AIエージェント

Hubのモデルをそのままロボットへ——Strands×LeRobotが開く、エージェント制御の新しい入口

ロボットにAIを組み込む、と聞くと「専門チームが必要な領域」という印象が先に来る。強化学習、ハードウェアインターフェース、リアルタイム制御——どれもソフトウェアエンジニアには遠い話に見える。Hugging Faceのブログ記事 From t...
AI規制・政策

「軽微な脆弱性」で数億人が止まる——Fable 5停止指令が問う規制の比例性

ジェイルブレークの「主張」が引き金になった「Claude Fable 5」「Mythos 5」全面停止 米政府の指令により Anthropicは早期復旧を宣言(ITmedia NEWS)によると、米Anthropicは2026年6月12日、...
LLM・基盤モデル

「長期タスクを完遂できるか」——GLM-5.2が問い直す能力評価の軸

多くのLLMベンチマークは、一問一答に近い形式で能力を測る。数学問題を解かせる、コードを一画面書かせる、質問に答えさせる——いずれも「点」の精度評価だ。しかし実務で求められるのは、複数ステップにわたるタスクを最後まで完遂できる「線」の能力で...
生成AI

審査が変われば住宅は増える——DeepMindが計画許可の壁に切り込む

住宅が足りないなら、もっと建てればいい——そう単純な話ではない。Unlocking UK house-building with AI-accelerated planning(Google DeepMind)は、イギリスの住宅計画審査プロ...
生成AI

AIが「増幅」になるか「搾取」になるかは、設計で決まる

モデルは次々と登場し、導入コストは下がり続けている。それでもAIに手応えを感じている組織と感じていない組織の差は、なぜ縮まらないのか。Microsoft社長 Brad Smith が6月16日に公開したAchieving success w...
AIビジネス

「リリース前に使われ方を試す」——OpenAIが変えるAI安全評価の前提

AIモデルが実際にどう振る舞うかは、リリースしてみないと分からない——その前提が揺らぎはじめた。OpenAIが公開したPredicting model behavior before release by simulating deploy...
コラム

【週刊 AI 懐疑論 #8】「2026年問題」の答え合わせができていない理由

2026年になった。AIをめぐる「2026年問題」が語られていた年に、私たちは今立っている。業務の代替、職種の再編、能力の閾値突破——各所で語られた変化は、来たのか、来なかったのか。そう問いたくなるのは分かる。でも私はまず、その問いの立て方...
生成AI

英語偏重から崩れていくか——GitHubの多言語オープンデータセットが研究者に渡すもの

AIツールはすでに世界中で使われている。だが、そのAIを「作る側」は、今もなお英語圏に偏っている。GitHubブログに掲載された Accelerating researchers and developers building multil...
AIエージェント

コマンドは暗記しなくていい — GitHub Copilot CLI が変えるターミナルの作法

ターミナル作業で詰まったとき、開発者は決まって手を止める。man ページを引く、ブラウザで検索する、AI チャットにコマンドをコピペする——どれも「今やっている作業を一時中断して答えを得る」手順だ。この中断コストは小さいように見えて、積み重...
AIビジネス

元石炭工場からAIデータセンターへ——Googleのアラバマ投資が示す地方立地の論理

AIインフラの拡張は今、都市圏から地方へとその重心を移しつつある。Google expands Alabama data center campus, funds community effortsGoogleが2026〜2027年にかけて...