AI動向

生成AI、AIエージェント、開発支援ツールなど、AIの最新動向を整理した記事。

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#01 / AI動向
エンタープライズ・オントロジーの二つの分岐点:分析型セマンティック層か、ソフトウェア実行基盤か
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エンタープライズ・オントロジーの二つの分岐点:分析型セマンティック層か、ソフトウェア実行基盤か

「オントロジー」は企業ITで二つの潮流に分かれた。指標定義を統一し分析とLLMの文脈接地を支える分析型セマンティック層と、状態変更・事前検証・外部書き戻し・型安全なSDK生成を一体化し業務アプリの実行基盤となる操作型オントロジーである。クラウド各社は前者の...

#02 / AI動向
Knowledge Catalog と Gemini でつなぐデータサイエンスとマーケティングの自動化ワークフロー
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Knowledge Catalog と Gemini でつなぐデータサイエンスとマーケティングの自動化ワークフロー

データサイエンティストとマーケティングの分断を、Knowledge Catalog と Gemini の統合で解消する流れを、リテールバンクのローン借り換えを例に解説。自然言語でのデータ探索、PySpark 自動生成と Lightning Engine の...

#03 / AI動向
チャットを捨てた Jev:判断だけに特化したモデルは、なぜ速くて安いのか
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チャットを捨てた Jev:判断だけに特化したモデルは、なぜ速くて安いのか

TypeSafe AI の新モデル Jev は文章を生成せず、判断とその確率だけを返す。汎用 LLM より最大 193.6 倍速く、コストは約 444.6 分の 1、入力 100 万トークン 0.042 ドル、出力は無料。state と question ...

#04 / AI動向
AIの本当の大衆化は、時間の節約ではないのかもしれない
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AIの本当の大衆化は、時間の節約ではないのかもしれない

a16zの第7版レポートは、米国でAIを使う人がほぼ半数に達する一方、毎日使う人は約4分の1、課金者は4.5%にとどまり、上位1%の月平均支出は903ドルという矛盾を示す。過去3年、AIは時間を節約する生産性ツールとして理解されてきたが、数十億人を集めた消...

#05 / AI動向
DeepSeek Harness公式Desktop版レビュー
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DeepSeek Harness公式Desktop版レビュー

DeepSeek Harness公式Desktop版のリリースに伴い、CLI版からの設定継承や新機能の音声入力プラグインについてレビューします。さらに音声入力のバックエンドに使われているSenseVoiceをきっかけに見つけた「M5Stack AI-885...

#06 / AI動向
Xiaomi AI Cubeから見る「ローカルインテリジェンス」の台頭とAIの未来
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Xiaomi AI Cubeから見る「ローカルインテリジェンス」の台頭とAIの未来

Xiaomiが開発した「AI演算ベースステーション」であるAI Cubeを通じて、単なるLLMチャットボットから、生活の基盤となる「ローカルインテリジェンス」への移行を考察する。高性能なハードウェアスペックとローカル処理によるプライバシー保護、そして真の「...

#07 / AI動向
FOMOとは?誕生の歴史からSNSでの爆発、AI時代における最新トレンドまで徹底解説
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FOMOとは?誕生の歴史からSNSでの爆発、AI時代における最新トレンドまで徹底解説

ネット用語「FOMO(取り残されることへの恐れ)」の概念や歴史、広まった背景を解説します。2000年代初頭の学術研究やハーバード・ビジネス・スクールでの誕生から、SNSや暗号資産ブームを通じた一般化のプロセスを網羅。さらに、生成AIの急速な発展に伴い、エン...

#08 / AI動向
MacでDeepSeek Harnessを導入する方法:Desktop・API・Pluginまでのセットアップ手順
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MacでDeepSeek Harnessを導入する方法:Desktop・API・Pluginまでのセットアップ手順

Mac上でDeepSeek Harnessを導入する手順を、Node.jsとdsh CLI、pnpmのインストールからDesktop版の導入、DeepSeek API Keyの設定、Plugin追加、Web/Desktop Profileの使い分けまで、実...

#09 / AI動向
未来構想:Voice to Action(音声による行動実行)の技術理論と産業変革
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未来構想:Voice to Action(音声による行動実行)の技術理論と産業変革

音声を単なる文字変換と捉える「Speech to Text」から脱却し、ユーザーの意図を汲み取り自律的にアクションを実行する「Voice to Action」理論を提唱。ハードウェアの再定義や開発者の役割転換、AI産業の未来像について論じる。

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