ABEJAは、Alibaba社のQwen3-14Bに追加学習を行ったモデル「ABEJA-Qwen3-14B-Agentic-256k-v0.1」を公開した。コンテキスト長は元モデルの128kから256kに拡張され、思考とツール利用を繰り返すAgentic能力の強化を狙っている。ローカル社内ドキュメントの探索を想定して検索系ツールの強化にOpenSearchを採用しており、汎用モデルというよりエージェント利用向けのモデルである。
チューリングが開発した自動運転VLAモデル「DriveHeron」を実車に統合し、10Hz（100ms周期）の制御ループに収めた。VLMの「Heron」を土台に将来の走行軌跡を出力する設計で、出力は回帰型のtrajectory headにより単発推論で得る。TensorRTとFP16の低精度推論により、2B（約20億パラメータ）のVLMでも前後処理を含めて100ms以内を達成した。
Mistralは4Bパラメータのテキスト音声合成モデルVoxtral TTSを公開した。9言語に対応し、APIでは1k文字あたり$0.016で利用できる。人手評価ではElevenLabs Flash v2.5より自然さで上回り、ElevenLabs v3と同等の品質とされる。
Mistral AIは、企業が社内の独自データを基にフロンティア級のAIモデルを構築するシステム「Forge」を発表した。社内ドキュメントやコードベース、構造化データを用いて事前学習、事後学習、強化学習を行え、dense型とMoEの両アーキテクチャに対応する。Mistral Vibeのようなエージェントが、ファインチューニングやハイパーパラメータの探索、評価用の合成データ生成を自律的に行い、ベンチマークの性能低下も監視する。
Mistral AIはMistral Small 4を発表した。Magistralの推論、Pixtralのマルチモーダル、Devstralのエージェント型コーディングを1つのモデルに統合し、Apache 2.0ライセンスで公開している。119B総パラメータのMoEで256kコンテキストウィンドウに対応し、Mistral Small 3と比べてレイテンシ重視設定でエンドツーエンドの完了時間を40%削減、スループット重視設定で毎秒リクエスト数を3倍にした。
選定理由：推論、マルチモーダル、エージェント型コーディングを1モデルに統合した構成と、出力長を抑えた比較が示されており、モデル選定の軸を整理しやすい。
Mistral AIはLean 4向けのオープンソースのコードエージェントLeanstral（120B-A6B、アクティブパラメータ6B）をApache 2.0ライセンスで公開した。Mistral Vibeのエージェントモードと無料のAPIエンドポイントでも利用できる。FLTEvalではpass@2で26.3となり、コスト36ドルでSonnetの23.7（549ドル）を上回ったとしている。
Microsoftは、Copilot内の独立した安全な空間として健康管理機能「Copilot Health」を発表した。健康記録、ウェアラブルデータ、健康履歴を一つにまとめ、パーソナライズされた健康インサイトを提供する。段階的に展開し、現在はウェイティングリストへの登録を受け付けている。50を超えるウェアラブル機器（Apple Health、Oura、Fitbitなど）や、米国の5万以上の病院・医療機関からの記録と連携する。健康データは一般のCopilotから隔離され、モデルの学習には使用されない。
AISI Japanが、2026年2月の国内外のAI政策動向をAIセーフティ関連を中心にまとめた月次情報である。米国ではNISTのCenter for AI Standards and Innovation（CAISI）がAI Agent Standards Initiativeの開始を発表し、英国ではAI Alignment Projectへの総支援額が2,700万ポンドに達して計60件のプロジェクトに資金が提供される。韓国政府は「大韓民国AI行動計画」を確定した。
Mistral AIは、Rails のソースファイルを読み取り、RSpec テストを生成・改善して、スタイルルールとカバレッジ目標で検証するエージェントを構築したと発表した。CI/CD パイプライン内で人手を介さず動作し、複数のインスタンスが異なるファイルを並列に処理する。
ABEJAは、Qwen3に思考とツール実行を繰り返させてAgentic能力を強化する、SFTと強化学習の取り組みと知見をまとめた。SFTでは、gpt-oss-120bがOpenSearchによるWikipedia検索ツールを使って推論した出力を、正答データへの絞り込みや推論部分の日本語化などで改善して教師データを作成した。強化学習では、Wikipediaを使うマルチホップQAとDeepResearch、e-Gov法令データを使うQAの3タスクをGRPOで学習し、最後にModel Soupで統合した。
AISIと民間企業が共同で検討する「AIセーフティ評価環境 検討タスクフォース」は、2026年2月26日に総会を開催し、総勢100名が出席した。2025年度の活動と、OSSとして公開しているAIセーフティの評価ツール「AIセーフティ評価環境」の概要が共有された。後半のパネルディスカッションでは、AIエージェントが複数のテーマで共通して話題になった。
