AI・テクノロジー– category –
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AI・テクノロジー
5GW級AIデータセンターが問う地域インフラの設計|2026年7月16日版
Metaがルイジアナ州でAIデータセンターを5GW規模へ拡張。GPUだけでは動かないAI基盤で、発電・送電・冷却・水・人材をどう整えるかが、クラウド供給と地域経済の両面で重要になっている。 -
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Codex CLI 0.144.4とClaude Code 2.1.209を確認――今回は「新機能」より更新後の安定性を見るリリース
Codex CLI 0.144.4は公式にユーザー向け変更なしと記載。Claude Code 2.1.209は、バックグラウンドのエージェント操作でダイアログが開けない問題を修正した。両者の差分と更新時の確認点を整理する。 -
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NHSのAI導入は「診断」より先に変わる――受診の振り分けと診療記録をつなぐ仕組み|2026年7月15日版
英国NHSがAIトリアージと会話型の診療記録支援を拡大。受診の入口、医療者の記録業務、組織の事務作業をどう接続するのか、導入計画と安全な運用で見るべき点を整理します。 -
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AIのサイバー防御は「モデル評価」から運用連携へ――EU行動計画を読む|2026年7月14日版
EUが公表したAI×サイバー行動計画は、モデル評価から重要インフラでの安全な試験、脆弱性対応までをつなぐ発想を示した。AI規則の適用日変更と米FTCの正確性論点も整理する。 -
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GPT-Liveの「同時に聞いて話す」設計とは|2026年7月12日版
OpenAIが発表したGPT-Liveは、聞くことと話すことを同時に扱うフルデュプレックス設計を採用。検索・推論を背後のモデルへ委任する仕組み、利用条件、企業・開発者が確認すべき論点を整理する。 -
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AI安全監査がモデル開発の標準になるか|2026年7月12日版
イリノイ州のAI安全法を起点に、第三者監査、重大リスク報告、NIST AI RMFがモデル開発と企業利用に与える影響を整理します。 -
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AIモデルの「テスト」はなぜ難しくなったのか
AIモデルの性能比較は、単純なベンチマーク点数だけでは判断しにくくなっています。重要なのは、用途ごとの失敗条件と導入後の点検まで含めて評価することです。 -
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CLI型AIコーディングエージェントは開発現場でどこまで効くか|2026年7月12日版
CLI型AIコーディングエージェントの大規模導入研究とHalluSquattingリスクを整理。開発現場で見るべき効果、権限管理、検証手順を解説します。 -
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Meta Model APIが変えるAIコーディング基盤|2026年7月11日版
MetaがMuse Spark 1.1とMeta Model APIを公開。AIコーディング、低価格API、安全性評価が開発基盤に与える影響を整理します。 -
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AIが脆弱性対応を速くする、Windows更新の新しい前提|2026年7月10日版
MicrosoftがWindowsの脆弱性管理にAIを本格導入。MDASHやAutopatchの位置付けから、企業の更新運用で何を見直すべきかを整理します。