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概要 AIコーディングエージェント「Devin」を開発するCognitionが、企業評価額400億ドルでの新たな資金調達交渉を投資家と進めていると、Bloombergなど複数の情報筋が報じた。同社は2026年5月にも評価額260億ドルで10億ドルを調達したばかりで、わずか3か月ほどで評価額が大幅に上昇する見通しとなる。新ラウンドでも調達額は10億ドルを超える規模になると見られている。 急成長する収益とエンタープライズ需要 今回の評価額上昇の背景にあるのが、年間経常収益(ARR)の急拡大だ。前回の資金調達時点からARRはおよそ倍増し、10億ドル規模に迫っているという。創業者のスコット・ウー氏が3か月前に明らかにしたところでは、当時のARRは4億9,200万ドルで、過去6か月にわたりエンタープライズ顧客の利用が月間50%のペースで成長していたという。主要顧客にはメルセデス・ベンツ、ゴールドマン・サックス、シティ、NASA、さらに米陸軍や米海軍といった政府機関も名を連ねる。 資金調達の背景 Cognitionの資金調達はここ1年で急速に規模を拡大してきた。過去には4億ドル規模のラウンドを実施しており、直近の2026年5月には10億ドルを調達し評価額は260億ドルに達していた。それからわずか数か月で評価額が400億ドル規模に跳ね上がる可能性が浮上した形で、AIコーディング分野への投資家の期待の高さがうかがえる。 Devinは、開発者の人員削減を目的としたツールではなく、レガシーなソフトウェアの更新やプラットフォーム移行といった、いわば「業務的な単純作業」を代行するエージェントとして企業に浸透しているとされる。AIコーディング分野は現在、大手テック企業による関連分野の買収・提携が相次ぐなど競争が激化しており、Cognitionの評価額急上昇もこうした市場全体の過熱を反映した動きといえる。

概要 データセンター企業IRENは8月13日、米テキサス州チルドレスのキャンパスに建設したAIクラウド施設「Horizon 1」をMicrosoftに引き渡し、顧客側での受け入れが完了したと発表した。同時に、NVIDIAによるGB300 NVL72導入のテスト結果を受けて、最高評価となる「Exemplar Cloud」認定を取得したことも明らかにした。この認定は、高負荷なAIワークロードを性能・信頼性・スケールの面で支えられる能力を持つ事業者であることを示すものだ。 Horizon 1は、2025年11月に発表されたMicrosoftとの97億ドル規模・5年間のクラウドサービス契約に基づき、チルドレスキャンパスに順次構築される4棟の直接液冷式AIクラウド施設のうち最初の1棟にあたる。各施設はIT負荷ベースで50MWの規模を持ち、2026年中にすべてMicrosoftへ引き渡される計画となっている。 技術的な詳細 Horizon 1はチップへの直接液冷方式を採用した50MW(IT負荷)規模のAIクラウド施設で、NVIDIAのGB300 NVL72を導入している。NVIDIAはこの導入環境を検証した上で、IRENに「Exemplar Cloud」のステータスを付与した。これは大規模GPUクラスタを安定的かつ高性能に運用できる事業者に対してNVIDIAが与える評価であり、IRENの垂直統合型の運営モデルの実効性を裏付ける形となった。IREN共同創業者・共同CEOのDaniel Roberts氏は、「Horizon 1の引き渡しは、当社の垂直統合モデルの強みを証明するものだ」と述べ、3,000人を超える現地サイトチームの貢献を称えた。 背景と今後の展望 IRENとMicrosoftの契約は2025年11月に発表され、チルドレスキャンパスにおいて2026年中に4棟の50MW施設(Horizon 1〜4)を段階的に引き渡す計画となっている。今回のHorizon 1の完了はその第一弾であり、IRENは残るHorizon 2〜4についても2026年内の引き渡しを目指すとしている。同社は2026年中にAIクラウドの総容量(グロス)を480MWまで、2027年には1.2GWまで拡大する目標を掲げており、Horizon 1の完成とNVIDIAからの高評価は、この拡大戦略を後押しする材料となりそうだ。

