイル版に、メール・カレンダー・CRM・メッセージをまとめて優先度順に表示するアクティビティフィードを追加した。

  • 提供条件: デスクトップアプリは macOS と Windows で GA。モバイル(iOS / Android)にアクティビティフィードを追加。提供地域・料金の記載なし。
  • 関係する人: 企業のIT部門、AWS 利用企業
  • 今日できること: Amazon Quick を検討中の企業は、macOS / Windows のデスクトップアプリが GA になったことを踏まえ、監査証跡(CloudWatch / CloudTrail)と認証(HIPAA・FedRAMP・SOC 2・ISO 27001)が自社要件を満たすか確認する
  • 出典: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-quick-is-now-generally-available-on-desktop/

3. Video and image search in Amazon Bedrock Knowledge Base using Marengo 3.0

Amazon Web Services(2026-09-10) / 判定: × 無視でOK / 重要度 2/5 / 提供: 一般提供・日本: 不明

AWS は、TwelveLabs の Marengo Embed 3.0 を Amazon Bedrock Knowledge Bases の埋め込みモデルとして一般提供にした。動画・音声・画像・テキストを 512 次元のベクトルにまとめて埋め込み、動画や画像を自然言語で検索できる。提供リージョンは us-east-1 と us-west-1。

  • 提供条件: 提供リージョンは us-east-1 と us-west-1 のみ記載。東京リージョンの記載なし。
  • 料金: Managed Knowledge Bases は保存量と検索量の従量課金(you pay only for what you store and retrieve)。Marengo Embed 3.0 の埋め込み生成は Amazon Bedrock の標準のモデル呼び出し料金。具体的な単価は本文に記載なし。
  • 関係する人: 開発者、動画・画像資産を扱う企業
  • 今日できること: Amazon Bedrock のモデルアクセス設定で、us-east-1 または us-west-1 で TwelveLabs Marengo Embed 3.0 が有効か確認する / Bedrock コンソールの Knowledge Bases で Create Managed KB を選び、埋め込みモデルに TwelveLabs/Marengo Embed 3.0 を指定して S3 の動画で試す
  • 出典: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/video-and-image-search-in-amazon-bedrock-knowledge-base-using-marengo-3-0/

4. Funding better evaluations of AI’s impact on wellbeing

Anthropic(2026-08-25) / 判定: × 無視でOK / 重要度 2/5 / 提供: 発表のみ・日本: 不明

Anthropic は、AI が利用者のウェルビーイングに与える影響を独立に研究するための 500 万ドルの助成プログラムを始めた。助成先には資金、モデルへのアクセス、技術支援を提供し、成果はオープンソースの評価として公開される。応募締切は 9 月 21 日。

  • 提供条件: 助成プログラムの募集。応募締切 9 月 21 日。応募資格の地域制限の記載なし。
  • 関係する人: AI の安全性・評価の研究者、臨床医・心理学者などの専門家
  • 今日できること: AI とウェルビーイングの評価を研究している場合は、9 月 21 日の締切までに Anthropic の応募フォームから申請する / 応募前に、Anthropic Safeguards チームのガイダンスで求められる評価の条件(専門家の関与、過剰応答と過剰拒否の両面、複数ターンの会話、採点器の検証)を確認する
  • 出典: https://www.anthropic.com/news/wellbeing-research-grants

5. Expanding our support for scientists

Anthropic(2026-08-27) / 判定: × 無視でOK / 重要度 2/5 / 提供: 限定提供・日本: 不明

Anthropic は、科学者向けの新しい Claude team plan で世界の研究者に 10,000 席を 1 年間、無料または割引価格で開放すると発表した。標準席は無料、利用上限 5 倍のプレミアム席は月 15 ドルで、AI for Science プログラムでは 1 プロジェクトあたり最大 50,000 ドルのクレジットに申請できる。生物学・化学の研究者は当面 Opus クラスのモデルに限られる。

  • 提供条件: 学術・非営利研究機関の PI 相当が認証フォームで申請。scientists around the world と記載があるが、日本の明記はない。期間は 1 年。
  • 料金: Claude team plan for scientists: 標準席は無料、利用上限 5 倍のプレミアム席は月 15 ドル($15 per month)。AI for Science program: 1 プロジェクトあたり最大 50,000 ドル($50,000)のクレジット。
  • 関係する人: 大学・研究機関の研究者、研究室の PI、研究機関の IT 部門
  • 今日できること: 学術・非営利研究機関の PI 相当であれば、Claude team plan for scientists の認証フォームから申請し、承認後に研究室メンバーを追加する / 標準・プレミアム席で足りない場合は、AI for Science program に 1 プロジェクト最大 50,000 ドルのクレジットを申請する / 生物学・化学の研究用途では Opus クラスのモデルに限られ、Claude Fable は専門的な生物学・創薬の質問をブロックする点を利用計画に反映する
  • 出典: https://www.anthropic.com/news/expanding-support-for-scientists

このページは公式一次情報の要約です。判定はルール(提供段階 × 日本での利用可否 × 重要度)で自動付与しており、性能の評価ではありません。契約・導入の前に必ず出典をご確認ください。