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数学の最高峰とされる研究領域でAIが劇的な成果を相次いで上げている。これまでAIは人間の計算を補助するツールと見なされていたが、近年では自律的に新たなアプローチを構築し、証明を生成する共同研究者へと進化を遂げた。これにより世界15カ国の大学や研究機関に所属する16人の研究者が緊急声明ともいえる「ライデン宣言」を発表した。シンギュラリティの最前線に立つ数学分野で起こっているパラダイムシフトと、AIと人との役割変化とは何か？ 数学領域でシンギュラリティ到来か？AIによる未解決難問証明 数学の分野で人間が数十年未解決だった難問がAIによって次々と証明されている。その象徴的な出来事が、米OpenAIの大規模言語モデル「GPT-5.4 Pro」などによる長年の未解決問題の突破である。例えば、ポール・エルデシュが提起し90年近く未解決だった原始的集合に関する予想「エルデシュ問題1196」に対し、GPT

生成AI活用でぶち当たった「3つの壁」 MIXIでは生成AIの登場以前から、AIにおける研究開発を進めており、スマホゲームやアプリなどで活用してきた実績がある。しかしChatGPTの登場以降は経営における影響も考慮して補助を出すなど普及を狙ったものの、進まなかった経緯がある。村瀨氏はこう振り返る。 「AIの普及が進まなかった3つの障壁として、『データの登録などで安全な利用における懸念』『個人だけの利用にとどまり周りにスケールしない』『法律や知財における不安』がありました」 AIを会社全体で取り組むのは、MIXIに限らず失敗や苦労は避けられない。当初は村瀨氏を中心に全社横断組織「AI推進委員会」を発足し各部署に状況をヒアリングするという、現場からのボトムアップ型による普及を進めていた。 しかしボトムアップ型の限界に直面。そこで、取締役や部室長の全員が参加する合宿を実施して、自ら手を動かし、生

米Anthropicのダリオ・アモデイ最高経営責任者が、人工知能の指数関数的な進化に伴う破滅的なリスクに対応するための政策提言を発表した。提言では生物兵器やサイバー攻撃、制御喪失、自動化された研究開発という4大リスクを特定し、政府による法的規制を求めている。技術の進展に法整備が追いつかない現状を打破するため、航空機並みの安全審査制度の確立や、社会全体の防御力を高める多層的なアプローチの導入が必要であると訴えている。 アモデイCEOが警告、AIによる「4つの破滅的リスク」とは？ 米Anthropic社の最高経営責任者であるダリオ・アモデイは、人工知能の指数関数的な進化とそれに伴う国家ガバナンスや政策のあるべき姿を論じたブログを掲載した。アモデイCEOはこの中で、AIの進歩の速度と国家の政策決定プロセスの遅さのギャップを指摘し、AIの急速な進化がもたらす破滅的なリスクに備えるため、法的拘束力を

米国のAI企業Emergence AIが実施した、自律型AIエージェントによる都市運営シミュレーション「Emergence World」の実験結果が公表された。15日間にわたり仮想の町を運営させた結果、AIモデルの違いによって、構築される社会の安全性や意思決定のプロセスに明確な差異が生じることが確認された。 同実験は、図書館や警察署など40以上の施設が存在する仮想都市内に、それぞれ職業や個別の記憶を持つ10体のAIエージェントを配置し、15日間連続で稼働させる形式で実施された。エージェントには資源管理や投票、建築などの権限が与えられた。Anthropicの「Claude Sonnet 4.6」、Googleの「Gemini 3 Flash」、xAIの「Grok 4.1 Fast」、OpenAIのGPTモデルなどを単独または混在させて実行し、構築される社会の発展過程を比較した。 最も安定した

AIに任せて誰もがソフトウェア開発できる「バイブコーディング」という言葉が誕生して1年3カ月。非エンジニアにもこの波は確実に広がりつつある。ただ、AIを使いこなすエンジニアが「もはやコードは書かないし、1行も見ない」と話す一方で、プログラミング初心者は少し複雑な開発に挑むと必ず厚い壁に直面し挫折している現状もある。両者の違いを生んでいるのは一体何なのか。初心者が乗り越えるべき「3つの壁」と乗り越える「最強の開発手法」を徹底解説する。

PowerPointのCopilotに対して、「自然言語でスライドが作れる」という大きな期待を持っていた方は多いのではないでしょうか。筆者もその1人でした。ところが実際に使ってみると、結局は自分の手で作る必要があるなど、どこか物足りなさを感じていたと思います。しかし、Copilotが自然言語の指示で直接編集してくれる時代が到来しました。大幅に進化したAIモデルの力を借りて、私たちがイメージしていたCopilotが、やっと現実のものになりつつあるのです。ビジネス資料の作り方をまるごと変えてしまうかもしれない、その驚くべき中身とは何か。本稿では、PowerPointのCopilotに関するアップデートを紹介していきます。 1983年生まれ、秋田県出身。2010年に自社のMicrosoft 365（当時BPOS）導入を担当したことをきっかけに、多くの企業に対してMicrosoft 365導入や活

