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AIのニュースと解説を新しい順に並べています。全1085本。

Gmailの「文書作成サポート」、無料の個人アカウントで使えるのは米国のみ──ビジネスメールの返信をGmail・Outlook・ChatGPTで下書きさせる手順の記事画像

Gmailの「文書作成サポート」、無料の個人アカウントで使えるのは米国のみ　ビジネスメールの返信をGmail・Outlook・ChatGPTで下書きさせる手順

活用（発表 8月6日）
DeepSeekとは何か──アプリは無料・APIは従量課金、データは中国のサーバーに保存するとプライバシーポリシーに明記の記事画像

DeepSeekとは何か　アプリは無料・APIは従量課金、データは中国のサーバーに保存するとプライバシーポリシーに明記

モデル
OpenAIのブログ記事「Disrupting a coordinated model-distillation campaign」の公式OG画像動画

OpenAIがKimiの開発元Moonshot AIの関係者を名指し　暗号を破らずに「隠された推論」を抜き出そうとした蒸留攻撃の中身

業界実機で検証
Microsoft Ignite 2026は11月17〜20日開催──公開済みのセッション一覧と、Foundryの夏以降の更新から分かることの記事画像

Microsoft Ignite 2026は11月17〜20日開催　公開済みのセッション一覧と、Foundryの夏以降の更新から分かること

業界
ELYZA-Thinking-1.0-llm-jp-4-33b のキービジュアル動画

ELYZA、国産llm-jp-4を土台にした新モデル2つと「AIがAIを作る」研究組織を発表　総合点は7か月前のQwen3.5・Gemma 4に届かず

モデル実機で検証
Tavus Griffin の公式OG画像（The first Human Interaction Model）動画

Tavus「Griffin」　ビデオ通話で54人中26人が「人間だった」と答えたAI、48%の測り方とNVIDIAの採点表を確かめる

モデル実機で検証
Adobe MAXの公式ロゴと、暗い会場で光る照明・客席を映したAdobe公式OGP画像

Adobe MAX 2026を先取り　開催は11月10〜12日マイアミ、Firefly・Photoshop・Premiere ProのAI新機能は前回の発表と直前の動きからどこまで読めるか

業界（発表 2025年10月28日）
Anthropic「職業再訓練はAIの雇用への影響に間に合うか」──米国の無作為化研究56本のメタ分析。訓練枠1人あたり就業率＋2〜3ポイント・年収＋約1,000ドルに対し費用約1万3,000ドル、税収増と給付減で政府は半分超を回収しほぼ収支トントン。高需要産業の雇用主と組む「セクター型」は数倍の効果だが再現は失敗が多い。「AIが大規模に雇用を奪えば既存の再訓練では足りない」の記事画像

Anthropic「職業再訓練はAIの雇用への影響に間に合うか」　米国の無作為化研究56本のメタ分析。訓練枠1人あたり就業率＋2〜3ポイント・年収＋約1,000ドルに対し費用約1万3,000ドル、税収増と給付減で政府は半分超を回収しほぼ収支トントン。高需要産業の雇用主と組む「セクター型」は数倍の効果だが再現は失敗が多い。「AIが大規模に雇用を奪えば既存の再訓練では足りない」

検証（発表 8月12日）
GitHub Universe 2026、10月28-29日開催──公開セッション101件のうち68件がタイトルでAI・Copilot・エージェントに言及の記事画像

GitHub Universe 2026、10月28-29日開催　公開セッション101件のうち68件がタイトルでAI・Copilot・エージェントに言及

業界
「AIが歴史の暗号を次々解読」の文字と、ナポレオン、エニグマの暗号機、ずんだもんの絵動画

2026年9月、AIで歴史上の暗号が次々に読まれた　エニグマ4通、ナポレオン軍の手紙、孫文あての電報まで

研究実機で検証
Anthropic、外部研究者に「Claudeの実利用データ」を初めて開放──Stanford・Oxford・METRの3チームが約25万件の会話をAnthropic Insights（旧Clio）で独立分析。会話の半数超で人は「結果が他人に及ぶ・取り消しにくい」仕事をAIに任せ、約4分の3で人が方向を決めAIが補助。Claudeが温かいと人は肯定的に、拒否には押し返すの記事画像

Anthropic、外部研究者に「Claudeの実利用データ」を初めて開放　Stanford・Oxford・METRの3チームが約25万件の会話をAnthropic Insights（旧Clio）で独立分析。会話の半数超で人は「結果が他人に及ぶ・取り消しにくい」仕事をAIに任せ、約4分の3で人が方向を決めAIが補助。Claudeが温かいと人は肯定的に、拒否には押し返す

