生成AI

専門家が解けなかった症例に、AIが18の答えを出した

希少疾患の診断を妨げているのは、専門知識の不足ではない。知識の「連結」が間に合わないことだ。OpenAIの研究チームが推論モデルを用いた希少疾患診断支援の成果を報告した。Using AI to help physicians diagnos...
LLM・基盤モデル

「医師の推論」をAIが学ぶとき——ヘルスケア情報の使い方が変わる

健康に関する質問を ChatGPT に投げると、以前はほぼ決まった結末があった。「医療専門家にご相談ください」という文句で締めくくられる、情報とも助言とも言えない回答だ。なぜそうなるか。ヘルスケア領域には誤りの代償が大きく、曖昧な情報提供が...
LLM・基盤モデル

支出制御が整ったとき、企業はAI活用の「様子見」を終えられる

OpenAIが公開したNew usage analytics and updated spend controls for enterprisesは、ChatGPT Enterpriseに利用分析ダッシュボードと支出上限設定を追加したものだ...
AIエージェント

「発見」をエージェントに渡す——ARD仕様が解く次の課題

MCP、Skill、A2A。エージェント連携の土台は急速に整ってきた。しかし一つだけ、まだ人間が担っている工程がある。「どのツールを使うか」を決める、発見のプロセスだ。Hugging Face のブログ Agentic Resource D...
生成AI

「なぜ動くか」を予測に組み込む——言語ガイド3D動作予測の射程

人はロボットに「棚のカップを取って」と伝えることができる。しかし従来の3D動作予測は、言語を無視して軌道データだけを学習してきた。AllenAIが発表したMolmoMotion: Language-guided 3D motion fore...
AIコーディング

コンテキスト設計が、AIコーディングの次の競争軸になる

GitHub が Copilot の内部設計改善を公開した。記事が示す方向は、AIコーディングツールの競争がどこへ向かうかを読む上で注目に値する。Getting more from each token: How Copilot impro...
AIエージェント

Hubのモデルをそのままロボットへ——Strands×LeRobotが開く、エージェント制御の新しい入口

ロボットにAIを組み込む、と聞くと「専門チームが必要な領域」という印象が先に来る。強化学習、ハードウェアインターフェース、リアルタイム制御——どれもソフトウェアエンジニアには遠い話に見える。Hugging Faceのブログ記事 From t...
AI規制・政策

「軽微な脆弱性」で数億人が止まる——Fable 5停止指令が問う規制の比例性

ジェイルブレークの「主張」が引き金になった「Claude Fable 5」「Mythos 5」全面停止 米政府の指令により Anthropicは早期復旧を宣言(ITmedia NEWS)によると、米Anthropicは2026年6月12日、...
LLM・基盤モデル

「長期タスクを完遂できるか」——GLM-5.2が問い直す能力評価の軸

多くのLLMベンチマークは、一問一答に近い形式で能力を測る。数学問題を解かせる、コードを一画面書かせる、質問に答えさせる——いずれも「点」の精度評価だ。しかし実務で求められるのは、複数ステップにわたるタスクを最後まで完遂できる「線」の能力で...
生成AI

審査が変われば住宅は増える——DeepMindが計画許可の壁に切り込む

住宅が足りないなら、もっと建てればいい——そう単純な話ではない。Unlocking UK house-building with AI-accelerated planning(Google DeepMind)は、イギリスの住宅計画審査プロ...