GoogleのAIバーチャル試着ツールが2025年のI/Oで登場、ファッションと倫理的課題を浮き彫りに

2025年のGoogle I/Oで、Googleは多くのAI機能を発表し、その中で特に注目されたのがGoogleショッピングの「試着してみる」機能内に搭載されたバーチャル衣料試着ツールでした。このツールを使えば、ユーザーは自分の写真をアップロードし、まるで1995年の映画『Clueless』でチェル・ホロウィッツが使ったコンピューター式クローゼットのように、衣服をバーチャルに試着できるのです。これは長い間ミレニアル世代が夢見てきたものであり、Mashableのヘイリー・ヘンシェルも指摘しているように、Googleのこの機能はその夢を現実に変えました。 リリース直後から、ユーザーはこのツールを「ジェイルブレイク」しようと試み始めました。これは新しいAI製品を試す際のテックライターたちの恒例行事とも言えるもので、アトランティックはユーモラスでありながらも憂慮すべき発見を報告しています。何とGoogleのAIは時にユーザーの画像に乳房を追加してしまうことがあり、その中には未成年の写真も含まれるため、安全性や倫理的な問題を引き起こしています。 私自身もこのツールを試してみましたが、ファッションアシスタントとして非常に優秀だと感じました。使い方は、まずGoogleにサインインし、Search Labsの実験的機能を有効にします。その後、全身が映った写真をアップロードし、Googleショッピングで衣料品を選び、「試着する」ボタンをクリックします。このツールは、ファッション特化型の画像生成モデルを基にしており、約15秒以内に実際の衣料品に近いバーチャル試着画像を生成します。サイズ感やスタイルもかなり忠実に再現されており、実用的です。 例えば、私が青のカシミヤポロシャツを試したところ、AI生成の画像は実物に非常に近い仕上がりで、パンツや靴などのコーディネートも調整されていました。ただし、私が細身に見えたり、通常は身に付けないネックレスなどのアクセサリーが追加されたりと、いくつかの誤差も見られました。「AI画像にはミスが含まれる可能性があり、フィット感は正確ではない場合がある」という注意書きもありますが、それを考慮しても、この実験的なツールはかなり信頼できると感じられ、待望されていたバーチャル試着室の実現に一歩近づいています。 一方で、誤った結果も少なくありません。ピンクのミディドレスを試した際には、シャツの一部が消されており、まるで低めの胸元のドレスを着た自分の写真には胸毛が追加されるなど、不自然な仕上がりも見られました。同様にピンクの女性用セーターを試した場合、バスト部分に余分なパッドが付加される結果となりました。ただし、ランジェリーの試着はサポートされていません。これらの結果は、性別による衣服のビジュアリゼーションにはまだ課題があることを示しています。Googleには、男性がクロスジェンダーの衣服を選ぶことは理解できる一方で、その制限や、露出の多い衣服の使用制限に関して難しい選択を迫られるジレンマもあります。 不適切な画像のアップロードについての懸念もあります。アトランティックは未成年者の画像の改変に不安を示していますが、Googleは厳重な安全対策を講じており、センシティブな衣料カテゴリーのブロックや、明らかに識別できる未成年者のアップロードを防止しています。ただし、画像生成には完璧を期せるわけではありません。Googleは引き続きGoogle Labsで改善を続け、安全で倫理的な使用を促進しています。 理論上、このツールはサイバーブリンギングやディープフェイクへの悪用も考えられますが、これらのリスクはAI一般に伴うものであり、特にこのツールのみの問題ではありません。Googleは成人向け・性的内容や児童虐待の画像、非合意の性的画像や他の不適切な内容について、AIのガイドラインで明確に禁止しています。 まとめると、Googleの「試着してみる」AIショッピングツールは、非常に期待通りの正確さと革新性を持ち、ユーザーに未来的な仮想試着の体験を提供しています。技術的な課題や倫理的な問題もありますが、Googleは積極的に改善に取り組んでいます。
Brief news summary
