国内AIニュース
納品書の転記作業を効率化するため、GASを活用したWebアプリの開発事例。OCRで文字起こしを行い、Geminiが項目を予測、最終的に人間が修正・確認してスプレッドシートへ保存する仕組み。完全自動化ではなく、人間の確認ステップを介在させることで精度と運用のバランスを両立させている。
マイナビが2027年卒の就職活動で流行した用語を発表。ChatGPTを指す「チャッピー」や「チャピる」「ギュられる」など、AIの普及に伴う新たなトレンドをランキング形式で紹介。
ComfyUIで大規模モデルをロードすると強制終了する問題の原因が、Windowsのページファイル（仮想メモリ）の未設定にあると解説。PowerShellで状態を確認する方法と、RAMが十分にあっても仮想メモリが必要となる技術的背景を提示。トラブルシューティングのための具体的チェックリストを共有。
SB Intuitionsが2026年8月に公開した日本語エージェント評価ベンチマーク「J-tau」の解説。tau2-benchを基に、小売・通信・航空の3ドメインで日英比較が可能。小売分野での検証では、本人確認時の姓名順序ミスが精度低下の主因であることが判明した。
ChatGPTにおすすめを聞いた際、なぜ特定の製品やブランドが提示されるのか。AIが検索前から知識として候補を保持している可能性と、その選定プロセスについての解説。
TSMCが席巻する半導体業界で、日本のラピダスが「2ナノ」量産化に挑む。小池淳義社長が掲げる、RUMSによる多品種生産戦略と北海道をシリコンバレー化する展望に迫る。
SBIホールディングスが米Anthropicとの提携を発表。最優先戦略として「AIドリブン」を掲げ、北尾吉孝会長のもと専門人材活用と証券業務へのAI導入で年27億円の増収を狙う。
生成AIの活用が停滞していた首都高速道路が、Google Geminiを起点とした工夫で導入を成功させた事例。組織の壁を越え、現場での活用を促進した具体的な手法を解説。
iwafu株式会社がリリースした「iwafu Flash」は、位置情報と連動した投稿に特化したリアルタイムSNSアプリです。地図情報やイベントデータと投稿を紐付けることで、訪日旅行者や国内ユーザーに対し、現地の催事、気候、混雑状況などの「今」の情報をリアルタイムに共有します。
株式会社Paradisが不動産業界向けに「Aiスマート重説 for レントロール」を提供開始しました。契約書などをアップロードするだけでAIが主要条件を自動抽出し、最短数分でレントロール（賃貸借条件一覧表）を作成する機能で、業務工数の大幅な削減を実現します。
SlackがAIエージェントとの協働機能「Slack Code」を発表。専用チャネルでコード差分や計画を確認し、人間の承認を経て安全に実行できる開発者向け新機能の概要。
AlibabaがリリースしたQwen3.8-27Bの紹介。高性能かつ低VRAM（約8GB〜）で動作可能な点が特徴。量子化により民生用GPUでの運用が現実的となり、ローカルLLMコミュニティで注目を集めている。
llama.cppをLinux環境で導入するための手順メモ。必要なライブラリのインストールから、gitクローン、CUDAを利用するためのCMakeビルド設定までを簡潔にまとめた技術備忘録。特にCUDAの計算能力（アーキテクチャ）指定の重要性に言及している。
カルビーが開発したAIシミュレーター「C-BOSS」について。ばれいしょの供給管理を最適化し、現場の壁を越えてデータ駆動型のサプライチェーンを構築した背景を解説。
本人訴訟を行った米国の男性が、裁判所提出書類にAIへ有利な出力を指示するプロンプトインジェクションを隠していた事例。AI活用における法的な倫理課題を浮き彫りにした。
Ollamaを使用したQwen3.8:27bのセットアップガイド。インストールコマンドからモデルの取得、CUDAを利用した実行方法までを網羅している。実行時のハングアップを防ぐための注意点も記載。
NVIDIA-SMIを用いたGPU環境確認の出力ログ。ドライババージョン580.173.02、CUDAバージョン13.0環境下でのステータス状況を記録した参考データ。
GoogleのAI研究者が相次いで退社する現状に対し、「Geminiは終わり」とする説と、AIを社会インフラ化する「電力網」戦略との見方を電気の歴史になぞらえて整理する。
検証環境としてのハードウェア構成リスト。ASUS X99-AマザーボードにIntel Core i7-5960X、GPUとしてGTX 1060とTesla P100×2基を搭載した構成。
MAS AXIOMは、マルチエージェントシステム（MAS）における「LLMの判断ミス」や「制約の逸脱」といった課題を解決するための手法です。LLMの推論能力に頼るだけでなく、論点整合性と制約技術を組み込むことで、より確実で意図に沿った回答を生成する仕組みを提唱しています。