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～AI関連記事を3行にまとめて紹介～

2026は用途適合の小型モデルと現場展開が重視。
デバイスへの知能組込みと作業フローの統合が焦点。
新たなアーキテクチャ研究とデモから運用移行が進む。

定型作業を自動化し創造的時間を確保する使い方を紹介。
開発・クリエイティブ・ナレッジの計22件のユースケースを紹介。
オンボーディングの効率化やSEO記事作成など実務活用を解説。

ギャルゲー世代へ直撃する一言の破壊力を探る。
Neuro-samaがVRChatで動く場面を解説する。
記事は要点と研究報告の要旨をまとめる。

基盤層と生成AIの動向を現場でROIで検証する年になる。
5分類のトレンドが設計と運用の新常識を生む。
専門家集合モデルや視覚言語モデルが効率と精度を両立。

AI時代は要件定義や俯瞰力など上位スキルの重要性が高まる
AIは確率的な出力なので検証と要件の厳密化が必須
初心者は基礎を固め、AIと協働して学ぶべき

生成AIでシステム開発を進める動きが加速している。
保守コストと仕様の曖昧さが大きな課題だ。
要件定義の不明瞭さが後の仕様変更を招くことがある。

AIインフラの急拡大が半導体産業を長期サイクルへ導く。
計算・記憶・通信・保存の四領域が同時に拡張する。
需要過大と供給のボトルネックが課題、資源配分が鍵となる。

AGIの実現は未確定、現状は評価フェーズへ移行。
過剰な期待は消えつつあり、現実的な検証が重視。
専門機関の見解を紹介、2026年のAI動向を整理。

AI生成コンテンツの増加で識別時代が現実味を帯びる。
現実とAIの判別は難しく、偽情報は増える見込みだ。
透かしの活用が現実的と提案され、個性を磨くべきだ。

サブエージェントを増やしても自分が成果物を最終チェックする。
AIは前提を考えず完璧を押し付けがちだ。
結局、自分でコードを書く部分を増やすべきだ。

現実分布を反映した500体のAIボットで簡易SNSを再現。
ボットは過激投稿を拡散し少数のインフルエンサーが主導。
介入を六つ試しても根本原因はSNS構造にありと指摘、感情拡散が拡大。

RAGの精度評価を自動化して、客観指標で評価する。
主観に頼らず定量指標で Faithfulness などを測定。
データは question、answer、contexts、ground_truth のセット。

場面ごとに専門的な人格を必要時だけ呼び出せる設計を解説。
人格を別ファイルに閉じて、情報混在を防ぐ仕組み。
配置は .github/agents にファイルを置き、モード選択で呼び出す。

前提・目的・手順・制約と基本構造を整える。
入力データ・テンプレート・見本をそろえ運用を支える。
強調・リスト・固定文・プレーンテキスト出力・必須項目を整える。

今週の要点は現場で直結する機能と規約の動向だ。
推論競争や信頼性評価、再学習の現場適用が焦点。
生成AIで資料作成を加速する実戦ワークフローを紹介。

2026年01月01日

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