本日の軸は暗号解析研究、マルチモーダル生成、オープンウェイト経路上の小活性 MoE、研究エージェント評価、消費向け読み取り専用金融機能にわたる。Google DeepMind は人間誘導の AI エージェントがレガシー 1024 ビット RSA に二つの重大な弱点を見いだしたと報告しつつ、現代の 2048 ビット以上は安全だと強調；Gemini Omni 1.2 Flash が正式提供となり、Thinking Machines Lab は Inkling 2 Small と事前学習・共同 RL の詳細を公開、OpenAI と Ligo は湿式ラボ定型タスク向け BioBasicsBench を打ち出し、Anthropic は米国有料枠向けに Plaid 経由の Claude パーソナルファイナンスを段階展開し、読み取り専用と学習非使用を強調した。

1. Google DeepMind：人間誘導の AI エージェントがレガシー 1024 ビット RSA の二つの弱点を示す

2026 年 11 月 6 日、Google DeepMind は科学担当 VP の Pushmeet Kohli が枠づけする形で、人間誘導の AI エージェントがレガシー 1024 ビット RSA に二つの重大な弱点を見いだしたと発表した。研究は Dj Dvijotham と Abhradeep Thakurta が主導し、Nadia Heninger（UC San Diego および Inria）と Emmanuel Thomé（Inria）が協力した。DeepMind および関連報道は、2048 ビット以上の現代 RSA は引き続き安全であること、署名実験は既に解かれた 1024 ビット基準上のサンドボックスで行い、稼働中の本番システムには触れていないことを強調している。

署名とパディングについて DeepMind は、攻撃者が署名ブロックのおおよそ半分以上を制御すると、パディングは実質的に保護を加えないと述べた。サンドボックスでは、改善手法は CPU 時間を約 3.5 倍削減し、鍵自体を破るのに要する計算量の千分の一未満で済んだ。攻撃者が短い指紋（例：32 バイト）のみを制御する場合、新アルゴリズムは理論推定で 1024 ビット RSA の従来最良を約 1600 倍上回る。同ビット長モジュラスのバッチ因数分解では、追加の 1024 ビット鍵あたりの平均コストが従来のバッチ手法比で約 30 倍低下したと報告した。

ポイント： AI 支援の暗号解析は、述べられた仮定の下でレガシー 1024 ビット RSA への攻撃を鋭くしているが、DeepMind 自身の枠組みは運用境界を明確に保つ——2048 ビット以上の展開が破られたとは主張せず、署名テストも本番には触れなかった。

2. Google：Gemini Omni 1.2 Flash が正式提供——ネイティブ動画 15 秒、価格約 30% 低下

Google DeepMind プロダクトマネージャーの Anish Nangia は 2026 年 11 月 5 日、Gemini Omni 1.2 Flash が Gemini API および Gemini for business / Google Cloud で一般提供（GA）になったと発表した。モデルカードも同日公開と記す。Omni 1.1 の 10 秒上限に対し、1.2 Flash はネイティブ動画を最大 15 秒まで拡張し、3–15 秒を 1 秒刻みで選択可能；720p 単価は Omni 1.1 比で約 30% 下がり、毎秒 0.07 ドル。

能力面では複数ターンの会話的編集と、参照画像・最大約 3 秒のモーションクリップ・音声への追従強化を強調。ワークフローは 360p / 720p で下書きし 1080p / 4K へアップスケールでき、SynthID 透かしを付与。Provisioned Throughput も利用可能。Flow、Google Vids、Gemini アプリ（Ultra）、Google Ads、AI Studio、Vertex AI、YouTube、Workspace などでも段階展開中とされる。

ポイント： 動画生成は「出せるか」から、課金可能な尺帯、参照追従、企業向けスループット保証へ移り、下書き解像度とアップスケールが既定ワークフローに組み込まれている。

