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Smart & Social : スマートでソーシャルなアプリ開発のための総合技術情報フォーラム

スマートでソーシャルなアプリ開発のための総合技術情報フォーラム

文字列生成を捨てた：

ハルシネーション排除、最大200倍高速――元OpenAI研究者の新AI「Jev」は何が違うのか

TypeSafe AIは、自動化に特化した新AIモデル「Jev」の早期アクセス提供を開始した。文字列生成を廃止し、従来のLLM比で最大200倍の高速化とハルシネーション排除を実現したという。（2026年9月25日）

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iOSアプリ開発入門
～iPhone iPad iPod touch

盛り上がるiOS（iPhone・iPad・iPod touch）アプリ開発。そのハウツーや魅力に関する＠IT記事一覧です

HTML5 + UX

HTML5に代表される、オープンなWebプラットフォームに関する総合技術フォーラム。HTML5やAPI、ブラウザのアップデート情報。アプリ開発者／制作者向けに、UX観点からのWebアプリ作成のノウハウ記事を提供していく

Java Agile

Java技術者とアジャイル開発者のための総合情報提供フォーラム

Coding Edge

プログラマであることに誇りを感じるヒトのための技術情報フォーラム。プロフェッショナルなプログラマの知的好奇心を刺激し、現場で抱える問題をすっきり解決します

TOP STORIES

コストはClaudeの半分、勢力図はこう変わった：

企業が使うAIモデル、1年半で6割超が「中国製」に　「最高性能のオープンモデルはほぼ中国発」の理由

RedMonkは、オープンウェイトモデルを地理的要因、ライセンス、能力、リスク、経済モデル、リリースタイミング、サイズ、蒸留という8つの観点から分析したブログ記事を公開した。（2026年10月9日）

AI活用を全社に定着させるには、何が必要なのか：

富士通では「Copilot」10万ライセンスの利用率が“9割超え”　「導入したけど使われない」をどう防いだ？

全社にAIを導入しても、実際に使われなければ効果は生まれない。「Microsoft 365 Copilot」を社内導入した富士通は、どのようにしてAI活用を全社に定着させ、日常業務の変革につなげたのか。（2026年10月8日）

自動ジョブ250本以上が稼働：

社内9部門、62体のエージェントをどう運用？　「AI社員」が働く企業の実例

AIエージェントが実際に企業の業務を担うようになると、仕事はどのように回るのか。AIに何を任せ、人間は何を担うのか。生成AIの研修やコンサルティング、開発を手掛けるUravationが公開した「AI社員」62体の働き方から、その一例を見てみよう。（2026年10月8日）

Agent時代の必須知識　APIから読み解くAIの裏側（4）：

AIの「トークン浪費」を減らす5つの打ち手――AI請求額が“また増えた”をどう抑制？

AIエージェントの利用では、気付かないうちにコストが膨らむ「トークンの浪費」が起こりがちです。どうすればAIエージェントが消費するトークンを適正に抑制できるのでしょうか。5つの視点で考えます。（2026年10月8日）

LLMを本番に出す前にやるべきこと：

「ベンチマーク高得点」AIでも“本番”で障害頻発　GitHubがLLMの誤検知を「95％削減」した7つの教訓

GitHubは、LLMを本番環境への展開前に評価する方法について解説したブログ記事を公開した。（2026年10月6日）

お勧め連載

過去記事

「ベンチマーク高得点」AIでも“本番”で障害頻発　GitHubがLLMの誤検知を「95％削減」した7つの教訓（2026/10/6）

「トークン単価は8割下がった。なのに請求額は増えた」――その“見えないAI浪費”の正体（2026/10/6）

ITエンジニアの8割超「AIは人間より優れた判断をする」と認める　“でも任せられない”業務とは（2026/10/5）

「DMに逃げる理由は秘密保持ではない」　人とAIエージェントの“最強チーム”を作るベストプラクティス（2026/10/2）

「AIを使えば早くできるでしょ」と言われがち――エンジニアを困らせる"勘違い"の正体とは？（2026/10/1）

「システムプロンプト陳腐化」をどう防ぐか　AWSの試行錯誤に見る「自社AIエージェント」運用のポイント（2026/10/1）

「マルチエージェント」を名乗るだけの作品が続出　Googleが数千の応募から見つけた“勝てる設計”4つのパターン（2026/9/30）

マニュアルのないファイルを「だましだまし」運用　6割超が「前任者の謎マクロ・関数」に苦労（2026/9/29）

「10年ぶり刷新」　Android向けサードパーティーストアアプリ「F-Droid 2.0」公開（2026/9/29）

AIエージェントに頼るだけでは失敗する　「あと5年」で打つべき次の一手（2026/9/29）

「AIがSaaSを消す」は根本的な誤解　IDCが示す“本当に起こる変化”とは（2026/9/28）

「AIトークンコスト増を44％抑制」できる可能性も　高性能モデルの“使い過ぎ”、どう減らす？（2026/9/26）

「1週間の開発タスク」でAIの限界を検証　Googleが「Android Bench 2.0」公開（2026/9/26）

ハルシネーション排除、最大200倍高速――元OpenAI研究者の新AI「Jev」は何が違うのか（2026/9/25）

AI内製化、9割超が「停滞、頓挫」を経験　つまずく原因は“技術”ではなかった（2026/9/25）

AIを導入しても“組織的には使われない”のはなぜ？　「個人利用」にとどまる理由と脱却策（2026/9/24）

Claudeがブラウザを自律操作する「Claude in Chrome」一般提供　プロンプトインジェクションをどう防ぐ？（2026/9/24）

「汎用AIにデータを渡すだけ」では専門業務をこなせない？　トムソン・ロイターが独自LLM「Thomson」を構築した理由（2026/9/24）

キユーピー、AIで工場シミュレーションモデルの開発工数を8割削減　3つの壁をどう乗り越えた？（2026/9/22）

散在する“29万ファイル”をAmazon S3に集約、「AIに聞くだけ」で検索可能に――AWSはどう実現？（2026/9/18）

経営者は「AI導入」に夢中、現場は「IT環境」に疲弊　ITサポート軽視が招く時間・人件費ロスの実態（2026/9/18）

AIへの「念のためプロンプト」はもう逆効果　Claudeのトークンを浪費する6つのアンチパターン（2026/9/18）

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