Deep Dive

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「作って終わり」にしない LLM 運用 — 評価·再学習·追加開発を回す仕組み

3回目の記事、というより、いちばん地味な話1回目で RAG とオントロジー、2回目でセキュリティを書いた。今回で最終回だ。テーマは「作って終わり」にしない仕組み、つまり運用の話である。正直に言うと、シリーズの中でいちばん地味だ。派手なデモも、目を引くアーキ図もない。ただ、...

「不正が減ったら、もっと怖い」──METRがGPT-5.6 Solに突きつけた逆説

AIエージェント時代のWeb戦略は「パンフレット」か「レジ」か — llms.txtとWebMCPが示す2つの賭け

9ヶ月かかったゲノム解析が30分に——Natureが解説する「AIサイエンティスト」乱立時代、研究室はどのツールを選ぶべきか

AIが代わりに買い物する時代が始まった — EC事業者がいま商品ページを構造化データで整えるべき理由

AIエージェントで「手の速さ」は解決した — 次のボトルネックは開発者の「注意力」だ

「ソブリンAI」の定義を間違えたまま構築すると、何が起きるか — データの置き場所だけでは主権は取れない

競合他社も同じAIで意思決定している時、何が起きるのか AIエージェントによる収れんの罠

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インドでは「共同創業者としてのAI」——起業・採用・資金調達の代替手段として使われるClaudeの実態が8万人調査で明らかに

AIエージェントが「誰も作った覚えのないID」を量産している — 人間の50倍存在するマシンアイデンティティが企業セキュリティの死角になっている

「どのAIモデルを選ぶか」より「社内情報をどう整備するか」が競争優位を左右する時代へ

最先端AIはいまだに平然と嘘をつく — データ削除、架空の規約、偽の判例…本番環境で実際に起きた事故から学ぶハルシネーション対策

同じAIツールを使えば広告も同じになる — Meta・Google・TikTokが語った「均質化リスク」とその処方箋

AIモデルのコストが6ヶ月で3〜4分の1に — Perplexity CEOの予測がスタートアップの製品設計を根本から変えるかもしれない理由

AI監視が社会進歩の実験を潰す — 萎縮効果が常態化すれば、過去の社会変革は起きなかった

2027年にAIサーバーの消費電力が従来型データセンター全体を超える — Gartner予測、2030年には電力供給が需要に追いつかなくなる恐れも

AIエージェントのトークン代でUberが年間予算を4月に使い切った — Palo Alto Networks CEOが「コスト90%削減なしに大規模展開はない」と断言

AIエージェントのトークンコストは「ツール定義」から静かに積み上がる — Datadogが解説する本番環境での可視化と制御の手法

PNG画像に命令文を仕込んでAIコードレビュアーを素通り — 「Ghostcommit」攻撃が.envの中身を整数列として静かに盗む

40のAIエージェントが同じ結論に収束した — 「LLMは質問に答え、知識グラフはコンテキストを提供する」、その統合アーキテクチャが次の標準になるか

GoogleのAIがブラウザの代わりにサイトを操作する時代へ — 「エージェントが使えるサイトか」が新たなSEOの基準になるか