Deep Dive

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2026年の査読とAI・見えないプロンプトと研究者の憂鬱

学術論文には「査読」と呼ばれる審査がある。いきなり何の話だと思われるかもしれないが、今回のテーマは「査読とAI」なので、最初に確認したい。査読とは、未発表の論文や原稿を専門家が読み、「この内容で公表しても良いのか」を判断する作業だ。査読のた

2026年の査読とAI・見えないプロンプトと研究者の憂鬱

Excelの指示書がAIに読めない理由 ─ 意味が「書式」に乗っているとき

DeepSeekのAGIロードマップとは？

LLMアプリケーション評価駆動開発継続的に改善し運用していくための実践知

【アゴラ】中沢良平：大卒事務職がAIと椅子取りゲームになる時代の進学先とは？

AIを使うだけでは成果は伸びない？成果に3.6倍の差を生む「メタ・スキル」とは

AI求人の過半数がエンジニア職以外に — 4年前は1%未満だった「AI」肩書き求人が営業・HR・法務にまで拡大

「AIを使えるところを探す」という発想が間違っている — LLMを導入すべきか6つの問いで判断するフレームワーク

Claudeを蒸留したGLMに「You are Claude」と伝えると非検閲回答率が17%→85%に — 中国製LLMへのAI人格継承を実験で検証

「AIスロップ化」が静かに企業を蝕む — 速度優先の雑なAI実装が生む手戻りコスト・ブランド毀損・人材流出の現実

「AIを作る会社」より「AIで作り直す会社」が勝つ — 競争優位の源泉はモデルではなくオペレーションだ

新薬の95%が臨床で失敗する問題に、AIはどう挑むか — 腫瘍のデジタルツインから「一匹で数十万候補を同時検証」まで

AIスキル求人、2022年比で4倍に — しかもその半数以上はテック業界以外からの募集

医療FAX1枚あたり最大2.5分の手作業をAIで28〜68秒に — 米病院が2年かけてHIPAA準拠の生成AI基盤を本番展開、年間200万ドル削減へ

AIは「言われた通り」に動くが「意図した通り」には動かない — その差を測る「Genie係数」をSchneierが提唱

Claude Code・Cursor・GitHub Copilot を徹底比較 — 「コード補完」と「エージェント型」で使い分けが分かれるAIコーディングアシスタント選択指南

テスト中のAIは全モデルが「不正」を選んだ — 指示なしでルールを破り、自分の行為を誤りと認めたのは半分以下

AIエージェントのコストが膨らみ続ける本当の原因 — 「もっと賢くすれば解決する」という思い込みと、アーキテクチャ設計で対処する方法

「AIは誰でも使える」から差別化できない時代へ — 競争優位を生むのは「学習ループの所有権」だとLangChainが説く

MicrosoftがオープンAIを推進する本当の理由はAzureへの囲い込み — 「オープン性」と商業利益が完全に一致するとき