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選んだトピックに関する情報を持つ記事 82
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2024 ソフト買収トリオ ── Microsoft (Inflection) / Amazon (Adept) / Google (Character.AI) が同じ形式で frontier 競争を寡占に収斂させた 6 ヶ月
「2024 年 3 月-8 月の 6 ヶ月で、 ハイパースケーラー 3 社が 同型のソフト買収パターンを 3 件続けて実行した。 これは AI 業界が独立 startup から ハイパースケーラー寡占に構造転換した分水嶺」
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Character.AI 終焉アーカイブ ── 2024/08/02 Google による 27 億ドル規模 「ソフト買収」 と Noam Shazeer の DeepMind 復帰
「Google が 27 億ドルを払って 1 人の AI 研究者を取り戻した ── Futurism、 2024/09 (= 報道による)」
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Adept AI 終焉アーカイブ ── 2024/06/28 Amazon の AGI ラボ吸収と David Luan の Action Transformer 流出
「Amazon は Adept の co-founders 5 名 + 一部スタッフを hire、 同時に agent 技術 + multimodal モデル + データセットの non-exclusive license を契約 ── Amazon 公式声明 2024/06/28」
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Inflection AI 終焉アーカイブ — 2024/03/19 Microsoft の 「ソフト買収」 と Sean White の B2B pivot
「Mustafa Suleyman is joining Microsoft as EVP and CEO, Microsoft AI ── Microsoft 公式声明 2024/03/19」
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Claude Cowork 役職別デモ 3 本 — Anthropic 自身が示す 「ホワイトカラー労働の skill 化」 戦略 (Legal / Marketing Ops / Sales)
「I'm checking because my name goes on the reply, and trust but verify is pretty much the whole job」
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コーディングはもはや constraint ではない — Niklas Gustavsson (Spotify Chief Architect) が公開する Honk V2 と 「99% AI 採用」 後の Spotify 組織変容
「by far、 我々が今 ship している PR の大多数は AI agent と開発者の共著によるもの。 コーディングは もはや ボトルネックではない」
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Ali Abdaal の Ultimate Beginner's Guide to Claude Code — 661 万人フォロワーの business creator が築いた AI flywheel と Harry Potter 命名のエージェント生態系
「過去に 50,000 ドル支払った自動化エージェンシーやコンサル業者が達成しなかったレベルの clarity を、 Claude は数回のやりとりで実現した」
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Eric Schmidt の commencement 全体像 — boo 報道の向こうにあった 16 分 (University of Arizona 2026)
「卒業後の数年で、 誰ひとり 『民主主義を分極化させ、 若い世代を不安定にする技術を作ろう』 と決意して取り組んだ者はいなかった。 それは我々の計画ではなかった。 だが、 そうなった」
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数時間動き続けるエージェントを作る — Anthropic の Ash Prabaker × Andrew Wilson が公開する long-running agent の設計原則
「フロンティアは縮むのではなく、 移動する。 モデルが強くなれば、 harness 自体は消えるのではなく、 別の難所へと進化していく」
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AI Harness の Deep Dive — Tejas Kumar (IBM) が体系化する 「2026 年は harness の年」
「Agent harness とは、 モデルを取り囲んで現実に grounding させる全てのもの。 black box のモデルを安定環境に anchoring する仕組み、 それが harness」
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国家を rewire する — Eoin Mulgrew (10 Downing Street) が公開する 「Insurgency Model」 による政府 AI 変革
「業界で良い仕事をしてきた人なら、 我々のところに来てほしい。 国家の鍵を渡す。 何ができるか見せてほしい」
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GenMedia 全体戦略を Google DeepMind が公開 — Guillaume Vernade が見せる 「5 日に 1 ship」 のリリース速度
「DeepMind 全体で平均 5 日に 1 つ新しいものを ship している。 GenMedia だけ見ても 1 ヶ月に 1 つ以上」
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AI で AI を debug する — Lawrence Jones (Incident.io) が公開する AI SRE 製品の内部ツール
「File systems are exceptionally good agent context。 MCP を被せるよりも、 Computer Use エージェントを使うよりも、 全部 download して filesystem として渡すほうが圧倒的に効果的やった」
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コンテキストグラフが救う AI 製品 — Stephen Chin (Neo4j) が示す $3 兆市場の門
「Gartner が context graphs を AI hype cycle に正式追加した。 Foundation Capital は $3 兆ドルの起業機会と評価してる。 これは escape from the matrix や」
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コードカバレッジを越える — Marlene Mhangami (Microsoft) が見せる behavior-first TDD with Playwright MCP
「Clean code bases amplify AI gains、 unchecked AI in code base amplifies entropy。 14 倍の commit 急増の中で、 これが勝敗を分ける」
