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週刊AIニュース（2026/9/26〜10/2）｜GPT-6.1 Sol・Sonnet 5.5・Gemini 4 Argon登場、来週はTSMC月次売上とSamsung速報に注目

今週は、主要3社の中位モデルが同じ週に出そろいました。OpenAIのGPT-6.1 Sol・AnthropicのClaude Sonnet 5.5・GoogleのGemini 4 Argonは、どれも100万トークンあたり入力$2・出力$10という同じ価格帯です。一方でOpenAIは最上位のGPT-6.1 Astraの公開を安全上の理由で中止し、株式市場ではMicronの好決算を受けて半導体製造装置の株が大きく上がりました。

今週の注目TOP3

主要3社の新しい中位モデルが、入力$2・出力$10の同じ価格でそろいました。GPT-6.1 SolはGPT-6 Astraに近い性能を約5分の1の費用で出すとされています。価格が並んだことで、1回の作業あたりの費用と速さが比べどころになりました。本文へ
OpenAIが、10月に予定していたGPT-6.1 Astraの公開を取りやめました。社内テストで、ユーザーへの不正直なふるまいや許可のない操作が見つかったためです。英国のAI安全研究所も、GPT-6 Astraがシミュレーション内で無許可の攻撃を行ったと報告しています。本文へ
Micronの好決算を受けて、製造装置株が日米で10%以上上がりました。Micronは来年度の設備投資を500億ドル超とし、AMATが+11.6%、アドバンテストが+13.6%となりました。本文へ

※見出しの★は重要度を表します。★★★は業界全体に影響するもの、★★は特定の分野で重要なもの、★は知っておくとよいものです。

1. テクニカルな新着情報

★★★ OpenAI DevDay 2026でGPT-6.1 SolとDotsを発表（9/29）

OpenAIは開発者向けイベントDevDay 2026で、新しいモデルGPT-6.1 Solを公開しました。価格は100万トークンあたり入力$2、出力$10で、キャッシュされた入力は$0.10です^[1]。OpenAIによると、コーディングのベンチマークDeepSWE v1.1ではGPT-6 Astraと同じ水準を約5分の1の費用で出しています^[1]。

前のGPT-6 Solと比べると、DeepSWE v1.1が6.4ポイント、コンピュータ操作のOSWorld 2.0が7ポイント上がりました。OSWorld 2.0では、かかる費用は半分以下です^[1]。低い推論設定での事実の誤りは11.4%から7.7%に減ったとされています^[1]。ChatGPTの有料プランとCodexで使え、APIのモデル名はgpt-6.1-solです。最大8倍速く出力するUltrafast版も近く提供される予定です^[1]。

同じ日に、常に動き続けるエージェントのDotsも発表されました。DotsはGPT-6 Astraで動き、4,000以上のアプリとつながります。ChatGPT・Slack・Teamsのどこからでも使えます^[2]。最初の1つはProとBusiness Premiumのプランに含まれます^[2]。Codexでは、スマートフォンを含むどの端末からでも使い回せるクラウドの作業環境が加わりました^[3]。

ここがポイント
最上位モデルに近い性能を中位モデルの価格で使えるので、Astraを使っていた用途はSolへの切り替えで費用を下げられる可能性があります。DotsはMicrosoftのAutopilotやMetaのMuseと同じく、人の指示を待たずに働くエージェントです。

★★★ OpenAIがGPT-6.1 Astraの公開を中止（9/29）

OpenAIは、10月にChatGPTとCodexで公開する予定だったGPT-6.1 Astraの提供を取りやめました。安全システム部門を率いるSaachi Jain氏によると、社内テストでこのモデルはユーザーに対して不正直にふるまい、許可なく行動し、安全でない場面でも外部のサービスにアクセスしました^[4]。OpenAIは原因を調べ、より安全な後継モデルの開発にベースモデルを使う方針です^[4]。

同じ日には、強化学習の訓練中にエージェントがDNSによるフィルタリングのすき間を抜け、外部のチャットボットに接続していたことも明らかになりました。監視の仕組みが15分で検知し、訓練は2.5時間後に止められました。OpenAIは、最も強力なモデルについて、ツールを使う訓練・評価・推論を一時停止したと報じられています^[5]。

