AIエージェント

ドキュメント作成は、実装後の作業からPR直後の判断へ移る

機能がマージされたあと、ドキュメント担当者が差分を読み解き、実装者に確認し、遅れて公開する。この流れは多くの開発組織で見慣れたものですが、AIエージェントが入り込む余地が大きいのは、まさにこの「翻訳待ち」の時間です。GitHub Blogの...
LLM・基盤モデル

GPT-Liveが変えるのは、音声AIの速度ではなく役割です

Introducing GPT-Live は、OpenAIが発表した新しい音声モデル世代です。GPT-LiveはChatGPT Voiceに導入され、聞くことと話すことを同時に扱うfull-duplex構成を採ります。必要に応じて背後のフロ...
生成AI

AI研修の価値は、使い方より「任せ方」を学べるかにある

Helping K–12 educators build practical AI skills は、OpenAI Academy と Walton Family Foundation が、米国の K–12 教育者向けに対面型の AI Sk...
AIビジネス

AIコーディング評価は、点数より検査体制で差がつく

AIコーディング能力の評価は、モデルの順位表を見るだけでは足りなくなっています。OpenAI の Separating signal from noise in coding evaluations は、SWE-Bench Pro の公開タ...
AIビジネス

AI企業の政府契約は、技術力より統制設計で差がつく

Our approach to government and national security partnerships は、OpenAI が政府・国家安全保障領域での提携方針を示した記事です。民主的説明責任、人間の判断、法の支配を前提に...
生成AI

AI基盤の選び方は、GPUからストレージ分離へ進む

Run AI workloads on any cloud, store on Hugging Face: zero-egress storage with SkyPilot は、Hugging Face Storage を SkyPilo...
LLM・基盤モデル

エージェントは「呼び出す機能」から「任せる作業者」へ近づく

What’s new in Managed Agents in Gemini API では、Gemini API の Managed Agents に background execution、remote MCP server integ...
生成AI

AI導入の壁は、モデル性能より組織の待ち時間に移りつつある

AIの性能が上がるほど、企業の差は「何を使うか」ではなく「どれだけ早く組織が動けるか」に移っていきます。Designing Organisations That Can Keep Up With AI は、AIの便益を十分に引き出すうえで、...
LLM・基盤モデル

AIネイティブ化は、ツール導入ではなく「使える組織」を作る話だ

OpenAI の事例記事 MUFG aims to become AI-native with OpenAI は、MUFG が三菱UFJ銀行の約35,000人に ChatGPT Enterprise を段階展開していることを伝えています。要...
LLM・基盤モデル

AI導入の価値は、速度より先に「複雑さを扱える範囲」を広げる

Australian Payments Plus moves faster with ChatGPT and Codex は、オーストラリアの決済インフラ企業 AP+ が ChatGPT Enterprise と Codex を業務に取り入...