最新の解説 · 12

最新の解説

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製品発表
№ 1257
LAUNCH
出典 · Microsoft AI⚑ 製品発表

マイクロソフト、画像モデル「MAI-Image-2.6」を発表——GPT-Image-2に匹敵、Flashは2倍以上の速度

複数の参照画像やWeb情報を活用した生成、細かな編集、動的なアスペクト比に対応。最上位モデルは品質重視、Flashは大量作成時の待ち時間とコストを削減。

マイクロソフトAI画像生成09-05 · 約8分
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🎧№ 1256
DEEP DIVE
出典 · Mark Ajzenstadt

企業AIがデモで止まる理由:まず1つのプロセスを証明し、それから規模拡大を考える

顧客の痛点から1つのプロセスを選び、開発前に権限、責任、ベースライン、評価基準を明確にします。実データで証拠を得てから、投資拡大を判断します。パイロットで得た知識と運用能力が、次のプロセスを始めやすくします。

企業AI組織変革▶ 再生09-05 · 約16分
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製品発表
№ 1255
LAUNCH
出典 · Google

Workspace Live:声で探す・整理する・下書きする

同じリアルタイム音声対話が、3つのWorkspaceアプリで異なる難易度の作業に対応します。事実の確認、アイデアの整理、文書の構成です。

GoogleGemini09-05 · 約7分
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🎧№ 1252
DEEP DIVE
出典 · Designing Grok Bot for a world of persistent agents

Grok Bot チームの振り返り:セッションをまたいで働き続けるボットをどう設計したか

チャット履歴からボット名簿、アバターの状態、専用コンピューター、能動トリガーまで。SpaceXAI チームが、一体のボットにセッションをまたいで責任を持たせるため、設計課題をどう段階的に解いたかを追います。

AIエージェントGrok Bot▶ 再生09-04 · 約12分
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ツールチュートリアル
№ 1251
PRACTICE
出典 · Amir Mušić / Lovart Brand System Skill

AIブランド生成スキル:ピクルス炭酸飲料の画像1枚からブランド全体を作り出す

Amir Mušić氏がJuiceeの事例を通じて紹介する、より堅牢なAIブランドワークフロー:参照画像からルールを抽出し、ブランドのアンカーを固定してから、各参照素材に明確な制御権を割り当てます。

AIデザインブランドシステム09-04 · 約14分
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製品発表
🎧№ 1250
LAUNCH
出典 · Human-Agent-Society / Qu Ao

MITチームがReefをオープンソース化:推論サーバーを、学び続けるAIエージェントの基盤に

オンラインリクエストから帰属可能な経験を残し、Recipeがモデルまたはハーネスの候補を生成。評価とバージョンチェーンを経て、次のサービス提供に進む変更が決まります。

AIエージェント継続学習▶ 再生09-03 · 約12分
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AI ツール
№ 1249
出典 · Klöss 的 X 帖子与 26 个 x.ai Bot 模板页

26 個の Grok Bot テンプレート公開。本当に参考になるのは、タスクの書き方です

コード作成からデザイン、Web 監視、動画編集、がん治療費の支援探しまで。このリストが示しているのは、優れた Bot とは、タスク・入力・ツール・成果物・停止条件・人手への引き継ぎを明確に定義している、ということです。

Grok BotAI エージェント09-03 · 約22分
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製品発表
№ 1248
LAUNCH
出典 · Google / Google DeepMind

Gemini 3.8 Flash リリース:"頼れる主力(Workhorse)"として、ソフトウェアエンジニアリング、自律エージェントタスク、多段階の深い推論に注力

Google は6週間で3世代のFlashを連続リリースしました。9月2日、Google は新しい Gemini 3.8 Flash モデルを発表しました。前世代(3.7 Flash)と同じ低コストと高速性を維持しつつ、長大なコーディング、複雑な推論、サイバーセキュリティ攻防において飛躍的な向上を実現しました。

GoogleGemini 3.8 Flash09-03 · 約9分
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製品発表
№ 1246
LAUNCH
出典 · Cursor

CursorがSelf-Hosted Machinesを発表:企業のローカル環境で実行、推論はCursorクラウドが担当

Cloud Agentsが企業の自社マシン上でタスクを実行し、Cursorクラウドがエージェントループ、推論、プランニングを引き続き担当します。

Cursorクラウドエージェント09-03 · 約10分
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ツールチュートリアル
№ 1245
PRACTICE
出典 · Anthropic Claude Platform Docs

