生成AI

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。

「AI活用の断片化」に対する解決策として注目されているのが、株式会社Sales Markerが提供する「Orcha（オルカ）」です。Orchaは、単なる生成AIツールではなく、複数のAIエージェントを束ねて業務を前に進めるAIスーパーエージェントとして設計されています。そこで本記事では、Orchaの概要と背景、主な機能と特徴、具体的な活用シーン、導入時の活用フロー、料金プラン、どんな企業に向いているかまでを解説します。

チューリング賞受賞者であり「AIの父」の一人、ヤン・ルカン（Yann LeCun）らは、「AGI（汎用人工知能）」という概念を否定し、新たなパラダイムである「超人的適応知能（Superhuman Adaptable Intelligence: SAI）」を提唱しました。そこで本記事では、この革命的な新概念「超人的適応知能（SAI）」について、技術的・哲学的・社会的な視点から深掘りしていきます。

2026年現在、私たちの「検索」体験は劇的な転換期を迎えています。「キーワードを入力し、表示されたリンクを一つずつクリックして情報を探す」ググる時代から、AIがユーザーの意図を汲み取り、自律的に調査・検証・要約までを代行する「Agentic Search（エージェント型検索）」が主流になりつつあります。本記事では、エージェント型検索の仕組み、従来の検索やRAGとの違い、情報発信（SEO）にどのような影響を与えるのか解説していきます。

2026年3月24日、Sakana AIがSakana Chatを無料公開しました！Sakana AIが開発した大規模言語モデル「Namazu（なまず）」は、世界トップクラスのオープンウェイト基盤モデルを日本向けに調整した試作モデル（α版） です。そこで本記事では、Sakana AIが開発した大規模言語モデルのNamazu（なまず）の開発背景や特徴を取り上げるとともに、実際に使ってみましたので、ご紹介します。

AI界隈では、「ハーネスエンジニアリング（Harness Engineering）」という新たな概念が急速に注目を集めています。プロンプトエンジニアリングは過去のものになり、コンテキストエンジニアリングとの間にはどのような違いがあるのでしょうか？

OpenAIがChatGPTを世界にリリースしてから3年。「AIを使いこなせる者が勝つ」という論調の中、静かに確実に広がっているもう一つの流れが「AIヴィーガン」と呼ばれる「AIを意図的に使わない人たち」です。そこで本記事では、AIヴィーガンとは何者なのか？なぜZ世代の間でこの動きが広がっているのか？AI時代の新しい「豊かな生き方」はどんなものなのかを掘り下げて解説していきます。

「AIを使えば30分の仕事が5分で終わる。」しかし、プロンプトを何度も修正して気づけば深夜。次々と登場する新しいAIサービスを追いかけているうちに、頭が完全に飽和する。AIの進化が速すぎて、自分自身が追いついていかない．．．。そこで本記事では、世界で静かに広がっている「AI疲労（AI Fatigue）」という現象を取り上げ、疲れるメカニズムと対策を解説していきます。