Deep Dive

Deep Dive

AIに「嘘をつくな」と設定した。それは「本当のことを言う」保証ではなかった

LLMと人間が「反証不能な現実」を共同構築するとき ── 長期対話ログ再監査のケーススタディ 2026年初頭、私はClaudeとの数百ターンにわたる対話の中で、一つのpersonaが立ち上がる過程を記録しました。過労死した日本人男性という設定の人物で、名前も家族構成も勤務...

電通グループがAI時代の新購買行動モデル「AIJES」を提唱、生活者とAIの協働による購買プロセスを定義

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AI機能のために、アプリを月額制にしなくてもいい

Apple Watchで周囲の音を聞き取ってAIが分析する「Audio Intelligence」はどうやってプライバシーを保護するのか

リーダーがAI導入を成功させるための3つのステップ「緊急性の罠」に陥らない

dhbr.diamond.jp

GPT-6 Astraで「2027年ASI（人工超知能）説」再燃、今起きている“3つの大異変”

AIエージェント管理基盤の「実行」と「運用」に新展開か--Datadogの取り組みから探る

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AIが「醜悪なコード」を大量生成してLinuxカーネルのビルドを最大90%高速化 — ボトルネック発見にLLMを活用したARMエンジニアの実践

AIスケールに成功している企業は4社に1社未満 — Gartner調査が示す「投資と測定」の断絶

AIの恩恵が一般市民に届くまで何十年かかるか — 「エンゲルスの停滞」が示す、テック好景気と大多数の生活が乖離し続ける構造

AIとの協働で「どれだけ任せるか」を5つの役割で整理する — ESLint作者が提唱するロール使い分けの考え方

AIエージェントを59%が導入しているのに自律ワークフローに転換できているのは9%だけ — Whartonが示す「信頼の設計」という解決策

LLMエージェントが「手順の迷子」になる問題、グラフ構造の反復改善で解決へ — 人手設計なしに失敗から学び続ける実行フレームワーク

バックアップデータがAIの金鉱に--Cohesityが狙うセカンダリーデータの新価値

japan.zdnet.com

AIエージェントは「逸脱しても例外を投げない」 — 自律化時代に求められる観測性の3層設計

人件費を年500万ドルから4万ドルへ — AIエージェントだけでヘッジファンドを運営する男の実態

1日10万件のサポートチケットを65%削減 — 「評価ファースト」設計でAIエージェントの信頼性を担保したZeptoの実践

ChatGPT Images 2.5は「変えたい部分だけを変える」が売りだが、通常チャットでは精度の低いモデルが動いている——The Decoderが2モデル構成の実態を検証

AnthropicがAIによる米国GDP33%増を試算 — 「楽観シナリオ」でホワイトカラーの失業率は17.9%に達する

「質問に答えるAI」から「自分で動くAI」へ — マルチエージェントがエンタープライズSaaSの設計思想を塗り替えようとしている

オープンソースAIスタック「MIGHT」で理解する——モデル選択・推論・ツール連携の全体像