チューリングは、NVIDIA の映像-テキスト埋め込みモデル Cosmos-Embed1 と Databricks Vector Search を組み合わせ、約54万シーン（約2,000時間分の走行データ）を対象にしたセマンティック検索システムを構築した。映像側の embedding は日次バッチで事前計算し、テキスト側のみ AWS Lambda でリアルタイムに計算する構成とした。
日本のAI Safety Institute（AISI）が、民間事業者向けにChief AI Officer（CAIO）の設置と運用に関する標準的な実務指針をまとめたガイドブック（案）を公開した。CAIOの役割を明確化し、組織設計、運用プロセス、評価・監督、教育、人材、調達などを統合的に示すとともに、AIライフサイクル全体を対象とする。ガイドブックはドラフト版で、意見を募集している。
Mistral AIは、ターミナル向けコーディングエージェントMistral Vibe 2.0を公開した。Devstral 2モデル群を基盤とし、カスタムサブエージェントやスラッシュコマンドによるスキル読み込みに対応する。Le Chat ProとTeamプランで利用でき、追加利用は従量課金またはBYOKで可能である。
選定理由：カスタムサブエージェントやスラッシュコマンドのスキルなど新機能に加え、Devstral 2の料金とプラン構成も示されており、導入時の比較材料になる。
AIセーフティ・インスティテュートは、AIシステム特有のリスクに起因するインシデントへの対応枠組み「AI-IRS（AI Incident Response System）」を示したアプローチブックを公開した。AIインシデントは起こり得るとの前提に立ち、被害を最小化する発見的統制の重要性を明確にしている。AI-IRSはAIサプライチェーン全体を視野に入れたコンセプトを示している。
Mistral AIは、コーディングモデルのDevstral 2（123B）とDevstral Small 2（24B）、およびターミナル向けCLIのMistral Vibeを公開した。Devstral 2はSWE-bench Verifiedで72.2%、Devstral Small 2は68.0%を記録している。Devstral 2はAPIで当面無料で、無料期間後は入力/出力で100万トークンあたり$0.40/$2.00となる。
選定理由：SWE-bench Verifiedのスコアに加え、人手評価でClaude Sonnet 4.5との差が残ると明記しており、オープンモデルの現在地を比較しやすい。
Mistral AIは、企業がAIを本番運用するためのプラットフォーム「Mistral AI Studio」を発表した。Observability、Agent Runtime、AI Registryの3本柱で構成され、プライベートベータの申し込みを受け付けている。ハイブリッド、専用、セルフホストのデプロイに対応する。
選定理由：プロトタイプから本番運用へ進めない要因を整理し、観測、実行基盤、資産管理の三本柱で解く構成が具体的に示されている。
ELYZAの中村氏が、npmで公開されたオープンソースのAI駆動タスク管理ツール「Task Master」をClaude Codeと連携させて試した。PRDからAIがタスクとサブタスクを自動生成し、タスクはtasks.jsonで管理される。Claude CodeからMCPツール経由で次のタスクを取得して着手でき、Notionへの一方向エクスポート用スラッシュコマンドも自作している。
ELYZAが、LLM Agentを実サービスに搭載する際の開発上の課題と工夫を紹介している。プロトタイプはGoogle ADKで作成し、データ分析タスクに特化したエージェントを検討した。入力のトークン消費が大きく、1M tokensあたりClaude-4-Sonnetで$6、Gemini-2.5-proで$2.5とコストが高いこと、また不特定多数のユーザによる並列実行を想定したサンドボックスの整備が必要なことが課題として挙げられている。
ELYZAの開発チームは、Lint/Formatによる規約の強制、API Schemaからのコード生成、PRごとの開発環境などの既存の自動化を、Claude Codeを使ったAIコーディングと組み合わせて活用している。2025年度はPRマージ数を前年同期比1.8倍とする目標を掲げ、7～9月期は約1.6倍で推移している。サービス層のテストカバレッジは70～95%とし、毎週金曜日を借金返済の日として開発工数の20%を充てている。
ELYZAは、自社初のプロダクトとして法人向け生成AI活用ツール「ELYZA Works」をリリースした。やりたいことを入力するだけで自社専用の業務AIアプリを作成でき、RAG機能にも対応する。作成したアプリはチーム単位で共有でき、API連携により外部システムから呼び出すことも可能である。
AIセーフティ・インスティテュート（AISI）は、「AIセーフティに関する評価観点ガイド」に基づきAIシステムのセーフティ評価を行う評価ツールを、Apache 2.0ライセンスのOSSとして公開した。汎用的な評価項目と評価環境を提供し、評価項目設定や環境構築の作業を軽減する。攻撃者の視点で評価を自動化する自動レッドチーミング機能も備える。
ELYZAのソリューション事業部の機械学習エンジニア（MLE）は、研究開発部門の技術を顧客の業務課題に実装する「研究と実装の循環」を担う。PoCで終わらせず本番導入までこだわり、「マイナビAI Pencil」の共同開発などを手がけている。求められる要素として、課題の分解・再定義力、オーナーシップ、批判的思考力の3つを挙げている。