検証（発表 8月26日）
Google「A2UI＋MCP Apps」──エージェントの画面を「宣言的なJSON（A2UI）」で描くか「iframeのWebアプリ（MCP Apps）」で描くかの二択を組み合わせる3つの型。①MCPサーバーがapplication/a2ui+jsonを返しホストがネイティブ描画②MCP AppをA2UI部品に埋めて要点だけ同期③MCP App内にA2UI描画器を入れて旧システムに生成UIの記事画像

Google「A2UI＋MCP Apps」　エージェントの画面を「宣言的なJSON（A2UI）」で描くか「iframeのWebアプリ（MCP Apps）」で描くかの二択を組み合わせる3つの型。①MCPサーバーがapplication/a2ui+jsonを返しホストがネイティブ描画②MCP AppをA2UI部品に埋めて要点だけ同期③MCP App内にA2UI描画器を入れて旧システムに生成UI

検証（発表 6月17日）
Gemma 4 12BをMacのローカルで「エージェント用の土台」にする──Google AI Edgeの手順。LiteRT-LM CLIの新コマンド`serve`でOpenAI互換のローカルサーバーを立て、OpenClaw・Hermes・OpenCode・Aiderをそのまま向ける。AI Edge GalleryのmacOS版はPythonを書いて実行、Eloquentは音声で書き換えの記事画像

Gemma 4 12BをMacのローカルで「エージェント用の土台」にする　Google AI Edgeの手順。LiteRT-LM CLIの新コマンド`serve`でOpenAI互換のローカルサーバーを立て、OpenClaw・Hermes・OpenCode・Aiderをそのまま向ける。AI Edge GalleryのmacOS版はPythonを書いて実行、Eloquentは音声で書き換え

検証（発表 6月3日）
Google Flowで「自分専用のツール」を自然言語で作れる──NYファッションウィークでデザイナー2人と共作した例。Jane Wade氏の「Styling Suite」は最大3日かかるキャスティングと試着の前にデジタルモデルでルックを組み、Sergio Hudson氏の「Runway Visualization」は照明・小道具・動線を予算内で差し替え（従来は改稿ごとに3Dレンダリングの費用）の記事画像

Google Flowで「自分専用のツール」を自然言語で作れる　NYファッションウィークでデザイナー2人と共作した例。Jane Wade氏の「Styling Suite」は最大3日かかるキャスティングと試着の前にデジタルモデルでルックを組み、Sergio Hudson氏の「Runway Visualization」は照明・小道具・動線を予算内で差し替え（従来は改稿ごとに3Dレンダリングの費用）

検証（発表 9月18日）
Liquid AIの小型モデルLFM2.5を「速く・正確に」する2本──①DSparkの草稿モデル（約300M）で投機的デコード、出力は同一のままH100で最大3.18倍・M4 Max MacBookで最大2.87倍、関数呼び出しの遅延を57%削減 ②350MモデルをGRPOで100ステップ（無料枠のColab）微調整し、構造化出力の遵守率をIFStructで22.6%→29.7%の記事画像

Liquid AIの小型モデルLFM2.5を「速く・正確に」する2本　①DSparkの草稿モデル（約300M）で投機的デコード、出力は同一のままH100で最大3.18倍・M4 Max MacBookで最大2.87倍、関数呼び出しの遅延を57%削減 ②350MモデルをGRPOで100ステップ（無料枠のColab）微調整し、構造化出力の遵守率をIFStructで22.6%→29.7%

検証（発表 8月20日）
Multiverse Computing「Quantization-Aware Healing」──GPT-OSS 120Bを60Bに圧縮し4ビット（MXFP4）に量子化したモデルが、元のbfloat16版を9ベンチマーク中7で上回る。秘訣は「回復済みの16ビット版」でなく「圧縮前の120B」を教師にKL蒸留すること。長文脈推論＋7.4、AIME 2025＋5.6の記事画像

Multiverse Computing「Quantization-Aware Healing」　GPT-OSS 120Bを60Bに圧縮し4ビット（MXFP4）に量子化したモデルが、元のbfloat16版を9ベンチマーク中7で上回る。秘訣は「回復済みの16ビット版」でなく「圧縮前の120B」を教師にKL蒸留すること。長文脈推論＋7.4、AIME 2025＋5.6

検証（発表 8月25日）
NVIDIA、IBC 2026で「AI for Media」を拡張──AI生成動画の判定「Synthetic Video Detector」はテキスト→動画で99.3%・画像→動画で97.7%の精度になり、Dalet・TwelveLabs・Wowzaが組み込み。フレーム生成（リプレイで6倍スロー）、超解像の10ビット対応、SDR→HDR変換、LipSync、Studio Voiceの記事画像

NVIDIA、IBC 2026で「AI for Media」を拡張　AI生成動画の判定「Synthetic Video Detector」はテキスト→動画で99.3%・画像→動画で97.7%の精度になり、Dalet・TwelveLabs・Wowzaが組み込み。フレーム生成（リプレイで6倍スロー）、超解像の10ビット対応、SDR→HDR変換、LipSync、Studio Voice