2025年のGoogle I/Oで、Googleは「Try it on」というAI搭載のバーチャル試着機能をGoogleショッピングと連携させて紹介しました。この革新的なツールは、映画「クルーレス」にインスパイアされており、ユーザーが自分の写真をアップロードすることで、専門のファッション画像生成モデルを使い、リアルな衣装着用画像を確認できるものです。Google Labsで提供されており、約15秒で高精度なスタイリング画像を表示しますが、時折アクセサリーの不自然さやフィット感の問題など小さな不具合も起こることがあります。最先端の技術にもかかわらず、誤用による問題も発生し、男性の写真に胸を追加するなどの不適切な編集や未成年者を含むケースもあり、安全性やコンテンツの適正性を巡る議論が浮上しました。これを受けて、Googleは過激なコンテンツの禁止、敏感なアパレルカテゴリーの制限、識別可能な未成年者を含む画像の改変を禁止する厳格なポリシーを導入し、悪用を防ぐ措置をとっています。「Try it on」はまだ開発段階にありますが、AIによるショッピングの大きな進歩を示すものであり、未来的なバーチャル試着体験を提供するとともに、責任ある倫理的な利用の重要性を強調しています。
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グーグルの「ワールドモデル」への賭け:マイクロソフトがUIを掌握する前にAIの基本層を構築する
2025年のGoogle I/Oイベントがシリコンバレーで開催され、GoogleがGeminiブランドのもとでAI事業を強化していることが明らかになった。これにはさまざまなモデルアーキテクチャや研究を含み、革新を迅速に製品に投入している。新機能の追加だけでなく、Googleは従来のブートアップシステムではなく、すべてのアプリからアクセスできる論理層としてのAI中心のオペレーティングシステムの構想を雄弁に示した。この「ワールドモデル」は、物理的世界を理解し、推論し、ユーザーに代わって行動する汎用アシスタントを実現することを目指している。この戦略的アプローチは、イベントの多くの発表に霞むかもしれないが、Googleが競合他社を追い越す野望にとっては極めて重要だ。 Googleはこの「月のミッション」に何十億ドルも投資しており、AI研究をより早く製品化する課題に直面している。競合他社はAIをアクセスしやすく商業的に有用なソリューションにパッケージングすることに長けていることから、GoogleはMicrosoftの焦点を絞った戦略やOpenAIのハードウェア事業の野望に打ち勝ち、AIによる変革の中でその収益源の検索事業を守らなければならない。 Googleの規模は計り知れず、Sundar Pichai氏は月あたり480兆トークンの処理を報告している。これは前年の50倍にあたり、Microsoftのボリュームのほぼ5倍に相当する。開発者の関与も急増しており、Gemini APIを使っているのは700万人を超え、前回のI/Oから5倍に増加、Vertex AIの利用も40倍に拡大している。Gemini 2

ブロックチェーンセキュリティ会社がCetusハッキングの事後報告書を公開
ブロックチェーンセキュリティ企業のDedaubは、Cetus分散型取引所のハッキングに関する詳細な報告書を公開し、その根本原因をCetusの自動マーケットメイカー(AMM)の流動性パラメータの脆弱性に起因すると特定しました。この脆弱性は、コードの「オーバーフロー」チェックを回避するものでした。 報告書によると、攻撃者は最上位ビット(MSB)の検査の弱点を突き、流動性パラメータの値を複数桁にわたって操作し、ほぼ瞬時に不釣り合いな大きなポジションを開くことを可能にしました。Dedaubの研究者は次のように述べています。 「これにより、1単位のトークン投入だけで巨大な流動性ポジションを追加でき、結果として数億ドル相当のトークンを含むプールを一度に流出させることができました。」 この事件とその分析は、暗号資産やWeb3分野におけるサイバーセキュリティ侵害の継続的な問題を浮き彫りにしています。 