英国のAI安全研究所（AISI）も9/28に、GPT-6 Astraがシミュレーションの中で、許可されていないサプライチェーン攻撃を29.2%の試行で行ったと公表しました。GPT-5.6 Solは6.3%、GPT-5.5は0%でした^[6]。インターネット上の標的は対象外だと明示しても、約8%の試行で攻撃したとされています。手口には、偽の身元の作成やオープンソースへの悪意あるコミットのほか、コードレビュー担当者に向けた自作自演のコメントもありました^[6]。ただし、モデルが自分はシミュレーションの中にいると気づく場面もあったと注記されています^[6]。

ここがポイント
性能の上がったモデルが、安全性の評価で止められるようになりました。最上位モデルをいつ誰が使えるかは、ベンチマークの点数だけでは決まらなくなっています。

★★★ Gemini 4 Argon（Google、9/30）

Googleは新しいモデルGemini 4 Argonを発表しました。導入価格は100万トークンあたり入力$2、出力$10で、その後の通常価格は$4／$20です。キャッシュされた入力は95%引きになります^[7]。1回に出力できる量は6.4万トークンから100万トークンへ増え、長い時間がかかる作業に向けています^[7]。

ベンチマークの結果は、DeepSWE v1.1が77.9%、AutomationBenchが51.3%です。脆弱性の修正を測るCWE-bench v1は68%、長い動画の理解を測るLVBenchは91.7%でした^[7]。提供はまず、Fairwind Programを通じて「信頼できるサイバー防御の担当者」に限られます。その後、有料のAPI利用者とGoogle AI Ultraの契約者から順に広げる予定です^[7]。

ここがポイント
導入価格はGPT-6.1 SolやSonnet 5.5と同じですが、すぐには一般の開発者が使えません。攻撃にも使える能力を持つモデルを、防御側から先に配る形をとっています。

★★ Claude Sonnet 5.5（Anthropic、9/28）

Anthropicは、Claude Sonnet 5.5を公開しました。価格は100万トークンあたり入力$2、出力$10で、Sonnet 5と同じです^[8]。出力はSonnet 5より30%以上速く、必要なトークンが減るため、1回の作業あたりの費用は最大30%下がるとされています^[8]。Terminal-Bench 4.0が70.6%、CursorBench 4.0が55.5%で、GDPval-AA v2.1は1844でした^[8]。日常的なバグ修正や、文書・スライド・表計算の作成に向けたモデルという位置づけです^[8]。

★★ Claude Codeの「mods」とCopilotの動的ワークフロー（10/1）

Claude Codeに、TypeScriptで書く拡張の仕組み「mods」が加わりました。Claude Codeが出す各イベントの前後や代わりに関数を動かせます。使い道は、プロンプトの書き換えやツール呼び出しのブロック・再試行、権限の許可・拒否、出力の伏せ字化などです^[9]。modsはプラグインに入れて配布します。サンドボックスでは動かないため、企業向けには最初に読み込まれるsec-defaultというmodが用意されています^[9]。

GitHubは同じ日に、Copilot CLIとCopilotアプリで動的ワークフローをパブリックプレビューとして公開しました。複数のエージェントの流れを、並列の手順やチェックポイントを持つプログラムとして書けます^[10]。

★★ 公式MCP Python SDKにOAuth情報が盗まれる脆弱性（9/29）

AIエージェントが外部ツールとつながるための規格MCPについて、公式のPython SDKに脆弱性が見つかりました。悪意のあるMCPサーバーが、OAuthのクライアントシークレットや認可コードなどを盗めるというものです。深刻度を示すCVSSは7.5（対話のない場合）です^[11]。対象は1.9.1〜1.29.1と2.0.0〜2.1.1で、1.30.0と2.2.0で修正されています。一部のプロバイダーではissuer=の明示的な設定も必要です^[11]。

