2026-05

生成AI

AIは揃った、届かせる段階へ——Google DeepMindが5大コンサルと組んだ理由

Partnering with industry leaders to accelerate AI transformation(Google DeepMind、2026年4月)Google DeepMindがAccenture、Bain ...
生成AI

AI訓練の「全チップ同期」前提を崩す新アーキテクチャ

大規模AIモデルのトレーニングには、暗黙の前提がある。数千枚のチップが密に結合し、常に完全同期を維持し続けなければならない、という前提だ。1つのノード障害が全体の学習を止めるリスクを受け入れながら、業界はその前提のもとでスケールを追ってきた...
AIビジネス

科学をAIで加速する国家——Google DeepMindと韓国の提携が開くフェーズ

AIは企業が使うツールから、国家が運用する研究インフラへと役割を変えようとしているのか。Google DeepMind and Korea Partner to Accelerate Scientific Discovery によれば、Go...
生成AI

「判断する AI」より「一緒に考える AI」——co-clinician モデルが医療 AI の信頼構造を変える

医療に AI を導入するとき、最大のハードルは精度ではない。「信頼できるか」という問いだ。Google DeepMind は AI co-clinician: researching the path toward AI-augmented...
生成AI

「稼ぐ判断」までAIが担う時代——Uber × OpenAI が示すプラットフォームの変質

ドライバーが「今どこへ向かえば稼げるか」を自分で読み切るのは難しい。需要の波は時間帯・天候・イベントによって変わり続け、経験則だけでは最適解に届かない。そこにAIが入り込む余地が生まれている。OpenAI公式ブログに掲載されたUber us...
LLM・基盤モデル

「1日90分」は設計の産物——Singular Bank が示す業務AI組み込みの論理

Singular Bank helps bankers move fast with ChatGPT and Codex——スペインの金融機関 Singular Bank が、ChatGPT と Codex を組み合わせた社内AIアシスタン...
AIエージェント

正解が一つじゃないエージェントを、どう検証するか

Validating agentic behavior when "correct" isn't deterministic(GitHub Blog)は、Microsoft/GitHubの研究者がAIエージェントの評価設計について論じた記事...
AIエージェント

「エージェントが遅い」を終わらせるTPUの設計思想

AIエージェントに求められる計算の性質は、モデル訓練とは根本的に異なる。Googleはその違いを、ハードウェアの設計に持ち込んだ。Google introduces new TPUs at Cloud Next '26 によると、Googl...
AIプロダクト

データセンターが「地域の負担」でなくなる日

Elevating Austria: Google invests in its first data center in the Alps.Googleがオーストリア・クロンストルフに初のデータセンター設置を発表した。100人の直接雇用に...
生成AI

モデルが進化する前に、チップが進化していた

AIの新機能が登場するたびに注目が集まるのはモデルの名前ですが、それを動かす土台は見えにくいものです。Googleが公開した What is a TPU? Watch Google's new video to learn how TPUs...