2025年4月28日 AIエクスプレス｜ChatGPT、新ショッピング機能と広告なしの検索体験を提供開始

ChatGPTは、検索応答におけるユーザーのショッピング体験を向上させるために設計された一連の新しいショッピング機能を開始しようとしています。

これらの新機能には以下が含まれる：

• 発見された商品を含む回転画像と「この商品について問い合わせる」オプション（「商品ターゲット・レスポンス」と呼ばれる）
• 製品画像、購入オプション、消費者レビューの概要、製品についての理由や意見を示す製品サイドバー

現状では、これらのリンクのうちアフィリエイト・リンクは貼らない.また、ChatGPTは自動的に紹介URLをutm_source=chatgpt[.］comこのトラッキングパラメータは、ChatGPTの検索結果からインポートされたトラフィックの分析を容易にします。

なお、表示されている商品はすべて、広告によるプロモーションではなく、独自の選択によるものである。

OpenAIは、加盟店が商品情報を直接ChatGPTにストリームする簡単な方法を模索しています。

ChatGPTは新しいショッピング体験を開始します。

これらの改善は、Plus、Pro、Freeユーザー、およびログインしていないユーザーに対して、全世界で段階的なロールアウトを開始しました。完全な展開は数日以内に完了する予定です。

新機能これには、よりスマートな商品の推奨、より正確な検索結果、よりスムーズなショッピングプロセスなどが含まれ、ユーザーにより便利でパーソナライズされたショッピング体験を提供することを目指している。

さらに、検索機能が大幅に強化されました。検索機能はChatGPTで最も人気があり、急成長している機能の1つで、過去1週間だけで10億以上のウェブ検索リクエストを処理しています。

これらの改善により、ChatGPTはユーザーのショッピング体験を向上させるだけでなく、検索エンジン市場における競争力をさらに強化しています。

OpenAIは、主力製品であるChatGPTに新しいショッピング機能を導入することを発表しました。このアップデートは、ChatGPT Pro、Plus、Freeユーザー、およびログインしていないグローバルユーザーを含むすべてのユーザーグループで利用可能です。

ショッピング機能の追加は、ChatGPTの実用性を大幅に向上させ、ユーザーはチャットインターフェースから直接、商品を検索し、価格を比較し、購入することができます。これは、ショッピングプロセスを簡素化するだけでなく、よりパーソナライズされたショッピング体験を提供します。

主な特徴は以下の通り：

• リアルタイムの商品検索と推薦
• マルチプラットフォーム価格比較
• ワンクリック購入リンク

さらに、GPT-4oの強力な自然言語処理機能により、ChatGPTはユーザーの意図をよりよく理解し、正確な商品提案を行うことができます。

この新機能は、eコマース分野における人工知能の応用をさらに促進し、ユーザーによりスマートで便利なショッピング体験を提供する。

Model2Vecと呼ばれる新技術は、センテンス・トランスフォーマーのサイズを元の50分の1に縮小し、実行速度を500倍速くする。

Model2Vecは、処理効率を向上させるだけでなく、ストレージ要件を劇的に削減し、大規模なテキスト処理をより効率的かつ経済的にします。

モデル2Vec完全なオープンソースであるため、開発者は既存の自然言語処理プロジェクトに簡単に組み込むことができ、システムの応答性とリソースの利用率を大幅に向上させることができる。

Model2Vecは、検索エンジン最適化、レコメンダーシステム、チャットボットなどを含むが、これらに限定されないいくつかの分野で幅広い応用がある。

Model2Vecの詳細については、https://t.co/OVJxpmTOYt。

GPT 4.1とFirecrawlをベースにしたオープンソースの企業調査ツールが最近発表された。企業名を入力するだけで、インターネットから構造化された企業データを素早く取得することができる。

このツールはオープンAI最新モデルGPT-4.1の強力な自然言語処理能力とFirecrawlのデータクローリング技術により、関連情報を効率的に抽出・整理することができます。ユーザーは、会社概要、財務データ、市場パフォーマンスなど、幅広い情報に簡単にアクセスすることができます。

幅広いアプリケーション・シナリオこのツールは、投資家、アナリスト、マーケティング担当者など、特定の企業について見識を深める必要のあるあらゆるユーザーに適している。さらに、このツールはカスタマイズされたクエリーをサポートし、ユーザーの特定のニーズに基づいたより正確なデータを提供します。

このツールは現在試用を受け付けており、興味のあるユーザーは公式サイトhttps://t.co/of0cMt7sbF。

法律専門家は、create-llamaが提供する「ディープリサーチャー」テンプレートを使用して、詳細な法的レポートを素早く作成できるようになりました。質問をするだけです。ディープ・リサーチャー一連のサブクエスチョンが自動的に生成され、ドキュメントから答えを見つけ、最終的に完全なレポートに統合されます。

このツールは生産性を大幅に向上させるだけでなく、正確で包括的なレポートを保証する。弁護士、法律顧問、研究者にとって、これは間違いなく大きな恩恵である。

• 迅速なレポート作成
• 重要情報の自動抽出
• 効率の向上
• 報告の正確性の維持

コマンドラインに次のように入力するだけで、この強力な機能をすぐに体験できる。npxクリエイト-ラマを開始することができる。詳細は公式サイトhttps://t.co/xFsws3l1RE。

