1. 生成AIから「高速な判断AI」へ

今週の中心がJevです。

Jevは文章生成よりも、与えられた状態に対して「選択・スコア・Yes/No」を高速かつ低コストで返すモデルです。単なる分類器というより、意味判定をAPIとして利用できる点が注目されています。

• Jevのクイックスタート
• Jevとは何か？ 従来型LLMやAIエージェントとの違い

JevはエージェントのSystem 1に非常に近い存在です。状態から即座に「情報を取得するか」「利用するか」「どの行動を選ぶか」を決定する機構として、実装候補になり得ます。

2. AIは「回答する道具」から「仕事を継続する主体」へ

ClaudeのProjects／Cowork統合など、AIがタスクを分解し、並列・継続的に作業する方向が強く出ています。

• 一つの依頼から複数スレッドを立ち上げる
• PCを閉じてもクラウド上で処理を継続する
• プロジェクトのルールや記憶を共有する
• 人間には「判断が必要な箇所」だけを返す

つまり、AI利用の重心が「一問一答」から「AIに仕事を預け、人間が監督・判断する」形へ移っています。

ClaudeのチャットAIとCoworkが統合

3. AI開発そのものの高速化と統治問題

米中の主要AI企業では、新モデル発表までの平均期間が44日となり、従来の約3分の1に短縮されたとの記事が保存されています。AIを使ってAI開発を加速する「自己進化」が現実的な論点になっています。

一方で、Anthropicの開発減速論、Meta側の反論、米国の「AI軍」構想など、安全性・国家競争・軍事利用が同時に浮上しています。

• 米中AI開発「自己進化」
• アンソロピック「AI開発減速を」、ザッカーバーグ氏が反論

今週のAI記事は、技術性能よりも「開発速度を誰が制御するのか」というガバナンス問題へ軸足が移っています。

4. 「手で作れる形にする」技術への関心

電子工作、教材、Web制作など、抽象的な技術を自分で動かせる形に落とす記事がまとまっています。

• ESP32＋LoRaによる小型衛星地上局
• XIAO-RP2040＋NeoPixel
• ブレッドボードからPCBへの移行
• 教育用MRIシミュレータ
• 1プロンプトで作る頭部MRIビューアー
• Markdownと画像生成AIによるポートフォリオ制作
• アルゴリズムを50分で学ぶ教材

「手で作れる形にする」という関心があります。単にAIを知るのではなく、教材・可視化・プロトタイプへ変換する方向です。

5. 研究を「内容＋伝達設計」で捉える動き

研究・教育関連では、次の話題が集まっています。

• ドイツにおける博士人材のキャリア改善
• 研究を伝えるスライド・図表・配色
• 英語論文からAI的表現を取り除くHumanizer
• 日本語技術文書作成スキル
• 深層学習の体系的教材
• AI性能を高めた理研のスーパーコンピュータ

研究成果そのものだけでなく、「人間に伝わる形に編集する能力」が研究力の一部として捉えられています。

ドイツ、博士キャリア改善を急ぐ

単に新しいAIサービスを追うことにも興味がありますが
AIの内部構造を数学・統計から理解したい気持ちも非常にあります。

Transformerを積分微分方程式として解釈する数学的説明
LLMの枝刈りとLottery Ticket仮説に関するモデル効率化
VAEの統計的解釈
LLM、Transformer、Diffusionを数学から説明する資料
LLMアーキテクチャの比較・可視化

中心にある問いは、「AIが何をできるか」から、「なぜそれが機能し、どこを削り、どこを設計すべきか」へ移っているのかもしれません。

GPT-5.6ファミリーがAPIで利用可能になり、異なる運用ニーズに対応する3つのモデル（Sol、Terra、Luna）が
発表されました。

AIモデルは「性能競争」の時代から、「適材適所で使い分ける」時代へと変わりつつあります。
GPT-5.6ファミリー（Sol・Terra・Luna）が目指しているのは、単に高性能なモデルを1つ作ることではありません。
用途に応じて最適なモデルを選び、AIシステム全体のコストと速度を最適化することです。
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Claude Mythos Previewを見ていると、一つの変化が見えてきます。
これまでAI企業が競っていたのは、「どれだけ高性能なAIを開発できるか」でした。
しかし、AIの能力が社会インフラやサイバーセキュリティにまで影響を及ぼすようになると、それだけでは十分ではなくなります。
誰が使うのか。
どのような目的で使うのか。
どのような条件で提供するのか。
こうした「利用の設計」そのものが、AI開発の重要なテーマになり始めています。

