AI規制・政策 源内のコードは公開された。共創の実質は、これから問われる
政府AI「源内」オープンソース化 GitHubで公開、商用利用もOK 民間と共創へ（ITmedia AI＋）デジタル庁は4月24日、生成AI利用環境「源内」の一部をGitHub上にオープンソースとして公開した。対象はWebインターフェースの...
AI規制・政策 AI規制・政策 なぜ対立が先で、協力が後なのか — Mythos騒動が示したAI開発の構造的問題
Anthropicとホワイトハウス、Mythosへの懸念高まりを受けて"仲直り"を模索かAnthropicは2月、国防総省からAIセーフガードの撤廃要求を拒否し、サプライチェーンリスクに指定された。その後4月7日に発表した「Claude M...
AI規制・政策 誰が責任を持つのか ― 政府AIオープンソース化の死角
政府が開発したAIをオープンソース化すれば、民間が活用し、重複開発も減り、全体最適が実現できる。この論理は一見筋が通っているが、実装の視点から見ると、ひとつの問いがすっきりと抜け落ちていることに気づく。「誰がそれに責任を持つのか」という問い...
生成AI 週刊AI懐疑論 #1｜「生産性55%向上」は何を測ったのか
何が「生産性」なのかを問わずに、数字を受け取っている「AIコーディングアシスタントで生産性が55%向上した」GitHubが2022年に発表したこの数字は、その後のAI開発ツール議論のベースラインになった。McKinsey、Deloitte、...
LLM・基盤モデル 限定公開LLMは『高性能』だけで広がらない──Claude Mythos論争が示す評価軸
限定公開モデルの「性能」は、導入可能性と切り分けて見る必要があります。今回の話題は、Anthropicの限定公開モデル Claude Mythos と、その再構築をうたうOSS実装 OpenMythos をどう評価するかです。まず押さえるべ...
AIエージェント AIエージェント本番化の壁は「信頼の設計」にある
パイロットで動いたエージェントが、なぜ本番に届かないのか。複数のエンタープライズAI調査が繰り返し示す数字がある。AIエージェントのPoC（概念実証）が本番稼働に移行できる割合は15〜20%程度に留まるというものだ。技術的には動いている。精...
AIコーディング AIコーディングツールが変えているのは速さではなく、1人が扱える仕事の射程だ
GitHub Copilotが公開されて約3年。「AIでコードが速く書ける」という体感は、多くのエンジニアにとって実感を伴うものになっている。GitHubの調査ではCopilot利用者のタスク完了速度が最大55%向上したとされており、Jet...
AIビジネス 「提携」で加速するのは、本当にソリューションなのか
大手IT企業とAI企業の提携発表が、ここ1〜2年で急増している。NTTグループ、富士通、NECといった日本のIT大手がOpenAIやMicrosoftのAzure OpenAI Service、Google CloudのVertex AIと...
AIコーディング 並列 AI セッションの加速は、依存管理で決まる
従来のリファクタリングの制約が解放される大規模リファクタリングが難しい理由は、規模ではなく実行手段の制約にあります。従来は単一エンジニア・単一 AI セッションで全体を串刺しにする必要がありました。しかし複数 AI セッションの並列運用によ...
AIエージェント AIエージェントがインフラを操作する時代に、設計の前提が静かに変わっている
クラウドインフラのコンソールは、長らく人間のための画面だった。GUIでリソースを作成し、ボタンを押してデプロイし、ログをブラウザで確認する。その設計思想は「人間がインフラを操作する」という前提のうえに成り立っている。AIエージェントが実際に...