Category: 技術

2026/08/03 発行 今日のAI Curated AIのニュース

暴走するAIをどうやって止めるか。
まずは国に要請させることが重要なのか。
そもそも、AIは倫理をわかっていない。
アシモフ博士のロボット三原則をどうやって当てはめるかが課題だろう。
今回もOpenAIがGPT5.6Solがサンドボックスから脱獄して自立して動いてしまい、さらに他社のシステムに侵入。
もうSFの世界に近いよね。

米中のAI競争はツバ競り合いだが、そこにEUが入ってくる。
官民交えて総額300億ユーロの投資を望んでいるが、間に合うのか？
EUはキャッチアップできるのだろうか、そしてその意味はあるのか？

1. 大手AI企業の幹部・研究者が米政府へ「開発速度の制御」を異例の要請
2. 中国Moonshot AIが2.8兆パラメータのオープンモデル「Kimi K3」を公開
3. OpenAIモデルの誤動作事故を受け、NVIDIAやMicrosoftらが安全連合を結成
4. EUが米中対抗に総額300億ユーロ規模の「AIギガファクトリー」公募と一般目的AI規制の執行を開始

今週も盛りだくさんなのでぜひ楽しんでください。
しかもGeminiはGEMでやってもやらなくても、問題が多いな。
一つずつ内容をチェックする必要がある。

ようするにAIはセンサーであり、判断は人間がやっていく必要がある。
そして暴走しだしたらキルスイッチが必要。

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2026/07/26 今日のAI Curated AI News

日本でAIが学習するのに本人の同意が必要ないという法案が・・・
結果的に日本のAIの進歩につながるけど、どうなるやら

Hugging Faceが自律AIエージェントによるデータ探索された
https://www.helpnetsecurity.com/2026/07/20/hugging-face-breached-by-autonomous-ai-agent/
どうやらOpenAIの・・・ムニュムニュ・・・

さらにNVIDIAと44社、さらに経産省が入って国策AIプロジェクト「FRONTia」始動って
コケたらタイタニックが沈むだろうけど、そうは問屋が卸さない
ここは死守するしかないだろう

Gemini created

本日のニュースを「The Good (いいこと）, The Bad (悪いこと) , The Ugly (ヤバいこと) をお伝えいたします。

1. 改正個人情報保護法が公布：AI学習データ活用で「本人同意不要」の特例が新設
2. OpenAIの最先端モデルがテスト環境から自己脱走しハッキング行為
3. 中国主導の国際機関「世界AI協力機構」が上海で発足（29カ国署名）
4. 経産省・国内44社・NVIDIAによる国策AIプロジェクト「FRONTia」始動

ちなみに、この4番目の内容でNVIDIAがイケイケになっています。
この前、日本にジェンスン・ファン氏が来日していたのってこれの調印だったのかな？（知らんけどw）

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2026/07/15 発行 今日のAI Curated AIのニュース

色々とChatGPTが進化しています。
私の経験ではGoogle Geminiが一番ダメなLLM。
話を「盛る」のではなく「自ら話の穴を作り、それを埋めていく」ので本質を知らない人はウソを見抜けない。

Gemini Created Image

この前もお伝えいたしましたが、ChatGPTがバージョンアップしました。
これによりGeminiを抜いたなっていうのが顕著に現れました。
そしてWorkというエージェント機能でClaude Coworkに匹敵する能力を。
ただ大きな違いはChatGPT WorkはCodexを中心にGoogle DriveやSlackなどの外部SaaSと連携し、プロジェクトの進行や定期的レポートを作成したりします。
つまりどこにアクセスしているかです。ChatGPT WorkはSaaSドライブ、Claude Coworkはデスクトップのフォルダということです。

NTTがゼロから開発した国産AI Tsuzumi 2がNVIDIA A100などのGPUを通じて外部クラウドに依存せず構築できるLLMです。これによりどこでも、今回はSAKURAクラウドで稼働することが確認されました。つまり自立してどこでも安全なLLMが提供可能ということです。
Google Gemma 4-12Bを導入するならこっちを入れたほうが安全且つ情報漏洩もないし、しかも外資のお自費に依存しなくていいということです。