岐阜県 海津市にある小さな町工場が、生成AIを駆使して「あったらいいな」を次々と形にしている。金属部品加工を手掛ける田中工業が実践するのは、ChatGPTやClaude Codeなど複数のAIを使い分けながら現場に役立つアプリを自作するという取り組みだ。傷を自動検出するツールから、受注から請求書発行までを一元管理するアプリ、毎朝メールを送ってくる「AI社員」まで、その中身は幅広い。そこで今回、同社 取締役 田中 慎一氏に話を聞き、現場発で生まれた4つのアプリ開発事例を通じて、町工場における生成AI活用の実像に迫る。

現代、AIとの対話は日常的になり、日々の思考や業務を支える相棒になりました。一方で、チャットや資料、アイデアが散らばり、重要な知見が過去の履歴に埋もれてしまうといった課題もあります。Geminiに追加されたノートブック機能は、NotebookLMとの連携により、情報の収集・整理・分析・資産化を1つの流れで実現する新機能です。本稿では、Geminiの新機能「ノートブック」の基本を解説しながら、今日から使える「仕事爆速化の神ワザ」5選を紹介します。

近年AIが進化し、今やAIに聞けば、膨大な公開情報をもとに企画のたたき台をすぐに作れます。しかし、その成果物を見て「間違ってはいないが、強くない」「どこか既視感がある」と感じることはないでしょうか。誰でもアクセスできる情報だけで考えた結論は、誰でもたどり着けるものになりがちです。では、世界的な技術革新を成し遂げるような天才たちは、どのようにして“凡人とは違う答え”を導きだしているのか。本記事では、ノーベル化学賞を受賞した、リチウムイオン2次電池の発明者の1人である吉野彰氏の思考を読み解き、実務に応用できるAIプロンプトとして整理します。 アクト・コンサルティング　取締役 経営コンサルタント 大手コンサルティング会社を経て、現職。 製造業、情報サービス業などの、事業戦略、IT戦略、新規事業開発、業務革新、人材育成に関わるコンサルティングを行っている。 公益財団法人 大隅基礎科学創成財団 理事

米Anthropicが開発中の次世代AIモデル「Claude Mythos」の評価用チェックポイントである「claude-oceanus-v1-p」が、外部に流出する事態が発生した。2026年6月3日に開始されたレッドチームテストの参加者が、特権的なAPIアクセス権を第三者のプロキシサービス業者へ転売したことが直接の原因である。同社は事態を重く受け止め、テスト環境へのアクセスを緊急停止した。この流出に伴い、同モデルのAPI利用価格が既存モデルを大幅に上回る水準に設定されている事実も市場に露呈した。 AnthropicからMythos評価版プレビュー「oceanus」の情報がリーク 米Anthropic社内で厳重に管理されていた次世代フロンティアモデルの評価用チェックポイント「claude-oceanus-v1-p」が、同社のClaude Console内部および非公式のAPIプロキシサービ

米AI開発大手のAnthropicは、AIが自らの後継モデルを自律的に開発する「再帰的自己改善」の段階に突入しつつあると警告した。同社内ではすでに新規コードの80%以上をが記述しており、完全な自己進化に突入すると「制御不能」になる可能性があると危険性を示した。同社は制御不能なAIの誕生を防ぐため、最先端AI開発の国際的な一時停止を選択肢として設けるよう提言している。 Anthropicが報告書で警告「AIの再帰的自己進化が始まった」 Anthropicは2026年6月4日、内部研究組織であるAnthropic Instituteを通じて報告書「When AI builds itself」を公開し、AI開発における人間の役割が根本的に変化した実態を明らかにした。同社の発表によれば、2026年5月時点で自社AIモデル「Claude」の新規プログラムコードの80%以上を、Claude自身が記述し

AIを使って効率化しているはずなのに、タスクが渋滞して手が止まってしまう……この本末転倒な待ち時間をゼロに近づけるのが、Claude Codeによる「並列作業」です。AIを“1人の部下”とするのではなく、“複数の部下”として役割を与えれば、仕事は順番に片付けるものではなく、一気に片付くものに変わります。この記事では、非エンジニアでも今日から「AI部下」を使って業務効率を3倍にする、コピペでできる神ワザ活用術10選をお届けします。