概要 Googleは、DeepMindの最高技術責任者(CTO)を務めていたコレイ・カヴクオール氏を新たにDeepMindのトップに任命した。カヴクオール氏はGoogle DeepMindのシニアバイスプレジデントに就任し、Alphabet最高経営責任者(CEO)のサンダー・ピチャイ氏に直接報告する体制となる。GoogleのチーフAIアーキテクトの肩書も引き続き保持し、Gemini本体の開発やフロンティアAI研究、Geminiアプリおよび開発者向けチームの陣頭指揮を執る。DeepMindに13年在籍してきたベテランへのバトンタッチであり、OpenAIやAnthropicとの競争が激化する中での新体制発足となる。 一方、これまでCEOを務めてきたデミス・ハサビス氏はDeepMindの会長職とAlphabet最高科学責任者に退いた。創薬企業Isomorphic Labsの指揮は引き続き担う。ハサビス氏は「日々の業務執行の責任を引き継ぎ、大局的な視点に時間と余裕を割ける時期が来たと判断した」とコメントしており、ピチャイ氏も「AGIと科学の未来を形作る上で、これほど重要な局面はかつてない」と今回の体制変更の狙いを説明している。 交代の背景 今回の人事の背景には、DeepMindが直面していた複数の課題があるとみられる。Gemini共同リード格だったノーム・シャザー氏がOpenAIへ、AlphaFoldの共同開発者でノーベル賞受賞者のジョン・ジャンパー氏がAnthropicへ移籍するなど、主要人材の流出が相次いでいた。さらに、27年間在籍したジェフ・ディーン氏もGoogleを離れ、サンジャイ・ゲマワット氏とともに独立した新会社を立ち上げる予定であることが報じられている。加えて、Gemini関連のプロダクトが競合に対して後れを取っているとの指摘や、ロンドンを拠点とするDeepMindの組織運営に関する懸念も囁かれていた。今回、拠点をマウンテンビューに置くカヴクオール氏がAlphabet本社直属の体制でトップに立つことで、Googleとしてはより直接的な統率とスピード感のある意思決定を目指す狙いがあるとみられる。 今後の展望 新体制の発足により、Gemini開発とフロンティアAI研究の指揮系統はカヴクオール氏に一本化される形となった。OpenAIやAnthropicが相次いで新モデルを投入し競争が激しさを増す中、Google陣営がどのようにGeminiの巻き返しを図るかが今後の焦点となる。ハサビス氏がAlphabet全体の科学研究の観点からどのような役割を果たしていくかも、AGI開発競争の行方を占う上で注目される。

概要 IBMとAI最適化クラウドを手がけるスタートアップTogether AIは8月11日、Nvidia製Blackwell世代チップを活用したAI推論クラスターをIBM Cloud上に構築するため、総額2億4000万ドルの複数年契約を締結したと発表した。米国内に構築されるこのクラスターは、Nvidia HGX B300システム(Blackwell Ultra GPUを8基搭載)を中心に約2000基のBlackwell 300チップと、Nvidia Spectrum-Xネットワーキング機器で構成され、2027年前半にIBM Cloud経由で稼働開始する予定。用途はDeepSeekやMiniMaxといったオープンソースAIモデルの推論処理に特化しており、企業がプロプライエタリモデルより低コストで運用できる基盤を提供する狙いがある。 技術的な詳細 各HGX B300マザーボードはBlackwell Ultra GPUを8基搭載し、NVFP4形式で15ペタフロップスの性能を発揮する。サーバーは最低2TBのメモリと56コアCPUを2基備え、GPU間のデータ転送をNvidiaのConnectX-8 SuperNICが、外部トラフィックの制御をBlueField-3データ処理ユニットが担う構成となっている。Together AIは現在AWSなど他社インフラを借りて月間400兆トークンを処理するクラウドプラットフォームを運営しており、メディア生成向け最適化サービスやトークン課金制のProvisioned Throughput、サーバーレス、専用マシン、バッチ処理といった推論特化の5段階サービスティアを既に提供している。今回のIBMとの契約で得る計算資源は、これらサービスの提供拡大に充てられる計画だ。 背景と反響 Together AIはサンフランシスコを拠点に、企業がオープンモデルを低コストで運用できるプラットフォームを展開しており、2026年7月には80億3000万ドルの企業価値評価を受けたばかり。今回のIBMとの契約は、Nvidiaも出資した8億ドルの資金調達ラウンドから数週間後というタイミングでの発表となった。Together AIの最高収益責任者Kai Mak氏は「少なくとも2〜3カ月前には売り切れる見通しだ」と強い需要を示唆し、CEOのVipul Ved Prakash氏も「このクラスターにより、より多くの企業に本番運用レベルの推論をより速く提供できる。オープンソースAIを企業にとって当然の選択肢にするための大きな一歩だ」とコメントしている。 展望 今回の提携は、学習済みモデルを実際の応答生成に使う「推論」がクラウドコンピューティング需要の主要な牽引役になりつつあることを示す事例といえる。オープンソースモデルの低コスト運用を求める企業ニーズの高まりを受け、クラウド事業者やチップメーカー各社が推論特化インフラへの投資を加速させる動きが今後さらに広がる可能性がある。

