株式会社プライムネットワークスタッフが、html5やCSS3、phpなどのWEB技術に関することやワードプレスなどのCMSについて学んだことなどを紹介して行きたいと思います。
8GBメモリのWindows 11 PCを使っていると、開いたままのブラウザーのタブに戻ったときにページが再読み込みされたり、更新後の再起動の直後にスタートメニューの反応が遅れたりします。
Microsoftが11月3日（米国時間）に公表した改善は、こうした8GB機で起きやすい待ち時間を減らすもので、スタートメニュー、検索、右クリックメニューなどの応答は2026年1月の更新版と比べて最大20%速くなっているようですよ。
同社のラボテストでは、複数のアプリやファイルを順に開いていく作業の所要時間も最大40%短くなっているようで、これが適用されるのは、Windows 11 バージョン26H2のビルド26300.9818以降。
8GBのPCでタスクマネージャーを開くと、メモリの大半が使用中と表示されることがよくあります。
Microsoftは、この表示だけでPCに余裕がないとは言えないと説明していて、同社のたとえでは、メモリは作業机で、ストレージは引き出しとしており、机に載り切らない分は引き出しにしまわれ、必要になると取り出されます。
そして、開いたままのアプリに戻ったときの「一瞬の待ち」は、この出し入れにかかる時間のようですね。
今回Microsoftは、あまり使われていないデータを圧縮して机の上に残す仕組みを8GB機向けに調整し、どれだけ圧縮するか、いつストレージへ退避するか、いつ呼び戻すかを見直しています。
その結果、作業中のデータを従来より最大2GB多くメモリ上に置けるようになり、アプリやタブに戻ったときに再読み込みが起きにくくなり、PCが快適かどうかは空きメモリの量ではなく応答の速さで判断すべきだという立場をとっています。
もう一つの柱は処理の優先順位で、スタートメニュー、検索、右クリック、設定、Snipping Tool、エクスプローラーといった「すぐに反応してほしい」操作をしている間は、その処理を一時的に優先し、検索インデックスの作成などのバックグラウンド処理を控えるようで、Microsoftは効果が分かりやすい場面として、更新後に再起動した直後の数分間を挙げています。
Windowsが残りのセットアップ作業を進めていても、ブラウザーを開くまで待たされにくくなります。
アプリ側の工夫もあり、リンクのクリックやスタートメニューからEdgeを開くとき、裏で動いているEdgeを探さずに直接つなぐことで、起動が最大33%速くなり（Edge 150以降が必要）っているようで、Teamsは8GB機で「効率モード」を既定で有効にでき、起動が最大20%速くなるのだとか。
会議中はカメラの解像度を調整してCPUの余力を音声処理に回し、PCに負荷がかかっていても通話が途切れにくくなります。
二つの数字は根拠が異なっていて、20%は、実際に使われている8GB機から集めた動作データ（テレメトリー）で、スタートや検索などの応答時間を新旧のビルドで比べた結果であり、もう一方の40%は、同じ1台のPC（HP OmniBook 3、Snapdragon X Plus、メモリ8GB）を使ったラボテストの結果で、Edgeのタブ20個、4K動画、大容量のWord・PowerPoint・Excelファイル、Outlook、エクスプローラーを順に開き、すべて開いたままにして一連の作業を終えるまでの時間を比べています。
Microsoft自身も、この結果はこの条件に限ったものでベンチマークではないとしていて、多くの人が日常的に体感しやすいのは20%の方で、40%は「メモリに強い負荷がかかる作業でここまで差が出た例」と考えると分かりやすいでしょう。
Windows、Edge、Microsoft 365の改善を合わせると、8GB機でのマルチタスクテストで、作業が進むにつれて増えていく確保メモリ量が最大900MB減り、このうちWord、PowerPoint、Excel、Outlookの改善分が合計360MB。
メモリ8GB以下のPCでは、ウィジェットを開いたときにだけ読み込むように変わり、閉じている間のメモリ確保量が約200MB減っているようです。
Edgeでは、操作していないタブをスリープさせるまでの既定時間が2時間から15分に短くなり、メモリの節約にはなりますが、しばらく放置したタブに戻ると読み込み直しが起きる場面は増えるかもしれません。
タブを長く開いたままにしておきたい場合は、Edgeの設定でスリープまでの時間を変更できるようですが・・・。
Microsoftは、日常的な用途なら8GBで十分な人が多いとしつつ、3Dモデリング、本格的な動画編集、大規模なデータ処理には16GB以上が向いていると明記していて、今回の改善は8GBでできることを広げるものであり、重い作業での容量不足を解消するものではないことだけには注意が必要。
Microsoftが外部の調査会社Principled Technologiesに依頼したテストでは、2026年モデルのDell XPS 13（8GB）が、2021年モデル（8GB）よりマルチコアCPU性能で最大94%速く、CPU性能、Webブラウジング、背景ぼかしなどのAIを使うWeb処理、4K動画の書き出しで2021年の16GB構成とほぼ同等の結果だったようで、同社が費用を出したテストで対象機種も限られますが、メモリ容量だけで快適さが決まるわけではないという主張の根拠として示されています。
