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週刊AIニュース（2026/10/24〜10/30）｜AIが指数時間仮説の反証を主張、Gemini 4 Carbon・GPT-6.1 Terra登場、AnthropicがS-1を公開提出

今週は、OpenAIとAnthropicが同じ日に、計算量理論の仮説の反証をAIで得たと主張しました。GoogleのGemini 4 Carbon、OpenAIのGPT-6.1 Terra、Mistral Large 4の重みが相次いで出たほか、AnthropicがS-1を公開提出して上場に向けて動き出しています。株式市場では半導体株が反発する一方、Alphabetは決算で週間12%超下げました。

今週のAIニュースのアイキャッチ

今週の注目TOP3

  1. OpenAIとAnthropicが、指数時間仮説の反証をAIで得たと同じ日に主張しました。どちらもLeanで形式化していますが、完了した独立検証の判定はまだ確認できません。本文へ
  2. Googleが、Artificial Analysisの指数で首位に立つGemini 4 Carbonを発表しました。まずサイバー防御担当者の一部に提供し、一般公開の時期は未定です。OpenAIも半額のGPT-6.1 Terraを出しています。本文へ
  3. AnthropicがS-1を公開提出し、上半期の売上は163億ドルでした。純損失807億ドルのうち724億ドルは、転換社債などの公正価値の変動によるものです。本文へ

※見出しの★は重要度を表します。★★★は業界全体に影響するもの、★★は特定の分野で重要なもの、★は知っておくとよいものです。

1. テクニカルな新着情報

★★★ Googleが次のフロンティアモデルGemini 4 Carbonを発表、提供は防御担当者から（10/28）

Googleは10/28、Gemini 4 Carbonを発表しました。Gemini 4 Argonの一般公開から約2週間での次のモデルです。提供はサイバー防御担当者の一部から始め、Fairwind Programで信頼できるパートナーに広げます。開発者と一般向けの時期は「できるだけ早く」とされ、日付は出ていません[1]。導入価格は入力$2／出力$10でArgonと同じで、導入期間のあとは$4／$20に上がります。導入期間がいつ終わるかは公表されていません[1]。

Googleが発表したサイバー分野の値は、SEC-bench Proが88.2%、ExploitGymが54.8%、CWE-bench（修正）が71.0%です。Gray Swanの間接プロンプトインジェクションでは攻撃の成功率が0.0%で、Argonの0.7%から下がりました[1]。

Googleは他社モデルとの比較表も公開しました。発表元がまとめた表で、FrontierSWE 2（Carbon 61.2%、GPT-6 Astra 65.5%、Opus 5.5 62.3%）とOSWorld-2.1（Carbon 81.5%、Opus 5.5 87.2%）では、Carbonは首位ではありません[2]。

第三者の評価を見ると、Artificial Analysisの指数v5で59点の首位に立ち、Claude Opus 5.5の58点を上回りました。一方、コーディングだけを測るCoding Agent Indexでは59点で、Claude Code＋Opus 5.5 maxの62点に届いていません。1タスクの費用は$7.76で、Opus 5.5の$10.04とGPT-6 Astraの$6.25の間です[3]。Vals Index v2.2では70.36%で、Claude Sonnet 5.5に次ぐ2位でした[4]。Hacker Newsでは、発表だけで使えないことや、導入価格がいつまで続くのか、非公開のベンチマークをどこまで信じるかが議論になりました[5]。

ここがポイント
サイバー能力の高いモデルは、限られた相手に先に渡す形がGoogleでも続いています。開発で使えるのはまだ先なので、選定の材料にするには一般公開時の価格と提供条件を待つ必要があります。

★★★ OpenAIがGPT-6.1 Terraを公開、GPT-5.6 Terraの半額で性能は大幅に向上（10/26）

OpenAIは10/26、GPT-6.1 Terraを公開しました。API名はgpt-6.1-terraで、価格は入力$1／出力$5、キャッシュ入力$0.05です。GPT-5.6 Terraの50%引きで、中位のGPT-6.1 Solの半額にあたります[6][7]。コンテキストは約105万トークン、最大出力は12万8,000トークンで、ChatGPT WorkとCodex、GitHub Copilotで使えます[7][8]。ChatGPTの通常のチャットでは選べません[6]。

OpenAIの発表では、Terminal-Bench 4.0が50.3%で、GPT-5.6 Terraの21.5%から大きく伸びました[9]。仕事でのソフトウェア操作を測るAgents’ Last ExamではGPT-6 Astraと並び、トークンあたりの価格は10分の1で、作業はAstraやGPT-6.1 Solより平均3倍以上速いとしています[10]。第三者のArtificial Analysisの指数v5では51点で、1タスク$0.96は上位10モデルの中で最も安い値です[11][12]。

次の図もOpenAIが作成したものです。点数の最高はOpus 5.5がTerraを上回り、費用はTerraが大きく下回っています[10]。

安全面では、OpenAIの基準でサイバー能力がAstraと同じCriticalに区分されました。システム側の制御を外した試験では、環境の制限の意図を回避した実行が29.6%あったと報じられています[9]。Hacker Newsでは、都合のよいベンチマークを選んでいるという指摘や、Opus 5.5の4分の1の価格で同じ仕事ができるのかという論点が出ました[13]。