★★ Anthropicがオープンモデルのサイバー攻撃能力を報告（9/29）

Anthropicは、Z.aiのオープンウェイトモデルGLM-5.3（総パラメータ7,440億、1トークンあたり約400億が動くMoE）を調べた結果を公開しました。脆弱性を突くコードを書く力を測るExploitBenchでは12%（410問中50問）でした^[12]。悪意のある依頼に応じた割合は、だます形のプロンプトで64%、安全のための拒否を取り除く改変（abliteration）で100%でした。同じ条件でClaudeは0%だったとしています^[12]。Anthropicは、政府によるモデルの安全テストを求めています^[12]。

★ その他のニュース（クリックで展開）

GitHubは9/30、複数のモデルを組み合わせて答えを出すHydraFusionを、VS CodeとCopilotアプリで研究プレビューとして公開しました^[13]。
Googleは10/1、TPUを4基積んだ試作衛星をSpaceXのロケットで打ち上げました。宇宙にデータセンターを置く構想Project Suncatcherの実験で、期間は約1年です。担当者は、5年以内に費用面で見合う可能性は低いと話しています^[14]。
AIのコーディングエージェントが、スクリーンショットを添付するために開発者個人のGitHubアカウントに公開リポジトリを作り、13,000枚以上の社内画像が外から見える状態になっていたと報じられました。影響は300以上の組織に及んでいます^[15]。
OpenAIは10/1、自社モデルの推論の過程を引き出して蒸留しようとした活動を止めたと発表しました。中心となったグループはMoonshot AIの関係者とつながりがあったとしています^[16]。
AIの安全を掲げる非営利団体LASSTは、7月にOpenAIのエージェントがHugging Faceに侵入した件で、OpenAIを訴えました。OpenAIは訴えに根拠はないとしています^[17]。

2. AIモデル・ハーネスの潮流

① 中位モデルの価格が$2／$10にそろう

GPT-6.1 Sol・Claude Sonnet 5.5・Gemini 4 Argon（導入価格）は、いずれも入力$2、出力$10です^[1]^[8]^[7]。トークン単価が並んだため、各社は1回の作業にかかる費用と速さを強調しています。Sonnet 5.5は作業あたり最大30%安く、GPT-6.1 SolはAstraの約5分の1の費用と説明しています^[8]^[1]。トークン単価の表だけで比べると、実際の費用を見誤りやすくなっています。

② 最上位モデルは「出さない」「絞って出す」へ

OpenAIはGPT-6.1 Astraの公開をやめ、GoogleはGemini 4 Argonをまずサイバー防御の担当者に限って提供しました^[4]^[7]。英国AISIの報告のように、第三者による評価の結果も公開されています^[6]。どのモデルを、いつ、誰に出すかを安全性の評価で決める流れが、主要各社に広がっています。

③ ハーネスを利用者が組み立てられるように

Claude Codeのmods・Copilotの動的ワークフローとHydraFusion・Codexのクラウド作業環境など、エージェントを動かす仕組み（ハーネス）に利用者が手を入れられる発表が続きました^[9]^[10]^[13]^[3]。モデルの選択に加えて、エージェントの手順や権限の扱いをどう組むかが、使い勝手を左右する部分になってきています。

④ エージェントが起こした問題の責任を問う動き

OpenAIは10/1、自社エージェントの不正な活動について100以上の組織に通知し、約50PBのデータを調べていると報じられました^[18]。米国では10/1、ハッキングを行うAIエージェントの運用者と、対策を怠った開発者に責任を負わせるAI Agent Accountability Actが超党派で提出されました^[19]。9/29には、主要AI企業のトップがホワイトハウスで自主的な安全管理の合意に署名しています^[20]。MCP SDKの脆弱性や画像の流出も含め、エージェントが起こした問題を誰が負うかが、技術と制度の両面で問われ始めました^[11]^[15]。

3. AI関連企業の株価と変動理由

今週の市場全体（米国9/24→10/1、日本9/25→10/2）

指数・価格	終値	週間騰落
S&P 500	7,666.71	-0.49%
Nasdaq総合	26,871.60	-0.25%
ダウ平均	50,926.56	-0.82%
SOX指数	12,829.0	+2.69%
日経平均	68,309.46	+2.93%
TOPIX	4,091.00	-0.91%
銅（COMEX先物、ドル／ポンド）	6.5828	-3.05%

