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AnthropicがBunを買収：Claude Codeの収益10億ドル突破と共に発表
Anthropicが高速JavaScriptランタイム「Bun」を買収。Claude Codeの収益は公開6ヶ月で10億ドルに到達。
#Anthropic#Acquisition#JavaScript
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編集部が厳選した必読のAIニュース
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Claude Opus 4.5がClaude Codeで利用可能に
Claude Opus 4.5がClaude Codeで利用可能になりました。 Proユーザーはターミナルから `/model` コマンドを使ってOpus 4.5を選択できます。コーディングやエージェントタスクにおいて、さらなる能力向上が期待されます。 https://x.com/claudeai/status/1996310793017594124
#Claude#Claude Code#Opus 4.5
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Geminiの検索ハルシネーションを防ぐカスタム指示
Geminiがいきなり回答生成を始めてしまい、検索結果をハルシネーションで上書きしてしまう問題に対する解決策です。 「回答前の確認プロセス」として、情報の鮮度を自問し、必要なら必ず検索を行うよう指示することで、正確な情報提供を促します。 https://x.com/ShidarezakuraSa/status/1996004024865399248
#Gemini#Prompt Engineering#Hallucination
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Kling VIDEO 2.6: Native Audio Support
Kling VIDEO 2.6が登場し、ついにネイティブオーディオ生成に対応しました。これまでの無音動画から一転、リアルな音響効果を含む動画生成が可能になり、表現の幅が大きく広がりました。 https://x.com/AngryTomtweets/status/1996271462295187724
#Kling#Video Generation#Audio
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モダンなVisio風フローチャート生成プロンプト
モダンで視認性の高いVisio風フローチャートを生成するためのプロンプトです。 スイムレーンの配置、図形のスタイル、色使いなどが細かく定義されており、Mermaid記法と組み合わせることでプロフェッショナルな仕上がりの図を作成できます。 https://x.com/tegnike/status/1995994601279422532
#Prompt Engineering#Visualization#Mermaid
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OpenAI Code Red: Garlic & Shallotpeat (Combined Update)
OpenAIがGoogleのGemini 3.0の性能を受けて「Code Red（緊急事態）」を宣言しました。 内部ではGemini 3に対抗するための効率的なモデル「Garlic」と、土台から作り直す次世代モデル「Shallotpeat」の開発にリソースを集中させています。 これに伴い、広告導入や一部のエージェント機能の開発は一時延期される模様です。 https://x.com/Yuji_Sakuta_/status/19961683
#OpenAI#Gemini#Leak
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OpenAI Foundation、「People-First AI Fund」の助成先を発表：4050万ドルを208団体へ
OpenAI Foundationが、AIの恩恵を地域社会に広げるための助成金プログラムの第一弾受給団体を発表。
#OpenAI#Grant#Social Impact
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Beyond Confidence：拡散型言語モデルの適応的デコーディングCCD
Diffusion型言語モデルに履歴文脈と一貫性指標を用いるCCDを導入し、生成品質を維持しつつサンプリング効率と性能を同時に改善した。
#Research#Diffusion Model#Optimization
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AIマーケティングのBluefishがSeries Aで2000万ドルを調達
企業のブランドがAI回答でどう扱われるかを管理するBluefishが、NEA主導で2000万ドルを調達。
#Marketing#Funding#Generative AI
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建設ロボットのCiv RoboticsがSeries Aで750万ドルを調達
建設現場の測量を自動化するCiv Roboticsが750万ドルを調達。UGV「CivDot」で再生可能エネルギー分野などへの拡大を目指す。
#Construction Tech#Robotics#Funding
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ダートマス大学、AnthropicとAWSと連携し教育向けClaudeモデルとBedrockを全学展開
ダートマス大学がAnthropicのClaude for EducationとAWS Bedrockを導入し、全学で安全性重視のフロンティアAI教育と研究環境を整備。
#Education#Partnership#Responsible AI
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Deep Research：ツール連携型LLMリサーチエージェントの体系的サーベイ
検索エンジンなど外部ツールとLLMを組み合わせた「Deep Research」エージェントの構成要素・最適化手法・評価指標を体系的に整理した調査論文。
#Research#Agent#Survey
Tool Shelf
話題のAIツールを機能別に探す。
開発、デザイン、業務効率化など、目的に合ったツールが見つかります。
編集部のまとめ
生成AI導入のいま押さえるべきこと
結論: 生成AI導入は最新ツールを週次で把握し、小さく試し、成果を測定することで業務改善に直結する。根拠: リリース頻度が高く放置すると陳腐化する点、現場ニーズとのギャップが評価を左右する点、統制のない運用は情報漏えいを招く点。手順: 情報収集で候補を絞り、評価軸を整理し、パイロットで定量指標を検証する。注意: データ扱いと権限ガバナンスを必ず整備する。
差別化ポイント
このサイトで得られること
現場で使える評価軸と導入プロセスに沿って、最新トレンドを整理しています。記事ごとに一次情報へのリンクを明記し、再検証しやすい形で提供します。
- 独自調査による導入KPIと手順テンプレートを継続更新
- 職種別プロンプト事例をメールで配信できる仕組み
- 実務者インタビューをもとにした編集コメントを各記事に付与
導入チェックの3ステップ
HowTo- 1
目的と評価指標を明文化し、現場課題と照合する
- 2
候補ツールを共通フォーマットで比較し、セキュリティ要件を確認する
- 3
小規模パイロットで効果とリスクを検証し、展開計画を策定する
よくある質問
FAQ最新AIツールの情報収集はどのくらいの頻度で行うべきですか？
少なくとも週次で公式アップデートと料金・利用制限の変更を確認し、重要度が高いものは即日で社内共有すると変化に対応しやすくなります。
ツールを比較検討するときの評価軸は何が重要ですか？
目的適合性、操作性、セキュリティ、コスト、サポート体制の5点を同じフォーマットで整理すると、現場との合意形成がスムーズになります。
パイロット導入後に定着させるためのポイントは？
パイロットで得た成功条件とリスクを手順化し、教育と権限管理ルールを同時に整備すると正式展開が短期間で進められます。