記事一覧
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トランスフォーマーの次を狙う4つのアプローチ——LLMの「構造的欠陥」にどう向き合うか
トランスフォーマー技術の限界が顕在化し、次世代の大規模言語モデル（LLM）を目指す4つの新しいアプローチが登場しています。
tok/sは「速度」じゃなかった——DFlashが変えた、24GB GPUでの推論の見方
DFlashを用いた実験で、24GB GPU上でMuse Glimmer 30Bモデルの性能を測定し、tok/sの意味が変わることを示しました。
あえて歩かせない設計思想――ZEALSの「D1」が示す、日本式ヒューマノイドの勝ち方
ZEALSが発表した準国産ヒューマノイドロボット「D1」は、医療や製造現場での稼働を目指し、物理データの収集を行うことが特徴です。
MetaのMuse Glimmerが示すもの——「配布こそ戦略」という賭けに乗れるか
Metaが新たにオープンモデルを発表し、Zuckerbergが中国に対抗する計画を示しました。新モデルMuse Glimmerは、ローカルで動作するAIエージェント向けに設計されています。
銀行3カ月→AI1カ月。Zehitomoが10万件の入金データで数千万円を引き出した「データドリブン融資」の中身
AIを活用したデータ駆動型融資が、中小企業やスタートアップにとって資金調達の新たな手段となっている。Zehitomoは、10万件の入金データを基に、わずか1カ月で数千万円の融資を受けた。
ソフトバンクGの投資利益1.8兆円、立役者がIntelだった件をどう読むか
ソフトバンクグループは、2027年3月期第1四半期の投資利益が1.8兆円に達し、その主な要因が米Intelであることを発表しました。
「AIを導入した」は出発点にすぎない——AI駆動開発が本当に要求するもの
AI駆動開発は、単にAIツールを導入することではなく、AIが自律的に開発を進められる環境を整備することが本質です。
NVIDIAはハードの皮をかぶったソフトウェア帝国だ――Open Agent Platformが意味すること
NVIDIAはGPU製造からAIエコシステムの構築へとシフトし、自律型AIエージェントのOSを提供することで市場を支配しようとしている。
禁輸したのに研究は中国製で回っている——ロボット輸入禁止の自己矛盾
米国は中国製ロボットの輸入を禁止し、国内産業を保護する方針を強化しているが、実際には米国のロボット研究が中国製に依存している状況が浮き彫りになっている。
NVIDIAが「オープンワールドモデル」で仕掛けること——Cosmos 3が示す物理AIの構造変化
NVIDIAは、オープンワールドモデルを用いて物理AIの発展を推進しており、特にロボティクスや自律走行車両において重要な役割を果たしています。
Googleのトップ研究者が相次いで去った本当の理由——組織改編の裏にある倫理と競争の衝突
GoogleのAIリーダーシップの変革は、製品の迅速な展開への圧力と内部の倫理的対立に起因している可能性があります。
Googleが「理想主義の残滓」を手放した日——ジェフ・ディーン退社とデミス・ハサビス降格が示す構造変化
GoogleのAIリーダーシップの変革は、製品の迅速な展開への圧力と内部の倫理的対立に起因している可能性があります。
Googleが自社AIを「脅威」と呼ぶ日——AI制御ロードマップが示す、信頼ゼロからの設計思想
Google DeepMindは社内のAIエージェントを「脅威」と見なし、AI制御ロードマップを公開しました。これにより、AIの暴走を防ぐための多層防御策を講じています。
「データを集める」から「世界を生成する」へ——NVIDIA Cosmos 3が示すフィジカルAIの本質的転換
NVIDIAはSIGGRAPH 2026でフィジカルAIの新技術「Cosmos 3」「Cosmos 3H」「Cosmos Dreams」を発表し、AIが自身で世界を生成する新たなアプローチを提示しました。
Google DeepMindのGemini Robotics 2が示すもの：「上半身だけ」のロボットAIが終わりに近づいている
Google DeepMindは、Gemini Robotics 2を発表し、全身制御を可能にしたと述べています。この技術により、ロボットは複雑なタスクを実行できるようになります。
ロボットの「体」をAIが設計する時代——Transformer Transformerが示す次の一手
Transformer Transformerは、特定のタスクに最適化されたロボットを設計するための統一モデルです。デモンストレーションを基に、ロボットの全ての構成要素を生成し、性能を向上させることができます。