Anthropicは、Claude Mythos Previewを一般公開せず、Project Glasswingという枠組みの中で、限られた組織と協力しながら段階的に展開する道を選びました。
一方で、この考え方が業界全体の共通方針というわけではありません。
OpenAI、Google、xAI、Metaなど、各社はそれぞれ異なる戦略を採っています。
高性能モデルを比較的広く提供する企業もあれば、用途ごとに制限を設ける企業もあります。オープンウェイトモデルを積極的に公開する企業もあれば、慎重な段階的公開を重視する企業もあります。
つまり、現在のAI業界では、「どれだけ優れたAIを作るか」という競争に加えて、「そのAIをどのように社会へ届けるか」という競争も始まっているのです。
AIの未来は、モデルの性能だけで決まるものではありません。
その能力を誰に託し、どのようなルールのもとで社会へ実装していくのか。

Claude Mythos Previewは、その問いを私たちに投げかけた最初の事例の一つとして、今後のAIガバナンスを考える上で重要な転換点になるのではないでしょうか。

日本語で書いた記事をそのまま世界中の読者に届けられる「自動での多言語対応」を、2026年5月27日（水）からスタートします。
note

時代だな。
ちょっと真剣にnoteと向き合う時期なのかな。

文献管理システムにPaperpileを使っていますが、AI時代に大いに不満
おいらがやりたいのは
１）PaperPileに蓄えられている情報から、AIを使って検索（キーワードに関連する論文を抽出するとか）
２）AIの結果を、簡単にPaperPileに取り込むこと

もうちょいだなあ。

“TechRxiv Update Notice
We are currently preparing a transition to a new platform. Submissions are temporarily closed during this process. All previously published content will remain accessible and DOIs will continue to resolve. Further updates will be posted here.”
とのことだ。

IEEEには思いれがあるので、ここにソースを集めようと思っていたのだが、まさか、投稿できなくなるとはなあ。
誠に残念。

https://www.techrxiv.org/

https://kyodonewsprwire.jp/release/202001306218

XenoSpctrum
このソースは、GitHubが直面している深刻な可用性の危機と、その背景にある生成AIエージェントによるトラフィックの激増について解説しています。自律型AIの普及により、システム負荷が想定を遥かに超える30倍にまで膨れ上がり、稼働率の低下や著名な開発者の離脱といった深刻な事態を招いています。

使われすぎるという皮肉

　GitHub は、もともと開発者たちの「共有の場」でした。コードを書き、公開し、他の誰かがそれを改善する。そんな緩やかな循環が、長い時間をかけて育ってきた場所です。

　そこに、GitHub Copilot のような生成AIが現れました。コードを書くという行為が、少し軽く、少し速くなる。とても自然な進化のように見えます。

　けれども、どうやらその「自然さ」が、思った以上に強かったらしいのです。

　人が使うだけではなく、AIエージェント自身がGitHubにアクセスし、コードを読み、生成し、また書き込む。気づけば、トラフィックは想定の30倍。静かな図書館だった場所に、突然、無数のコピー機が持ち込まれたような感じでしょうか。

善意がつくる負荷

　面白いのは、これが「悪意」ではないことです。

　誰もGitHubを壊そうとしているわけではない。むしろ、もっと便利に使いたい、もっと活用したいという、ある意味でとても健全な動機の積み重ねです。

　でも、その積み重ねが臨界点を越えると、システムは静かに悲鳴をあげる。

　これは少し、大学の授業にも似ている気がします。良い教材を無料で公開すると、想定以上に人が集まり、サーバーが落ちる。あるいは、人気の講義に学生が集中しすぎて、教室に入りきらない。