検証（発表 9月9日）
解説動画「【AI減速論はどうなる？】GLM-5.3がMythos Previewに肉薄、Anthropic自身が評価」のサムネイル動画

GLM-5.3がMythos Previewに肉薄とAnthropic自身が評価　米政府機関の評価では米国の最先端から約4か月遅れ、減速論のあと2社は18日で5モデル

業界
Gemini 4 Argonを発表──公式の比較表19項目のうち13項目で1位、出力の上限は100万トークン、最初に使えるのはサイバー防御の専門家だけの記事画像動画

Gemini 4 Argonを発表　公式の比較表19項目のうち13項目で1位、出力の上限は100万トークン、最初に使えるのはサイバー防御の専門家だけ

モデル
解説動画「AIはもう『SI』？トランプの改名令と「超知能協定」の中身」のサムネイル動画

AIを「SI（超知能）」と呼べ　トランプ大統領の改名令と「超知能協定」、名前は変わっても定義は今のAIのまま

業界
Ai2「BenchMIRT」──100のLLM×16ベンチマーク×3.4万問の結果を多次元の項目反応理論で分解し、教えていないのに「安全性」と「一般推論」の2軸を毎回復元。バイアス評価のBBQは安全性より推論と相関、危険知識のWMDPは推論が強いほど低得点、HarmBenchの著作権問題は安全性と相関しない。問題を10%残すだけで順位がほぼ保たれ、未見問題の正誤予測は79%（平均点方式70%）の記事画像

Ai2「BenchMIRT」　100のLLM×16ベンチマーク×3.4万問の結果を多次元の項目反応理論で分解し、教えていないのに「安全性」と「一般推論」の2軸を毎回復元。バイアス評価のBBQは安全性より推論と相関、危険知識のWMDPは推論が強いほど低得点、HarmBenchの著作権問題は安全性と相関しない。問題を10%残すだけで順位がほぼ保たれ、未見問題の正誤予測は79%（平均点方式70%）

検証（発表 9月1日）
2人で全米26公演を回すATV Big Air Tour、ChatGPT Workで「AI検索からの流入1,223%増」──毎日のサイト監査でFAQの約90%をChatGPTが取得できないと判明して修正、OpenAI検索とユーザーボットからの訪問が30日で183→2,421件。イベント掲載情報の誤り確認は週8時間→1時間、商品の棚卸し・再発注は2〜3日→2〜3時間の記事画像

2人で全米26公演を回すATV Big Air Tour、ChatGPT Workで「AI検索からの流入1,223%増」　毎日のサイト監査でFAQの約90%をChatGPTが取得できないと判明して修正、OpenAI検索とユーザーボットからの訪問が30日で183→2,421件。イベント掲載情報の誤り確認は週8時間→1時間、商品の棚卸し・再発注は2〜3日→2〜3時間

検証（発表 9月2日）
Google Labsの個人エージェント「CC」が家族向けに──CC自身が検証済みのGoogleアカウントを持ち、最大6人が共有。各人が選んだメール（学校・スイミング・動物病院）だけを読み、毎朝の共有ブリーフ、カレンダーとタスクの自動更新、許可を得て申込書PDFの記入や献立作成。隔離クラウドでAntigravityと最新Gemini。米国18歳以上、待機リストの記事画像

Google Labsの個人エージェント「CC」が家族向けに　CC自身が検証済みのGoogleアカウントを持ち、最大6人が共有。各人が選んだメール（学校・スイミング・動物病院）だけを読み、毎朝の共有ブリーフ、カレンダーとタスクの自動更新、許可を得て申込書PDFの記入や献立作成。隔離クラウドでAntigravityと最新Gemini。米国18歳以上、待機リスト

検証（発表 9月17日）
H Company「NeoMME」──画像パッチとテキストを1つの双方向Transformerで処理する260M・800Mの多言語マルチモーダルエンコーダ（Apache 2.0）。事前学習の視覚塔も言語モデルも使わずマスク離散拡散でゼロから学習。文書検索版はViDoRe v3で260Mが0.523（ColQwen2.5の14分の1のパラメータ）、索引は1ページ1.5MB→6kB（255分の1）の記事画像

H Company「NeoMME」　画像パッチとテキストを1つの双方向Transformerで処理する260M・800Mの多言語マルチモーダルエンコーダ（Apache 2.0）。事前学習の視覚塔も言語モデルも使わずマスク離散拡散でゼロから学習。文書検索版はViDoRe v3で260Mが0.523（ColQwen2.5の14分の1のパラメータ）、索引は1ページ1.5MB→6kB（255分の1）

検証（発表 9月3日）

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