AIエージェントを「行列」で作るのをやめる — チェーンではなくグラフとして設計する理由
AIエージェントの設計において、従来のチェーン方式からグラフ方式への移行が提唱されています。これにより、エージェントの効率性と信頼性が向上します。
スタートアップ解剖：Tokenlessはなぜ推論コストを半額にできるのか
TokenlessはAPIコールの代替として、コストを半分に抑えるルーターを提供します。複数のモデルを活用し、最適なモデルを選択することで、必要な分だけの料金を請求します。
日立「SI全工程AI化」の240倍効率化——数字の読み方と、本当に問われていること
日立製作所は、エンタープライズ向けシステムインテグレーションの全工程をAI化した「Agentic AI Integration Platform」を発表し、開発効率を最大240倍向上させることを実証しました。
「2026年はAIエージェント構築元年」——みのるん氏が示した、自前開発の現実解
KDDIアジャイル開発センターの御田稔氏が、自社業務に最適化したAIエージェントの開発手法を解説しました。AWSの新しいフレームワークを活用することで、開発のハードルが下がることが強調されています。
安全性は「後付け」では間に合わない——フィジカルAI時代のロボティクスで何が変わるのか
フィジカルAIの時代が到来し、ロボティクスにおける安全性の定義が変わりつつある。日本の産業競争力を維持するためには、安全性を設計の核心に据える必要がある。
「すし職人をAI開発の輪に入れろ」──オードリー・タンが示した、日本が米中AI競争に勝てる理由
オードリー・タン氏が、日本がAI競争で勝つためには現場の人々をAI開発に巻き込むことが重要だと語る。特にエッジAIの活用が鍵となる。
スタートアップ解剖：Dwellyはなぜ不動産仲介をAIで「買い占める」のか
ProptechスタートアップのDwellyが、AIを活用したロールアップ戦略を加速するために1億7000万ドルを調達しました。
2040年に1000万台・世界シェア3割——政府の「AIロボティクス戦略」を読み解く
日本政府は2040年までに1000万台のAIロボットを導入し、世界市場の3割を目指す「AIロボティクス戦略」を策定しました。デロイトのフォーラムでは、政策の方向性と社会実装の重要性が強調されました。
2D図面から「動かせる3Dモデル」を生成——renueの新機能が示す設計AIの次の一手
renueは、2D図面から3D CADモデルを生成するAI「Drawing Agent」に、関節や可動域を自動認識する新機能「可動アセンブリ」を追加しました。
あなたのMarkdownファイルは、すでにAI時代の負債かもしれない——GoogleのOpen Knowledge Formatが問うこと
Google Cloudは、AIエージェントが利用するナレッジをMarkdown形式で標準化するオープンフォーマット「Open Knowledge Format」を公開しました。
AIは本当に仕事を奪っているのか？スタンフォード研究者が語る「誇張と現実」
AIの影響が雇用に与える実態を分析し、誇張された期待と現実を区別する内容です。
送電線1本が暴いた、AIデータセンターと電力網の危うい関係
ワシントンDC近郊での送電線の倒壊が、データセンターが電力網に与える影響を浮き彫りにしました。データセンターの同時停止が電圧の急上昇を引き起こし、今後の問題の深刻さが懸念されています。
三井不動産が6000億円超をデータセンターに投じる理由——不動産会社がAIインフラの担い手になる構造変化
三井不動産はデータセンター事業に6000億円以上を投資し、物流の枠を超えて「産業デベロッパー」としての展開を発表しました。
国産AI「成功組」の共通点はNVIDIAだった――NTT・ソフトバンク・Sakana AIに見る勝ち筋の構造
NTT、ソフトバンク、Sakana AIなどの国産AI開発企業は、NVIDIAの技術を活用して成功を収めている。
Googleが自社AIを「信頼しない」前提で動き始めた——AI Control Roadmapが示す新しい現実
Google DeepMindが発表した「AI Control Roadmap」は、自社のAIエージェントを内部脅威として扱い、その行動を監視・統制するための技術的計画を示しています。
AIトークン消費「24倍」が意味すること——実験で終わるAIと、本番で動くAIの分岐点
AIの本番運用に向けて、企業はコストの捉え方を見直し、トークン消費の急増に備える必要があります。AIを持続的に活用するための3つの条件が提案されています。
