生成AI

AIコーディング

【開発ルポ】#2 LLMシステムを作ると、実装の大半がパースとリトライになった

「LLMシステムを作る」と言うと「Claude APIを呼ぶコードを書く」と思われやすい。でも実際に作ってみると、API呼び出し自体は全体の2割程度で、残りの8割はパースとリトライと排他制御に費やされる。Cruxnoteの実装でそれを体感し...
AIプロダクト

【開発ルポ】#1 AIに記事を書かせようとして、設計を全部直した話

AI関連ニュースは毎日大量に流れてくる。それを自動で記事にしたい——というのが最初のアイデアだった。RSSを読んで、要約して、WordPressに投稿する。シンプルな自動化で、技術的な難易度も高くない。でも少し考えると、問題が見えてきた。A...
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...
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...
コラム

【週刊 AI 懐疑論 #3】AIに「正しい」と言えるのは、誰か

週刊 AI 懐疑論、第3回。今週取り上げたいのは、異なる三つの領域から届いた「AI活用の現場報告」だ。IT開発の現場、クリエイティブ業界、そして薬学・医療の実務者。分野も文脈も異なる。だが横並びにして読むと、共通する構造が浮かび上がってくる...
生成AI

CUDA なしで医療 AI をファインチューニング——AMD ROCm が変えるハードウェアの前提

「医療 AI の開発には NVIDIA GPU が必要」——この前提が、ひとつの実装例によって揺らいでいる。MedQA: Fine-Tuning a Clinical AI on AMD ROCm — No CUDA RequiredAMD...
生成AI

音声AIの設計が変わる——「つなぐ」から「考えさせる」へ

Advancing voice intelligence with new models in the APIOpenAI が音声向けの新リアルタイムモデルを API で提供開始した。リアルタイムの推論・翻訳・文字起こしを単一モデルで処理で...
生成AI

AIの「説得」と「操作」を、測れるようになった

AIが自然に会話できるようになるほど、「説得しているのか、操っているのか」の境界は見えにくくなる。その境界を実証的に測る手段が、ようやく登場した。Google DeepMind が3月に公開した Protecting People from...
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 ...