謝辞マーカス・シーサーこのプロジェクトでのハードワーク。

ラマ4に対するコミュニティーの反応は厳しいが、このモデルの背景にはもっと複雑なストーリーがある。数週間前、メタ社はラマ4の最初のモデルを発表した：

**総パラメーター109B、アクティブパラメーター17B、1レベルにつき16人のスペシャリスト。

**マーベリック**：総パラメーター400B、アクティブパラメーター17B、1レベルあたりエキスパート128人。

**ベヒーモス**：総パラメータ2T、アクティブパラメータ288B、1レベルあたり128人のスペシャリスト。

ラマ4は、ラマ3とはほとんどすべての点で異なっている：

• MoE（混合専門知識）に基づくモデル・アーキテクチャ
• マルチモダリティへのさまざまなアプローチ（早期フュージョン＋ネイティブ・マルチモダリティ）
• 事前学習におけるモデルの蒸留の重視
• トレーニング後のさまざまなプロセス
• 長い文脈を理解するスキルに重点を置く

Llama 3がシンプルさとスケーラビリティに重点を置いていたのに対し、Llama 4は他のトップラボに遅れを取らないよう、最先端レベルの大規模言語モデリングを作成することに専念している。Llama 4の設計の詳細の多くは、GPT-4におけるOpenAIのMoEアーキテクチャの採用、GeminiにおけるGoogleのネイティブなマルチモダリティと長いコンテキスト機能の重視、DeepSeekの蒸留と大規模強化学習の重視など、他のラボに触発されている。

では、何が問題なのか？ 大規模言語モデルの開発は、経験則に基づく反復プロセスである。ロバストなビッグモデルを開発するためには、モデルを繰り返しチューニングし、意味のある変更を検出するためのロバストな評価システムを構築する必要がある。しかし、Llama 4は一度に多くの大きな変更を適用しており、これは非常に危険なアプローチである。このモデルが公開されたとき、内部評価と外部評価の間に大きな食い違いが生じ、評価能力のギャップが明らかになった。

Llama 4はLlamaシリーズの再発明であった。メタは新しい研究戦略に完全に移行し、モデルのあらゆる面を変えて、最先端レベルのビッグモデルを作り出そうとした。メタはラマ4で明確なリスクを取ったが、それは将来的に報われるかもしれない。

フロンティアレベルの大規模なモデルを作成するためには、メタは単純にこれらのモデルを繰り返し、改善し続ける必要がある。現在、Llamaのメジャーリリースの間隔が開いているのが問題だ。モデルの進化と改良は、気が遠くなるようなスピードで続くだろう。唯一の道は、Llama 4のようなサプライズを避けるために、迅速に反復し、評価能力における既存のギャップを修正することである。

最先端のビッグモデルを作ることは良い目標だが、メタは最先端でなくてもオープンなビッグモデルで成功することができる。結局のところ、Llamaは決して "最高の "ビッグモデルとはみなされておらず、オープンであることが常にその成功の基盤となっている。

MetaはLlamaConとそのAIウェブアプリの開発を積極的に進めている。いくつかの機能モジュールは、次回のアップデートリリースに向けてすでに開発段階にある。

現在、Meta AI Web Appはすでに以下の機能に取り組んでいる：

• **推論** (Llama 4 推論モデルに基づく) - より強力な推論機能を提供。
• Canvas - 強化されたクリエイティブ・デザイン・ツール
• 研究 - 科学的作業をサポートするツール
• 検索 - 検索体験の最適化
• トーク - 音声インタラクションの向上
• 新しいビデオ - ユーザーはビデオをアップロードまたは録画し、コンテンツを再生することができます。
• コネクテッド・アプリ - 他のアプリとの統合
• 記憶 - 記憶の保存と検索機能の強化

これらの機能は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、AI技術の応用と発展をさらに促進する。

Metaは、これらの革新的な機能を通じて、よりスマートで効率的かつ多様なサービスをユーザーに提供することをお約束します。

Gemini 2.5 ProがGoogle DeepMindの画期的な研究論文を実現する。

このツールは強化学習アルゴリズムをエンコードするだけでなく、デバッグエラー機能を備えたリアルタイムのトレーニング可視化を可能にする。これは、コード作成からデバッグまでの全工程をサポートするため、研究者や開発者にとって大きな前進である。

主な特徴は以下の通り：

• リアルタイムのトレーニング可視化：ユーザーはトレーニング中のモデルのパフォーマンスを可視化することができます。
• 自動エラーデバッグ：システムは自動的にコード内のエラーを特定し、修復することができ、開発効率を向上させます。
• 統合開発環境（IDE）：アルゴリズム設計からデプロイまでの全プロセスを簡素化する完全な開発環境を提供します。

この技術には、自動運転車からインテリジェント・ロボットまで、この効率的な開発ツールの恩恵を受けられる幅広い用途がある。

このように、Gemini 2.5 Proは、そのパワーを発揮するだけでなく、人工知能分野の研究開発に新たなツールや手法を提供する。

ご興味のある方は、以下をご覧ください。グーグル ディープマインドの公式ツイッターアカウントで詳細なビデオを見ることができる。

明日開催されるウェビナーでは、企業向けに設計されたCohereの最新世代モデル「Command A」をご紹介します。このモデルは、高速処理、セキュリティ、高品質の出力を必要とする企業ユーザー向けに最適化されています。

コマンドAは、高度な自然言語処理技術を組み合わせ、カスタマーサポート、コンテンツ生成、データ処理など、さまざまなアプリケーションシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。

主な特徴::

• さまざまなビジネスニーズに対応する高度なカスタマイズ性
• 強力なセキュリティとプライバシー保護メカニズム
• 効率的なデータ処理機能による即時出力

このウェビナーに参加することで、非常に効果的なAIモデルをどのように活用し、組織に即座に価値を生み出すことができるかを知ることができます。

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