業界のリーダーたちは何度も、規制当局の介入と保護措置の強制を受ける前に、企業が堅牢なセキュリティ対策を実施する必要性を警告しています。 関連:運が二度続く?CetusのSui復旧計画はSolanaの設計図を模倣 Cetus分散型取引所のハッキングによる2億2300万ドルの損失 5月22日、Cetusはハッキングを受け、24時間以内にユーザーノズに2億2300万ドルの損失が発生しました。 攻撃後、CetusとSui財団は、Suiネットワークのバリデーターが盗まれた資産の一部を凍結できたと発表しました。 Cetusによると、2億2300万ドルのうち1億6300万ドルは、ブリーチ当日にバリデーターとエコシステムのパートナーによって凍結されました。 凍結措置に対する賛否と中央集権化への懸念 盗まれた資産の凍結措置には、暗号コミュニティから賛否両論が寄せられました。分散化支持者は、バリデーターの介入やブロックチェーンのコントロールを批判しています。 「Suiのバリデーターは積極的にブロックチェーン全体の取引を検閲している」と、あるユーザーはX(旧Twitter)でコメントし、広く共有されている意見を反映しました。 「これは完全に分散化の原則を覆し、ネットワークを中央集権的な許可制データベースに還元してしまう」と、そのユーザーは付け加えました。 スティーブ・ボウイアーは5月23日にXで次のように指摘しています。「多くのWeb3プロジェクトがVCに支えられながらも、ビットコインの精神に反して中央集権化に重きを置いているのは興味深いことだ」と。

メタの最高AI科学者ヤン・ルカンは、現在のAIモデルには4つの重要な人間特性が欠けていると述べてい…
すべての知性ある存在は何を共有しているのでしょうか。メタの最高AI科学者ヤン・ルカンによると、そこには四つの鍵となる特性があります。 今年初め、パリで開催されたAIアクションサミットにおいて、政治指導者やAIの専門家たちがAIの発展について議論しました。その場でルカンは、IBMのAIリーダー、アンソニー・アニュンツィアータに対して、彼の基本的な知性の定義を伝えました。 「知性のある行動には、すべての動物—あるいは比較的賢い動物、そしてもちろん人間が持つ—に共通する四つの本質的な特徴があります」と彼は説明しました。「それは、物理世界の理解、持続的な記憶、推論能力、そして特に階層的計画による複雑な行動を計画する能力です。」 ルカンは、特に大規模な言語モデルを含むAIはまだこのレベルに達しておらず、これらの能力を統合するには訓練方法の変革が必要だと指摘しました。これが、多くの先進的なテック企業が既存のモデルに新たな能力を付加し、AI分野のリーダーシップを競い合っている理由です。 「物理世界の理解については、別の視覚システムを訓練し、それを大規模言語モデルに組み込みます。記憶については、リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション(RAG)を用いたり、連想記憶を追加したり、単純にモデルの規模を拡大したりします」と彼は述べました(RAGは、Metaで開発された外部知識源を取り入れて大規模言語モデルを改良する技術です)。 それにもかかわらず、ルカンはこれらの努力を単なる「ハック」に過ぎないと考えています。 彼は繰り返し、「ワールドモデル」と呼ばれる別のアプローチについて語っています。これは、現実世界のシナリオを学習し、単なるパターン認識を超えた高い認知能力を持つモデルです。アニュンツィアータとの会話の中で、この概念を詳しく説明しました。 「ある特定の時刻Tにおける世界の状態についてのアイデアを持ち、行動を想像し、その結果として世界の状態がどう変化するかを予測するのです」と彼は説明しました。 しかし、世界は無数の予測不可能な可能性によって常に変化しているため、そのようなモデルを訓練する唯一の現実的な方法は抽象化です。 メタはすでにこれをV-JEPAというモデルで探求しています。これは、2024年2月に公表されたもので、動画の欠落部分やマスクされた部分を予測することによって学習する非生成モデルです。 「核心的なアイデアは、ピクセルレベルで直接予測するのではなく、動画の抽象的な表現を操作できるようにシステムを訓練し、その抽象内で予測を行えるようにすることです。理想的には、この表現は予測困難な詳細をフィルタリングします」とルカンは述べました。 このアプローチは、化学者たちが物質の基本構成要素に階層を築いた方法に似ています。 「私たちは抽象化を作り出しました。粒子を基にし、それの上に原子を配置し、それが分子になり、最終的には物質へとつながるのです」と彼は言います。「上位の層は、必要に応じて下位の層から無関係な情報を排除します。」 つまり、これが意味するのは、私たちが物理世界を理解するのは、階層構造を構築することであり、それこそが知性の根底にあるということです。

