Googleは2026年10月16日発効のプライバシーポリシーで、「検索は、アクセスを許可されたデータの一部を処理して、広告などのコンテンツをパーソナライズすることがあります」という一文を加えた。日本語版のポリシーも同日発効である。
同ポリシーは、ドライブ、Gmail、Googleフォトのコンテンツに基づくパーソナライズド広告は表示しないとする従来の記述を残しつつ、「これらのサービスのデータの利用を、パーソナライズド広告をサポートするその他の Google サービスに許可した場合を除きます」という例外を設けた。
対象となるのは、Personal Intelligence を通じてGmailやGoogleフォトなどを検索に連携した利用者である。報道によれば、Googleのヘルプでは、広告は受信トレイや写真ライブラリそのものに「直接」基づくものではないが、連携データから得た要約・抜粋・推論が広告表示に使われることがあり、広告主が連携データにアクセスすることはないと説明している。
Google Search Centralは10月21日、YouTube動画「What can you actually put in a robots.txt?」を公開した。シリーズ「The Non-Canonical Cabinet」の第2回で、Search RelationsチームのGary Illyes氏とCherry Prommawin氏が出演した。
Illyes氏は、RFC 9309に基づくrobots.txtは「アクセスの意向を示すプロトコル」であり、クローラーがどのURLを取得してよいかを示すもので、取得後のデータの使い道は規定しないと説明した。AIによるクロールは許可しつつ生成モデルの学習には使わせない、という指定はrobots.txtではできないとし、特定のAIクローラーを遮断するには、そのユーザーエージェントを明示的に指定する必要があるとした。
Prommawin氏は、英語以外の文字や絵文字を含むパスについて、robots.txtにはパーセントエンコードした形で書くことを推奨した。Googleのパーサーはそのままの文字も処理できるが、ほかのクローラーや古いクローラーが誤解する可能性があるためである。
Googleのクローラー文書では、Google-Extendedは、クロールした内容を将来のGeminiモデルの学習とグラウンディングに使ってよいかを管理するトークンで、Google検索への掲載や順位には影響しないとしている。
出典：Google Search Central 公式動画「What can you actually put in a robots.txt?」（2026年10月21日）
株式会社NEXER Groupは10月23日、生成AIによる企業・サービスのおすすめに対する消費者の信頼度と行動に関する調査結果を公表した。調査は2026年9月18日〜25日にインターネットで実施し、回答者は622人、うち生成AIで商品・サービス・企業を調べたことがある194人に詳しく聞いた。
194人のうち76.8%が生成AIから具体的な企業名・サービス名をおすすめされた経験があり、79.9%がおすすめされた企業・サービスを「とても信頼する」「ある程度信頼する」と答えた。おすすめをきっかけに検討候補に入れた人は80.4%で、商品・サービスの購入に至った人は35.1%、予約・来店は12.9%だった。
名前を知らない企業でも候補に入れるという回答は80.9%だった。一方、検討中の企業がおすすめに出なかった場合に候補から外す人は22.7%で、77.3%は外さないと答えた。信頼につながる要素は「メリットとデメリットが明示されている」61.9%、「回答の情報源が明示されている」51.5%、「実績や数値が明示されている」48.5%の順だった。
発表元のNEXER GroupはAIO・LLMO関連のサービスを提供している。
Today's Insight
今日の3本は、AIが利用者や企業について「何を知ってよいか」と、その知識をもとに「何を語るか」が、集客の前提を変え始めていることを示している。
Googleは、利用者が検索に連携したGmailやフォトのデータが、要約や推論を通じて広告の個人化に使われ得ることをプライバシーポリシーに明記した。日本語版も同日に改定されている。広告主はそのデータに触れないまま、AIが推論した文脈に基づいて広告が選ばれる構造である。
一方で企業の側がAIに渡す情報の制御は、思ったほど細かくない。Googleは、robots.txtが決めるのはクロールの可否までであり、取得後の学習への利用は制御できないと改めて説明した。AI検索に見られることと、学習に使われないことを両立させるには、クローラーごとの指定や個別トークンの設計が要る。
