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Metaは2026年第3四半期決算電話会議において、AIエージェントアプリ「Muse」のユーザー数が1,000万人を突破したことを確認しました。新規ユーザーの約25％が毎日利用しており、最も頻度の高い行動はショッピングで、そのうち活発なショッピングユーザーの4分の1以上が1回あたり平均200ドル超の消費を行っています。また、Plaidによれば、同社の決済コネクタのMuse上での呼び出し回数が過去最高を記録したとのことです。
AIスタートアップ企業Recursiveは、オープンソースのコーディングモデル「Flint」を発表し、その開発プロセスは主に自社開発のAI研究システム「Eureka Machine」によって行われたと述べています。このモデルはパラメータ数がわずか400億で、実測では25億の活性化を有しており、M4 Pro MacBookなどの一般的なノートPCでもオフラインで動作し、推論速度は131トークン/秒に達します。また、SWE-Benchなどのベンチマークにおいて、同規模の多くのモデルを上回る性能を示しています。
ウォルマートは、正式にAgent Gateway（AIエージェントゲートウェイ）およびそれに付随するAgent Profiles機能を導入し、ChatGPT、Gemini、Meta Museなど、認可されたAIエージェントがユーザーに代わってウォルマートおよびSam’s Clubのプラットフォームで検索や注文を行えるようにしました。また、独立したアカウント設定、取引承認、支出上限などの仕組みにより、ユーザーがエージェントの行動を全行程にわたり完全に管理できるようになっています。この取り組みは、最近AmazonがAIエージェントによる買い物を禁止した動きとは対照的です。
セキュリティ企業のClarocは、Metaが新たに導入したAIエージェント「Muse」において、対話共有機能を有効にした際、生成されるURLに十分なランダム性が欠けており、攻撃者が単純な列挙により6,800件ものユーザー共有リンクを取得できる状況が生じていたことを発見しました。そのうち数百件のリンクでは、非公開の個人情報やビジネス上の機密情報が漏洩していました。Metaは当該共有機能を一時停止し、調査を開始しています。
OpenAI DotsやMeta Museなどの個人向けAIエージェントアプリが大規模に展開されるにつれ、AIエージェントは人間と従来のクローラーに続く、第三のタイプのネットワーク訪問者となりつつあります。これらは機械の速度で実際のユーザーから委託されたタスク（例えば宿泊予約や価格比較）を実行しますが、既存の「人／機」二分法の枠組みに収まらないため、Pizza Hut、Yelp、Amazonといったプラットフォームによって広く遮断されています。エージェントトラフィックが今後も増加し続ければ、ウェブサイトはAIエージェントへの優先的な対応へと転換する可能性があります――たとえばShopifyはすでに専用の決済経路を設けています――その結果、人間のユーザーはより使いづらいインターフェースや頻繁な認証、動的価格設定、推薦の歪みといった問題に直面することになるかもしれません。現時点での鍵は、まだ定まっていないルールの策定にあります。すなわち、エージェントが消費者の交渉力を高めるのを許容すべきか、それとも企業がそれを排除するのを放置すべきか、という点です。
今号では、2026年10月下旬のAI分野における主要な動向に焦点を当てます。MetaがマルチモーダルMoEモデル「Muse」を発表しましたが、「すでに死んでいる」との批判も寄せられています。一方で、米中欧におけるモデルの性能やライセンス、デプロイメントのエコシステムの格差は一段と拡大しています。中国は、23種類のAI技術を対象とする輸出管理草案の策定を予定しており、複数の最先端モデルの公開に伴い、未検証の性能主張やセキュリティ上の懸念も浮上しています。
メタとアップルは、巨大なAIモデルがデスクトップパソコンでも動作可能であることを示しました。しかし、その技術を企業向けに活用するには、単に機器を購入するだけでは不十分です。
ようこそ、Muse Spark Openへ：Metaによるオープンウェイトの最先端マルチモーダル・ミクスト・オブ・エキスパートモデル
AIエージェントは買い物をしたり、アカウントにログインしたり、さらには実際の顧客のためにセキュリティチェックまでこなすことができる——しかし、そのウェブサイトが自分たちがAIとやり取りしていることに気づいていない場合、一体何が起こるのだろうか？
