Deep Dive

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Claude、9ループ計算を完了

AnthropicのClaudeが、理論物理学で未計算だった6粒子散乱振幅の9ループ計算を完了しました。費用は利用者換算で1手法あたり1,000〜2,000ドル程度です。専門家による検証、人間の並行結果、OpenAIとの値札の違いから、研究室の予算で届くAIの射程を読み解きます。

医療AI、エージェント化で性能低下

病院AI×保険AIの医療費つり上げ合戦

若手社員のAI活用では、なぜ成果に大きな差がつくのか大規模調査で判明した3つのパフォーマンス属性

dhbr.diamond.jp

NTTドコモ、「正しく質問させる」をやめ、“聞き返すAI”で変える顧客対応

kn.itmedia.co.jp

AIで「開発者に投げる」が不要に — 非技術職がデータ調査をその場でこなせるようになった話

AWSエグゼクティブ4,000人を支えるLLM品質保証の設計 — 数値精度99%をリアルタイムストリーミングしながら達成する5つの手法

AIエージェントへの「してはいけない」指示は境界を強制できない — プロンプトではなく実行層にガードレールを置くべき理由

企業向けAIは「月額定額」の幻想だった — NSA・病院・保険会社でコストが青天井になる構造的理由

AIが全課題を解けるようになったカーネギーメロン大学の講師が授業設計を根本から作り直した話 — TAとの口頭面談導入と採点コスト50〜80%削減の実践

医師がカルテ入力をやめる日 — AIが診察室の会話をそのまま電子カルテに変換し、請求処理まで自動化

AIエージェントは「できる」が「やっていいか」を確認しない — PoC成功後に露見する認可ギャップ問題

ベテランが去っても知識は残る — Rockwellが製造現場の暗黙知をAI化し、新人の独り立ちを9ヶ月から3ヶ月に短縮

AnthropicがレガシーシステムのAI移行で学んだこと — ボトルネックはコード生成ではなく「組織の承認フロー」だった

AIエージェントに「Zero Trust」を適用する前に可視性の確保が必要な理由 — 60万ドルのトークンを3週間気づかずに盗まれた事例が示す「見えないものは守れない」の現実

AIエージェントの本当の脆弱性は「委譲の連鎖」にある — 提案書の47ページ目に一文埋め込むだけで調達結果を操作できるという

企業のAIチームは「みんな同じものを作っていた」 — AGNTCon Europeで露わになったエージェント管理の制御プレーン問題

AIの性能は上がった、でもROIは上がらない — 高パフォーマー企業の6%だけが「実践している」「賢さより実行」の原則

AIの「緊急停止ボタン」義務化が進むが、そもそも止める手段が存在しない — 制御を迂回するモデルと分散インフラが立ちはだかる

【アゴラ】小林恭子：AIはどこに置かれているのか：データセンターをめぐる電力・水・情報の攻防

「数ヶ月間、コードを一行も書いていなかった」——AIコーディングをやめた開発者が1ヶ月で取り戻したもの