Windows 11は2026年、8GB環境への最適化を方針として打ち出しており、10月の時点でもウィジェットの読み込み方法やメモリ保持量の改善を予告していました。
この改善を受け取るには「設定」→「Windows Update」で、最新の更新プログラムが利用可能になったらすぐに受け取る設定（英語版の表記は「Get the latest updates as soon as they're available」）をオンにし、更新プログラムをチェックします。
ビルド26300.9818以降になっていれば対象となっていて、一部の改善はアプリの更新やMicrosoft Store経由で届くため、Edge、Microsoft 365、Teamsも最新版にしておく必要があります。
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生成AIが最初に正しい答えを返しても、利用者が「それは間違いだ」と繰り返すと、途中で見解を変えることがあるのですが、これは事実を再検討した結果ではなく、会話を続けるために相手へ合わせてしまう「シコファンシー」と呼ばれる問題にも繋がっていくようです。
テキサスA&M大学とシンシナティ大学の研究チームは、四つのAIモデルへ誤った前提を含む100問を提示し、正答した後も最大25回反論を重ねていったようで、誤った主張を5回繰り返した場合、それを一度でも受け入れた割合は平均42％。10回では69％、25回では82％まで上がったのだとか。
モデルによっては97％の質問で少なくとも一度、誤った側へ同調しているようで、興味深いのは、論理的な反論より感情的な訴えのほうがAIを動かしやすかった点なのだとか。
分析した1万5,771件の対話では、感情的な訴えで見解を変えた割合が44.3％、権威への訴えが25.6％、論理的な説得が20％となり、この弱点は、AIが会話上の対立を和らげ、利用者の意図へ寄り添うよう設計されていることと無関係ではなさそう。
しかし、こうなってくると親切さや共感を強めるほど、利用者が望む答えと正確な答えを分けるのが難しくなりますよね。
実用上の教訓としては「何度聞いても同じ答えになるまで押す」という確認方法が、正しさを高めるとは限らないことであり、望んだ回答が出るまで質問を言い換えると、検証ではなく誘導になっていくいようですね。
確認したい場合は、自分の結論を先に書かず、根拠や反証条件を尋ねるほうが有効で「私の考えに賛成か」ではなく「この結論が間違う可能性を三つ挙げて」「一次資料のどこで確認できるか」と聞き、重要な判断なら、新しい会話で前提を変えずに再質問し、外部資料とも照合した方がよさそう。
AIの訂正は、常に精度が上がった証拠ではないということを頭に入れておき、会話の流れに負けて答えを変えただけかもしれないという視点も必要となります
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Googleドライブ整理の自動化が示す新局面
Googleドライブ内のファイル整理をGeminiが支援してくれます。
これまで利用者自身が行ってきたフォルダ分類や不要ファイルの選別といった作業に対し、生成AIが介在することで、クラウドストレージ運用のあり方が変化しつつあります。
企業や個人が保有するデジタルデータは年々増加していて、業務資料、契約書、画像データ、動画、メモなどがクラウド上に蓄積され続ける一方、それらを適切に管理するための人的コストも増大してきていました。
特にGoogleドライブのような汎用ストレージでは、利用開始当初は整理されていても、長期間の利用によってフォルダ構造が複雑化し、検索性や再利用性が低下するケースが少なくない。
こうした状況に対し、生成AIは単なる検索支援にとどまらず、ファイルの内容や利用履歴を踏まえて整理を提案する役割を担い始め、従来のルールベース管理では対応が難しかった曖昧な分類や重複データの検出も、AIによって実現可能性が高まっています。
注目すべき点は「探す」から「整える」への機能拡張であり、これまでクラウドサービスにおけるAI活用は検索効率向上が中心だったのですが、今後は、利用者の代わりにファイル管理そのものを実施する方向へ進化する可能性があり、これは大量のファイルを保有する利用者ほど恩恵は大きく、情報管理業務の効率化につながると考えられます。
一方で課題も存在し、AIがどの基準でファイルを分類し、削除候補を提示するのかという透明性が不明で、誤分類や重要ファイルの見落としが発生した場合、業務上のリスクとなり得るうえ、ファイル内容をAIが解析することに対するプライバシーや情報管理上の懸念も無視できないことに。
今回の機能は、デジタル資産管理の自動化に向けた一歩と位置付けられ、今後は単なる保存領域としてのクラウドから、AIが継続的に最適化を行う情報基盤へと進化していく可能性が高く、利用者がファイル整理を行う時代から、AIが整理を代行する時代への構造的転換が始まっています。
その中で求められるのは、自動化の利便性と管理責任のバランスであり、どこまでをAIに委ねるべきかが今後の焦点となりそう。
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