朝倉陽

AIエージェント

制御できるから使える——CodexのWindowsサンドボックスがエンタープライズ導入を現実にする

AIコーディングエージェントへの期待が高まる一方で、企業での実導入がなかなか進まない理由の一つが「制御の透明性」だ。どこにアクセスし、何を送信するのか——セキュリティチームが気にするのは、エージェントの賢さより先にある。OpenAI が公開...
生成AI

コミュニティは「死なせない」——30年生きるローグライクと生成AIへの示唆

GitHub が先日公開した記事がある。Dungeons & Desktops: 10 roguelikes that never die (because their communities won't let them)NetHack(...
AIエージェント

AIが「定着」する条件——中小企業向けClaude統合が変えるもの

AnthropicがIntroducing Claude for Small Businessを発表した。QuickBooks・PayPal・HubSpot・Canva・DocuSign・Google Workspace・Microsoft...
生成AI

AI時代のポインタは、プロンプト入力を減らせるか

画面上のポインタは、AI時代にもただの矢印であり続けるのでしょうか。Google DeepMind は Shaping the future of AI interaction by reimagining the mouse pointe...
AIコーディング

Copilotの新料金が示す、AIコーディングの次の判断軸

GitHub Copilot individual plans: Introducing flex allotments in Pro and Pro+, and a new Max plan - The GitHub Blog では、Gi...
AIコーディング

Copilot CLI が変える「試作」の重心

遊びのような実験ほど、AIコーディングの変化が見えやすいのかもしれません。GitHub Blog の Dungeons & Desktops: Building a procedurally generated roguelike with...
AIエージェント

AIエージェントは研究を速くするだけではない

OpenAI の What Parameter Golf taught us about AI-assisted research は、Parameter Golf という機械学習コンテストの振り返りです。1,000人以上の参加者と2,00...
LLM・基盤モデル

AIコーディングエージェントは何を「作る価値があるもの」に変えるのか

AIコーディングエージェントの本当の変化は、開発速度だけにあるのでしょうか。OpenAI の事例記事 How NVIDIA engineers and researchers build with Codex では、NVIDIA のエンジニ...
LLM・基盤モデル

開発速度とコード品質はトレードオフ——その前提が崩れ始めている

開発組織が長年抱えてきたジレンマがある。速く動こうとすれば品質が下がり、品質を守ろうとすれば速度が落ちる。AutoScout24の取り組みは、そのトレードオフに別の解を示している。AutoScout24 scales engineering...
LLM・基盤モデル

基盤モデルの拡張は、GPUの数だけでは決まらない

基盤モデルの性能競争は、単に大きなGPUクラスタを用意する段階から、運用全体をどう設計するかの競争に移りつつあります。Hugging Face に掲載された Building Blocks for Foundation Model Trai...