AIエージェント

AI活用の差は、ツールではなく設計にある

「AIを使いこなしている」と言える組織は、どこが違うのか。Microsoftのブログ記事「How Frontier Firms are rebuilding the operating model for the age of AI」は、2...
LLM・基盤モデル

AIエージェントを「前提」にする——Endavaが問い直す開発プロセスの骨格

ソフトウェア開発にAIを使っている企業は多い。だが「AIを使いながら開発する」と「AIを前提に開発プロセスを設計し直す」は、同じように見えてかなり異なります。OpenAIが公開したケーススタディ「How Endava is redesign...
AIエージェント

「ロボットをMCPツール化する」——エージェントが物理世界に手を伸ばす一歩

AIエージェントがロボットを「ツール」として呼び出す——その構成が実動する形で示された。Hugging Faceが公開したAdding MCP Tools to Reachy Miniは、小型ロボット「Reachy Mini」にMCPツール...
LLM・基盤モデル

好みを教える技術は、領域を選ばない

DPOという手法がある。Direct Preference Optimization——人間の「好み」の比較ペアをもとに、モデルの出力分布を直接調整する技術だ。チャットボットの応答品質を高める目的で広まったが、Hugging Face に公...
生成AI

Google AI がヴィンテージ探しを変える——偶然に出会う確率を上げる5つの方法

古着やヴィンテージ品の探索は、長らく「偶然」を楽しむ行為だった。どの棚に何があるかは足を運ぶまでわからない。その不確実性こそが醍醐味だった。だが2026年、「vintage」「how to thrift」のGoogle検索が過去最高水準に達...
AIエージェント

AIパイロットが本番に変わるとき、勝負は「誰が実装するか」に移る

AIの「使える」と「動かせる」の間には、想像より大きな溝がある。パイロットを越えて組織に根付かせるとき、技術より先に必要になるのが「経験のある実装者」だ。Introducing the Services Track and Partner ...
AI規制・政策

フロンティアAIの統治設計図——「規制か否か」を超えた議論が始まった

フロンティアAIの統治を「どう構造化するか」——その問いに踏み込んだ文書が公開された。A blueprint for democratic governance of frontier AI(OpenAI)は、米国における連邦レベルのフロン...
AIエージェント

AIが攻撃の「後半」を変えた。守り側のフレームワークはどこを更新すべきか

AIが攻撃者に渡ったとき、何が変わるのか。その答えを1年分のデータで示したレポートがある。Anthropicが公開したWhat we learned mapping a year's worth of AI-enabled cyber th...
AIエージェント

クラウド依存から抜け出すコンピュータ操作AI——Holo3.1が示すエッジ実行の可能性

H CompanyのAIエージェント「Holo3.1: Fast Local Computer Use Agents」が公開された。GUI操作をエッジとクラウドの双方で実行できるコンピュータ操作エージェントで、処理速度を重視した設計が特徴だ...
AIエージェント

エージェント開発の「二重性」を解く——選ばなくていい設計という可能性

開発者には二つの顔がある。ツールとモデルを自由に選ぶ「tinkerer」と、ガバナンス・セキュリティ・信頼性を求められる「enterprise builder」——この二役を一人で引き受けることは当然とされてきた。だが、その二役が「同じスタ...