Mistralは、対話型AI「Le Chat」の記憶機能「Memories」（ベータ版）を提供している。情報は自動で保存される一方、想起時にはどの記憶が使われたかを出典リンク付きで表示し、個別の編集・削除、記憶を使わないincognitoチャット、記憶機能のオフ切り替えに対応する。記憶はエクスポートおよびインポートも可能である。
Mistral AIはLe Chatに、20以上のMCP対応コネクタのディレクトリ（ベータ）と、任意のリモートMCPサーバーへの接続機能を追加した。あわせて、会話をまたいで文脈を保持するMemories（ベータ）も導入し、ChatGPTからの記憶のインポートにも対応する。ConnectorsとMemoriesはFreeプランを含む全ユーザーが利用でき、chat.mistral.aiやモバイルアプリから試せる。
Mistral AIは、Codestral 25.08を中核とするエンタープライズ向けコーディングスタックを発表した。Codestral 25.08は、受け入れられた補完が30%増え、提案後に残るコードが10%増えたとされる。Devstral Mediumは SWE-Bench Verified で61.6%を記録し、オープンウェイトのDevstral Small（24B、Apache-2.0）はRTX 4090 1枚またはメモリ32GBのMacで動作する。
Mistral AIは、AIアシスタント「Le Chat」に調査、音声、画像編集などの新機能を追加した。Deep Research（プレビュー）は、複雑な話題について構造化された参照付きレポートを作成し、音声モードは新しい音声入力モデルVoxtralで会話を可能にする。Projectsでは関連する会話をコンテキスト付きのフォルダにまとめられ、Black Forest Labsと提携した画像編集機能も加わった。
Mistral AIはAll Hands AIとの協業で、コード向けのDevstral Mediumを発表し、Devstral SmallをDevstral Small 1.1へ更新した。Small 1.1は24BパラメータでApache 2.0ライセンスで公開され、SWE-Bench Verifiedで53.6%、Mediumは61.6%を記録している。
ELYZAは、マイナビが2025年7月6日から「マイナビ転職」で提供する自己PR草案提案サービス「マイナビAI Pencil」に生成AI関連技術を提供し、共同開発を行った。生成AIと評価AIで作成・評価した高品質な草案約115万件を事前にデータベース化し、ユーザーの入力に応じて引き当てる方式を採用した。これによりユーザーの待ち時間やハルシネーションによる再生成の手間を減らし、企業のランニングコスト削減につなげている。
ELYZAの社内勉強会資料として、Reasoning Modelの仕組みと、推論時に計算資源を増やすことで性能が向上する「Inference Time Scaling」の意味が解説されている。OpenAIはo1で、思考時間を長くするほどスコアが一貫して改善する結果を示したとされる。ELYZAはMCTSによる推論パス探索で約15万件の合成データを生成し、ELYZA-Thinking-1.0の開発に用いた。
Mistral AIは、企業開発チーム向けのAIコーディングアシスタント「Mistral Code」を発表した。現在JetBrains IDEとVSCode向けにプライベートベータを公開しており、一般提供は近日中を予定している。コード補完にCodestral、コード検索にCodestral Embed、エージェント型コーディングにDevstral、チャットにMistral Mediumの4モデルを採用し、クラウド、専用キャパシティ、エアギャップ環境のオンプレミスGPUへの展開に対応する。
Mistralは新たにAgents APIを発表した。コード実行、Web検索、画像生成、MCPツールの組み込みコネクタと、会話をまたぐ永続メモリ、エージェントのオーケストレーション機能を備え、Chat Completion APIを補完する枠組みとして提供される。SimpleQAではWeb検索の併用でMistral Largeが75%、Mistral Mediumが82.32%となった。
選定理由：組み込みコネクタ、永続的な会話、複数エージェントのハンドオフがAPI単位で整理され、エージェント実装の設計要素を把握しやすい。
Mistral AIはAll Hands AIと共同で、ソフトウェアエンジニアリング向けのエージェント型LLM「Devstral」を発表した。SWE-Bench Verifiedで46.8%を記録し、従来のオープンソースSoTAを6ポイント超上回る。Apache 2.0ライセンスで公開し、APIではdevstral-small-2505として提供する。
選定理由：SWE-Bench Verifiedでの比較条件と、単体のRTX 4090やMac 32GBで動かせる点が併記され、ローカル導入の判断材料になる。
Mistral AIは、Mistral Medium 3を搭載した法人向けAIアシスタント「Le Chat Enterprise」を発表した。エンタープライズ検索、エージェント構築、カスタムのデータ・ツールコネクタ、ハイブリッド展開などを備え、機能は今後2週間で順次公開される。Google Drive、SharePoint、Gmailなどに接続でき、Google Cloud Marketplaceで利用可能である。