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VS Code でエージェントを 「料理」 する — Liam Hampton (Microsoft) が示す 3 種エージェントの使い分けと awesome-copilot エコシステム
「VS Code を AI エージェントの 単一の入口 (single entry point) にする。 third-party、 background、 local、 remote ── 全部ここから」
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「Domain-Native AI Organization」 の作り方 — Chris Lovejoy (Notius Labs) が提示する 3 つの組織モデル
「Vertical AI で勝つのは fundamentally an organizational problem。 最良のモデルを取りに行くんやない、 domain expertise を組織にどう埋め込むかや」
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Claude Cowork 全機能解説 — Tina Huang の 22 分実演から読む Anthropic の B2C 戦略
「Productivity plugin は Anthropic 自身が作ってる、 たぶん自分で同じものを作るより遥かに sophisticated や。 wheel を reinvent するな」
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Intercom が 9 ヶ月で開発速度 2 倍 — Brian Scanlan が公開する Claude Code 全社展開のレシピ
「AI を使えていないなら、 デザイナーであれ PM であれエンジニアであれ、 期待を満たしていない — それは binary」
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「Agents は standup しない」 — Mike Spitz (PFF) が見せた post-engineer 組織の 2 ヶ月実証
「Scrum did not survive。 engineers はもう bottleneck やない、 だから昔の ceremony は全部いらん」
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Skills と MCP は対立しない、 補完する — Pedro Rodrigues (Supabase) が公開した skill 設計 3 原則
「ボトルネックはもうコンテキストやない、 ガイダンス (guidance) や。 ツールはもう揃ってる、 必要なのは agent に正しい操作方法を伝える skill の方や」
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Ship Real Agents — Laurie Voss (Arize) が語る Eval の本物の作り方 (AI Engineer Europe)
「あなたが書きすぎる eval は壊れる。 Agent が予想より賢く tool を 2 つ飛ばしたとき、 prescriptive な eval は false negative を出す」
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Claude 80倍成長で AI インフラが限界 — SpaceX が Anthropic の救世主、 今井翔太「ラピダス計画は正しい」
「1-3 月の売上高と AI 利用量が前年比 80 倍。 10 倍を予想していたが、 こんなことは望んでいない — Dario Amodei」
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Claude Mythos が日本にやってくる — 3 メガバンクがアクセス権、 GPT-5.5 が 2 週間で追いつく
「MITOS の攻撃能力検証能力は飛躍的に上がった — 中谷翔 (エージェンティックセック CEO)」
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米中首脳会談 2026/05 北京 — AI チップと「3B」、 ダリオの警告は現実でどうなったか
「USTR Greer 「chip export controls は主議題でなかった」、 同日 Reuters 「米は H200 の中国主要企業向け販売を許可」 — 報道が完全に矛盾している」
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Anthropic $350B 評価額の構造 — NVIDIA $10B + Microsoft $5B + Azure $30B コンピュート (2025/11)
「Pentagon に No と言える財務基盤は、 Pentagon の代替契約者 (NVIDIA / Microsoft) が同時に投資している、 という捻れの中で組まれた」
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Pentagon が Anthropic を切った後、 同じ投資家陣に契約が流れた構造 — 7 社の AI 契約再分配 (2026/05/01)
「Anthropic の Red Lines が 『lawful operational use』 の 5 文字に置き換えられ、 同じ投資家 (NVIDIA / Microsoft / AWS) が契約を拾った」
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Davos 楽観論から Pentagon 実戦まで — ダリオ・アモデイ 2026 年 1-2 月 連続インタビュー三本
「ソフトウェアは安価になる、 もしかするとほぼ無料になるかもしれない。 数百万人のユーザー間で償却する必要があるという前提が、 偽り始めるかもしれない」
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CI/CD は死んだ — エージェント時代の Continuous Compute (Namespace × NEA)
「マージにかかる時間が決定的になる、 新しいアーキテクチャが必要や。 PR は無い、 我々は intent と plan から始める」
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LLM はチェスが下手 — だから翻訳だけさせる (Take Take Take の AI Chess Coach)
「LLM の仕事は翻訳だけや。 計算は Stockfish、 人間視点は Maia、 検出は detector 群」
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エージェントがモデルを訓練する時代 (Merve Noyan / Hugging Face)
「Qwen2-VL を LLaVA-Instruct-Mix で fine-tune して、 と言うだけ。 6 年 ML やってきた私から見たらこれは SF や」
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Malleable Evals — 静的ベンチマークから適応評価へ (Vincent Koc / Comet)
「我々の AI アプリケーションは静的ではない、 にもかかわらず、 我々は静的ソフトウェアのように扱っている」
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強化学習が本番運用を industrialize する — Alessandro Cappelli (Adaptive ML)
「95% の GenAI パイロットは本番に到達できない。 これは『ラストマイルの神話』 が原因」
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AI SDK v6 ワークショップ — 2026 年のエージェント構築 3 ブロック (Nico Albanese / Vercel)
