国内AIニュース
研究チームがキイロショウジョウバエの中枢神経系全体の配線図を完成させました。約16万6700個のニューロン接続データが公開され、数日でゲーム『DOOM』や『スーパーマリオ64』を操作させる実験が行われるなど、神経科学とAI分野で大きな進展を見せています。
情報発信の重要性を説くPRIZMAが「GROWTH 祭 TOKYO 2026」に出展。AI時代において、データと企画を掛け合わせた「一次情報」の価値と発信方法に焦点を当てます。
生成AI技術を中心に、最新のサービスやソフト、ハードウェアのレビュー、ニュース、インタビュー、イベントレポートなどを網羅的に紹介する連載記事の紹介。
OpenAIの新モデル「ChatGPT Images 2.5」が提供開始。生成速度が最大50％向上し、参照写真の保持や部分編集など機能が強化され、全ユーザーが利用可能です。
複数のAIコーディングエージェントを併用する際、作業の中断や再開がボトルネックになります。本記事では、異なるエージェント間やプロジェクト間でのセッション管理を効率化し、開発の流れを止めずにタスクを即座に再開できるツール「ax」の活用方法について紹介します。
LLMの事前学習において、同一知識を教科書やブログなど多様な表現（補助ビュー）で与えることが、反復学習より知識習得に有効であることを検証。教師モデルの強さに依存せず学習を改善する等の知見を紹介。
AIエージェントによる開発の次の課題は、複数のタスクを自律的かつ安全に遂行し続けることです。本記事では、SaaSプロジェクトで導入している「コマンド・スキル・ルール」という運用体系と、IDE・CI/CD・E2Eを活用した、人間が適切にレビューを挟むための安全網（ハーネス）の仕組みを解説します。
AIエージェントを本番運用すると、従来の監視手法ではブラックボックス化により原因究明が困難になります。本記事では、Amazon Managed GrafanaとCloudWatchを用いた、AI特有の挙動を可視化する3つのオブザーバビリティ指標と、インシデントに即応するための実戦的な監視設計について解説します。
AIをゲーム開発に活用する際、コード生成単発では効率化に限界があります。ブラウザゲーム『VOLT NOMAD』の制作事例を通じ、企画からテストまで全工程をAIとつなぐパイプラインの構築方法を紹介。53コミットを積み重ね、一貫した制作フローを実現する手順と指示出しのコツを解説します。
現代のAI研究でPythonが主流のなか、AIが生成した証明の検証などで再び「LISP」的な発想が見直されています。OpenAIによる流体方程式の証明を事例に、なぜ今改めてLISP的な言語仕様や発想がAI開発の現場で再評価されているのか、その歴史的背景と現代的な意義を考察します。
LLMが次トークン予測を行う仕組みを解説。Tokenizerによる文字列分割の性質と、モデルが賢くなるほど重要になる「事実・制約・状態」をモデル以外でいかに管理・補完すべきかという設計上の課題を考察する。
2026年4月以降のEinoにおける主なアップデートを解説。個別の機能追加にとどまらず、エージェントの制御履歴、プロバイダー固有イベントの構造化、中断・再開前提の状態保持など、設計の進化に焦点を当てる。
検索やサジェストへLLMを組み込む際、高コストなモデルを全リクエストに通すのは非現実的です。本記事では、安価なモデル（Haikuなど）で事前に候補をスクリーニングし、必要な場合のみ高性能モデルへ送るコスト最適化設計と、その検索精度を維持する具体的な運用ルールを解説します。
LLMエージェントの計画と実行には、1971年に登場した「STRIPS」との共通点が見られます。STRIPSは直接の祖先ではありませんが、行動を機械にどう扱わせるべきかという問いに対して、現代のエージェント開発でも通用する答えを出しています。AIの歴史的知見からエージェント設計の本質を学びます。
レガシーシステム保守を行うシニア層向けに、AIを用いた改善手法を解説。Claude Codeを活用し、修正案の作成からレビュー、元に戻す手順まで、一人法人エンジニアの業務効率化術。
個人開発のAIコンパニオンアプリ「MIMIKU」の開発記録。React(PWA)とAWSサーバレス構成を採用し、AIの利便性だけでなく、命に関わる安全設計、課金暴走を防ぐガードレール、持続可能なデータ設計という「個人開発でも破綻しない」堅牢なバックエンド構築術を解説します。
「パスタを折るな」という思想に基づいた、保守可能な実装指示変換アプリ「PASTA BREAKER」の事例紹介。雑な要件を真面目な実装指示へ変換する仕組みの裏側や、AI開発における「責務の分離」という重要な設計原則を、コミカルなネタを交えながら技術的に解説します。
LLM開発におけるトークン効率化の基礎知識を整理。Claude Code等のコストや利用リミットを意識し、Uberの事例などを交えながら、開発現場で避けるべき無駄な消費と効率的な活用術を解説する。
Qwen3.8 27BなどのLLMを単一GPUで動かす際の問題と対策を解説。vLLMを用いた推論サービング環境におけるTensor ParallelとPipeline Parallelの適切な選択と使い分けを論じる。