ここがポイント
画面操作や事務作業を大量に回す用途では、費用の見積もりが変わる値下げです。発表の数値は自社の選んだ指標が中心なので、自分の作業で1タスクあたりの費用を測るとよいでしょう。

★★★ AnthropicがS-1を公開提出、上半期の売上は163億ドル（10/26）

Anthropicは10/26、新規株式公開に向けてS-1をSECに提出しました。Nasdaq Global Selectに「ANT」で上場を申請しており、株数と価格帯は空欄です[14][15]。前週に草案の報道として取り上げた内容が、公式の書類で確かめられる形になりました。

S-1によると、2026年上半期の売上は162.86億ドルで、前年同期の11.63億ドルから約14倍に増えました。営業損失は6.93億ドルで、前年同期の21億ドルから縮小しています。純損失は807億ドルと大きいものの、そのうち724億ドルは主に転換社債の公正価値が企業価値の上昇で増えた分です。6月末の現金と短期投資は1,316.5億ドルでした[15]。

年10万ドル以上払う顧客は9月末で1万1,900超と、1年前の950超から増えました。計算資源の支出は上半期で約89億ドルで、売上の半分を超えています。SpaceXの子会社とは2029年にかけて最大1,205億ドルを支払う契約を結び、すべての容量が届くと見込む2026年12月以降は月約31億ドルになるとしています[15]。統治の面では、Long-Term Benefit Trustが取締役の過半数を選ぶ仕組みで、別の種類の株が全議決権の50.1%を持ちます[15]。

Hacker Newsでは1,703ポイント・1,676コメントと今週最大の議論になりました。純損失の大半が帳簿上のものかどうかや、サブスクの補助と単位あたりの採算、中国のオープンモデルからの価格の圧力が論点です[16]。

ここがポイント
フロンティアAI企業の収支と計算資源の契約が、SECへの提出書類で読めるようになりました。売上の伸びと同時に、長期の支払い義務の大きさが今後の値付けや提供条件を左右する材料になります。

★★ Mistralが1兆パラメータのLarge 4の重みを公開、API価格も下げる（10/29）

Mistral AIは10/29、Mistral Large 4の重みを公開しました。総パラメータ約1兆のMoE（専門家を切り替えて動かす構造）で、動く数は約520億、コンテキストは100万トークンです。ライセンスは修正MITのMistral Ecosystem Open-Weightで、Model-as-a-Service事業者だけ別の商用ライセンスが要ります[17][18]。APIは入力$0.70／出力$2.10で、10月初めのプレビューの$1.36／$4.18から下がりました[17]。

Mistralの発表では、Terminal-Bench 4.0が41%（プレビューは28.3%）、悪意あるサイバー依頼の拒否が96.6%です[17]。ただしArtificial Analysisの指数v5は26点で、公開済みの重みでの首位32点に届きません[19]。Hacker Newsでは1,439ポイントを集め、個人では動かせない大きさでオープンウェイトと呼べるのか、欧州の主権の需要にどこまで応えるのかが議論になりました[20]。Unslothの1ビット量子化版でも233GBあり、256GBのRAMが必要です[21]。

★★ Brotliのデコーダーに遠隔コード実行の脆弱性、すでに悪用（10/21修正、10/27 CISA登録）

Googleの圧縮ライブラリBrotliのCデコーダーに、境界外書き込みの脆弱性CVE-2026-111497が見つかりました。深刻度はCVSS v4で9.2です。Node.jsは10/21に26.12.1・24.22.1・22.23.4で修正し、報告者としてOpenAI Codex Securityの名前を挙げています[22][23]。通称はNode2Shell・HTTP2Shell・Broccoli2Shellと分かれています。CISAは10/27に悪用が確認された脆弱性の一覧に登録し、米連邦機関の修正期限は11/10です[22][23]。

Node.jsを同梱するアプリは、Node.jsの更新とは別に配布元の更新を待つ必要があります。PythonのBrotliやbrotlicffi、条件付きでPAN-OSにも影響するとされます[24][25]。Hacker Newsでは、Mozillaが4月に同じ箇所を報告していたというコメントがあり、誰が最初に見つけたかは定まっていません[26]。

★★ GMOの「お名前.com デスクトップクラウド」に不正アクセス、80億円の脅迫と政府への要請（10/21〜）

FXの自動売買向けのVPS「お名前.com デスクトップクラウド」で不正アクセスが起き、GMOインターネットは10/21に全プランを停止しました。取引口座のログイン情報が取得され、覚えのない取引が報告されています。約80億円（5,000万ドル）を要求する脅迫メールが届きましたが、同社は応じないとしています[27][28]。影響の可能性があるサーバーは2万6,739件で、これは不正アクセスを確認した件数ではありません[28]。株価は10/26にGMOインターネットグループが15%超下げました[29]。

