LLM・基盤モデル

GPT-5.6は、モデル選定を設計対象に変える

The builder’s guide to GPT‑5.6 は、GPT-5.6 を使うスタートアップが、より速く、低コストな AI エージェントをどう構築しているかを示した OpenAI のガイドです。要点は、単に高性能モデルを使う話では...
LLM・基盤モデル

AI教育の焦点は、教材生成より「先生を支える設計」に移る

AI in Indian Education: Atal Innovation Mission and Google launch ATL Saathi — Google DeepMind は、Google DeepMind とインド政府系...
生成AI

手話AIが問う、入力インターフェースの公平性

音声入力が当たり前になった一方で、手話を使う人にとってスマートフォンへの入力は、まだ多くの場合「文字を打つ」ことに縛られていました。Google DeepMind は Putting sign language AI into users’...
LLM・基盤モデル

AI時代のOSS運営は、ルールをコードのそばに置けるか

AIが書いたプルリクエストを、ただ増える負荷として見るか。それとも、プロジェクト側の受け入れ設計を見直すサインとして見るか。OSSメンテナンスの論点は、貢献者の質だけでなく、プロジェクトがAIに読まれる形になっているかへ移りつつあります。G...
AIコーディング

最初のプロンプトは、仕様書ではなく作業の入口になる

GitHub Blog の Write your first prompt with the GitHub Copilot app は、GitHub Copilot app で最初のプロンプトを書くための基本を紹介しています。要点は、対象リ...
生成AI

AI開発の足場は、速度より先に可用性を問われる

GitHub availability report: July 2026 - The GitHub Blog は、2026年7月に GitHub で発生した8件のサービス劣化を振り返る可用性レポートです。GitHub Actions、Co...
LLM・基盤モデル

AI活用は、個人の効率化から業務OSづくりへ進む

OpenAI の事例記事 How RingCentral builds AI-native work from engineering to ops では、RingCentral が ChatGPT Work と Codex を使い、AIプ...
LLM・基盤モデル

AI導入の差は、モデル選びより実行環境で開く

OpenAIが2026年8月12日に公開したFrom assistance to execution: How enterprises put AI to workは、企業におけるAI利用が「質問への回答」から「仕事の実行」へ移りつつあるこ...
AIエージェント

エージェント時代の開発者は、コードを書く人から流れを設計する人へ移る

AIエージェントの価値は、単発のコード生成よりも、その出力をどう安全に開発プロセスへ流し込むかで決まります。GitHub Blog の From coder to orchestrator: How agents shift the rol...
生成AI

医療AIの焦点は、診断精度から「診察の場」へ移り始めた

AMIE: Advancing medical AI for video consultations では、Google Research と Google DeepMind が研究用医療AIシステム AMIE のビデオ診療能力を示していま...