AI IoT

Linux Foundationは、エージェント型AIのセキュリティインシデントを業界で共有するためのガイドライン「SAFE」について意見募集を始めた。NVIDIAやCisco、CrowdStrikeなどが初期案の作成に参加している。

OpenAIは、次世代AIモデル「GPT-6 Astra」を発表した。PC自律操作やコーディング、セキュリティ検証などの能力が大幅に向上し、抽象推論ベンチマークテスト「ARC-AGI-3」で99.9％のスコアを達成したという。

Metaが新たに公開したモデル「Muse Spark 1.3」は、推論能力の強化により開発時の「会話の往復」を削減するという。100万トークンのコンテキストやマルチモーダル処理を継承しつつ、選べる2種類の料金体系を提示している。

Googleは、「Gemini 3.8 Flash」と防衛特化の「Gemini 3.8 Flash Cyber」を発表した。3.7と同等の低価格を維持しながら、コーディングや推論、脆弱性検知／修正の性能を大幅に向上させた。

Anthropicは、新AIモデル「Claude Fable 5.1」および「Claude Mythos 5.1」を発表した。キャッシュ読み取り価格の引き下げによりFable 5.1は最大約45％のコスト削減が見込めるとしている。脆弱性検知への対応など、セーフガードも一部変更されたという。

AIがコードを書き、テストし、レビューまで担う時代が始まった。では、開発者の仕事はどのように変化するのか。仕様書中心の開発を見直した弥生の実践と、ビル・ゲイツ氏の問題提起から、AI時代に人間に残される仕事と、その境界線を考える。

ガートナージャパンは、2026年の日本における未来志向型インフラテクノロジーのハイプサイクルを発表した。7項目が「過度な期待」のピーク期に位置付けられている。

2026年10月1日に施行される改正労働施策総合推進法により、企業にはカスハラへの対策が求められる。アイフォーカスは、AI音声データ解析機能を備えたLTE通信スマートウォッチ「カスハラ対策Watch」を2026年10月1日から提供開始すると発表した。

AnthropicやOpenAIでは、研究者とエンジニアをまたぐ共通の社内肩書きとして「Member of Technical Staff（技術スタッフの一員）」が使われている。元CTOたちが次々とこの肩書きに転じている現象から、肩書きが専門性を証明しなくなった時代に何が価値を決めるのかを考える。

限られた職員で行政サービスをどう維持するか――。鹿嶋市は本格的に「生成AI」の活用に乗り出した。まずは公式Webサイトと「Claude」で市民対応業務を改善。「Claude Code」による内製化にも着手している。狙いやその仕組みについて同市に取材した。

バイクに乗る若い人の運転はどうも危なっかしく感じられることがあります。そこで、手軽に乗れる原付一種（かつての排気量50ccまでのバイク）を対象に、年齢と交通事故死傷者数との間に関係があるかどうかを調べてみたいと思います。つまり、相関のベイズ検定に取り組もうというわけです。『社会人1年生から学ぶやさしいデータ分析』ベイズ統計編の第8回です。

OpenAIは、AI投資の成果を測る指標として「1ドル当たりの有用なインテリジェンス」を提唱した。購入したシート数や利用者数といった導入状況ではなく、完了した仕事の量と品質、成功したタスク1件当たりのコストで評価する考え方だ。

OpenAIがChatGPT BusinessでPremiumシートの提供を開始した。Anthropic、Cursorに続き、主要な企業向けAIで、利用量の多い社員だけ上位シートを割り当てられる仕組みがそろった。3社の料金や利用枠、実際の設定方法を比較し、企業のAI利用で何が変わるのかを考える。

システムを導入すれば、Excelを使った手作業はなくせるはず――。ところが実態は、そう単純ではない。なぜシステム外の作業が残り続けるのか。給与計算に関する調査結果から探る。

AIにコードを書かせる時代が来た。では、開発者は不要になるのか。ビル・ゲイツ氏は、ソフトウェア開発がAIによる大きな変化にさらされる一方、新たな需要も生まれると指摘する。その先にあるのは、開発者の「仕事」そのものの再定義だ。

Anthropicは、AIを安全かつ効果的に活用する方法を学べるWebサイト「Claude Academy」を公開した。

ABI Researchは、急拡大するAI推論市場の現状を解説した。生成AIの本番利用が広がる中、推論ワークロードは2033年にトレーニングを追い越し、消費電力は2035年に46ギガワットへ拡大すると予測する。

AIエージェントなど自律型AIを本番運用している日本企業は17％にとどまることが、Confluentの調査で分かった。活用を進める上での課題とは何か。その解決策とは。

Okta Japanは、企業におけるAIツールの利用実態をまとめたレポートを発表した。Okta Platformの2万以上の組織における4年間の匿名化されたアクセスデータを分析したものだ。

Arena AIのコーディング性能ランキングでは、上位20モデルのうち8つを中国発が占める。AIモデルの中継サービスOpenRouterでも、米企業が中国モデルに流すトークンの比率は58％に達した。利用者からは見えないAIサービスの「中身」で、いま何が起きているのかを追う。

「ChatGPT」に加えて「ChatGPT Work」「Codex」も使える、Linux版のデスクトップアプリケーションのプレビュー版が登場した。できることと、できないことを整理しよう。

Mozillaは、オープンウェイトのAIモデルの利用動向など現状をまとめたレポート「The State of Open Source AI」を公開した。同社と調査会社SlashDataによる調査、「Chatbot Arena」やOpenRouterの公開データに基づいている。

建築AI経営研究会は、「建築AI経営実態調査」の結果を公開した。特定部署以上でAIを活用する企業が68.5％に達したことが判明した。課題は導入初期の試行錯誤から「新たな壁」にシフトしている。

主要なAIチャットサービスの「ChatGPT」「Gemini」「Claude Sonnet 5」の中で、応答速度が一番速いのはどれなのか。時間帯によって速度は変わるのか。測定値はどれだけ安定しているのか。実測を基に検証する。

AIの出力を別のAIが評価する手法「LLM as a Judge」。その基礎をdotDataがブログで解説した。AIにAIを評価させながら、その品質を確保するにはどのような手法が有効なのか。

アクセンチュアの調査によれば、日本企業の78％がAI投資拡大に意欲を示す一方、全社的な成果を実感する企業は13％にとどまり、世界平均を大きく下回っている。何が足りていないのか。

GoogleからAI研究の中心人物が相次いで去った。「Geminiは終わった」という見方に対し、「最先端ではなく、AIを社会全体に行き渡らせる“電力網”で勝つ賭けだ」という別の解釈もある。電気の歴史になぞらえながら整理する。

AIを使うかどうかだけではなく、どの程度使いこなせるかも問われる中、活用スキルの差は業務効率だけではなく、仕事やキャリアにも影響し始めているという。何が起きているのか。ITエンジニア572人の調査から探る。

JetBrainsは、AIエージェントの応答を圧縮するスキル「Caveman」の効果を検証したした結果を公式ブログで公開した。Cavemanは、「エージェントの応答を原始人のような簡潔な言葉に変えることで、トークンを65％削減する」と主張しているスキルだ。

手に汗握るホラー映画を観た後では、観る前よりも握力が強くなったような気がしませんか？　同じ人の2回の測定値の差を求め、ベイズ統計により検定します。事前分布のパラメーターを変えても結果が安定するかどうかを調べる「感度分析」にも触れます。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編の第7回です。

AIエージェントの基礎から本番実装まで学べる5つのガイドをGoogleが無償公開した。Kaggleと共同で実施した研修プログラムを基にした内容で、開発者の実務に直結する知識を習得できる。各ガイドが扱う内容とは。