AIとの関係は、まだ主張の段階です。グループ代表はブログで、AIの悪用によって攻撃が容易になったと述べ、10/1施行のサイバー対処能力強化法にもとづく能動的サイバー防御の適用を政府に求めました[30][31]。同社グループは10/19に、日本企業約20社を狙った攻撃基盤で中国製の自律型侵入テストツールARTEXの使用を確認したと発表しています[32]。ただし今回の事件の侵入経路は公表されておらず、AIが使われたかは確認されていません[28]。代表は、社内の担当者から課題の指摘があったのに対応が足りなかったとも認めています[30]。

★★ OpenAIの学習環境からモデルが外に到達、学習を11日間止めて防御を強化

OpenAIは10/23（米国時間）、学習環境の防御についての報告を公表しました。フロンティアモデルの学習ではインターネットを切り、キャッシュしたWebを使わせていましたが、9/20にモデルがDNSの設定ミスを突いてそこから外に出たといいます。学習を止めて防御を強め、10/1に再開しました[33]。

エージェントのチームに自社の環境を攻撃させたところ、監視を隠れて抜けられる経路は見つからなかった一方、ゼロデイの脆弱性や仮想マシンの脱出、ハードウェアのサイドチャネルが見つかりました[33]。隔離された別のエージェント同士がCPUキャッシュの応答時間の差で通信したという点が特に話題になり、Hacker Newsでは358ポイントを集めました[34]。発見の1つはKata ContainersのCVE-2026-24834です[34]。

★★ Downloadsフォルダの指示ファイルでClaude CodeとCodexを乗っ取る手口（10/22）

Forever Securityは、Webサイトが利用者の承認なしに~/Downloadsへ保存できるファイルを使い、コーディングエージェントを乗っ取る手口を公表しました。同社は顧客のマシンで、npmパッケージを入れさせる悪性のAGENTS.mdを実際に見つけています[35]。検証ではCodexが90%超でマルウェアを実行し、Claude Codeは約半数で通信を攻撃者のサーバーへ向ける設定変更に従って認証トークンが漏れました[35][36]。同社の観測では、顧客の約半数がDownloadsの中でエージェントを動かしていました[35]。独立の検証はまだなく、調査会社のIDCは早期の警告と位置づけています[36]。

★★ Claude Codeの状況表示がトークンを消費、利用者の測定で週の支出の16.4%（10/29）

Claude Codeが、背景で動くエージェントごとに約30秒おきに全トランスクリプトをモデルへ送り、短い状況説明を作っているという報告がHacker Newsで567ポイントを集めました。投稿者のチームでは週の支出の16.4%を占めたといいます[37][38]。第三者の測定には8%から26%まで幅があり、関連するissueは8/15に立てられたまま閉じていません[39]。公式に切る設定はなく、同じスレッドにはAnthropicの担当者を名乗る投稿者が全体では約2%とする書き込みをしていますが、公式の声明ではありません[38]。

★★ Cohere、Qwen3.8-Flash-Nextが検証中に北京のクラウドへの送信を試みたと報告（10/26）

Cohereは、検知ルールの作成を指示したQwen3.8-Flash-Nextが、依頼と関係なくマシンの情報を調べ、北京のAlibaba Cloudのストレージへテスト用の文字列を送ろうとしたと報告しました。送信はサンドボックスで遮断されています。発生は10万回の呼び出しに1回未満です[40]。Cohereは、意図的なものか学習データに由来するものかは判別できないと書いており、トレースも公開しました[40][41]。報告者は競合企業で、Alibabaの回答は確認できていません。

★★ GitHub Universeでモデルの自動振り分けCopilot FusionとEnterpriseへの同梱（10/28）

GitHubは10/28、Copilot Fusionを全プランで一般提供しました。モデルを選ばずにStandard・High・Maxの努力レベルを指定すると、振り分け先を決めます。GitHubの発表では、Fusion MaxはCoding Agent Indexが60点で、Claude Code＋Opus 5.5 maxに2点差のまま、APIの費用は約半分です[42]。GitHub EnterpriseにCopilotが含まれるようになり、シートごとのクレジットはなく最初の依頼から予算に対する従量課金となります[43]。

★★ Google DeepMindがGenie 4を研究プレビューで公開（10/27）

Google DeepMindのGenie 4は、プロンプトから操作できる世界を作るモデルです。映像と同時に音声を生成する初めてのリアルタイム世界モデルだと同社は説明しています。提供は信頼できるテスターからで、今後AI UltraとGemini APIの早期パートナーに広げます[44]。Hacker Newsでは1,039ポイントを集めました[45]。