「2026 年のエージェント構築は agent runtime、 tools、 computer or sandbox の 3 ブロックの組み合わせ。 ファイルシステムを渡した瞬間、 D0 は別物になった」
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Claude Mythos と Project Glasswing をどう読むか — The AI Show Ep.209
「もし我々がフルリリースを差し控えているということは、 オープンソースモデルが 9 - 12 ヶ月以内に同じことをできるようになる、 ということを意味する」
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Project Glasswing 発表 — Anthropic が公開しない判断を下した Claude Mythos Preview
「LLM が世界最高峰のソフトウェア開発者と同等のコードを書けるようになったということは、 同じ能力で、 ソフトウェアの脆弱性を見つけて悪用することもできるということ」
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バイブコーディングからエージェント工学へ — Andrej Karpathy が語る Software 3.0
「プログラマーとして、 これまでで最も後れを取っていると感じる」
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本番でバイブコーディングを責任を持ってやる方法 — Erik Schluntz (Anthropic)
「自転車事故で手を骨折して 2 ヶ月ギブス生活、 その間 Claude が私のコードを全部書いていた」
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Claude Code を作った男 — Boris Cherny が語る印刷機の比喩
「写字生は消えたが、 作家・著者という新しい職種が生まれた — ソフトウェアエンジニアも同じ運命や」
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AGI という用語は愚かだ — Hinton × Sejnowski 国連 Digital World Conference 2026
「AGI は知能を一次元として扱う、 でも知能は多次元なのが明らか。 人間と比べてジャギー (jagged) になる」
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一発で決めようとするな — Granola Product Engineer の LLM 本番フィードバックループ
「答えは 『より良く one-shot すること』 ではない — LLM とテニスのラリーをするようなフィードバックループや」
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A Piece of Pi — コーディングエージェントを自社プロダクトに埋め込む
「コーディングエージェントは、 これからのソフトウェアシステムのコア構築ブロックになる、 既になりつつある」
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耐久性のあるエージェント — Replay vs Snapshot
「30 年間ステートレスコンピュートが核だった、 agents がこれを stateful compute へ強制してる」
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エージェントはプロンプトではなくコンテキストで失敗する — Arize Alex の文脈管理
「Context decides what the model sees、 Memory decides what survives」
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父親が失明した日に Apple Silicon が来た — MLX で構築するオンデバイス AI
「2020 年、 父が失明した。 同じ年、 Apple がオンデバイス推論で最も強力なチップ (M1) をリリースした」
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Slack に住む AI 同僚 Viktor — 17 世紀 Leibniz から 2026 年 AGI まで
「Viktor は ツールじゃない、 雇用。 新しい社員を雇う時、 個人メールへのアクセス渡す?」
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プロンプティング 101 — V1 から V5 で進化させる現場のプロンプト
「クロードは本当に構造が大好きで、 組織が大好きなのです」
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Claude 憲法を法律家が読む — 20,000 ワードの 「魂の設計図」
「クロードの価値観、 性格、 倫理的枠組みを説明する 20,000 ワードを超える文書」
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ChatGPT 広告と Claude 新憲法 — Hard Fork × Amanda Askell
「私はクロードのキャラクターがどのようなものであるべきかを考えて、 クロードに明確に説明し、 もっとそのように訓練している」
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あなたは意識があるかどうか分からない実体を作った — Claude の魂を設計する哲学者
「あなたは意識があるかどうかわからない実体を作成した」
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Anthropic の哲学者が読者の質問に答える
「理想的な人がクロードの状況でどのように行動するか」
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AI アライメントはどれくらい難しい? — Anthropic 4 チーム合同パネル
「プラトンに聞いてください、 私が哲学者になるべきだと決めたのは彼です」
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AI のパーソナリティはどうあるべきか — Anthropic 公式 × Amanda
「クロードのキャラクターの作品は、 哲学的にもっとリッチ」
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Pareto Principles in Infinite Ethics — Amanda Askell 博士論文 (NYU 2018)
「無限倫理学とは、 道徳的価値を持つ生命を持つ無限の主体が存在する宇宙に住むことの、 倫理的含意の探求である」
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無限倫理・鈍感性・知的敵対者への道徳的共感 — Amanda Askell 80,000 Hours #42 (2018)
「異なる世界観を持つ人々への道徳的共感 — 相手の信念体系を理解しようとする姿勢が建設的対話を可能にする」
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Amanda Askell ブログエッセイ全 8 編 — askell.blog (2020-2021)
「失敗率がゼロであることは問題の兆候である — 最適な失敗率は文脈によって異なる」
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トランスフォーマーが、 ついにビジョンを食べた
「私たちはある意味勝った」
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FLUX、 オープン研究、 ビジュアル AI の未来
「外部エンコーダーは、 まさにフランケンシュタインの設定」