3. Thinking Machines Lab が Inkling 2 Small を発表：594B / 活性 17B、Apache 2.0 ウェイトを予定

Thinking Machines Lab は 2026 年 11 月 5 日、Inkling 2 Small を発表した。混合専門家（MoE）で総パラメータ約 5940 億、活性約 170 億、画像入力と可変努力（variable effort）に対応。Artificial Analysis Intelligence Index は 31（本文は 31、表は AA Index v5.0 で 30.6）。当初は Tinker 上でクローズドウェイト；外部安全テストとレッドチーミング完了後、翌週に Apache 2.0 で全ウェイト公開を予定するとした。

訓練開示には、NVIDIA GB300 NVL72 上でネイティブ NVFP4 により約 68 時間で約 8.4 兆トークンの H1 事前学習；H2 は約 3.8 兆トークン、文脈最大 512K；その後共同 RL を 1,075 ステップ、1700 万回超のロールアウト、約 9 日・2048 GPU で実施、が含まれる。エージェント的コーディング・視覚・知識作業のデモと、スナップショット上の DesignArena Website 1340 も示した。

ポイント： 「小活性・大総量」の MoE 路線は、事前学習スループット、共同 RL 規模、「まずクローズド、次いでオープンウェイト」のリズムを一つの発表物語に束ねている。

4. OpenAI が BioBasicsBench を公開：湿式ラボ定型科学タスクでのエージェント性能を測定

OpenAI は 2026 年 11 月 6 日、酵素設計企業 Ligo と共同の BioBasicsBench を紹介した。基準はタンパク質手法、撮像 / サイトメトリー、定量・アッセイ、核酸手法、分子クローニングの五領域にわたる 100 の湿式ラボ定型タスクを対象とし、生ゲル、プレート、顕微鏡像、装置エクスポートなどを入力とする。評価は 7 モデル、37 設定、タスクあたり 5 試行で、約 18,500 件の結果を得た。

xhigh 推論では GPT-6 Astra の平均報酬が 66.7%（95% CI 60.3%–73.1%）、GPT-6.1 Sol が 62.0%、GPT-5.6 Sol が 43.8%。同社は高得点が信頼できるラボ判断を意味しないと強調する。例として Astra が対照プレート縁ラベルの誤った抗生物質を指摘した一方、仮定が対照を上書きする、ある例でコロニーを約 12% 過大カウントするなどの失敗モードが残るとした。

ポイント： ベンダーは「生の実験成果物を読む」ことを再現可能な湿式ラボ基準にし、信頼区間と失敗例で「高得点＝信頼できる」という外挿を抑え込んでいる。

5. Anthropic：Claude パーソナルファイナンス β を展開——Plaid 経由の読み取り専用口座連携

Anthropic は今週、米国の Pro・Max・Ultra 向けにパーソナルファイナンス（Personal Finance）β の段階展開を開始；Plaid は 2026 年 11 月 5 日の投稿で提携を確認し、TechCrunch なども報じた。ユーザーは Plaid 経由で銀行・カードを接続できる。機能は読み取り専用で、資金の移動・管理・投資はできず、広告やスポンサー商品もない。接続口座は最大約 2 年分の取引を参照可能；パーソナルファイナンス・ハブ内のチャットは学習に使われない；銀行側で Plaid 認証するため Claude は銀行パスワードを見ない；いつでも連携解除可能。同社は投資助言ではないと明記する。

ポイント： 消費向けアシスタントが口座レベルの財務洞察に入る一方、読み取り専用・非学習・非助言・いつでも解除という境界を画し、接続は自前の銀行連携ではなく決済インフラ経由に置いている。

---

今日の一行： DeepMind は AI 支援でレガシー RSA-1024 への進展を報告しつつ現代の 2048 ビット以上の安全性を確認し、Google は Gemini Omni 1.2 Flash をより長いネイティブ動画と低い単価で正式提供、Thinking Machines は Inkling 2 Small で「来週 Apache 2.0」の MoE 経路を敷き、OpenAI は BioBasicsBench で湿式ラボ・エージェント性能を数値化し高スコアは信頼できる判断ではないと警告、Anthropic は米国有料ユーザー向けに Plaid 経由の読み取り専用パーソナルファイナンスを展開した。