AIの進化とGPUの性能向上が密接に結びついていました。しかし、その構図に変化の兆しが見えています。クラウドからエッジへとAI処理の重心が移りつつある中で、CPU、特にNPU（Neural Processing Unit）を統合したCPUが再び脚光を浴びています。そこで本記事では、AI分野におけるCPU再注目の背景、主要なCPU製品、今後の展望について深掘りします。

2026年現在、すでに実装フェーズに突入している 「AIツイン（AIデジタルツイン）」。そこで本記事では、いま世界中の企業や研究機関が投資している「AIツイン」について、「そもそも何なのか」「なぜ熱いのか」「私たちの暮らしや仕事にどう関わるのか」 を解説していきます。

AIファクトリー（AI Factory）は「AIモデルを作る場所」ではなく、「データを継続的に価値へ変える生産システム」で、データ基盤、学習・推論、セキュリティ、運用、改善ループまでをまとめて工場化する発想です。AIファクトリーは「AIそのものを事業として量産できる体制」を指します。

「AGI（汎用人工知能）」という言葉を生み出した男、ベン・ゲーツェル（Ben Goertzel）。SingularityNETのCEOであり、AI研究の最前線で40年以上闘ってきたゲーツェルは、鋭く警鐘を鳴らしています。「人間レベルのAGIがひとたび存在すれば、人間の仕事の大半は時代遅れになる」「実現までの猶予は、わずか2〜3年」OpenAIのサム・アルトマンとも一致する衝撃的な予測は、SF映画の話ではなく現実の話です。

AIの進化は目覚ましいものがありますが、その裏側で、私たちが直面する「見えない壁」が存在します。それは、AIが賢くなるほど肥大化する「メモリ」の問題です。そこでGoogle Researchが発表したTurboQuantは、「AIのメモリ壁」を突破するゲームチェンジャーとなり得る技術です。この技術がAIの未来をどう変えるのか。今回は、その核心に迫ります。

2026年4月3日、国立情報学研究所（NII）が新しいLLM「LLM-jp-4」を公開しました。一部ベンチマークでGPT-4oやQwen3-8Bを上回りながら、Apache License 2.0で完全オープンソースで、商用利用も改変も再配布も可能、学習データまで公開する透明性へのこだわりです。そこで本記事では、完全オープンソースの大規模言語モデル「LLM-jp-4」について解説します。

AIチャットで回答を得ることと実際に業務が完了することの間には、依然として大きなギャップがあると多くの人が感じています。MuleRunはこのギャップを埋めるために生まれました。そこで本記事では、50万人以上のユーザーに支持されるMuleRunの全貌を、機能・ユースケース・料金・開発企業まで解説します。

2026年4月8日、Metaは「Llamaの会社」から「Museの会社」へ舵を切ったと宣言しました。新たに設立されたMeta Superintelligence Labs（MSL）初のフラッグシップ、Muse Spark。ただのチャットボット更新ではなく、テキスト・画像・音声を“最初から一緒に”考えるネイティブマルチモーダル推論モデルです。