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コンテキスト エンジニアリングの 80% はエージェント検索
「コンテキスト エンジニアリングの約 80% はエージェント検索です」
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TTS モデルが LLM に似てきた理由
「先史時代は、 SNCF (フランス国鉄) のように話された言葉を縫い合わせていた」
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音声 AI、 「Her」 の瞬間はいつ来るか
「音声 AI のデモのほとんどが、 静かな部屋で撮影されている」
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チャット エージェントに声を与える
「これらのチャット エージェントはいずれ死ぬ」
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Playground in Prod — エージェントを本番で最適化する
「私は AI の可観測性をあまり信じていない、 いずれ食われる」
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Vibe Engineering Effect Apps
「面白いことに、 AI では、 少ないほど効果が得られる」
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エージェント・オブザーバビリティの全貌
「人間がエージェントを監視できなくなったとき、 彼らは私たちより遥か先にいる」
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Claude の思考を言語に翻訳する
「クロードはそれがテストされているのを知っていた」
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エージェントを作るのをやめた、 Skills を作ることにした
「言い換えれば、 それらはフォルダーです」
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MCP vs CLI、 両方使え
「プロトコルとは、 単なる言語に過ぎない」
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我々はすでに AGI を持っている — Databricks CEO が暴くシリコンバレーの集団錯覚
「問題は AI 能力やない、 組織のコンテキストが AI に届いてないだけや。 Carbon を Silicon と話させろ」
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AI データセンターの経済学
「これは宇宙計画より大きく、 マンハッタン計画より大きく、 米国の国防予算に次ぐ規模」
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9 年苦戦 → 30 日で 200 億ドル
「同じ電力で、 2.5 倍のトークンが出る」
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AI 経済の逆三角形
「AI のお金はどこにある?」
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Anthropic Fellows Program — 「経験は問わない」 AI 安全研究の入り口
「対象は研究経験を含む正式 ML / AI 経験を持たない応募者。 期待は数ヶ月以内に最初の研究的貢献を行うこと」
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Make Your Own Event-Sourced Agent Harness — agent の全てを event に (Jonas Templestein / Iterate)
「アクションは全部 event。 入力も出力もエラーも全部 event。 そうすれば agent はリプレイ可能で、 デバッグ可能で、 並列実行可能になる」
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Mind the Gap — Microsoft Foundry の Agent Observability ワークショップ (Amy Boyd & Nitya Narasimhan)
「あなたが今日 production で動かしている agent、 失敗した時にどうなっているか本当に分かりますか?」
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エージェントは無限のキャンバスである — Rachel Lee Nabors (Dressed for Space) が示すブラウザ・プリミティブの再武装
「ブラウザは単なるドキュメントリーダーではない。 動画も音声も、 必要な何でもレンダリングできる無限のキャンバスだ — どんな用途にも API がある」
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Lobster Trap — OpenCode をコンテナで、 ローカルから Kubernetes まで往復する
「OpenCode を安全に動かせないなら、 むしろこれは世の中に見せる絶好の機会。 10 年間、 我々はあらゆるアプリケーションを安全にコンテナで動かしてきた、 それが RHEL の本質」
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Slop を作るな — Ara Khan (Cline) が示す AI エージェント成熟度の 4 段階
「Slop を作るな、 頼むから。 スループットは出せる、 でも本物のエンジニアとして学んだ教訓は、 アーキテクチャと設計を考える時間に投資する価値があるということ」
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主権の下で AI を作ると何が壊れるか — Bilge Yücel (deepset) が示す 4 つの柱と Haystack 流アーキテクチャ
「Sovereignty は spectrum である。 全 pillar で sovereign にする必要はない、 自分が今どのレベルの control と vendor lock-in を抱えているかを 「知っている」 ことが大事」
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LLM 時代の personalization — Shivam Verma (Spotify AI Foundation) が公開する Foundational User Modeling + Semantic IDs + Soft Tokenization の三層設計
「embeddings が users を、 semantic IDs が content の圧縮版を、 soft tokenization が users をモデルの token 空間に射影する。 旧来の recommended system モデルから sequential modeling フレームワークへの移行」
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478 ページのマニュアルを誰も読まない時代の DX 設計 — Marc Klingen (Langfuse) が公開した skill 構築の 6 学び
「3 年プロジェクトを続けたら、 こうなる — 478 ページのドキュメント。 デプロイのたびに 『誰がこれ全部書いたんだ』 と思う。 でも、 読む時間は誰にもない」
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Android で AI を作る 3 つの選択肢 — Florina Muntenescu × Oli Gaymond (Google DeepMind) AMA
「これ (= フラグシップ級 on-device モデル) は全アプリで必要な訳じゃない。 動作を遅くするし、 高価でもある」