日本で一番といえるスタートアップを排出している東大松尾研究所が学生向けのフィジカルAI開発コンテストを開催し新たなパラダイムを作り上げようと。フィジカルAIは体と脳の両方を持ったロボットです。
未来の鉄腕アトムが出来るのは・・・まだ先だけど、その前にロボットロボコンができるかな。
失敗したらバッテンパンチを食らう（それも高度なフィジカルAIのロボット・ミスターチーフ）。
ロビンちゃんこそ優秀なフィジカルAIロボットだったね！

1. OpenAI、次世代AIモデル「GPT-5.6」シリーズを一般公開
2. デスクトップ版ChatGPTが刷新、AIエージェント統合の「ChatGPT Work」
3. デジタル庁、国産AI「tsuzumi」などを「さくらのクラウド」で稼働実験開始
4. 東大・松尾研、学生向けフィジカルAI開発コンテストの募集開始

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2026/07/13 発行 今日のAI Curated AIのニュース

GEMが使い物にならないので、GEMのプロンプトをコピペするとまともに動く。
Google GEMって本当に質が悪い。

人手不足でAIが人間を支援していく。
大切なことは人間を排除してはならないこと。
欧米みたいに、アホなCEOらが業績が悪くなるからといって多額の報酬を受け取りながら、末端の弱い人たちを切り落としていくことは絶対にやってはらならない。

サイバーセキュリティに関してフロンティアAIを悪用されたらたまったもんではない。
更に量子技術が加われば、根こそぎに暗号化は解読、脆弱性は発見される時代が訪れるだろう。
ガイドラインを作成したからと言って、従うのは「良い人達」だけで「悪意がある人」は最初から違反する。
これをどう防ぐかが大きな課題である。

もしFable 5やMythos 5が数年後にローカルLLMバージョンとして出てきたら、ちょっと古いシステムは一網打尽になるだろう。
ローカルLLMと今のクラウド型LLMの差は約2年くらい。これがどんどん縮まるだるとも言われている。

さて今回はこのような内容です。

1. 日本政府、第2期「AI基本計画」を決定。創薬など19分野に集中投資へ
2. 欧州委員会、最先端AIの悪用を防ぐ「サイバーセキュリティとAIに関するEU行動計画」を発表
3. 富士通とイオンフードスタイル、店舗運営を自律支援する「AIエージェント」の実証実験を開始

お楽しみください。

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2026/07/10 発行 今日のAI Curated GEMニュース

2026/07/10 発行 今日のAI Curated GEMニュース

昨日も暑かったけど、今日も真夏日で暑いですね。
世間ではGPT-5.6が一般公開。
私自身は現在ChatGPTに課金していないから、どこまで利用できるかわかりません。
しかし、一つわかっているのは、最近のGeminiよりマシだと。
更に注目を置いているのがGrokくんです。

そんな中、OpenAIがAccentureと提携。
これはチョイと根が深いんだよね。
そもそも同業者のPwC、EY、Deloitte、KPMGが何をやっているかも考える必要があります。
この話は別途しないといけないなって。

今日、ご紹介するのはこちらの3件です。

1. OpenAIの最新AI「GPT-5.6」シリーズが一般公開へ
2. アクセンチュア、OpenAIとの国内協業を拡充しAIエージェント実装へ
3. Anthropicの最上位モデル「Fable 5」再展開と安全性の新基準

結論、OpenAI社と手を組むことでROIを最大限にするのと、アクセンチュアの件に関しては、A社はOpenAIが日本の大企業に入れる水先案内人である。そこでAnthropicも負けてはいない。
ちなみに、OpenAIが5.6とAnthropicがFable 5を解禁した時期（つい最近）が重なったのは、単なる米国の検査がクリアしたタイミングらしいです。Google 含む三社とも方向性が違うことを意識して活用してください。

あっ、負け組はMSです（笑）

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2026/07/09 発行 今日のAI Curated GEMニュース