概要 GoogleのCEOサンダー・ピチャイ氏は8月11日、AIアシスタント「Gemini」アプリの月間アクティブユーザー数(MAU)が10億人を突破し、Google史上最も急速に成長した製品になったと発表した。2025年5月時点の4億人から15カ月で6億人増加した計算になり、直近の決算で報告されていた9億5000万人からもさらに伸びている。GeminiはGoogleの14番目のプロダクトとしてこのマイルストーンに到達した。 利用状況の詳細 ブログ投稿では、ユーザーの利用実態を示す具体的な数値も公開された。ユーザーの63%が音声機能を利用しており、特に忙しい子育て世代は日常タスクでの音声利用率が43%高いという。マルチモーダル機能への対応も進んでおり、Gemini Liveでのやり取りの5件に1件はライブカメラ映像や画面共有を伴っており、DIY愛好者や学生がリアルタイムの問題解決に活用している。学生からのリクエストの38%には添付ファイルが含まれるという。画像生成機能も人気で、1日あたり1億5000万枚以上の画像が生成されており、中小企業経営者からの需要も大きい。プラットフォーム別では、Androidでは40以上のアプリを横断した配車予約やレストラン予約などの自動化機能が提供される一方、iOSでも1億人以上のアクティブユーザーを抱え、macOSのパワーユーザーは他プラットフォームの2倍のペースでプロンプトを送信しているという。 競合との比較 Geminiの今回の成果は、AIチャットボット市場の競争が激化する中でのものだ。OpenAIのChatGPTは2026年に入って早い段階で同じく月間アクティブユーザー10億人の大台に到達しており、GeminiはこれをChatGPTに次いで達成した形となる。一方、AnthropicのClaudeは月間アクティブユーザー数では両社に大きく水をあけられているものの、前年同期比640%増となる5600万人にまで成長しており、急激な勢いを見せている。なお、この発表を受けてAlphabetの株価は当日3.4%下落したが、年初来では9.6%高を維持している。 今後の展望 Googleは声明で、Geminiを「最もパーソナルでプロアクティブ、かつパワフルなアシスタント」として位置づけ、次の10億人ユーザー獲得に向けてさらなる展開を進める方針を示した。すでにコーディングや自律的なAIエージェントタスク向けに設計された新モデル「Gemini 3.5 Flash」も投入されており、今後開催予定の「Made by Google」イベントではPixelデバイス向けのGemini新機能が発表される見込みだ。

概要 SpaceXAIは8月12日、新しいフラッグシップモデル「Grok 4.6」を発表した。長時間稼働するエージェントタスクや、より野心的な対話・視覚処理向けに設計されており、複数ステップにわたる研究、コード分析、アプリケーション開発といった用途に対応する。Artificial Analysis Intelligence Indexでは61ポイントを記録し、Kimi K3を上回るとともに、OpenAIのGPT-5.6 Sol(最大推論レベル)とほぼ並ぶ、世界3位相当の性能を主張している。同スコアはAnthropicのClaude Fable 5 Maxよりわずか1ポイント低い水準にとどまっており、トップ集団に肉薄する結果となった。 ベンチマークと性能 SpaceXAIによると、Grok 4.6はコーディング関連のベンチマークであるDeepSWE v1.1で65.9%のスコアを獲得した。また前モデルのGrok 4.5と比較して、CursorBench、FrontierCode、APEX-Agents、Terminal-Benchのすべての評価項目でスコアが向上したという。これらのベンチマークはいずれもエージェント的なコーディングタスクや長時間の作業遂行能力を測るもので、今回のアップデートが単純な知識・対話性能だけでなく、実務的なタスク遂行能力の底上げを狙ったものであることがうかがえる。 