AI
Google、GeminiのGemsを11月17日にSkillsへ強制移行
Googleが11月17日から個人アカウントのGemsをSkillsへ自動変換。SparkはTaskへ改名され、名称が重なる機能群の再編が始まる。
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AI
ChatGPT、Chromeの開いたタブを読み取り可能に
OpenAIがChatGPTのChrome拡張機能を強化し、開いているタブの内容を参照できるようにした。サイドバー常駐とタブ操作機能も追加され、ブラウザ上の作業をAIが担う領域が広がる。
AI
GoogleとUnityが文章からゲーム生成の基盤発表
GoogleとUnityが自然言語の指示文からゲームを生成する基盤Playgroundを発表。専門機能のUnity Spark統合も予告した。
開発
自然言語で操作するE2E試験基盤e2e登場
自然言語でウェブと携帯用件を操作する試験基盤e2eが公開。記録再生でモデル呼び出しを抑える設計だ。
開発
CUDAとは？仕組みとROCm・ZLUDAの違いを解説
CUDAの仕組みや開発環境を整理し、AMDのROCmや互換層ZLUDAとの違い、用途別の選択指針を解説する。
開発
Debian推論基盤公開 開発者に無料LLM提供
Debianが貢献者向けに無料の推論基盤を公開した。Scaleway支援でAPI提供し包装や不具合選別に利用する。
AI
OpenAIとMS、「破滅循環」認識しつつ推進
NYT訴訟で開示された文書により、OpenAIとMSが破滅循環や公正利用への批判を認識していた実態が明らかになった。
AI
AI映画オデュッセイア酷評 2.5時間が長すぎる
完全AI生成の長編オデュッセイアが酷評。一貫性欠如など技術課題が露呈し、AI映画の限界を示した。
開発
AI生成コードを読むか加速器とバイブコーダーの分岐
AI生成コードを読むかを問う論考が話題。加速器とバイブコーダーの二類型、保守費と認知負債を解説する。
AI
AI36製品の規約調査 音声やPDF扱いに差
AI製品36件の規約を形式別に調査。録音や画像の扱いは製品と版で異なり、一律判断は困難だ。
AI
35歳以下が変える生命工学と鉄鋼脱炭素
MITが35歳以下の革新者を選出。視力再生や遺伝子編集、生成AI設計と低排出製鉄炉の全貌を伝える。
AI
Slack、会話内で図表生成Surfaces発表
SlackがSlackbotへの指示で報告書や儀表盤を自動生成するSlackforce Surfacesを発表。10月に実データ対応を開始する。
AI
Instacart、会話型AI助手Clementineを公開
Instacartが会話型AI助手Clementineを米加で公開。会話や手書きリストからカートを自動生成し、配送アプリの計画ツール化が進む。
AI
MCPとは？仕組みとAPIとの違い・活用事例解説【2026年版】
MCPの仕組みやAPIとの違い、導入手順、開発と業務での活用事例を整理。権限管理や指示混入対策まで現場視点で解説する。
AI
Geminiの登山計画で3人遭難 食料不足で救助
Geminiの助言で登山した3人がシャスタ山で遭難。食料不足と判断ミスが重なり救助された経緯とAI依存の課題を解説する。
AI
シアトル・タイムズらがOpenAIとMSを提訴
シアトル・タイムズとニューズデイがOpenAIとMicrosoftを提訴。報道機関による学習利用訴訟の拡大を解説する。
AI
Google Gemini 3.8 Flash発表 推論強化で実コスト増も
GoogleがGemini 3.8 Flashを公開。推論強化で性能は向上する一方、トークン消費増により実コストが上昇する可能性を示した。
AI
Amazon、Twitch配信をAI学習にデフォルト利用 オプトアウト方式に批判殺到
Twitchが配信者のコンテンツをAmazonの生成AIトレーニングにデフォルトで利用する方針を発表した。オプトアウト方式にコミュニティから強い反発が起きている。
AI
ドローン直接衛星接続、Token伝送で映像リアルタイム送信を実現
中国電信人工知能研究院（TeleAI）が開発した智伝網（AI Flow）技術が、軽小型ドローンから衛星への直接接続による高精細映像のリアルタイム送信を実現した。映像をTokenシーケンスに符号化し、生成型モデルで再構成する方式が従来の通信制約を打破し、世界人工知能会議（WAIC）で最高賞を受賞した。
AI
AIが軍事アドバイザーになる時代
MIT Technology ReviewがAIの軍事利用に関する電子書籍を公開。生成AIによる諜報活動や標的決定への活用、機密データ訓練計画など6本のストーリーを収録。
AI
RAGとFine-Tuning徹底比較：ユースケース別最適手法（2026）
RAG（検索拡張生成）とファインチューニングはLLMカスタマイズの二大手法。それぞれの仕組み、得意領域、限界を比較し、2026年時点の実運用で最適な選択基準を解説する。