生成AI

AI活用の差は、個人の成果差として現れ始めている

AIを使う人が増えたとしても、それだけで生産性が底上げされるわけではありません。差が出るのは、AIを「試す人」と「仕事の進め方に組み込む人」のあいだです。Google UK & Ireland の記事 Unlocking Britain’s...
コラム

【週刊 AI 懐疑論 #10】週刊 AI 懐疑論 #10:生成AIの管理は、利用禁止よりも説明責任から始まる

生成AIのリスクを語るとき、議論はしばしば利用するか、禁止するかに寄りがちです。けれど実務で本当に難しいのは、その二択ではありません。誰が、どの判断に、どの程度AIを関与させたのかを後から説明できる状態にしておくことです。生成AIは、業務の...
AIプロダクト

Git 2.55が示す、AI時代の開発基盤に必要な地味な進化

Highlights from Git 2.55 - The GitHub Blog では、Git 2.55 の主要な変更点として、incremental multi-pack index を使った repack、実験的な git hist...
生成AI

フルスタックAIは、開発範囲ではなく責任範囲を広げる

AI開発でいうフルスタックは、単にフロントエンドからバックエンドまで書けるという意味ではなくなりつつあります。Google Blog の A Google expert explains full-stack AI and full-sta...
生成AI

AI雇用影響は「国単位」ではなく職種単位で見る段階に来た

Mapping Europe’s AI Workforce Opportunity は、OpenAI Economic Research がEUの労働市場にAIが与える影響を職種別に整理したレポートです。EUでは雇用の約12%がAIによって...
生成AI

AI教材の本質は、説明ではなくフィードバックに移り始めている

Students prototype learning tools with AI at University of Waterloo は、Google が支援する University of Waterloo の Futures Lab ...
LLM・基盤モデル

Gemini Omniが示す、生成AIの次の評価軸

Watch 9 Google videos of Gemini Omni and Gemini 3.5 Flash は、Google I/O 2026で発表された Gemini Omni と Gemini 3.5 Flash のデモを紹介し...
生成AI

vibe codingは開発の入口をどこまで下げるのか

Take our I/O 2026 quiz, vibe coded in Google AI Studio. は、Google I/O 2026 の発表内容を学べるクイズを、Google AI Studioでvibe codingした事例...
AI規制・政策

公共デジタル基盤に、オープンソースをどう組み込むか

GitHub and UNDP team up to advance development priorities in Ghana with open source - The GitHub Blog は、GitHub と UNDP がガ...
LLM・基盤モデル

GPT-5.6 Sol が問う、次のモデル選定の軸

高性能なモデルが出るたびに、判断は「どれが一番賢いか」に寄りがちです。けれど GPT-5.6 Sol の発表で見るべき点は、性能そのものよりも、どの仕事をより深い推論に渡せるようになるのかです。OpenAI は Previewing GPT...