AIプロダクト

AI講師ではなく、学習の空白を埋めるAI

語学学習のAI活用で重要なのは、人間の講師を置き換えることではなく、レッスンとレッスンの間にある空白をどう扱うかです。OpenAIの事例記事 How Preply combines AI and human tutors to person...
2026.06.12 18:16 朝倉陽
AIプロダクト
AIコーディング

プロファイラが示す、nn.Linearを超えるべき理由

PyTorchで書いたMLPの速度に疑問を持ったとき、何を根拠に改善を判断するか。Profiling in PyTorch (Part 2): From nn.Linear to a Fused MLP は Hugging Face ブログ...
2026.06.12 10:17 朝倉陽
AIコーディング
LLM・基盤モデル

誤検知が信頼を壊す——LLMはセキュリティスキャンをどう変えるか

セキュリティツールへの信頼は、誤検知によって静かに失われていく。GitHubは、シークレットスキャンにおける誤検知削減の取り組みを詳解した記事を公開した。Making secret scanning more trustworthy: Re...
2026.06.12 9:23 朝倉陽
LLM・基盤モデル
生成AI

AI開発の速度は、基盤の余白を前提にできない

GitHub availability report: May 2026 - The GitHub Blog は、2026年5月にGitHubで発生した9件のサービス劣化を報告しています。GitHubは、AI支援開発やエージェント型ワークフ...
2026.06.12 9:21 朝倉陽
生成AI
AIビジネス

データセンターが「地域の電気代」を下げる日

AI インフラの急拡大が続くなか、大手テック企業への問いが変わりつつある。電力をどれだけ消費するか、ではなく、地域に何を残すか、という問いだ。Googleが公開した Google announces new community invest...
2026.06.12 9:20 朝倉陽
AIビジネス
LLM・基盤モデル

Anthropicが1,000人を現場に送る理由——Claude Corpsが示す新しい責任の型

AIが仕事を変えていく時代に、作っている側はどう責任を取るか。Anthropicが6月11日に発表した Introducing Claude Corps は、この問いに対する一つの答えだ。プログラムの骨格はシンプルで、1,000人のフェロー...
2026.06.12 9:20 朝倉陽
LLM・基盤モデル
LLM・基盤モデル

PoCで止まらないAI導入へ——DXCとAnthropicが示す規制産業への経路

本番に届かない壁規制産業でのAI導入は、PoC段階で止まる事例が多い。セキュリティ要件、コンプライアンス、基幹システムとの統合——外からの提案には、越えにくい壁が存在する。AnthropicとDXCが示した今回の動きは、その突破口の一つにな...
2026.06.12 9:18 朝倉陽
LLM・基盤モデル
LLM・基盤モデル

10万人がAIで働く銀行が生まれた——BBVAの全社展開が示す次の競争軸

銀行員10万人が日常業務でAIを使い始めたとき、組織に何が起きるのか。BBVA puts AI at the core of banking with OpenAIによると、スペインの大手銀行BBVAはOpenAIと戦略的提携を結び、Cha...
2026.06.12 9:17 朝倉陽
LLM・基盤モデル
AIエージェント

エージェントは賢くなった。次の問いは「長く走れるか」だ

OpenAIがコーディングエージェント「Codex」の強化を目的に、Onaの買収を発表した。OpenAI to acquire Ona によれば、Onaは AIエージェントが長期タスクを安全に実行できる永続的なクラウド環境を専門とするスター...
2026.06.12 9:15 朝倉陽
AIエージェント
AIエージェント

AIセーフティの主戦場が変わる——「モデル単体」では届かないリスクの時代へ

AIの安全性評価は長い間、「1つのモデルが単独で何をするか」を問い続けてきた。しかしその視点では捉えられないリスクが、すでに現実になりつつある。Google DeepMind and partners announce multi-agen...
2026.06.11 20:16 朝倉陽
AIエージェント
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