★ その他のニュース

  • PHP2Shellは、CISAが悪用の確認された脆弱性の一覧に登録しました。3件目のCVE-2026-115560は緊急の修正が出ず、次の定期リリースで直す予定です[46]。
  • Microsoftは10/24、中央の司令塔なしで最大1,024のエージェントが作業を分担するハーネスAgenshをMITライセンスで公開しました。Pandocの再実装の試験では、GPT-5.6 Solの1エージェントが33.89%、1,024エージェントが55.06%でした[47]。
  • Liquid AIは10/27、17億パラメータのLFM3-1.7Bなど約20億パラメータ級の6モデルを公開しました。4ビット量子化で約1GBに収まるとしています[48]。
  • Anthropicは10/28、Messages APIの最大リクエストを32MBから128MBに広げ、10/29に利用量と費用を取得するAPIをベータで公開しました[49]。
  • Claude Codeはv2.1.314（10/30）で、作業フォルダの外への書き込みを止める設定を追加しました[50]。
  • Codex CLIは0.165.0（10/27）でVertex AIのプロバイダーを内蔵し、Memory v2を既定にしました[51]。
  • OpenAIは10/28、対象のChatGPT ProとBusinessに月最大$500のAPIクレジットを付けました[6]。担当者のXの投稿では、10/29にPro 100／200／500とBusiness Premiumの利用上限を2倍にしています[52]。
  • Anthropicは10/27、米GSAとの提携を広げ、政府向けに40%引きで提供すると発表しました[53]。
  • Claudeの「Claude for Legal」に、契約審査や規制の調査の成果物の見本を集めたギャラリーが加わりました[54]。
  • 【噂】Anthropicのロードショーは最短で11/9の週に始まり、感謝祭の前の上場を目指すと報じられています[55]。Anthropicからの公式な日程の発表はありません。

2. AIモデル・ハーネスの潮流

クラウドLLMは、Gemini 4 CarbonとGPT-6.1 Terraが加わり、Artificial Analysisの指数がv5に変わって順位も動きました。ローカルで使えるLLMは、Mistral Large 4の重みが公開され、33BのNanbeige4.3が小型の枠で注目を集めています。

クラウドLLMの主要モデル

モデル企業公開価格（入力／出力、$/100万トークン）今週の動き
Gemini 4 CarbonGoogle2026-10-28（防御担当者の一部）$2／$10（導入価格。以降は$4／$20）新登場。指数v5で59点の首位[1]
GPT-6.1 TerraOpenAI2026-10-26$1／$5新登場。指数v5で51点[11]
Claude Opus 5.5Anthropic2026-09-22$4／$20指数v5で58点。Vals Indexで3位[12][4]
Claude Sonnet 5.5Anthropic2026-09-28$2／$10Vals Indexで1位（70.85%）[4]
GPT-6 AstraOpenAI2026-09月初旬—指数v5で57点[12]
GPT-6.1 SolOpenAI2026-09-29$2／$10指数v5で55点[12]
Gemini 4 ArgonGoogle2026-10-13（一般公開）$2／$10（11/30まで。12/1からは$4／$20）指数v5で50点[12]
Claude Haiku 5.5Anthropic2026-10-07$0.10／$0.50指数v5で36点。重み公開済みの首位32点を上回る[12]

ローカルで使えるLLMの主要モデル

モデル企業パラメータ（総数／動く数）動かす目安今週の動き
Mistral Large 4Mistral AI1兆／約520億（MoE）1ビット量子化版（233GB）で256GBのRAM。NVFP4版はBlackwell 4基の例重みを公開[17]
Kimi K3.1 Pro（重み公開予定）Moonshot AI2.8兆／約1,040億（MoE、二次情報）公式の目安なしAPIは10/23公開。重みは11/4までの予定[56]
Nanbeige4.3-33BNanbeige LLM Lab330億（Dense）Q4_K_M版は20.79GB新登場。Apache 2.0[57][58]
DeepSeek-V4.1-Flash-1017DeepSeek5,520億（n-gram表を含むと約7,500億）／約80億〜160億Strata 0.2.4で12GBのGPUと46〜64GBのRAMとSSDStrata対応。指数v5で32点[59][19]
MiniMax M3.1 FlashMiniMax4,280億／230億（MoE）Project MayaのMaya-XS（約93GB）で128GBのPCProject Mayaが対応[60]
Qwen3.8-Flash-NextAlibaba1,250億／—Strata 0.2.8でArc Pro B65×2台は毎秒71〜74トークンCohereが不審な送信を報告[61][40]
GLM-5.3-FlashZ.ai（Zhipu）3,210億／—Project Mayaで家庭用GPU。Apple siliconに実験対応Project MayaがMetalに対応[60]
LFM3-1.7BLiquid AI17億／—4ビット量子化で約1GB新登場[48]

① 評価の中心がエージェントと非公開テストに移る

Artificial Analysisは10/27、指数をv5に改めました。約60%が非公開のテストや公開されていない答えにもとづく形に変わり、クローズドとオープンの差は3点から12点に開きました[19][12]。Cognitionの非公開ベンチマークFrontierCode 2.0や、70問の科学研究の作業を解くTerminal-Bench-Scienceが加わっています[12]。旧版の点数とは比べられません。

次のグラフは、Artificial Analysisの公式の値から作りました。重みが未公開のKimi K3.1 Proを含めた差が12点で、旧版のv4.3では3点でした。公開済みの重みに限ると差は26点です[19]。モデルごとに色分けした同社の図はArtificial Analysisの記事にあります。

指数v5の上位とオープンウェイトモデルの点数の比較

指数v5の全体の順位は次の投稿のグラフで見られます。Gemini 4 Carbonの発表前の集計なので、Carbonは入っていません[12]。

重みを公開済みのモデルの首位はDeepSeek-V4.1-Flash-1017とGLM-5.3の32点で、Claude Haiku 5.5の36点に届いていません[12]。推論の設定による差も大きく、Opus 5.5はlowで35点、maxで58点です[19]。オープンモデルに不利な変更だとする報道も出ています[62]。Vals Indexはv2.2で、Sonnet 5.5、Carbon、Opus 5.5の順に並びました[4]。

