AI・テクノロジー– category –

NVIDIAのIsaac GR00T N1.5を軸に、ロボットAIが基盤モデル、合成データ、シミュレーションでどう変わるのかを整理します。

AIエージェントが外部ツールへ接続する時代に、MCPの認可、トークン検証、構造化出力がなぜ重要になるのかを整理します。

NVIDIAのGB300を使うネオクラウド提携で、AIインフラはGPU単体ではなく地域、ラック設計、ネットワーク、冷却まで見る段階に進んでいます。

Codex利用分析とOSS大規模調査から、AIコーディングエージェントが補助入力から並列実行型の実務基盤へ進む流れを整理します。

AWSの10億ドル規模FDE構想を起点に、AIエージェント本番化で重要になる知識グラフ、RAG、権限管理、ガードレールを整理する。

Codex利用データから、AIエージェントが単なるチャット補助ではなく、複数作業を並行して任せる実務基盤へ移り始めた変化を整理します。

UpDocのAIがFDAクリアランスを得たとの報道を手がかりに、医療AIが患者対応と投薬調整へ進む意味、必要な安全設計、日本で見るべき論点を整理します。

OpenAIの推論専用チップJalapeñoを軸に、生成AIサービスの速度、料金、供給制約がモデル性能だけでは決まらなくなった流れを整理します。

AIコーディングエージェントはOSSのPRだけでなく、通常コミットや設定ファイルにも広がっています。最新調査から監査と運用設計の要点を整理します。

AI OverviewsやAI Modeの普及で、検索はリンク一覧から回答合成へ移りつつある。引用元、主張の裏取り、AI生成ソース混入の論点を整理する。