公式サイトはこちら：https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/lyria3/

🟧 概要｜Geminiアプリで「30秒の曲」を作れるように（ベータ版）　

Googleは 2026年2月19日、Geminiアプリに生成音楽モデル 「Lyria 3」を搭載し、音楽生成機能（ベータ版）を順次提供開始しました。

できることはシンプルに言うと、

• 文章で「こんな雰囲気の曲にして」と頼む
• さらに 写真や動画を渡して「この雰囲気に合う曲にして」と頼む
• すると 最長30秒のオリジナル楽曲が生成される

というものです。

※「生成音楽モデル」＝大量の音楽データから“音のパターン”を学び、指示に合わせて新しい音を作るAIのこと。
（人が作曲した曲そのものを再生するのではなく、新しく作るイメージです）

✅ 何ができる？｜初心者向けに“できること表”で整理

👓 ここがポイント｜「仕事での使い道」が想像しやすくなった

音楽生成というと、最初は「面白いけど業務と関係ある？」と思われがちです。

ただ、ビジネスの現場で効くのは “0→1の素材作り”が速くなる点です。

たとえば、

• 社内イベントの オープニングBGM（まず仮で置く）
• 研修動画の 仮BGM（編集の当たりをつける）
• 企画書・提案書に添える イメージ動画の雰囲気づくり
• 店舗や展示会の 空間演出の試作（方向性の比較）

など、「プロ品質の作曲」ではなく、方向性を決めるための試作に向いています。

“試作が速い”ほど、企画や制作の意思決定が早くなります。

【OpenAI公式Xのスレッド】

【OpenAI公式YouTube】

🟧 概要｜「信頼できる情報だけで調べる」がやりやすくなった

OpenAIは 2026年2月10日、ChatGPTの Deep Research（深掘り調査） をアップデートしました。

狙いは一言でいうと、「より正確で信頼性の高いレポートを、より高いコントロールで作れる」ようにすることです。

※Deep Research＝AIがWebを自動で複数ステップ調査し、根拠（引用）付きでレポートをまとめてくれる機能。調査担当者の“下調べ〜要約”を圧縮するイメージです。

✅ 何が変わった？｜初心者向けに「できること表」

👓 ここがポイント｜“AIの調査”が社内で通りやすくなる

ビジネスの現場でDeep Researchが壁に当たりやすいのは、だいたいこの2点です。

• 根拠が弱い／どこから持ってきた情報か分かりにくい
• 同じ条件で再現できない（人によって結果がブレる）

今回のアップデートで特に大きいのが、「調査対象を信頼サイトに限定できる」こと。

これは、AI調査を“個人の便利ツール”から、チームの共通プロセスへ持ち上げるための重要ピースです。

参照元：https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/2086838.html?utm_source=chatgpt.com

🟧 概要｜“PDF止まり”だったスライドが、PowerPointで持ち出せるように

Googleは 2026年2月18日、NotebookLMをアップデートし、

• PowerPoint（PPTX）形式でスライドを書き出し
• プロンプト（指示文）でスライドを修正

できるようにした、と報じられました。

NotebookLMは、登録した資料（ソース）をもとにスライドを作れますが、これまでは出力が PDFのみ。

今回のアップデートは「最も要望が多かった機能」として追加された、とされています。

✅ 何ができる？｜「できること表」で整理

👓 ここがポイント｜生成AIが「現場の納品形式」に到達した

AIでスライドが作れる話自体は以前からありました。

でも現場でよく起きるのは、

• 「結局PowerPointに直すのが面倒」
• 「ちょっと直したいだけなのに修正が大変」

という“最後の一手間”問題です。

今回のアップデートは、その最後の一手間に直撃します。

PPTXで出せる＝チームの業務フローに乗る。ここが一番大きい変化です。

参照元：https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-6

※サイト内言語が英語となっております。日本語翻訳をご利用ください

🟧 概要｜コーディングだけでなく、PC操作や長文処理まで底上げ

Anthropicは米国時間の2026年2月17日、最新モデル Claude Sonnet 4.6 を発表しました。Sonnet 4.6は、コーディング、PC操作、長文脈推論、エージェント計画、知識作業、デザインなどをまとめて強化したモデルと説明されています。さらに、最大100万トークンのコンテキストウィンドウ（ベータ）にも対応します。

ここでいうコンテキストとは、AIが一度に読み込んで前提として保持できる情報量のことです。ざっくり言うと、長い資料や大量の文章をまとめて扱っても話がズレにくくなる方向です。

✅ 何ができる？｜初心者向けに「できること表」

👓 ここがポイント｜「AIが仕事を進める」実感が出やすくなる

Sonnet 4.6のニュースは、性能アップそのものよりも、現場の体感としては次の変化が大きいです。

• 文章を読んで答えるだけでなく、資料を踏まえて段取りを組み、PC上で手を動かす方向に近づく
• 長い前提（契約書や複数資料）をまとめて扱えるので、途中で話が迷子になりにくい
• “高度すぎるモデルじゃないと無理だった作業”が、より手頃なモデルで届く範囲に入ってくる

参照元：https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2602/05/news067_4.html?utm_source=chatgpt.com

🟧 概要｜AIが「賢いチャット」から「仕事を実行する同僚」へ近づいた瞬間

ITmediaは2026年2月5日、「たった一日で43兆円が消えた日」と題して、Anthropicの Cowork とプラグイン発表が、米国のソフトウェア関連株に与えた衝撃を解説しました。

記事では、2026年2月3日に米国のソフトウェア関連株から消えた時価総額が43兆円規模だった、としています。

ポイントは、AIが「質問に答える」だけでなく、業務ソフトの領域に踏み込み、実際の仕事を終わらせる方向に進んでいることです。

👓 ここがポイント｜読者が押さえるべきは「SaaSが終わる」ではなく「価値の置き場所が変わる」

この手の話題は、つい極端な結論（SaaSは終わる、全部AIに置き換わる）に流れがちです。

ITmediaの記事でも、すべてが淘汰されると断言しているわけではなく、独自データや業務への深い組み込みが生き残り条件になる、という見方を紹介しています。

つまり、論点はこうです。

• 薄い機能だけのツールは、AIに吸収されやすい
• 一方で、業務フロー、データ、運用、権限、監査まで含めた仕組みは残りやすい

🧩 企業にとっての実務的な示唆｜次に問われるのは「ツール選び」より「任せ方」

AIが同僚化していくほど、導入検討で効いてくる質問は変わります。

• AIに任せてよい作業はどこまでか（作成、入力、送信、承認）
• どのデータに触れてよいか（個人情報、契約、財務など）
• ログと監査はどうするか
• 失敗したときの責任分界はどうするか

ここを曖昧にしたままツールだけ増やすと、現場が止まります。