「NLA（Natural Language Activations；自然言語オートエンコーダー）」は、LLMの内部活性化を自然言語で説明可能にする画期的な技術として注目を集めています。そこで本記事では、NLAの基本的な概念からその仕組み、Claudeモデルで明らかになった衝撃的な「本音」の事例、従来の解釈可能性手法との比較、NLAが抱える課題と今後の展望について掘り下げていきます。

2026年4月にAnthropic（アンソロピック）が発表した次世代大規模言語モデル（LLM）「Claude Mythos（クロード・ミトス）」は、AI界隈に大きな衝撃を与えました。その「凄さ」の裏には、私たちが真剣に向き合うべき「危険性」と、AIの「内面」に関する倫理的な問いが隠されています。そこで本記事では、Claude Mythosについて、技術的な詳細から倫理的な側面、SF的なエピソードまで解説していきます。

大規模言語モデルの登場によって、汎用人工知能（AGI：Artificial General Intelligence）の実現が現実味を帯びてきました。しかし、AGIの進捗を客観的に評価し、その能力を測定するための共通の基準はこれまで不明確でした。そこで本記事では、Google DeepMindが発表したAGI認知フレームワークの概要、主要な原則、AGIの各レベルについて解説します。また、OpenAIが提唱するAGIレベルとの比較を通じて、異なる視点からAGIの進捗をどのように捉えるかについても考察します。

「AIが本当に数学者を超える日なんて来るの？」2023年末から2026年にかけて、AIが数10年〜60年以上未解決だった数学の難問を次々と打ち破る事例が報告されています。そこで本記事では、世界を驚かせた代表的な事例を時系列で整理し、その意義と限界を率直にまとめます。

世界中でAI開発競争が白熱する中、日本も独自のAI基盤モデル開発に国家レベルで注力し始めています。ソフトバンク、NEC、ホンダ、ソニーといった主要企業が結集し、新たな国産AIの未来を切り拓く「日本AI基盤モデル開発」が始動。そこで本記事では、この注目のプロジェクトを中心に、日本のAI基盤モデル開発の現状、政府の支援、今後の展望と課題を深掘りします。

大規模言語モデル（LLM）の登場は、様々な分野に革命をもたらしました。しかし、AIが現実世界で物理的なタスクを実行する「身体性を持つAI（Embodied AI）」の領域では、依然として多くの課題が残されています。そのような中、Generalist AIが発表したロボットAI基盤モデル「GEN-1」は、この分野における画期的な進歩として注目を集めています。そこで本記事では、GEN-1がどのようなモデルであり、その能力、訓練方法、物理世界における汎用知能の実現に向けた意義について深く掘り下げていきます。