Claude Fable 5.1 プロンプトガイド:16の推奨事項と Agent 実行時の移行チェックリスト

公開の背景から16の公式推奨事項まで、effort、ツールループ、メッセージ履歴、長時間タスクの引き渡し、視覚処理を一つずつ解説します。そのまま書き換えて使える英中バイリンガルのプロンプトも用意しました。

ClaudeFable 5.109-02 · 約25分
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AI 研究
№ 1244
出典 · Google DeepMind⚑ 研究論文

Google DeepMind、Gemini にエージェント型動画理解 見る場所を自ら判断

Gemini は固定間隔のフレーム抽出をやめ、目標駆動型の観察ループを採用。まず手がかりを探し、字幕・音声・重要シーンを選択し、必要に応じて FPS を上げて再確認します。

Geminiビデオ理解09-02 · 約15分
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製品発表
№ 1243
LAUNCH
出典 · Anthropic

Anthropic、Claude Fable 5.1 と Mythos 5.1 を発表。長時間の自律実行能力が向上し、キャッシュ読み出し価格は75%引き下げ

性能、キャッシュ価格、安全ガードレール、企業向けデータ管理が一度のリリースにまとめられました。両モデルを理解するには、まずその機能がどのように提供されるのかを把握する必要があります。

ClaudeAnthropic09-02 · 約17分
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深掘り
№ 1242
DEEP DIVE
出典 · Lenny's Newsletter

元Appleデザイン・開発チーム責任者が語る:チーム運営で培った手法をAIに移植し、世界レベルのデザインを生み出す方法

Anshu Chimala氏が、Appleでデザイン・開発チームを率いた際に培った探索・評価・削減のプロセスを、AIエージェントが実行できるデザインガイドへと作り変えました。

AIデザインマルチエージェント09-02 · 約18分
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製品発表
🎧№ 1241
LAUNCH
出典 · World Labs

World LabsがAtlasを発表——「空間知能」を目指す汎用ワールドモデル 三次元空間における位置・向き・軌道を高精度にシミュレーション可能

World Labsは、テキスト・画像・カメラの位置姿勢・深度を同一の三次元コンテキストに統合。指定したレンズワークに沿った動画生成に加え、点群やGaussian Splatting、ロボットのセンサービューも補完できます。

World LabsAtlas▶ 再生09-02 · 約12分
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深掘り
🎧№ 1240
DEEP DIVE
出典 · Hades:The Principles of Learning Faster

学習をフィードバックループにする:七つの原則が一つの方法につながるまで

まず実際のタスクに取り組み、問題を通じて自分の不足を明らかにします。その後、フィードバックで修正し、想起で確認し、関連付けによって再利用できる知識を蓄積します。

学習方法フィードバックループ▶ 再生09-02 · 約10分
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ツールチュートリアル
№ 1239
PRACTICE
出典 · nevertoday / 350-layout-compositions

8大カテゴリ・33テーマ:350組のレイアウト集×知識図鑑。ポスター、Web、PPT、出版物、ビジュアルデザインにそのまま使える

これは視覚的に学べるレイアウト辞典です。まずタスクに合わせてレイアウトを選び、次に主体、階層、整列、余白を整理し、最後に自分のテキストや画像、ブランドルールに置き換えます。

オープンソースプロジェクトビジュアルデザイン09-02 · 約25分
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研究解説
№ 1238
RESEARCH
出典 · Google Research⚑ 研究論文

Google Research、時系列基盤モデル「TimesFM-3」を公開。未来予測が可能に

予測されるのは抽象的な出来事ではなく、複数の時系列カーブと将来の既知計画によって決まる数値です。販売量、来客数、負荷、価格、そしてそれらの変化の不確実性も対象です。

TimesFM時系列09-02 · 約12分
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深掘り
🎧№ 1237
DEEP DIVE
出典 · David Ondrej

AIコーディングを2000時間続けた彼が、効率の問題をスケジューリングの問題として捉え直した

David Ondrej氏の2026年版Agentic Engineeringワークベンチは、一見するとツールの買い物リストのように見えます。しかし、その構造を分解してみると、より安定したシステムが見えてきます。それは、統一された入り口、継続的な実行、タスクの分離、リスクの段階付け、フィードバック計測です。

Agentic EngineeringAIプログラミング▶ 再生09-02 · 約11分