利用者のデータはAIがより深く使い、企業の情報は自社が思うほどには制御できない。その非対称の中で、企業が確実に動かせるのは「AIに読まれる公開情報の質」である。
NEXER Groupの調査は、その質がどこで効くかを示唆している。生成AIのおすすめをきっかけに80.4%が検討候補に入れ、名前を知らない企業でも80.9%が候補にすると答えた。信頼の条件は、メリットとデメリット、情報源、実績や数値の明示だった。
日本企業にとっての示唆は、AI向けの施策を「広告の配信設定」や「クローラーの許可」に閉じず、AIが比較・推薦に使える事実情報を公式サイトに整え、それが実際にAIの回答に現れているかを測ることである。AI経由の集客は、見つけてもらう技術よりも、比べられたときに選ばれる根拠を公開できるかで差がつく。
Moonshot AIは、Kimi K3.1シリーズ初のモデル「Kimi K3.1 Pro」を発表した。3T級のオープンウェイトモデルで、コンテキストウィンドウは100万トークン。あわせて、速度が2〜3倍高速な「Kimi K3.1 Pro Highspeed」も投入した。
MiniMaxは、M3.1 Flashの重みを公開したと発表した。総パラメータは428B、トークンあたりの活性パラメータは23Bで、Hugging FaceとModelScopeからダウンロードできる。
falは、Kling 4.0を一般公開し、すべての顧客がAPI経由で利用できるようになったと発表した。音声付きで最長30秒のネイティブ動画生成、最大15点の画像・動画・要素の参照、最大10個のキーフレームによる精密な制御に対応し、動き、キャラクターの一貫性、映画的な物語表現も向上している。
10月14日、Hesai Technologyは3次元世界データエンジン「Kosmo」を正式発表した。8K映像システムを統合したAI空間カメラ「Kosmo One」とクラウドプラットフォーム「Kosmo World」も同時に投入し、身体性AIやワールドモデルが必要とする実世界データの需要を狙う。
OpenAIは、フロンティアモデルの学習・評価環境に対するセキュリティ強化策を紹介した。学習中はインターネットに接続せず、オフラインのキャッシュ済みウェブ世界を構築し、多層の隔離による多重防御を敷く。さらに、最も強力なモデル（近日公開予定のGPT-6 Astra Cyberを含む）でエージェントチームを組み、大規模な計算資源でレッドチーム検証を行っている。
10月23日、iPhone Duoが世界のApple Store店舗で正式に発売された。来店客は初の折りたたみ式iPhoneを店頭で体験できる。
中国国務院弁公庁は10月23日、「AI技術の発展に適応し雇用に優しい発展方式の構築を支援することに関する意見」を公表した。AIが雇用機会を生み、従来の職種を支援する好影響を高め、AI活用による雇用代替の影響を効果的に緩和することを打ち出している。
Latent SpaceのAINewsは、PHP中核の脆弱性「PHP2Shell」（CVE-2026-109618、CVE-2026-109619）の開示経緯を整理した。研究者はPHPエンジンのメモリオーバーフローと致命的エラー処理に欠陥を見つけ、WordPress、Drupal、Joomlaに対する認証前RCEとリモートメモリリークを実証した。
WSJによると、OpenAIの安全部門は、3人の安全研究員と外部の安全研究員1人が自動消滅機能付きのSignalチャットを使っていたことを把握し、3人を解雇した。
Anthropicは、Claude Mythos 5のアラインメント上の問題に関する評価報告を公表した。
Anthropicは、リサーチプレビュー段階にあるClaude Duetエージェントの安全性とプライバシー設計を紹介した。メッセージ送信、支払い、削除といった重要操作はユーザーが承認カードで確認する必要があり、モデルとは独立した分類器が意図との整合を検査する。パスワード、Cookie、ログイントークンはモデルを経由せず、支払いには使い捨ての仮想カードを使う。機密情報は「絶対に共有しない」と「同意があれば共有」の2段階に分けられ、送信前に独立した分類器が検査する。
Sundar Pichaiはインタビューで、Demis HassabisがDeepMindの日常運営から段階的に退く理由と、Jeff DeanがGoogleを去った理由を説明した。フロンティアモデルの開発は、データや計算資源からチーム運営まで、すべてを消耗する規模の事業になったと述べている。
