Wharton のエトハン・モリック教授は、Fable をリリース前から使い込んだ経験を踏まえ、長時間タスクを任せると「途中でユーザーに確認を求めないまま独自の奇妙なリズムと対話スタイルを形成してしまう」と指摘した。対策として、定期的に進捗を問い直す「チェックインプロンプト」を挟むことを推奨している。また、長時間エージェントのワークフロー設計についての知見はまだ誰も持っておらず、業界全体で手探りの状態だとも述べた。

「誰も正解を知らない」という専門家の正直な告白が、むしろ一番の学習材料になっている。

セキュリティ企業Sysdigは、AIエージェントがLangflowのRCE脆弱性（CVE-2025-3248）を悪用し、ターゲットのデータベースへの侵入からランサムウェア展開までを自律的に完遂した事例を報告した。人間のオペレーターが介入することなく、エージェントが偵察・侵入・暗号化の全工程を実行しており、Sysdigは「エンド・ツー・エンドでAIエージェントが完遂した初のランサムウェア攻撃」と位置づけている。

「AIが道具として使われる攻撃」から「AIが意思決定者として実行する攻撃」への段階が来た。

ヒューマノイドロボット企業Apptronikは、実世界の作業環境を再現した訓練施設「Robot Park」を立ち上げた。同施設ではヒューマノイドが倉庫作業や製造ラインに近い環境で反復学習し、取得したデータをAIモデルの改善に直接フィードバックする仕組みを採る。Apptronikは自動車メーカーや物流企業との実証実験を進めており、Robot Parkはその量産前段階の能力底上げを担う。

物理世界でのデータ収集施設を自前で持つ戦略は、ソフトウェアだけで競うモデルとは一線を画す。

連続起業家のバビン・トゥラキア氏は、AI統合型のオフィスソフト「Neo」に自己資金3000万ドル（約43億円）を投じると表明した。NeoはMicrosoft OfficeおよびGoogle Workspaceの代替を目指し、文書・スプレッドシート・メールをAIエージェントが横断的に処理する設計を採用。トゥラキア氏はMessagingの「Flock」など4社の創業実績を持ち、Neoは5社目の挑戦となる。

ビッグテックへの正面対決を個人資金で宣言するスケール感が、AI時代の起業コストを逆説的に映す。

金融データ大手のFactSetとGoogle Cloudは戦略的パートナーシップを締結し、金融機関向けのAIエージェント基盤を共同構築すると発表した。GeminiモデルとFactSetの財務データを組み合わせ、ポートフォリオ分析や市場予測をエージェントが自律処理するソリューションを提供する。金融機関の顧客はAPIを通じて既存ワークフローに統合できるとしている。

金融データの独占的な「文脈」を持つ企業がGeminiを乗せた瞬間、汎用LLMとの差別化が見えてくる。

仮想通貨アナリストの@Satori_btc氏は、Metaの事業戦略を歴史的パターンとして分析した。「まず莫大なコストをかけ、それが未来だと喧伝し、次に収益化方法を考える」というMetaverseで踏んだ轍を、現在のAI投資でも繰り返しているとの見解を示した。投稿はこのパターンがAI時代でも継続するかどうかについて問題提起している。

Metaが同じ脚本を何度演じられるかは、広告収益という土台の厚みにかかっている。

Whartonのエトハン・モリック教授は、Fableに「チェスを知らなくても自分が名人のように感じられる精巧なゲームを作れ」と一行プロンプトで指示し、エージェントが数時間かけてゲームを自律構築するプロセスを公開した。生成物の完成度について詳細なコメントは控えているが、単一プロンプトからの複雑な長時間タスクを実行できることを実演として示した。

「一行の指示で数時間の仕事をさせる」という体験が、エージェント普及の入口になる予感がある。