　「良いものほど、壊れやすい」という逆説が、ここにもあるのかもしれません。

学生が使えなくなる未来

　少し個人的な話になります。

　学生が自由に GitHub Copilot を使える環境が整ってきたとき、これは教育にとって大きな転換点になると感じていました。プログラミングの敷居が下がり、試行錯誤の回数が増える。いいことばかりのように見えたのです。

　でも、もし「使われすぎる」ことで、その環境自体が不安定になるとしたら。

　無料であること、開かれていること、誰でも使えること。その前提が揺らぐとき、教育の設計そのものも、少し変えなければならないのかもしれません。

　便利さに依存するというのは、こういう形で裏返るのだな、と。

少し視点を変えてみると

　ここで、少しだけ見方を変えてみます。

　もしかすると、これは単なる「負荷の問題」ではなくて、「主体が変わった」という話なのかもしれません。

　これまでは、人間がツールを使っていました。
　これからは、AIがツールを使い、人間はその結果を使う。

　そうなると、インフラの設計思想も変わるはずです。人間のアクセスを前提にしたシステムと、AIが常時アクセスするシステムでは、必要な強度がまったく違う。

　いま起きているのは、進化の途中で起きる「ひずみ」なのかもしれません。

風の向きはどちらだろう

　便利になったはずの世界で、使えなくなる不安が生まれる。
　開かれたはずの環境で、制限が議論され始める。

　この流れを「後退」と見るのか、それとも「次の設計への前触れ」と見るのか。

　少なくともひとつ言えるのは、技術はいつも、予想よりも少し速く広がり、少しだけ遅れてインフラが追いつく、ということです。

　そのズレの中で、私たちは何を守り、何を手放すのか。

　学生が自由に使える環境を守りたいと思いながら、同時に、それに依存しすぎない力も育てる必要があるのかもしれません。

　風はたしかに吹いているのですが、その向きが追い風なのか向かい風なのか、まだ少し、よくわからないのです。

GPT 5-5
が発表された
GPT-5.5
AI性能評価サイト「Artificial Analysis」のベンチマーク結果では、評価項目5つで首位を獲得している。
openAI GPT5-5

それから
「ChatGPT Images 2.0」
何をするべきなのか考えさせらる。

もうついていけないのだが、VSではCopilotの利用が標準
CodeZine

献本御礼
https://amzn.to/47GNqhX

著者は、同志社大学 赤ちゃん学研究センターの
嶋田容子先生です。

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Geminiに聞いてみました。
ちょっとなるほど。
もはやＡＩの脳(AI model）を作るのは無理かもしれないが、マニュアルを整備することはできるかもしれん。
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Claude code依頼　CLIがブーム

• Copilot CLI
• GitHub Copilot CLI
• GEMINI CLI

などなどだが、いまいちフィット感がない。

とりあえず保留中

最近、AIの進化が速すぎてますますついていけない。
毎週のように新しいモデルが出て、新しいエージェントが出て、新しいサービスが出る。ChatGPTだけ追っていればよかった時代が懐かしい。
OpenAIだけでもo1、o3、o4-mini、GPT-4oと何がなんだかわからなくなってきた。Anthropicも Claude 3、3.5、3.7、4と矢継ぎ早に出してくる。Googleも負けじとGeminiを更新し続けている。
正直、自分がいま何を使えばよいのかもわからん。 続きを読む →

2026年2月を振り返る

2026年2月は、最先端AIモデルの競争が一気に加速した月でした。

Google、OpenAI、Anthropicがほぼ同時期にフラッグシップモデルを投入し、中国企業も追随したことで、性能競争は新たな段階へ入りました。一方で、巨額の資金調達やAIエージェントの実用化、安全保障への影響といった話題も重なり、AIは単なる技術競争ではなく、産業・経済・国家戦略を左右する存在としての位置付けをさらに強めた月だったと言えるでしょう。

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Notion 3.0が2025年9月に発表されたが、それ以来、結構な話題です。

Notion公式ブログ

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nano-bananaがproになりましたが、性能が凄すぎてすこしパニック状態かな？
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