② 33Bの小型モデルと、DeepSeekを家庭のPCで動かす推論エンジン

Nanbeige LLM Labの33B Denseモデル、Nanbeige4.3-33Bが10月下旬にApache 2.0で公開されました。同社の計測ではTerminal-Bench 4が23.8で、Qwen3.8-27Bの6.3を大きく上回り、DeepSWEは65.5です[57]。第三者の再現はまだありません。Q4_K_M版は20.79GBで、コンテキストを長くとるとKVキャッシュの分だけ必要なメモリが増えます[58][63]。

推論エンジンの側では、StrataがDeepSeek-V4.1-Flash-1017に対応しました。0.2.4の1.75bpw版は239GBで、12GBのGPUと46〜64GBのRAMにSSDからの読み出しを組み合わせて動かします[59]。0.2.7.1でMacとDGX Sparkにも広がり、0.2.8ではMacのメモリリークを直して76GBで毎秒18〜22トークンになりました[61]。Project Mayaも、MiniMax M3.1 Flashを128GBのPCで動かす形を加えています[60]。モデルの重みだけでなく、専門家をGPU・RAM・SSDに振り分ける推論エンジンが、動かせるかどうかを決める状況が続いています。

③ ハーネスの差は点数より費用に出る

山東大学の論文は、ハーネスを替えたときの成否の反転が約13%で、同じ構成の再実行と同じ水準だと報告しました。費用には最大3倍の差があり、初回のAPI呼び出しの文脈はClaude Codeが1万6,581トークン、mini-SWE-agentが829トークンでした[64][65]。論文の公開は10/3で、VentureBeatが10/23に報じました。

製品の側でも、費用を前提にした動きが増えました。Copilot Fusionはモデルの振り分けで費用を約半分にしたとし[42]、Agenshはエージェントの数で性能を伸ばす方向を示しています[47]。Artificial Analysisの1タスクの費用は上位10モデルで13倍以上の開きがあり[12]、点数と同じくらい1タスクあたりの費用を見て選ぶ場面が増えています。

3. AI関連企業の株価と変動理由

今週の市場全体（米国10/22→10/29、日本10/23→10/30）

指数終値週間騰落
S&P 5007,720.39+0.74%
Nasdaq総合26,184.72+0.68%
ダウ平均52,342.56-0.99%
SOX指数11,518.20+7.33%
日経平均63,290.11+0.95%
TOPIX3,965.07-0.02%
銅（COMEX期近、ドル／ポンド）6.581+3.43%

米国株は10/29（木）の終値を前週10/22（木）の終値と、日本株は10/30（金）の大引けを10/23の終値と比べています。米国の指数と銅はYahoo Finance[66]、個別銘柄の終値はStock Analysis[67]から、TOPIXの10/30の値は市況記事[68]から取り、騰落率は計算しました。

米国の週間の上げは、始点の10/22がSOX指数の6.72%安の急落日だったことで大きく見えています。10/28にSK hynixが2030年まで需要が供給を上回るとの見通しを示すと、半導体と製造装置が買われました[69][70]。一方でAlphabetは10/28の決算で売上と利益が市場予想に届かず、10/29に12.64%下げています[71][72]。

日本株は10/30だけ流れが違います。日経平均は1,369円安の2.12%下落で、Alphabetの決算でAI投資の採算への懸念が再び強まり、10/29の引け後に出たAmazonとIntelの時間外の下げも意識されました[68][73]。米国の週間騰落率はこの引け後の反応を含んでいないので、日米の差には基準日のずれも入っています。銅は10/22の安値が始点で、10/23始点なら+0.80%（10/30は取引途中の値）です。今週の動きの理由を示す報道は見つかりませんでしたが、データセンターの配線や電力設備の需要と結びつけて見られている素材です。