技術的な改善 性能向上の要因としてSpaceXAIは、モデル生成データと高品質なエンジニアリングデータを用いた補強訓練、改善されたオプティマイザーの採用、そして「自己テストと検証」機能の強化を挙げている。9to5macの報道でも、より長い補強学習の実行、強化されたエンジニアリングデータ、コーディングおよび知識作業向けに拡張された強化学習が改善のポイントとして紹介されており、両者の説明は一致している。 価格と提供方法 Grok 4.6の価格は前モデルのGrok 4.5と同水準に据え置かれ、入力トークンは100万トークンあたり2ドル、出力トークンは100万トークンあたり6ドルから利用できる。高速(fast)バージョンはこの2倍の価格設定となる。提供チャネルはCursor、Grok Build、SpaceXAIのAPIに加え、OpenRouter、Vercel、Cloudflareなど複数のプラットフォームに広がっており、発表から最初の1週間は2倍のトークン使用量が無料で含まれるキャンペーンも実施される。性能を据え置き価格で引き上げたことで、GPT-5.6 SolやClaude Fable 5と競合するハイエンド市場での価格競争力をさらに強めた形だ。

概要 AIエージェント開発企業のManusは8月11日、Metaによる20億ドル規模の買収が中国当局の差し止めにより白紙となったことを受け、独立企業として事業を再開すると発表した。Metaは2025年12月29日にManus買収を発表していたが、中国の国家発展改革委員会（NDRC）が異例の対応として両社に取引の完全な巻き戻しを命令。買収発表からわずか4カ月あまりで計画は頓挫した形となる。Metaはすでに社内データシステムからManusのスタッフを切り離し、Meta従業員がManusのツールを利用することも禁止するなど、運営分離に向けた措置を進めている。 中国当局が差し止めた理由 Manusは中国出身のエンジニアによって設立された企業で、2025年にシンガポールへ移転していた。中国商務部は当初、この買収が輸出管理や技術の輸出入、対外投資に関する法規制に適合しているかを審査すると表明し、2026年1月には正式な調査を開始していた。関係者によれば、最大の懸念は、中国のエンジニアとインフラを基盤に築かれたManusが、米国からの投資を受け入れる過程で中国とのつながりを断ち切ろうとしているように見える点にあったとされる。批評家の間では、こうした構造は「シンガポール・ウォッシング」による規制逃れではないかとの指摘も出ていた。NDRCの命令は、たとえオフショアで法人登記を行っていても、技術や人材の出自が中国にある限りは北京の管轄権から逃れられないことを明確に示すものとなった。背景には、米中間でAI関連技術を巡る緊張が高まる中、地政学的ライバルである米国に貴重な技術が流出することへの中国側の強い懸念があるとみられている。 独立運営再開と今後の計画 Manusの共同創業者らは、中国政府の要求に応じて取引を巻き戻すため、自社の買い戻しに向けて約10億ドルの資金調達を模索しているという。共同創業者のXiao Hong氏とJi Yichao氏は3月に北京当局への出頭を求められ、以降は海外渡航を禁止されているとも報じられている。Manusは今回の発表で、独立運営再開にあたりユーザーデータ保護への対応を進めるとともに、AIエージェントの機能を拡張する新機能を準備していると明らかにした。 背景と今後の見通し Meta・Manus間の買収計画は当初から米中双方の規制当局の注目を集めていた。中国当局が完了間近だった大型のクロスボーダーM&Aを覆すのは異例の対応であり、AI分野における米中間の技術覇権争いの激化を象徴する事例といえる。今回の一件は、中国発の技術・人材を基盤とする企業が海外資本を受け入れる際に、法人登記地に関わらず中国当局の統制対象となり得ることを示した点で、今後同様の構造を持つスタートアップの買収・出資戦略にも影響を与える可能性がある。