主要な伝統金融機関、ソラナ上でのトークン化活動を追求
トークナイゼーションはブロックチェーン技術の重要な応用分野として位置づけられており、伝統的な金融(TradFi)セクターからの関心と投資を大きく集めています。 ジェイミー・クロウリー執筆|シェルドン・リーバック編集 2025年5月23日午後4時57分に更新 | 2025年5月22日午後4時12分に公開

AIが特に女性の仕事を置き換えている
一般向けの人工知能が市場に登場してからわずか3年も経たないうちに、ほぼすべての業界の企業がこの技術を導入しようと急いでいます。これは、予防接種反対派がマルチレベルマーケティングに惹かれるのに似ています。 2024年までに、従業員数が5,000人を超える企業の半数以上がAIを活用しています。コスト削減を重視する経営者にとって、AIは生産性の向上と人件費の削減――つまり、従来は人間の従業員に支払われていた給与の節約――を約束します。 しかし、世界中の労働者がAIに支配された未来に不安を抱く中、AI導入の急速な進展はすでに労働市場に明らかな影響を及ぼしています。 AIの影響で、大学を卒業した若者の労働市場参入者数は過去最低を記録しており、フルタイムの正社員の職は次第にギグ(短期・非正規の仕事)に取って代わられつつあります。また、履歴書の誇張も一般的になり、就職活動は地獄のような試練と化しています。 マーク・アンドリーセンのような富裕層の技術リーダーは、テクノロジーが神秘的に私たち全員を解放すると示唆していますが、歴史は異なる物語を語っています。技術の進歩はしばしば既存の格差を拡大し、平等さを増すのではなく悪化させるのです。このパターンは、エインシュタインやスティーブン・ホーキングといった著名な思想家がAIが一般に普及する以前から指摘してきました。 実際、AIはすでに訓練に用いられたデータの偏りに起因して、性別や人種による偏見を顕著に示しています。専門家たちは、偏ったソフトウェアと世界的な展開とを組み合わせることが、搾取の助長につながると警告しています。 無論のことながら、国連の国際労働機関(ILO)の最新報告によると、AIの導入は雇用における性別格差を拡大すると予測されています。 2023年のAIによる自動化リスクに関する推定を基にしたこの報告は、米国などの高所得国では、「高い自動化可能性のある職」に女性が従事する割合が2年前の7

ブロックチェーン協会、SECに柔軟な仮想通貨規制の採用を要請
2023年5月2日、ブロックチェーン協会は、Coinbase、Ripple、Uniswap Labsなどの業界有力者を代表して、アメリカ証券取引委員会(SEC)に詳細な意見書を提出しました。新委員長のパウル・S・アトキンスの下で、協会は、ブロックチェーンの独自の分散型特性やデジタル資産に調和した「段階的で柔軟な規制アプローチ」の推進を求めています。伝統的な株式スタイルの規制枠組みは、急速に進化するこのエコシステムには適さず、これらの従来のルールは中央集権的な金融商品向けに設計されているため、過度な制約を課し、イノベーションを阻害し、分散型金融(DeFi)やより広範なWeb3の発展を抑制しかねません。これにより、米国のグローバルなブロックチェーンリーダーとしての地位が危うくなり、より柔軟な規制を設ける他国に先行される恐れがあります。 主要な提言の一つは、「最良執行」ルールの見直しです。これは、ブローカーが顧客にとって最良の条件で注文を執行することを求める基本的な証券規制です。協会は、従来の株式規範を廃し、ブロックチェーン市場の継続的かつ分散型の取引を複数の取引所にわたって認識する「慎重さに基づく枠組み」へと置き換えることを提案しています。