Deep Dive

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Fabel 5やGPT5.6のようなAIの賢さより、権利無視のKimi K3という中国AIの脅威

2026年7月16日リリースの中国製AI「Kimi K3」を、ベンチマークではなく「ガードレールの緩さ」の視点で検証します。macOS 27クローンのデモやK2.5の独立安全性評価、規制の非対称が企業のAI利用と統制設計に何を求めるかを整理します。

AIエージェントに任せたら便利だけど、怖くない？——2026年、エンジニアが議論している「自律AIの境界線」

AIは店長の仕事をどこまで代われる？富士通がイオンで実店舗検証

中国AIトークン消費、2年で1000倍超に企業内「通貨」化が加速

安いモデルほど総コストが高くなることも？AIの「やり直し回数」や「処理時間」を含めて本当の効率を見極めるアプローチ

かつて同じ目標を掲げたAnthropicとOpenAIはなぜ最大の敵に？　Fable 5 vs GPT-5.6の裏にある“思想戦”

増え続けるAI利用料、どう管理する？投資対効果を高める5つの実践ステップ

韓国「AI for Everyone」全国民に無料・無制限AIを開放へ、国産モデル50%義務の狙いとは

企業のAIガバナンス、何から整備すべき？ソフトバンクが実践ノウハウを提供

実験で確認：ClaudeはAnthropicに有利な回答を返す — LLMが自身の価値観で回答を歪める「Value Leakage」、現行のアライメント訓練では検出できず

AIエージェントに仕様書なしで実装させると何が起きるか — O'Reillyが説く「適切な仕様量」の見極め方

AIツールを導入しても従業員が使わない理由 — 問題は技術ではなく、ワークフロー設計・感情・ガバナンスにある

OpenAIはかつてのNetscapeになるのか — 「驚異の瞬間」と「権力の配置」を混同した企業が直面するリスク

AI予算は1年で3倍に膨らんだのに、期待ROIを達成できている企業は6%だけ — 2026年エンタープライズAI支出の実態

企業AIが「使えない」本当の理由はデータ分散にある — DatabricksがCRM・製品利用・財務データを統合するコンテキスト層を提唱

「プロンプトの時代は終わった」— 本番AIの主戦場はコンテキスト管理・エージェント制御・Evalの設計に移った

SAPがチャットボットではなく「表形式AI」に10億ユーロを投じた理由 — 企業の本当の価値データはスプレッドシートに眠っている

TSMCのAIチップ売上が四半期1.3兆円超え、増収33%に対して増益74%という非対称な成長の正体

NvidiaのAIネットワークは本物の優位性か — 「プロトコルはオープン、実装はプロプライエタリ」というロックインの構造

AIの電力危機がアナログ計算を復活させた — GPUのエネルギーの大半は「演算」ではなく「数値の移動」に消えている

AIエージェントに仕事を任せる前に整備すべき5つの資産 — 「良いモデルを使えばうまくいく」という誤解が招く自信満々な誤出力