概要 Alibabaは、大型言語モデル「Qwen3.8-Max」のオープンウェイトをHugging Face上で公開した。同社のMaxクラスモデルの重みが公開されるのは今回が初めてで、総パラメータ数2.4兆、アクティブパラメータ950億のMixture-of-Experts(MoE)モデルとして提供される。前世代「Qwen3.5」の成功を受け、長時間タスクへの対応や多段階推論能力の向上に重点を置いた最新世代モデルの一部として、これまでクローズドで提供してきた最上位モデルを初めてオープン化した点が大きな特徴だ。同時に、軽量版「Qwen3.8-27B」の投入も発表されており、公開されれば開発者はモデルサイズに応じた選択が可能になる見込みだ。 技術的な詳細 Qwen3.8-2.4T-A95Bは、隠れ次元8192、92層という大規模な構造を持つ。アーキテクチャは「23 × (3 × (Gated DeltaNet → MoE) → 1 × (Gated Attention → MoE))」という構成で、線形注意機構であるGated DeltaNetと標準的な注意機構を組み合わせているのが特徴だ。MoE部分は512の専門家で構成され、うち「10 Routed + 1 Shared」のエキスパートを動的に活用する仕組みを採用している。 コンテキスト長はネイティブで262,144トークン、拡張時には最大1,010,000トークンまで対応する。ライセンスは独自の「qwen3.8-max」ライセンスの下で提供される。推奨される推論設定は温度1.0、top_p 0.95、top_k 20で、複雑な推論タスク向けにはreasoning_effort="xhigh"という設定が標準で用意されており、思考プロセスの保持もデフォルトで有効になっている。 ベンチマーク成績 公開された評価結果によると、Qwen3.8-Maxはソフトウェア開発関連のタスクで特に強みを見せている。実世界のバグ修正タスクを評価するSWE-bench Proでは67.7%を記録し、コード生成系のベンチマークでも複数で高スコアを示した。また、大学院レベルの科学知識を問うGPQA Diamondでは92.6%を達成している。開発領域以外でも、法務分野のPLawBenchで73.2%を記録するなど、法務・金融といった専門領域でも競争力のある結果を示しており、汎用性の高さがうかがえる。 まとめ 最上位クラスのモデルをオープンウェイトとして公開する動きは、AlibabaのQwenシリーズがオープンソースコミュニティとの関係を一層強化する姿勢の表れといえる。2.4兆パラメータという規模と、線形注意・標準注意のハイブリッド構造、100万トークン超への拡張性を備えた本モデルは、研究者や開発者が大規模MoEモデルを自前の環境で検証・活用できる選択肢を広げるものとなる。発表済みの軽量版Qwen3.8-27Bの重み公開が続けば、用途やリソースに応じた使い分けが今後の採用の広がりを左右しそうだ。

概要 AWSはAIエージェント基盤「Amazon Bedrock AgentCore」に、新たな2つの機能を追加した。1つはセッション内でのエージェントの過去のアクション履歴を踏まえて各リクエストを評価する、ステートフルな認可制御「temporal policies」と、モデルやツールへのトラフィックを制限する「rate limiting」機能。もう1つは、ユーザー自身のAmazon EC2インスタンス上でインフラ管理なしにエージェントを実行できる「runtime instances」機能の一般提供(GA)開始である。両機能はいずれもAIエージェントを本番環境で安全かつ柔軟に運用するための基盤強化と位置づけられる。 temporal policiesによる文脈認識型の認可制御 temporal policiesの背景にある問題意識は、「単一のツール呼び出しはそれ単体では安全でも、それ以前に何が起きていたかによっては有害になり得る」という点にある。従来の認可制御は個々のリクエストを独立に評価することが多いが、AIエージェントは複数ステップにわたって自律的に行動するため、直前までの操作履歴を無視した判断では不十分になるケースが出てきていた。 temporal policiesは、こうした課題に対応するため、セッション内での過去のアクションをコンテキストとして各リクエストを評価する。具体的な用途としては、ワークフローの実行順序を強制すること、ツールの引数が先行するコール出力と完全に一致することを要求すること、特権的なアクションを実行する前に人間による承認を必須とすること、扱うデータの鮮度を維持することなどが挙げられている。 あわせて提供されるレート制限機能は、ツール・モデル・ゲートウェイに接続されたエージェントへのトラフィック量を、ユーザー単位またはグループ単位で制御するものだ。OAuthやAWS IAMによるスコープ設定に対応し、全ターゲットタイプへのリクエスト数、推論ターゲットへのトークン数、長時間セッションの上限などを細かく設定できる。これにより、ダウンストリームサービスの可用性確保と、利用者間での公平なリソース配分の両立を図る狙いがある。 runtime instancesの一般提供開始 同時に発表されたのが、ユーザー自身のEC2インスタンス上でエージェントを管理なしに実行できる「runtime instances」機能の一般提供(GA)開始である。