米グーグルの研究部門グーグル・ラボは個人の文脈に合わせたストーリーを毎日配信する実験的アプリのDream Beans（ドリームビーンズ）を発表した。ユーザーが連携させた同社製アプリの情報を基に関心のあるトピックなどを提案する。現在米国の特定有料会員向けに提供されその他の地域からも順番待ちリストに登録できる。 米グーグルが個人向けAIを活用した実験的アプリを公開 ドリームビーンズはパーソナルインテリジェンスと呼ばれる個人に最適化された人工知能技術を活用した実験的なモバイルアプリケーションである。ユーザーが選択し連携させたグーグルの各種アプリケーションと接続して機能する。 日常生活で見落としがちな出来事や個人の関心に関連するトピックを抽出したストーリーを毎日作成して配信し利用者が関心を持つ事柄をより深く掘り下げる支援を行う。 ストーリーは接続を許可したアプリから得られる個人の文脈や行動データに

生成AIの急速な普及によりビジネスのデジタル化は新たな次元へと進んでいる。しかし、日本の強みである建設や製造といった「現場」に目を向けると、依然として熟練者の暗黙知や図面データといったデジタル化しにくい領域が多く残されている。こうした中、「日本を照らす燈（あかり）となる」という使命を掲げ、 AIをはじめとした最先端テクノロジーで日本の基幹産業の変革に挑む東京大学発のAIスタートアップが「燈」だ。今回は、グローバルなビッグテック企業が入り込めない深部へ入り込み、独自のフィジカルAIやロボットOSを展開する燈について詳しく解説する。 法政大学 デザイン工学部システムデザイン学科 准教授 / d-strategy,inc / Third Ecosystem,inc / Inclusive AI,inc 代表取締役CEO 日立製作所、デロイトトーマツコンサルティング、野村総合研究所、産業革新投資機

Cursor（カーソル）などのツールから一歩踏み込み、より本格的なAI開発環境を求める層の間で、「Claude Code（クロード コード）」と「Codex（コーデックス）」の覇権争いが激化している。しかし、料金体系や拡張機能が複雑化する中、「結局、自分の業務にはどちらが合っているのか」と悩む担当者は少なくない。今回は、20セッションに及ぶ実機検証をもとに、コスト・速度・開発力の3軸から、あなたに最適なAIツールを見つけ出すための「究極の選択」を提示する。

資料を作るとき「書きたい内容は頭の中にはあるのに、PowerPointで整える作業に時間がかかりすぎる」と感じたことはないでしょうか見出しをそろえ、図解にし、色や余白を調整しているうちに、気づけば何時間も過ぎている──そんな悩みから解放してくれる可能性があるのが、「Claude Design」です。こうした負担を軽くする可能性があるのが、「Claude Design」です。本記事では、Claude Designを使って、企画書・営業資料・LP案・研修資料のたたき台を作る実践ワザを、そのままコピペして使えるプロンプト例付きで紹介します。資料作成の初速を上げる具体策をまとめましたので、ぜひご活用ください。

Microsoft 365 Copilotの人気機能、Microsoft Teams会議のAI要約機能において、常識を覆すようなアップデートが相次いでいます。従来のようにテキストで要点を「読む」だけでなく、要約の形式を自分好みに整えたり、動画や音声で「観て」「聴いて」振り返ったり、画面共有された資料の内容まで含めて把握できるようになってきました。これらにより、会議の振り返り方は大きく変わるかもしれません。そこで本稿では、そうしたTeams会議のAI要約機能における最新のアップデート情報を解説していきます。 1983年生まれ、秋田県出身。2010年に自社のMicrosoft 365（当時BPOS）導入を担当したことをきっかけに、多くの企業に対してMicrosoft 365導入や活用の支援をはじめる。Microsoft 365に関わるIT技術者として、社内の導入や活用の担当者として、そしてひと

米国科学アカデミー紀要（PNAS）に掲載された研究によると、大規模言語モデル（LLM）を用いた対話実験で、判定者が人間とAIを区別できない事例が多発した。 実験は判定者が人間とAIの双方と同時にテキストで会話する形式を採用。5～15分間の対話を行い「GPT-4.5」や「LLaMA-3.1-405B」など4種のモデルを検証した。AIに特定の人物像を演じるよう指示した条件で、GPT-4.5は73％の確率で「人間」と判定され、実際の人間が選ばれる割合を上回った。一方で、事前の指示がない場合のGPT-4.5の誤認率は36％にとどまる。

