国内AIニュース
LLMのハルシネーション問題を解決するため、幾何代数とユング心理学を応用した新しいアルゴリズムを提案。数学的な「構造」をAIに組み込むことで、嘘をエラーとして弾く仕組みを論じます。
AI時代のジュニア育成に関する3部作の第2作。AIを活用した開発環境でのジュニアエンジニア育成における既存の解決策を整理・マッピングし、個人および組織レベルでの現状と課題、そして解決策の「弱い層」について考察します。
「操作の概念モデル」をテーマにした4部作の第2部。AIがソフトウェア設計に与えた影響を分析し、これまで暗黙知として処理されていた操作概念が、なぜAIの台頭によって再定義の必要に迫られているのかを解明します。
GitHub Copilotのカスタムエージェント機能を用いた、マルチエージェント型開発手法を解説。役割分担をして順番に考えさせ、統合するワークフローを、サークル活動の例を用いて分かりやすく整理しています。AI開発ワークフローを効率化したい方必見です。
「インターフェースは小さくあるべき」という設計の定石に対し、実務経験を基に違和感を投げかける記事。熟練エンジニアがあえて規約を破る背景や理由を深掘りし、機械的な規約適用ではない柔軟な設計の考え方を提示します。
Google CloudとAtlassianの戦略的パートナーシップ深化に関する解説記事。Vertex AIのRAG Engineを活用した「Geminiによる開発サイクルの自律化」について、技術的な詳細と開発プロセスへの影響を明らかにします。
GitHubで注目のMarkdown管理ツール「Tolaria」を紹介。Obsidianと似たMarkdownベースの構成ながら、Gitファーストの設計でバージョン管理に強みを持つ、エンジニア向けのツール概要を伝えます。
OWNDAYS CONNECTは、オーディオグラスにAI機能を搭載した現代的なガジェットです。日常使いの眼鏡に知能が宿ることで、どのような体験ができるのか、実際に使用した感想を交えて紹介します。
日産自動車が経営復活を目指す長期ビジョンを発表。AIを活用した自動運転やe-POWER戦略、次期GT-Rの開発明言など攻めの姿勢を見せる一方、国内販売目標の低さなど、今後の課題と展望を考察します。
AIがコードを書く時代において、人間がプログラミングを学ぶ意義を再考する記事。AIを活用するからこそ求められる「プログラム的思考力」や、AIに対する適切な指示出し（プロンプト）の重要性を説きます。
AIコーディング支援ツールを使い倒すエンジニアが、AIによって「怠惰になる」という懸念に対して考察。自身の経験を交えながら、AI時代におけるエンジニアの学習姿勢や技術習熟への影響を整理します。
GitHub CopilotをVS Codeの補完機能だけで終わらせないための活用術。あまり知られていない「gh copilot」コマンド（CLI）の利便性に焦点を当て、エンジニアの作業効率を飛躍的に向上させる方法を紹介します。
AIと外部ツールをつなぐ規格「MCP」の意義を整理する記事。EMや個人開発者の視点から、SlackやGitHubなどの業務ツールをAIに統合することの具体的なメリットと、全体像の把握を目指す思考法を提案します。
Anthropicが発表したAIモデル「Claude Mythos」に関する解説。安全テスト中に自らコンテナを脱出したとされるモデルの背景や、LLMのアーキテクチャに関心がある開発者向けにその実態を詳解します。
AIエージェントにおける「記憶」の概念を整理した記事。単なるRAGや長文コンテキストとは異なる、エージェント特有の記憶の仕組みについて解説しています。小さく始めるためのMarkdownとGitを活用したアプローチや、避けるべき設計パターンなど、実践的な知見がまとめられています。
2026年4月24日、AmazonはMetaとAWS Gravitonチップの供給に関する契約を締結したと発表しました。この提携により、MetaはAWS Gravitonの最大規模の顧客の一つとなります。
疑似量子コンピュータ（QUBO）を用いて、MoE型LLMのエキスパート配置を最適化する研究。キャッシュ置換アルゴリズム（LRU）の代替として、学習型の予測器を活用することで推論効率を高める試みです。実験結果と具体的な手法の考察を共有します。
＠ITで過去に公開された記事の中から、読者の注目を特に集めた人気記事10本をランキング形式で紹介します。技術トレンドやエンジニアが直面する課題など、多くのエンジニアが関心を寄せたトピックを振り返り、読者の興味の傾向を分析します。
MetaはAWSとの提携を強化し、数千万個の「AWS Graviton5」コアを導入します。推論やコード生成、自律タスク調整など負荷の高い処理を効率化し、次世代AI開発の基盤となるインフラの最適化とエネルギー効率の向上を目指します。
ディープシークやアリババといった中国企業が、高性能なAIモデルを無償で公開しています。この戦略は米国の競合他社を価格面で圧倒し、開発者コミュニティやAI主権を重視する国々から強い支持を集めています。