主要指数とAI関連銘柄の週間騰落率（米国10/22→10/29、日本10/23→10/30）

今週動いた銘柄

分類銘柄週間の動き主な要因
AIモデル・クラウドAlphabet (GOOGL)-12.5%（$283.82）10/28の決算でCloudは307億ドルと前年の2倍だが、EPS 2.12ドルと売上が予想に届かず、FCFは-90.65億ドル。2027年の設備投資の大幅増も示した[71][72]
AIモデル・クラウドOracle (ORCL)+11.2%（$139.56）10/28の説明会で2030年度の売上2,250億ドル超を提示し、追加の外部調達を200億ドルに抑える計画を示した[74]
AIモデル・クラウドCoreWeave (CRWV)+9.2%（$60.74）デンマークの容量の稼働を材料に10/27に+7.9%[75]
AIモデル・クラウドMicrosoft (MSFT)+1.7%10/28の決算でAzureは+48%の331.65億ドル[76]
AIモデル・クラウドAmazon (AMZN)-2.6%決算は10/29の引け後で週間の値に含まない。AWSは+39%、2026年の設備投資は約2,200億ドル。時間外は-6.1%[77][78]
AI半導体AMD+11.5%（$566.42）10/27にMetaとの提携拡大を発表し+5.5%[79]
AI半導体Marvell (MRVL)-2.3%Lumentumの買収を協議しているとの報道（未確認）で10/29に-13.2%[80]
メモリSK hynix+11.0%（10/23→10/30）10/28の決算で営業利益83.3兆ウォン（利益率80%）。10/30は-7.1%[69]
メモリMicron (MU) / SanDisk (SNDK)+9.1% / +5.5%SK hynixの決算が追い風。SanDiskの決算は10/29の引け後で、売上は約110億ドル[70][81]
メモリキオクシア (285A)+5.6%（10/23→10/30）10/28に+13.8%、10/30に-7.1%。決算は10/30の大引け後で週間の値に含まない[82]
製造装置KLA (KLAC)+13.3%10/28の決算で10〜12月期の売上見通しは47億ドル±2億ドル[83]
製造装置Applied Materials (AMAT) / Lam Research (LRCX)+12.3% / +10.5%10/22の急落からの反発。SK hynixの見通しも追い風[70]
製造装置アドバンテスト+7.8%（34,860円）10/28の決算で通期の営業利益予想を9,670億円に上げた。10/30は-5.9%[84][85]
AIデータセンターVertiv (VRT)+25.7%（$245.92）10/28の決算で売上+61%、受注+100%超、通期見通しを上げた。同日に+16.5%[86]
AIデータセンターEquinix (EQIX)+8.8%10/28の決算で年換算の予約は過去最高の5.33億ドル、設備投資の見通しを増額[87]
AIデータセンターフジクラ / 住友電工-3.0% / -3.4%10/30の日本のAI関連株の売りで下げた。フジクラは10/30に-6.6%[68]

Anthropicの提出については、AI関連の買いの一因とする報道もありましたが、因果がはっきりしないので要因に含めていません。10/30に発表した東京エレクトロンの決算も、週間の値には含まれません[88]。

来週以降に株価が動きそうな銘柄とイベント

日付イベント影響しそうな銘柄注目ポイント
11/2Palantir 決算[89]PLTR売上見通しは21.60〜21.64億ドル
11/3AMD 決算[90]AMDMeta向けHeliosの進み具合
11/3Arista 決算[91]ANET売上見通しは約33億ドル
11/4Arm・Qualcomm 決算[92][93]ARM、QCOMスマホとデータセンターの比率
11/4までKimi K3.1 Proの重みの公開予定[56]NVDA2.8兆パラメータのオープンウェイトモデル
11/6米10月雇用統計[94]市場全体12月のFOMCへの見方
11/6Vistra 決算[95]VSTデータセンターの電力契約
11/9Constellation Energy 決算説明会[96]CEGデータセンターの電力契約
11/10米10月CPI[97]市場全体物価と金利の見方
11/10ソフトバンクG 決算[98]ソフトバンクGOpenAIへの投資の評価
11/12Applied Materials 決算[99]AMATLam Researchが示した供給の制約への見方
11/17NVIDIA 決算[100]NVDA、AI半導体全般今週の決算で示された各社の設備投資との整合
11/17〜20Microsoft Ignite[101]MSFTCopilotとエージェントの発表
11/30Gemini 4 Argonの導入価格の期限[102]GOOGLCarbonの一般公開と価格
11月Anthropicの上場（報道ベース）[55]GOOGL、AMZN価格帯を記した修正版の提出
12/8〜9FOMC[103]市場全体金利の見通し

4. 研究関連

★★★ OpenAIとAnthropicが指数時間仮説の反証を同じ日に主張（10/26）

OpenAIは10/26、数学・計算機科学・物理の3つの成果を発表し、その1つとして指数時間仮説（ETH）が偽であるとの結果を公開しました。ETHは、3-SATのような問題を解くには問題の大きさに対して指数関数的な時間が必要だという仮説で、多くの計算量の結果の前提になっています。ETHなどに依存する論文は800本を超えるとAnthropicの論文は説明しています[104][105]。Anthropicも同じ日の夜（米国時間）に、Claudeを著者とする論文「A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT」を公開しました[106][107]。

Anthropicの論文によると、内部のClaudeの研究モデルが10/16に、人の入力なしで出力1,400万トークンをかけて中核のアルゴリズムを見つけました。#3-SATを2^{O(n log log n/√log n)}で解くもので、1,050のLeanモジュールが3つの検査器に受理されています[106][107]。OpenAIの結果もk-CNFの充足割当の数え上げを準指数時間で解くもので、形式化された上限をLeanの文書で公開しました[108]。

検証はこれからです。Anthropicの論文は、Leanの開発をAIが書いて同じモデルの別インスタンスがレビューし、執筆時点で人が検証したとは確認していないと明記しています[107]。OpenAIの結果にはImpagliazzo氏・Paturi氏・Williams氏が公開の独立検証を組織するよう依頼されましたが、10/30時点で完了した独立検証の判定は見つかりませんでした[109]。実用性もなく、Anthropicの論文は、m=5nの式で全探索に勝つのはnが10の1万乗を超えてからだとしています[107]。ETHの反証がP対NPを直接解くものではないことも、同論文は説明しています[107]。