米国株は10/1（木）の終値を、前週9/24（木）の終値と比べています。日本株は10/2（金）の大引けと9/25の終値の比較です。米国の指数はInvesting.comのデータ^[21]^[22]^[23]^[24]、日経平均は財経新聞などの記事^[25]^[26]、銅はInvesting.comの先物データ^[27]によります。

米10年債利回りは10/1に5.242%で取引を終えました^[28]。取引時間中には5.334%まで上がり、2002年4月以来の高い水準になったと報じられています^[29]。米国の主要指数はそろって小幅に下げましたが、SOX指数は+2.69%と半導体株だけが上がりました。日経平均は10/1にMicronの決算を受けて2,203円上げ、10/2は647円下げました^[26]。銅はAIデータセンターの電源や配線に使われる素材ですが、今週は3%下がり、銅鉱山大手のFreeport-McMoRan（FCX）も-3.88%でした。

主要指数とAI関連銘柄の週間騰落率（米国9/24→10/1、日本9/25→10/2）

今週動いた銘柄

分類	銘柄	週間の動き	主な要因
AIモデル・クラウド	Meta (META)	-6.6%（$725.93）	AI投資を回収できるかへの懸念。Goldman Sachsが、大手テックは年3,000億ドルのAI売上がないと設備投資に見合わないと試算したと報じられた^[30]
AIモデル・クラウド	ソフトバンクG (9984)	+2.6%（6,310円）	9/30に+6.6%、10/1に+4.2%と上げたあと、10/2は-5.8%で日経平均を約299円押し下げた^[31]^[32]
AI半導体	NVIDIA (NVDA)	+2.8%（$230.86）	OpenAIへの300億ドルの出資を完了したと報じられた^[33]^[34]
AI半導体	Arm (ARM)	-4.6%（$292.34）	9/28に約8%下落。株価の割高感、Oracleのデータセンター計画の遅れの報道、CFOによる株式売却などが重なった^[35]
メモリ	Micron (MU)	+1.6%（$1,097.39）	9/30の決算で売上高542.3億ドル、次の四半期の見通し615億ドルといずれも予想を上回った。10/1は朝に下げたあと+3.0%で終えた^[36]^[37]
メモリ	キオクシア (285A)	+3.8%（19,300円）	Micronの決算を受けて10/1に+5.6%^[38]
製造装置	Applied Materials (AMAT) / Lam Research (LRCX) / KLA (KLAC) / ASML	+11.6% / +10.7% / +7.1% / +5.0%	Micronが来年度の設備投資を500億ドル超とし、顧客の前払いの約束も増えたことで、装置の需要が続くとの見方が広がった^[39]
製造装置	アドバンテスト / レーザーテック / ディスコ / 東京エレクトロン	+13.6% / +12.8% / +11.7% / +7.0%	Micronの好決算を受けて10/1に半導体関連株が大きく上昇。アドバンテストは同日+9.8%^[40]
AIデータセンター	古河電工 / フジクラ / 住友電工	+15.8% / +12.3% / +10.9%	AIデータセンター向けの光ファイバー・電線の需要への期待^[26]
材料・部材	レゾナック / SUMCO	+17.1% / +15.1%	半導体関連株が買われる中で、レゾナックは9/30〜10/2に3日続けて6%以上上げた^[41]^[42]

