おはようございます！ひろくんです。

昨日は「OpenClaw祭り！シンギュラリティ？AI秘書が全自動で仕事する世界とは？」の朝LIVEでは、AI秘書の朝ブリーフィングからOpenClawを使ったPC遠隔操作、高崎さんが実践する1日5本動画制作、そしてClaude CodeとOpenClawの使い分けまで、AI全自動化の最前線をお届けしたよ。まだ見てない方はぜひチェックしてみてね！

AIニュースでは「プログラミング全自動化宣言！DreamDojo＆Meta20兆円投資【最新AIニュース解説】2026年2月19日号」を公開したよ。イーロン・マスクのプログラミング全自動化宣言、NVIDIAのDreamDojo、OpenAIのGPT-4o廃止、Metaの20兆円投資、Claude無料版の機能拡充と、激動のニュースを解説したよ。そして分身AI.comでは「惣菜屋の肉そぼろ理論 — AIは包丁、ストーリーは出汁。1素材フルコース戦略の原点」を公開したよ。山口屋育ちの私が語るAI×コンテンツ戦略の原点、ぜひ読んでみてね！

今日の最新LIVEや最新情報はGPTs研究会Facebookグループにも投稿してるから、そっちもチェックしてね。

今日のAI界は、まさに「フルコースの新メニューが一気に出てきた」みたいな日だよ。GoogleとAppleが音楽AI機能を同時に発表して、OpenAIはコーディングAIをさらに加速させて、その一方でAIを動かすチップ（材料）が世界規模で足りなくなってきてる。食材が足りないのに注文が殺到してる状態、って感じかな。

それぞれ「これ、自分にどう関係あるの？」という目線で、わかりやすくお伝えしますね！

Google DeepMindが最新の音楽生成モデル「Lyria 3」をGeminiに正式搭載したよ。テキスト・写真・動画のどれかを入れるだけで、AIが自動で30秒の音楽トラックを生み出してくれるんだ。ボーカル入りの曲も作れるし、複数の言語にも対応してる（18歳以上が利用条件）。

気になる利用制限はこんな感じ。無料ユーザーは1日10曲まで、有料プランなら20〜100曲まで生成できるよ。今はデスクトップ版Geminiで先行展開中で、モバイル版も数日以内に使えるようになる予定だって。

著作権面もしっかり対策してあって、既存の楽曲との類似をフィルタリングする機能と、SynthIDというデジタル透かし技術が入ってるのが安心なポイントだね。

料理で例えると：

レシピ（テキスト）を入れるだけで、AIシェフがフルコースの音楽料理を仕上げてくれる感じだよ。「夕焼けの写真」を渡したら「夕焼けに合う曲」を自動で作ってくれるから、感覚的に使えるんだよね。

やさしく解説：

「音楽は専門家じゃないと作れない」という時代が終わった、ということなんだよね。プロの作曲家でなくても、文章や写真を渡すだけで自分だけのBGMが30秒で出来上がる。動画コンテンツを作ってる人にとっては、著作権フリーのオリジナル音楽をAIで量産できる時代が来たということだよ。

参照: GizmodoJapan – Geminiで音楽が作れるように

Googleが動いたと思ったら、Appleも黙ってなかった。Apple Intelligenceを活用した新機能「Playlist Playground」が、iOS 26.4 betaに搭載されたよ。春に一般提供される予定だって。

使い方はシンプルで、テキストプロンプトを入力するだけ。すると、AIがカバーアート・プレイリストの説明文・25曲のセットを自動で生成してくれるんだ。単なる「おすすめ曲」じゃなくて、コンセプトから始まる「体験として設計されたプレイリスト」を作ってくれる、というのがポイントだよ。

料理で例えると：

「今日はイタリアンの気分」と伝えるだけで、AIソムリエが25品のフルコースメニューを組んでくれる感じだよ。お任せで「ちょうどいい体験」を作ってくれるから、音楽の選択疲れがなくなるんだよね。

やさしく解説：

GoogleとAppleが同じ週に音楽AI機能を発表した、というのは偶然じゃないと思うんだよね。音楽の生成・キュレーション市場でも、AI覇権争いが始まった、ということなんだよね。あなたがSpotifyを使ってても、iPhoneを使ってても、近い将来AIが「今の気分に合った音楽体験」を丸ごと提供してくれる時代がすぐそこまで来てるよ。

参照: Bloomberg – Google Gemini, Apple Add Music-Focused Generative AI Features

OpenAIが新しいエージェントコーディングツール「GPT-5.3-Codex-Spark」を発表したよ。Cerebrasのチップを搭載することで処理速度を大幅に引き上げた、プログラミングの自動化に特化したモデルだよ。