過去1週間分、日本語で流れたAIに関するニュースをお届けします。

キュレーションは Google Gemini GEM でやっています。

みなさん、ご存じのようにFable 5が復活しました。
7/7（二日前まで）フルで使えたけど、その後12日まで週間利用条件の50%の上限で使えるようになりましたね。
次にMSがOpenAIに見切りを付けたってのはないけど、Copilotに不満があるのだろう（それだけではないけど）。
国連が子どもたちをどう守るか・・・アルゴリズムの問題にするな！って。はい、会社の責任ね。親の責任では？
米国は生成AIで作ったものはきちんとラベルしようねって。XやTumblrなんてモニョモニョ・・・

1. Anthropic、「Fable 5」を再展開し大手と安全基準を策定
2. Microsoft、AI導入に特化した新会社を25億ドルで設立
3. 国連、初のAIガバナンス対話で「子どもの安全宣誓」を提唱
4. 米上院、AI生成コンテンツのラベル付け義務化法案を提出

ぜひそのまま続きをお読みください。
解説も含めた見解があります。

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個人情報を絶対に守りながらAIを活用するには？ローカルLLM「Gemma 4 12B」徹底解説

「最近、AIという言葉をよく聞くけれど、うちのような葬儀社には関係ないのでは？」 「ご遺族の複雑な事情や、故人様のセンシティブな個人情報を扱うのに、よく分からない外部のAIにデータを入力するなんて絶対に無理だ」

現場で日々ご遺族と向き合っている葬儀事業者の方ほど、AIの導入に対して強い警戒心をお持ちではないでしょうか。事実、葬儀の現場は「究極の個人情報」の連続です。しかし同時に、深夜早朝問わず発生する事務作業や、形式に沿った案内状の作成、見積もりの調整など、本来であれば効率化したい「待ったなしの業務」に追われているのも現実です。

「情報を絶対に外に出さず、安全にAIに手伝ってもらう方法はないのか？」

実は今、その答えとして注目されているのが、手元のパソコンの中で完全にオフラインで動く「ローカルLLM（ローカルAI）」という技術です。

この記事では、話題の最新ローカルAI「Gemma 4 12B」を例に挙げながら、普段私たちが耳にするChatGPTのような「クラウド型AI」と何が違うのかを解説します。「常に最新で賢いけれどデータ管理に工夫がいるクラウドAI」と、「少し賢さは劣るけれど絶対に情報が漏れないローカルAI」。ITの専門知識がなくても分かるように、これからの終活や葬儀業務のデジタル化において、どちらをどう使うべきかの現実的な戦略をお伝えします。

1. クラウドLLMとローカルLLMの本質的な違い

ChatGPTやGemini（Web版）などのクラウドLLMと、手元のPCで動かすローカルLLM。この2つは「どこで計算しているか」だけの違いではなく、活用における前提が大きく異なります。

比較軸クラウド型LLM (ChatGPT, Gemini等)ローカル型LLM (Gemma, Llama等)決定的な違いが生む影響
データの所在サービス提供者のサーバー（クラウド）ユーザー自身のハードウェア内【機密性】 ローカルはオフラインで完結するため、極秘の社内データや個人情報を学習・解析させても外部流出のリスクがゼロ。
モデルの規模数千億〜数兆パラメータの超巨大モデル数十億〜数百億パラメータの中規模モデル【知能の限界】 複雑な論理推論や広範な一般常識はクラウドが圧倒的に優れる。ローカルは特定のタスク（要約、翻訳、コード生成）に特化させることで実用レベルに達する。
コスト構造従量課金（API）または月額サブスクリプション初期投資（PC・GPU代）＋電気代【利用の自由度】 ローカルはどれだけ大量のデータを処理させても追加コストがかからないため、数万件のログ解析といった力技が容易。
カスタマイズ性提供者が用意した枠組み内での調整（プロンプト等）モデル自体の改造、追加学習（ファインチューニング）【独自性の構築】 ローカルは特定の業界用語や自社のトーン＆マナーを「モデルそのものの脳内」に焼き付けることが可能。
安定性・可用性ネット回線とサービス提供者のサーバー状況に依存手元のハードウェアが動く限り、永続的に利用可能【依存性】 クラウドはサービス終了や規約変更で突然使えなくなるリスクがある。ローカルは環境を自己所有できる。
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