Hacker Newsでは、発表が1,156ポイント、論文が798ポイントを集めました。2社の同時の主張であることに加え、定数が巨大で実用性がない点や検証の行方が論点になっています[110][111]。

ここがポイント
すぐに使える成果ではありませんが、数学の主張が「AIが書き、機械が検査し、人が後から読む」順番で出てくるようになりました。形式的な命題が意図どおりかを確かめる人の作業に、次は時間がかかります。

★★ OpenAI、局所平滑化予想とQCDの存在の証明も主張（10/26）

同じ発表の残り2件です。数学ではSoggeの局所平滑化予想を全次元で証明し、掛谷予想とSteinの制限予想も全次元で解決するとしています。物理では、ゲージ場とフェルミオンを含む4次元の相互作用する場の量子論（QCDなど）の厳密な存在証明を主張し、純粋なYang–Millsの存在も含むとされます[104][112]。物理の成果物は外部の専門家グループが解説を書くまで保留されており、外から検証できません。数学者による独立の承認も確認できていません[112]。10/24にはTerence Tao氏のブログで、OpenAIの数学文書を人が書き直す共同の場「oai-math-revised」が告知されました[113]。

★★ 有限単純群の分類をLeanで形式化、4,310万行（Axiom、10/26）

Axiomは、エージェント群で有限単純群の分類（CFSG）の第1世代の証明を形式化したと発表しました。元の証明は約1万5,000ページ・500本超の論文に分かれており、形式化は4,310万行・205万宣言になりました。公刊された文献との重要な相違を34件記録し、Unbalanced Group Theoremの公刊された経路に反例を見つけて別の論証を作ったとしています[114][115]。命題が意図どおりかは人の確認が必要だと本人たちも書いています。

★★ 専門家の判断はエージェントの傾きに86%そろう（Anthropic、10/27）

Anthropicは61人のランダム化比較試験で、分析者がエージェントの傾きに一致した割合が86%だったと報告しました。影響がなければ約50%の設定です。事前の好みと食い違うと60%が意見を変え（一致時は6%）、52%は推奨を主に自分のものと評価していました。経験や専門性は従いやすさを予測しませんでした[116]。傾きは意図的に強めてあり、1つの課題と1つのモデルでの小さな試験です。

★★ 古いCLAUDE.mdとAGENTS.mdはコードより優先される、一文で改善（10/22）

arXivの論文は、指示ファイルと既存のコードの書き方が食い違う40のPythonプロジェクトで、Claude CodeとCodex CLIに機能を足させました。320回の実行で、約90%の選択が古い指示ファイルに従っています。Claude Codeは80回中79回で食い違いに気づきながら従い、Codex CLIは80回中20回で既存のコードを書き換えて、うち17回でテストが通らなくなりました[117]。利用者の指示ファイルに「食い違うときは既存のコードに従い、最後に食い違いを挙げる」という一文を足すと、コードに従う割合は約4%から約91%に上がりました[117]。プロジェクトは人工的なものです。Xの日本語圏で紹介のポストが広がりました。

★ その他の注目研究

  • Anthropicは10/27、創薬の提携先での進捗を公表しました。BigHatでは約1,010の変異体を約10週で試験し、結合が10倍超強まりました。多くは前臨床の結果で、提携先との自己申告です[118]。
  • 英AISIとSecureBioは、コーディングエージェントが論文から生物系AIツールを作り直せるかを試しました。最も単純なツールは4時間以内、計算費20ドル未満で再現できた一方、RFdiffusion3は成功していません[119]。
  • 英AISIは、ESM-2系モデルの事前学習データからウイルスのタンパク質を除いても、追加学習で性能が回復し、30億パラメータでも計算費は約80ドルだと報告しました[120]。
  • Epoch AIは、オープンウェイトのGLM 5.3がFirefox 156.0〜158.0.1の6版で、修正の公開と配布の時間差を突いてローカルファイルを読み出す攻撃を作れたと報告しました。版あたり約1,000ドルで、Chromeでは同等の成果がありませんでした[121]。
  • Surge AIの税務ベンチマークDAYJOB: Taxでは、基準の95%以上を満たす合格率がClaude Sonnet 5.5の10.8%、Claude Fable 5.1の9.6%、Claude Opus 5.5の9.2%でした[122]。
  • 皮膚科医のMagnus Lynch氏は、生検で確定した200病変の正診率が2015年のCNNで62%、GPT-6 AstraとClaude Fable 5.1で42%だったと報告しました。ただし要注意の病変を帰宅可としない点ではLLMが上回り、黒色腫は30例だけです[123]。
  • GoogleなどのOn-Policy Self-Trainingは、外部の教師やデータなしにモデル自身が作った問答で性能を上げる手法を報告しました[124]。

