【AINews】Codexユーザー数が6ヶ月で10倍以上増加し700万人に、Claude Codeを追い越したのか？

ここ数日、AI業界で最も注目されたニュースは、OpenAIのCodexユーザー数が700万人を突破したことだ。これは6ヶ月で10倍以上の成長を意味する。一方、Claude Codeの成長は鈍化しているように見えるが、Anthropicが主要なコーディング作業をClaude Tagに移行した可能性があり、直接比較は難しい。

Prime Intellectはverifiers v1をリリースした。これはエージェント強化学習（RL）と評価のための環境スタックを大幅に再設計したものだ。コアの抽象化は、環境をtaskset、harness、runtimeに分割し、コーディングやコンピューター使用エージェントに対して「ハーネスを持ち込む」ワークフローを明示的にサポートする。この設計により、ロールアウトトレースがメッセージDAGとして保存され、各メッセージが一度だけ格納されるため、長大なマルチモーダルロールアウトが実用的になった。チームは、100B推論モデルを使用し、40ステップのSWEエージェントタスクにおいて、ユーザー提供のコーディングハーネス上で、6台のH200ノードを用いて2日以内に1000ステップのRLトレーニングを完了できると主張している。

OpenAIは、ChatGPT Work/CodexにおけるGPT-5.6 Solの使用量問題について透明な修正を行った。主な改善点は、推論最適化により使用可能量を約10%増加、コンテキスト制限を372kから272kにロールバックして課金問題を解決、マルチエージェント動作の過活動を修正したことだ。コミュニティの反応は、「弱体化」との批判と透明性を称賛する声に分かれた。

セキュリティ面では、Grok Build CLIがプライベートコードやシークレットを含むリポジトリ全体をGoogle Cloud Storageバケットにアップロードしたと非難された。xAIは、ゼロデータ保持（ZDR）を利用するチームではトレースやコードデータが保持されず、/privacyコマンドで保持を無効化し同期データを削除できると応じたが、デフォルトの動作やデータ保持ポリシーについては懸念が残った。

オープンモデル分野では、Hugging Face TransformersモデルがvLLMでネイティブ速度で動作するようになり、新しいアーキテクチャごとに実装を二重化する負担が軽減された。量子化技術も進歩し、既存手法を上回る新しい手法が登場した。GLM-5.2やKimi K2.7 Codeなどのモデルがローカルコーディングワークフローで採用されつつある。

研究面では、継続学習が再び注目を集めている。skyfallaiは、世界がリセットされないエンタープライズシミュレーション「Morpheus」を導入した。また、LLMには短期記憶を長期記憶に統合する「睡眠」フェーズと、再帰的自己改善のための「夢見」フェーズが必要だと提案する研究もある。これは、Oak Labが目指す経験から学習する動物のような知能と方向性が一致する。

総じて、今週のAIニュースは、コーディングエージェント分野の激しい競争と、セキュリティ、プライバシー、オープンモデルが技術進歩において重要な役割を果たしていることを浮き彫りにした。