既存のサーバーレス型ランタイムが最大8時間程度の短時間セッション向けであったのに対し、runtime instancesは最大14日間に及ぶ長時間セッションに対応する。GPU加速、メモリ最適化、計算最適化など、EC2インスタンスファミリーの全範囲から選択可能で、既存のマイクロVM型ランタイムと組み合わせて使うこともできる。プロビジョニングやパッチ適用、スケーリング、ライフサイクル管理といった運用面はAWSが担うため、利用者はインフラ管理の負担を負わずに済む。提供リージョンは米国東部2地域、米国西部、アジア太平洋4地域、欧州2地域の計9地域で、料金はコンピュートのプロビジョニング管理費に加えて通常のEC2利用料が発生する形となる。 今後の展望 長時間稼働・高負荷な処理を要するAIエージェントのニーズが高まる中、AWSは今回の機能追加により、セキュリティ・ガバナンス面(temporal policies、レート制限)とインフラの柔軟性(runtime instances)の両面からAgentCoreの実運用対応力を強化した形だ。特にtemporal policiesは、単発のリクエスト単位ではなくセッション全体の文脈を踏まえた認可制御という、エージェント特有のリスクに対応する仕組みとして、他クラウドベンダーの同種サービスにも今後波及する可能性がある。

概要 Googleの主任研究者であるJeff Dean氏が、27年間在籍した同社を離れ、AIを活用して科学研究を加速させる新会社「Discovery Loop」を設立した。Dean氏は1999年にGoogleへ入社した同社30番目の従業員であり、検索インフラからTensorFlow、Geminiに至るまで数々の技術基盤を築いてきた「最もGoogleらしい人物」とも評される人物だ。今回、Google上席フェローのSanjay Ghemawat氏、Google Brainの共同創業者Quoc Le氏、Google DeepMind研究VPのOriol Vinyals氏ら、長年Dean氏と協業してきた著名なAI研究者たちも同社を後にし、Discovery Loopに参画する。Dean氏は同社の最高経営責任者を務める予定で、公益企業(Public Benefit Corporation)として設立された。 Discovery Loopの狙いと資金調達 Discovery Loopは、仮説の提案、実験の実施、結果の評価、そして反復というサイクルを、高度なAIシステムによって何千回も自動で繰り返すことで、科学研究とエンジニアリング業務のスピードと質を根本的に変えることを目指している。同社は「少数の人間が、大規模な科学者・エンジニアチームよりも迅速かつ高品質な研究・エンジニアリング業務を遂行できる未来」をビジョンに掲げており、AIによる再帰的な自己改善プロセスを通じて人間の反復作業そのものを排除する狙いもあるという。Dean氏は「より高い量と質の実験が得られることで、科学的ブレークスルーにつながる」と説明している。資金調達については、Radical VenturesとKhosla Venturesが主導する初期ラウンドに、Alphabetを含む複数の投資家が参加した。Googleは創業投資家としてDiscovery Loopに関与を続けるほか、少なくとも1年間分のクラウドコンピューティングリソースを提供するとされる。 背景とGoogleへの影響 Dean氏は現在58歳で、ワシントン大学(UW)でコンピュータサイエンスの博士号を1996年に取得している。今回の退社は、AI業界における人材獲得競争が激化する中で、トップクラスの研究者がビッグテック企業から独立系スタートアップへ流出する動きを象徴する出来事として受け止められている。Google社内では、長年にわたり技術的支柱であり続けたDeanの離脱による動揺が広がっているとも報じられている。一方でGoogleが投資家およびクラウドパートナーとして関与を続ける形は、主要人材の流出後も一定の関係を保とうとするビッグテック企業の対応として注目される。 今後の展望 Discovery Loopは、AIによる科学研究の自動化という野心的な目標を掲げてスタートを切ったが、具体的な製品やサービスの詳細、他の主要メンバーの参加状況などは今後明らかになっていく見通しだ。GoogleにとってはDean氏らの離脱後の研究体制の立て直しが課題となる一方、AI業界全体にとっては、既存の大企業に依存しない形で最先端の研究者が独立して新たな挑戦を始める動きが今後も続くかが注目される。