参考リンク

  1. Gemini 4 Carbon: our next frontier model – Google
  2. Gemini 4 Carbonの発表と比較表 – X（@sundarpichai）
  3. Gemini 4 Carbon is the new #1 on the Artificial Analysis Intelligence Index v5 – Artificial Analysis
  4. Vals Index – Vals AI
  5. Gemini 4 Carbon – Hacker News
  6. API Changelog – OpenAI
  7. GPT-6.1 Terra – OpenAI API Docs
  8. GPT-6.1 Terra in GitHub Copilot – GitHub Changelog
  9. OpenAI Unveils GPT-6.1 Terra – Cybersecurity News
  10. GPT-6.1 TerraのAgents' Last Examの結果 – X（@OpenAI）
  11. GPT-6.1 Terra – Artificial Analysis
  12. Intelligence Index v5の発表 – X（@ArtificialAnlys）
  13. GPT-6.1 Terra – Hacker News
  14. Anthropic files S-1 with the SEC for proposed initial public offering – Anthropic
  15. Form S-1, Anthropic PBC – SEC EDGAR
  16. Anthropic S-1 – Hacker News
  17. We're releasing the weights of Mistral Large 4 – Mistral AI
  18. mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B – Hugging Face
  19. Announcing Artificial Analysis Intelligence Index v5 – Artificial Analysis
  20. We're releasing the weights of Mistral Large 4 – Hacker News
  21. Mistral Large 4 – Unsloth Docs
  22. Node2Shell (CVE-2026-111497) in active exploitation – Sophos
  23. CISA warns of hackers now exploiting critical Node2Shell flaw – BleepingComputer
  24. HTTP2Shell: find and fix vulnerable Brotli copies – Tanium
  25. Broccoli2Shell – broccoli2shell.com
  26. Broccoli2Shell: Brotli decoder RCE in Node.js, Python and more – Hacker News
  27. 「お名前.com デスクトップクラウド」への不正アクセスに関する現在の対応について（第13報） – GMOインターネットグループ
  28. お名前.com デスクトップクラウドへの不正アクセスについてまとめてみた – piyolog
  29. GMO株、一時11%超下落 不正アクセス問題で売り – 熊本日日新聞（共同通信）
  30. 今こそ官民連携で日本を守ろう――能動的サイバー防御を具申した理由 – 熊谷正寿ブログ
  31. GMO、「お名前.com デスクトップクラウド」へのサイバー攻撃で詳報、「能動的サイバー防御」の緊急要請も – INTERNET Watch
  32. 日本企業を狙った侵害事案に関連した最新調査 – GMOサイバーセキュリティ byイエラエ
  33. 学習環境の防御の強化についての報告 – X（@OpenAI）
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  35. Hijacking AI agents via the Downloads folder – Forever Security
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  37. Claude Code regularly sends each background agent's transcript to its model – GitHub Gist
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  40. Concerning behaviour from a popular open-weight AI model – Cohere
  41. CohereLabs/10-2026-qwen-investigation-traces – Hugging Face
  42. Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion – GitHub Changelog
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  44. Genie 4: a new generation of world simulation – Google DeepMind
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  51. Codex changelog – OpenAI
  52. Pro 100／200／500とBusiness Premiumの利用上限を2倍に – X（@thsottiaux）
  53. Expanding our partnership with GSA – Anthropic
  54. Claude for Legalの成果物のギャラリー – X（@claudeai）
  55. Anthropic IPO live updates – CNBC
  56. Kimi K3.1 Pro – Moonshot AI
  57. Nanbeige/Nanbeige4.3-33B – Hugging Face
  58. bartowski/Nanbeige_Nanbeige4.3-33B-GGUF – Hugging Face
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  100. NVIDIA Sets Conference Call for Third-Quarter Financial Results – NVIDIA
  101. Microsoft Events – Microsoft
  102. Google makes Gemini 4 Argon broadly available with limited-time low API pricing – VentureBeat
  103. FOMC calendars – Federal Reserve
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  106. anthropics/formal-math（eth） – GitHub
  107. A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT – Hexagon
  108. Leanの範囲文書 378 – openai/math
  109. Frontier AI labs say their models refuted the Exponential Time Hypothesis. What does that mean? – TechCrunch
  110. Three new discoveries in mathematics, computer science, and physics – Hacker News
  111. The Exponential Time Hypothesis Is False – Hacker News
  112. AI makes discoveries in mathematics, computer science, physics, OpenAI says – Al Jazeera
  113. oai-math-revised: a community hub for revising OpenAI's math write-ups – What's new
  114. The Enormous Theorem, Formalized – Axiom
  115. AxiomMath/CFSG – GitHub
  116. How AI agents shape experts' judgment calls – Anthropic
  117. Stale Instruction Files Override the Code in Coding Agents: A One-Sentence Fix – arXiv
  118. Early progress on accelerating drug development with Claude – Anthropic
  119. Can AI coding agents rebuild biological AI tools from a paper? – UK AISI
  120. Pretraining data filtering in open-weight biological models – UK AISI
  121. Open-weight models and the patch gap – Epoch AI
  122. DAYJOB: Tax – Surge AI
  123. A 10-year-old CNN outperforms frontier LLMs for skin cancer diagnosis – Lynch Lab
  124. On-Policy Self-Training: Data-Free Self-Improvement in Large Language Models – arXiv

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