2026-10

生成AI

専門家を16倍に増やしても速度はほぼ落ちない、はなぜ可能なのか

「MoE(混合エキスパート)はパラメータを増やすほど、結局は通信コストで重くなる」——これは半ば常識として語られてきました。その前提を揺さぶる報告が出ています。Allen Institute for AI(Ai2)が公開したIntroduc...
生成AI

LinkedInトップの退任人事が示す、Copilot統合の前倒し

Microsoft 365 and LinkedIn leadership update ――Microsoft公式ブログが伝えたのは、LinkedInとMicrosoft 365を率いてきたRyan Roslanskyの退任と、それに伴う...
LLM・基盤モデル

AIの「事故」を公表する会社は、信頼できるのか

AI企業が自社の事故を公表する時代になった。それは信頼につながるのか、それとも新たな不安の種になるのか。Improving our alignment and security practices \ Anthropicによると、Anthr...
AIビジネス

多言語TTSの実力比較が、ようやく「スケールする仕組み」を手に入れた

音声合成(TTS)モデルは英語なら山ほど比較できるのに、日本語や他言語になった途端「結局どれが良いのか」を確かめる手段がほとんどなかった——そんな状況に区切りをつける取り組みが、Hugging Faceから公開された。Open TTS Le...
生成AI

AI製タンパク質の「出自」が分かると、研究は進めやすくなるか

AIが設計したタンパク質を、次の工程へ安心して渡すには何が必要でしょうか。性能に加えて「どのモデルから生まれたか」を確認できれば、受け取る側の判断材料が増えます。Google DeepMindはSynthID Bio: Watermarki...
LLM・基盤モデル

100万トークンのGemini 4 Argon、「任せられる仕事」の境界をどこまで動かすか

Introducing Gemini 4 Argonにて、Google DeepMindは新モデル「Gemini 4 Argon」を発表した。ソフトウェア開発、法務・金融などのエンタープライズ業務、サイバーセキュリティ防御という複雑なワーク...
生成AI

中小企業のAI活用に足りなかったのは、ツールではなく「教える人」だった

AIツールはもう十分に揃っている。なのに、多くの中小企業の現場ではAIが根づかない。足りなかったのは機能ではなく、別の何かだったのではないか。OpenAIはHelping small businesses put AI to workという...
生成AI

モデル蒸留への防御強化は、API型AIの新しい競争力になる

OpenAIが公開したDisrupting a coordinated model-distillation campaignでは、同社モデルの推論プロセスを組織的に抜き出し、別モデルの学習に転用しようとしたキャンペーンを検知・遮断した経緯...