AIコーディングブームはもう終わった——米MS現場が示す「次のフェーズ」とエンジニアの生き方
米マイクロソフトの牛尾剛さんが、AIコーディングエージェントのブームが去った理由と、エンジニアに求められる新たなスキルについて語る。
小米がロボット基盤モデルを公開。10万時間データで「スケーリング則」をロボティクスに持ち込んだ意味
Xiaomi-Robotics-1は、100,000時間以上のデータを用いてロボットの行動モデルをスケールアップする新しいアプローチを提案しています。特に、実世界のシナリオに基づいたデータを活用し、ロボットの性能向上に寄与しています。
AIエージェントを「信頼」で運用するのをやめよう — 権限モデルで設計する4つの境界
AIエージェントの安全設計において、プロンプトによる禁止は防御にならず、実行層での権限制限が必要であることを説明しています。
2022年のアルトマンメールが暴露した「競合潰し」の論理——オープンソースAIは善意ではなかった
サム・アルトマンがOpenAIのボードに送ったメールで、GPT-3に近いローカルで動作する言語モデルの開発を計画していることが明らかになった。
AIエージェントに仕様書なしで実装させると何が起きるか——O’Reillyが説く「適切な仕様量」の見極め方
O’Reillyが発表した記事では、AIエージェントに仕様書なしで実装を任せることのリスクと、適切な仕様の重要性について論じています。
ユーザー入力をそのままLLMに渡すな ― プロンプトインジェクションを「防ぐ」より「前提にする」信頼境界の設計
ユーザー入力をそのままLLMに渡すことの危険性と、プロンプトインジェクション対策としての信頼境界の設計について解説しています。
AI駆動開発の成熟度を「加点式」で測ると、Gitなしチームが70点になる話
AI駆動開発の成熟度を測る際、加点式評価では特定の領域が欠けている場合のリスクを過小評価するため、ボトルネック方式を提案しています。
ロボットAIの「ChatGPTモーメント」はまだ来ていない。でも、その土台が見え始めた
2026年のフィジカルAIの進展を分析し、ロボットAIの技術革新とその基盤モデルの発展について説明しています。
AIコンテンツがSEOで勝てない本当の理由——E-E-A-T基準を「実装レベル」で理解する
AI生成コンテンツをGoogleのE-E-A-T基準に適合させるための具体的な実装戦略を解説しています。
スタートアップ解剖：Umaはなぜ設立9ヶ月で人型ロボット開発に全力投球するのか
パリを拠点とするロボティクススタートアップのUmaが、物理AIに特化したイベントで新たな人型ロボットの開発を発表しました。創業者はヨーロッパ市場の魅力について語っています。
AIが書いたコード、ライセンス的に会社で使っていいですか？ — 「動く・安全」だけでは足りない第3の検証軸
AIが生成したコードの著作権問題に対処するための実践ガイドを提供し、ライセンスリスクを管理する手法を解説しています。
AIの成果物は「信頼できる顔」で間違える――品質保証を設計で作る10の視点
AIの成果物の信頼性を確保するための品質保証設計について解説した最終回の記事です。
トンカツ会談から生まれた「フィジカルAI連合」――富士通・NVIDIA・ロボット3社が仕掛ける、日本式産業AI再編の本質
富士通、NVIDIA、ファナック、安川電機、川崎重工業が「フィジカルAI連合」を結成し、AIとロボットの協調制御基盤を開発することを発表しました。
AnthropicのJ-Spaceが示すもの——AIの「内省」は実務に届くか
AnthropicのJ-Space研究を通じて、AIモデルの解釈可能性とその実務への応用可能性について考察しています。
NVIDIAとトヨタが協業拡大——「車・工場・都市」をAIでつなぐ次世代モビリティの全体像
NVIDIAとトヨタがフィジカルAIを推進し、自動運転車両やデジタルツインの開発を強化するための協業拡大を発表しました。
AIエージェントは「作って終わり」じゃなくなる——富士通MAAFが変える運用の常識
富士通が業務向けのマルチAIエージェント基盤「MAAF」を開発し、自己進化機能を持つAIエージェントの先行検証を開始しました。
NECが「人月商売」に見切りをつける理由——45兆円市場と、変わる人材の条件
NECの森田社長がAI時代における人材育成とビジネスモデルの変革について語ったインタビュー。
NVIDIAが語る「3つのコンピューター」——フィジカルAI開発の構造を実務目線で読み解く
NVIDIAがフィジカルAIの開発において重要な役割を果たしており、3つのコンピューターを用いたロボット開発の進化について解説しています。