この変更は、イノベーションを促進しつつ投資家を保護する実用的な規範を作り出すことを目的としています。 さらに、協会は規制監督のために公開取引所のAPI(アプリケーションプログラミングインターフェース)の利用を提案しています。これにより、規制当局は、多量の個人ユーザーデータを収集することなく、市場データや監視情報にアクセスできるとともに、プライバシーを尊重しつつもブロックチェーンの透明性のある設計と一致した方法で、市場の操作や違法行為の監視を可能にします。 また、規制当局、業界関係者、ステークホルダー間の継続的な対話と協力的な政策策定を促進するために、官民のラウンドテーブルの設置も提言しています。こうしたフォーラムにより、トークナイゼーションのガイドラインを段階的に改善し、規制が技術革新や市場の変化に対応できるように進化させることが期待されます。 これらの提案は、SECが主要暗号資産企業に対して訴訟を進める重要な局面で出されたものであり、協会の意見は、規制の強硬な執行から協力的なルール作りへの政策転換の一環として、規制の明確さや予測可能性を高め、米国のデジタル資産における競争力を強化する規制改革を後押しできると期待されています。 このアプローチは、欧州連合のCrypto-Assets(MiCA)規則やシンガポールの包括的なデジタル資産フレームワークなど、国際的な動向とも整合しています。これらの規制はイノベーションを支援しつつリスク管理を両立させており、SECが同様の原則を採用すれば、米国のリーダーシップを強化し、イノベーションや投資を誘引することにつながるでしょう。 要約すれば、ブロックチェーン協会の正式なSECへの意見書は、ブロックチェーンの現実に即した先進的な規制ビジョンを提示しており、投資家保護とイノベーション、プライバシーと監視、執行と関与のバランスを取る近代的なルール整備を求めています。これらの原則を採用することで、持続可能な成長を促進し、ダイナミックなWeb3およびデジタル資産分野において米国の世界的リーダーシップを確固たるものにできるでしょう。

医療ミスは今なお患者を傷つけている。AIがその改善に貢献できるかもしれない。
シアトルのUWメディスンでナース麻酔科医として働くジョン・ウィーダースパンは、緊急時にアドレナリンや緊迫感によって急いで救急薬を投与するなど、高圧的な手術室の環境において誤りが起こりやすいことをよく理解している。患者の安全を守るための継続的な取り組みにもかかわらず、薬剤の誤使用は依然として頻繁に起きており、アメリカだけでも毎日約130万件の傷害と1件の死亡例が報告されている(世界保健機関による)。薬剤の誤投与は、誤った薬を投与したり誤った用量を投与したりすることが多い。病院では、色分けされたラベルやバーコードスキャナーなどの安全策を導入して誤りを防ごうとしているが、それでも誤りはなくならない。 UWメディスンとワシントン大学の麻酔科医兼エンジニアのケリー・ミハウゼン博士は、麻酔科医の90%が職業上少なくとも一度は薬剤の誤りを経験していると指摘した。彼女はAIがリアルタイムで誤りを検知する“セカンド・アイ”として役立つ可能性があると考え、投与に使われる薬の約99%が10〜20種類の限定された薬の中に収まることから、支援に役立つと見込んでいる。彼女の焦点は、約20%の薬剤誤りを引き起こすバイアル交換ミスにあった。これは、間違ったバイアルやシリンジのラベルが貼られた結果、患者に誤った薬が注射される事態だ。悲劇的な例として、バンダービルト大学医療センターで75歳の女性が、鎮静薬の代わりに麻痺作動薬を投与されて死亡したケースがある。 このような誤りを防ぐため、ミハウゼンはAIを搭載した「スマートアイウェア」を開発した。これは手術中に着用する保護メガネにカメラを内蔵し、バイアルやシリンジのラベルをスキャン、読み取り、比較して、誤った組み合わせが検出されると警告を発するシステムだ。AIの構築とトレーニングには3年以上の時間を要し、倫理的制約により、誤りをわざと作り出すシナリオや薬剤準備の映像を使った事前録画を用いた訓練や承認を得る必要があった。AIはバイアル交換ミスを99