同時に「Frontier」という企業向けAIワーカー管理ツールも発表されたんだ。AIが業務を担う「AIワーカー」を複数管理・監督できる仕組みで、大企業がAIを組織の一員として使うための基盤になるよ。プログラミングの自動化がジワジワではなく、一気に加速しそうな発表だったよ。

料理で例えると：

電子レンジのように、材料を入れてボタンを押すだけで料理が完成する調理家電のようなものだよ。昔は熟練シェフしかできなかった「コーディング」という調理が、AIという家電で誰でも完成品まで持っていける、そんな時代の入り口だよ。

やさしく解説：

「プログラミングができないと仕事にならない」という壁が、じわじわと下がってきてるんだよね。Codex-Sparkのような爆速コーディングAIが出てくると、「何を作りたいか」「誰のために作るか」という部分さえしっかり持っていれば、プログラミングの技術は補助的なものになっていくということなんだよね。経営者やマーケターにとっては、これはむしろチャンスだよ。

参照: note – OpenAI Codex-Spark解説

GitHub Copilotの普及によって、Microsoft社内のコードのなんと30%がAI生成になったんだって。これ、正式に公表された数字だからすごいよね。AIコード生成が「実験的な取り組み」から「日常業務」のフェーズにはっきり入ったというメッセージだよ。

もう一つ注目なのが、MCP（Model Context Protocol）がAIとツールを接続する業界標準として定着しつつあること。Anthropicが提唱したこのプロトコルが、急速に広まってるんだよね。AIが「一つのチャット画面の中で完結する」から「複数のツールを横断して仕事をこなす」へと進化する基盤になるよ。

料理で例えると：

レストランの仕込みの3割をロボットシェフが担当する時代が来た感じだよ。人間のシェフは「今日のスペシャルメニューの味の最終チェック」と「お客さんとの会話」に集中できるようになった、ということなんだよね。

やさしく解説：

「Microsoftがやってること、自分には関係ない」と思うかもしれないけど、そうじゃないんだよね。Microsoftという世界最大規模のソフトウェア企業が、社内業務の3割をAIに委ねたという事実は、「AIに仕事を委ねるのは当たり前のこと」という認識が業界全体に広がる転換点なんだよね。あなたの会社でも、AIに任せられる部分を少しずつ増やしていく時代がもう来てるということなんだよね。

参照: VT Netzwelt – AI Technology News Roundup February 2026

AIが楽しい話ばかりじゃないのが、今日のこのニュース。AI向けのデータセンターが世界中で急拡大した結果、DRAM（メモリチップ）の世界的な供給不足が深刻になってきてるんだ。

イーロン・マスク、ティム・クックら業界トップの経営者たちが「チップが足りない」と警告を出してて、Tesla・Appleを含む12社以上が生産への影響を示唆してるよ。AMD・Microsoftはより効率的なチップの開発に取り組んでいて、供給側の問題を技術革新で突破しようとしてるんだよね。

料理で例えると：

人気ラーメン店に行列ができすぎて、麺（チップ）の製造が追いつかない状態だよ。お客さん（AIの需要）はどんどん増えてるのに、麺工場（半導体工場）の生産能力が追いつかないから、「今日は品切れです」ってなる日が出てきてる感じだよ。

やさしく解説：

「チップ不足、難しそう」と思うかもしれないけど、私たちの生活にも関係してくる話なんだよね。AIの計算を支えるメモリチップが足りなくなると、スマホやパソコンの価格上昇につながる可能性があるし、新しいAI機能の提供が遅れることも起こりうるよ。今すごい勢いで進化してるAIが、物理的な「材料不足」という壁にぶつかってきた、ということなんだよね。

参照: Bloomberg – Rampant AI Demand for Memory Is Fueling a Growing Chip Crisis

よくある質問

まとめ：今日の5つのポイント

• GoogleのLyria 3がGeminiに搭載。テキスト・写真・動画から30秒の音楽を自動生成。無料で1日10曲まで試せる
• AppleもPlaylist Playgroundで参戦。AIがプレイリストをコンセプトから丸ごと作ってくれる。今春に一般提供予定
• OpenAIがCerebrasチップ搭載の爆速コーディングAI「GPT-5.3-Codex-Spark」を発表。プログラミング自動化がさらに加速
• Microsoftの社内コードの30%がAI生成に。コーディングAIが「実験」から「日常」のフェーズへ突入した
• AIデータセンターの急拡大でDRAMチップが世界的に不足。供給側の課題が顕在化してきた

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参考リンク

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