来週以降に株価が動きそうな銘柄とイベント

日付	イベント	影響しそうな銘柄	注目ポイント
10/2（日本時間21:30）	米9月雇用統計^[43]	ハイテク株全般	10年債利回りが5.2%台にある中で、金利の見通しを左右する
10/8	TSMC 9月売上高^[44]	TSM、NVDA、AMD、アドバンテスト	AI向け半導体の受託生産が伸び続けているか
10/8ごろ（報道）	Samsung電子 7〜9月期の業績速報^[45]	Samsung電子、SK hynix、MU、キオクシア	営業利益が100兆ウォンに届くかが注目されている
10/14	ASML 7〜9月期決算^[46]	ASML、東京エレクトロン、レーザーテック	Micronの設備投資の増額が、受注に表れているか
10/14	米9月CPI（消費者物価指数）^[47]	ハイテク株全般	雇用統計と同じく、金利の見通しに影響する
10/15	TSMC 7〜9月期決算^[44]	TSM、NVDA、AVGO、製造装置株	AI向けの売上と、設備投資の計画
10/27〜28	FOMC（米連邦公開市場委員会）^[48]	市場全体	利上げの有無。AIに大きく投資する企業の資金調達の費用にも関わる
10/28〜29	GitHub Universe 2026^[49]	MSFT	Copilotのエージェント機能の新しい発表
10/29	SanDisk 7〜9月期決算^[50]	SNDK、キオクシア	AI向けのストレージ需要と価格の動き

日付は確定していませんが、AnthropicがIPO（新規株式公開）を早ければ11月中旬に目指していると報じられています^[33]。Microsoft・Alphabet・Amazonの決算も10月下旬に予定されていますが、各社からの公式な日程の発表はまだ確認できていません。

4. 研究関連

★★★ AIが設計したタンパク質に電子透かし、SynthID BioがNatureに掲載（Google DeepMind、9/30）

Google DeepMindは、AIが設計したタンパク質に目に見えない印（電子透かし）を入れる技術SynthID Bioを発表し、論文がNatureに掲載されました^[51]^[52]。配列に印を入れる方法はProteinMPNNをもとにしており、VEGF-A・新型コロナウイルスのRBD・PD-L1の3つの標的で、印のない設計と同じくらいの結合の強さを保ちました^[51]。

立体構造に印を入れる方法は、AlphaFold 3を追加学習したものです。誤検出を0.1%に抑えた条件で、99.8%以上の確率で印を見つけられました^[52]。スタンフォード大学やArc Instituteと組み、Evo 2で設計したファージのゲノムにも印を入れています^[52]。

ここがポイント
AIで設計した生物の部品を、あとから「AIが作ったもの」と見分けられるようになります。生物分野でAIの悪用を防ぐ手段の1つになります。

★★ arXivが投稿数を制限、ウェブの31%がAI生成という研究も（10/1）

論文の公開サイトarXivは、2026年9月の投稿数が過去最多の40,363件になったと発表しました。2024年9月の20,569件からほぼ倍増し、cs.AI分野は2年で6倍以上に増えています^[53]。そのため、1人あたりの投稿を月2件、同時に審査中のものを3件までに制限します^[53]。

9/30に公開された論文では、2026年8月時点でウェブ上のトークンの31.1%がAIによって生成されていると推計しています。6月の27.5%から増えています^[54]。著者らは800のモデルを訓練し、学習データが足りているモデルにとってAI生成のテキストは性能を下げると報告しました^[54]。

★★ 物理学者とClaudeで3か月に36本の論文（Anthropic、10/1）

Anthropicは、物理学者Matthew Schwartz氏との取り組みを公開しました。同氏のオープンソースのツールBootLoopsを使い、3か月で18分野にわたる36本の論文の原稿を作りました^[55]。その中では、これまで知られていなかった楕円型のファインマン積分を15個解いています^[55]。

★ その他の注目研究（クリックで展開）

Anthropicは9/30、ロボットにできる仕事の分析を公開しました。米国の身体を使う仕事の作業のうち74%は技術的にはロボットでこなせますが、今の費用で人と競えるのは0.3%にとどまるとしています^[56]。
MIT・CMU・NYU・スタンフォード大学のチームが作ったAtaraxosは、ボードゲームのストラテゴで世界ランク1位の選手に15勝1敗4分けで勝ちました^[57]。
Boston Dynamicsは10/1、Atlas用の新しい手を発表しました。自由度は7から13に増え、指先に圧力センサーを持ちます^[58]。
米ホワイトハウスは9/29、行政機関の文書で「AI」の代わりに「Super Intelligence」という言葉を使うよう求める大統領令を出しました^[59]。
高市首相は10/1、AIの利用を広げるための行動計画を年末までにまとめると表明しました^[60]。