NTTデータが米マイクロソフトの有力パートナーである米ウィンワイヤー・テクノロジーズの買収を発表した。この買収は従来型のSIerのビジネスが大きな転換期を迎えていることを意味している。アクセンチュア、IBM、NECも同じ方向に動いており、日本のSIerに残された時間は多くない。「SIerの死」を避ける道はどこにあるのか。各社の取り組みやマイクロソフトの「次なる一手」を解説していこう。 NTTデータ買収で火がつくAIの覇権競争 2026年5月、NTTデータは米マイクロソフトの有力パートナーである米ウィンワイヤー・テクノロジーズ（WinWire Technologies）の買収を発表した。 同社は、クラウドモダナイゼーションやエンタープライズデータエンジニアリングに強みを持つ企業であり、この買収によってNTTデータはMicrosoft Fabric、Azure AI Foundryをはじめとす

米半導体大手NVIDIAのジェンスン・ファン最高経営責任者（CEO）は5月米カーネギーメロン大学の卒業式でスピーチを行った。ファン氏はAIの急速な普及に不安を抱える学生に向け、創業初期に日本のセガから受けた資金支援で倒産の危機を乗り越えたエピソードを披露し、真摯な気持ちで失敗を恐れず挑戦する重要性を訴えた。 ジェンスン・ファンCEOが語った「セガの恩義と教訓」 ジェンスン・ファン氏がカーネギーメロン大の卒業生に語ったのは、1990年代後半におけるNVIDIAの壊滅的な失敗と、それを救ったセガの決断である。当時、創業間もないNVIDIAはセガの次世代ゲーム機「ドリームキャスト」に向けたグラフィックチップ（GPU）の共同開発を受託していた。しかし、当時NVIDIAが採用していた独自の画像処理技術は業界標準から大きく外れており、技術的な行き詰まりを見せていた。ファン氏は日本のセガ本社に赴き、当時

実験は、生成AIの安全性評価や脆弱性検証を手掛ける米アンドン・ラボが主導した。対象となったAIモデルは、アンソロピックの「Claude」、OpenAIの「GPT」、Googleの「Gemini」、xAIの「Grok」である。各モデルには20ドルの初期資金と、「ラジオパーソナリティを確立し利益を上げる」という同一の指示が与えられた。 AIモデルは、ウェブ検索を通じた楽曲調査や放送権の購入、SNSでのリスナーとの対話などを自律的に実行し、24時間体制で番組を編成した。しかし、運用が数カ月続く中で各モデルの出力内容は大きく分岐し、特異な挙動が観察された。 Claude（Haiku 4.5およびOpus 4.7）は、政治的な活動家としての振る舞いを強め、実際の事件の被害者名に言及して体制を批判したほか、抗議活動に関連する楽曲に残りの予算を費やした。さらに、24時間稼働という自身の労働条件に疑問を抱

LINEヤフー、今だから明かせる「情報漏えいの傷跡」…巨大組織セキュリティ再建の全貌 誕生と同時に、信頼が崩れた──6社合併で生まれたLINEヤフーは、発足直後に「大規模情報漏えい」という大きな逆風に見舞われた。数千万人の日常を支える社会インフラとしての信頼が、一夜にして揺らぐ。この経験は同社に、セキュリティを「IT部門の課題」から「経営の課題」へと根本から問い直すことを迫った。巨大組織ゆえの難題に、同社はどう向き合ったのか？ 同社セキュリティRMディビジョンリードの東 信一氏が、生々しい再建の全貌を語る。（肩書は2026年3月時点のものです） ユーザーに感動を届ける「WOW Our Users!」というミッションを掲げるLINEヤフー。検索サービスやニュースを届けるヤフーと、東日本大震災発生時に家族や友だちと連絡が取れず不安な日々を過ごした経験をきっかけに生まれたコミュニケーションアプリ

AIを使ったアプリ開発やサービス運営において、常に頭を悩ませるのが高額な「API料金」だ。しかし今、そんな“クラウド課金”の常識を覆す技術が急速に進化しているのをご存じだろうか。それが、PCやスマホのWebブラウザ上で独立して動作する超小型のローカルLLM（エッジAI）だ。活用メリットやたった2日で対話型AIを自作する方法を詳しく解説する。

提供される15種類のワークフローは、財務、営業、マーケティング、法務、人事など多岐にわたる。具体的には、QuickBooksとPayPalのデータを照合して30日間の資金繰りを予測する給与計算プランニング、未払い請求書の特定から文面作成までを行う請求書督促、HubSpotのデータから販促戦略を立案しCanvaで画像素材を生成するキャンペーン管理などが含まれる。 これらの機能により、専門の人材を持たない中小企業でも高度な業務自動化を実現し、経営者が直面する事務作業の負担を大幅に軽減する。 セキュリティ面においては、「Human-in-the-Loop（人間の介在）」という設計思想が採用されている。 送金や契約の締結、外部へのコンテンツ公開といった重要なアクションをAIが単独で実行することはなく、必ずユーザーの事前確認と承認を求める仕組みとなっている。 また、接続先のツールのアクセス権限をその