「会社は階層（Hierarchy）ではなく、知能（Intelligence）として組織されるべきだ」ジャック・ドーシー率いるBlock社（SquareやCash Appの親会社）が打ち出した構想こそ、本記事のテーマ「会社OS（AI OS for Company）」の核心です。

「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。