朝倉陽

AIエージェント

CNC製造の「30秒判断」が問うもの——MachinaCheckが示すオンプレAIの必然

MachinaCheck: Building a Multi-Agent CNC Manufacturability System on AMD MI300X2026年5月、AMD Developer Hackathonで発表されたマルチエ...
AIコーディング

「調べる」から「問う」へ──AI依存が変える学習の構造

Zennに投稿された「技術記事を読まなくなった件」は、入社3年目の社内SEが自身の学習習慣の変化を率直に振り返った記事だ。2023年は公式ドキュメントやQiitaを起点に調べていたのが、2026年現在ではAIが「最初で最後の情報源」になりつ...
AIエージェント

クラウドに頼らない医療AIが、なぜ56倍速で動けるのか

医療AIが直面する制約の一つは、「患者データをクラウドに送れない」という現実だ。だが、クラウドAPIを使わなければ性能はどこまで確保できるのか。その問いに、一つの答えが出た。OncoAgent: A Dual-Tier Multi-Agen...
AIコーディング

プロンプトのコピペをなくす設計思想——「知識」と「振る舞い」を分離すると何が変わるか

AIエージェントに文脈を持たせる——繰り返し入力が消える設計の本質毎回同じ前提を貼り付けながらAIを動かしている——そのコスト、設計で取り除けます。NotebookLM × Gem で実現する「指示ゼロAI」── 毎回のプロンプト入力から解...
生成AI

MoEの「専門化」は形だけだった——EMOが示す、本当のモジュール分化

Allen AIが公開したEMOは、既存MoEアーキテクチャの「専門化」に、静かに根拠を問い直す。EMO: Pretraining mixture of experts for emergent modularity(Allen AI)は、...
生成AI

【AIエージェント実地観察記 第4話】「任せる設計」が実用段階に入った——AIエージェント実地観察記 第4話

今回の観察テーマは「委任の粒度」です。半年前まで、AIエージェントへの期待は二極化していました。「全部任せれば動いてくれる」という楽観と、「結局プロンプトを書く手間が増えるだけ」という落胆——現場で試すと、その中間に着地することがほとんどで...
AIプロダクト

コードが映す「国力」——オープンソースデータで見えてきた技術的複雑性の地図

GitHubのデータが、国家の技術力を測る新しい尺度になりつつあるHow researchers are using GitHub Innovation Graph data to reveal the "digital complexit...
生成AI

年齢確認法が「設計の前提」を変える理由

GitHub ブログに「Why age assurance laws matter for developers」が公開されました。米英を中心に進む年齢確認(age assurance)義務化が、なぜ開発者の問題になるのかを整理した記事です...
AIプロダクト

予算ではなく「物語」で勝負できる時代が来た

広告制作の品質格差は、長い間「予算の問題」とされてきた。スタジオ、制作チーム、著名なクリエイティブディレクター——それらを揃えられるのは大企業だけという前提があった。Googleが今月発表したThe Small Briefは、その前提に正面...
LLM・基盤モデル

「学習」と「保護」は対立しない——ChatGPTのプライバシー設計が示す構造

How ChatGPT learns about the world while protecting privacy(OpenAI)は、ChatGPTがどのようにプライバシーを守りながらモデル改善を続けるかを解説したドキュメントだ。ユーザ...