Deep Dive

AIが「醜悪なコード」を大量生成してLinuxカーネルのビルドを最大90%高速化 — ボトルネック発見にLLMを活用したARMエンジニアの実践

AIスケールに成功している企業は4社に1社未満 — Gartner調査が示す「投資と測定」の断絶

AIの恩恵が一般市民に届くまで何十年かかるか — 「エンゲルスの停滞」が示す、テック好景気と大多数の生活が乖離し続ける構造

AIとの協働で「どれだけ任せるか」を5つの役割で整理する — ESLint作者が提唱するロール使い分けの考え方

AIエージェントを59%が導入しているのに自律ワークフローに転換できているのは9%だけ — Whartonが示す「信頼の設計」という解決策

LLMエージェントが「手順の迷子」になる問題、グラフ構造の反復改善で解決へ — 人手設計なしに失敗から学び続ける実行フレームワーク

バックアップデータがAIの金鉱に--Cohesityが狙うセカンダリーデータの新価値

AIエージェントは「逸脱しても例外を投げない」 — 自律化時代に求められる観測性の3層設計

人件費を年500万ドルから4万ドルへ — AIエージェントだけでヘッジファンドを運営する男の実態

1日10万件のサポートチケットを65%削減 — 「評価ファースト」設計でAIエージェントの信頼性を担保したZeptoの実践

ChatGPT Images 2.5は「変えたい部分だけを変える」が売りだが、通常チャットでは精度の低いモデルが動いている——The Decoderが2モデル構成の実態を検証

AnthropicがAIによる米国GDP33%増を試算 — 「楽観シナリオ」でホワイトカラーの失業率は17.9%に達する

「質問に答えるAI」から「自分で動くAI」へ — マルチエージェントがエンタープライズSaaSの設計思想を塗り替えようとしている

オープンソースAIスタック「MIGHT」で理解する——モデル選択・推論・ツール連携の全体像

OpenAIがGPT-6 Astraを「異質な知性」と呼びAGI到来を宣言 — ベンチマーク首位でもなく実態は「優れたコーディングモデル」、規制を求める声の裏にある商業的思惑との指摘も

4万行のFortran 77をC++へ——AIエージェント単独では失敗した、人間がゲートを持つ構造化ワークフローという答え

AnthropicのCEOが「失業率10〜20%」と警告していた——しかし自社の経済モデルでは、それが「最も起こりにくいシナリオ」に分類されていた

OpenAI CodexをRustで書いた理由 — コアエンジニアが語る設計思想、社内「全知」システム化、そしてGoogleがChatGPTより1年早く類似システムを持っていた話

「かすり傷を負ってでも歩く」　日立が見せる覚悟　売り上げ5000億円見込む“AI事業”の拡大にどう挑むか

年間50億円の成果を創出　村田製作所が実践するAIエージェント統制の要点