AI

ソフトウエア

ニューロシンボリックAIとは？ 生成AIを「ルール」で監督する新しい設計思想

ニューロシンボリックAIとは、生成AIの柔軟さとルールの厳密さを組み合わせた設計思想です。生成AIに自由に動かせず「提案」だけさせ、ルールが監督・承認する仕組みで危険行動率0%を実現した最新事例と導入のポイントを解説します。
2026.02.01 冨田到 冨田到
ソフトウエアメーカー官公庁・公社・団体金融
ソフトウエア

光学的生成モデルとはなにか？光でAIとLLMは速くなる？

光を使う生成AI「光学的生成モデル」を入門解説。画像を1ナノ秒未満で出すスナップショット生成、LLMの行列演算を光で担うフォトニック深層学習、遅さの原因となる通信・I/Oの壁とロードマップまで整理。
2026.02.01 冨田到 冨田到
ソフトウエア
ソフトウエア

秒速生成のディフュージョン（拡散言語）モデルで待ち時間がゼロになる未来

拡散モデルを応用した拡散言語モデル（DLM）が、テキスト生成を「待つ」から「瞬時に編集」へ変える。Gemini DiffusionやMercury Coderの高速化、TTFTの課題、実務での活用ワークフローまで解説。
2026.02.01 冨田到 冨田到
ソフトウエア
ソフトウエア

OpenClaw（clawdbot）始め方：AIにPC操作を任せる時代

OpenClawはWhatsAppやSlackからPC/VPSを操作し、ファイル整理やブラウザ作業を代行するAIエージェント。爆発的に普及した理由、開発者と改名騒動、導入手順と安全な権限設計まで解説。
2026.01.31 冨田到 冨田到
ソフトウエア
ソフトウエア

理論上最強のAI「AIXI」入門：LLMと暴走リスクへの考え方

AIXI（理論上最強のAGI）を、ソロモノフ誘導＝圧縮と期待効用最大化＝行動で解説。なぜ実装不能なのか、LLMとの接点、パワーシーキングやワイヤーヘッディングのリスク、量子化・埋め込み理論まで整理します。
2026.01.23 冨田到 冨田到
ソフトウエア
サービス・インフラ

ニューロモーフィックAIとは？SNNによる省電力エッジAIの全貌

ニューロモーフィックAIとは何かを初心者向けに解説。SNN×エッジAIの「イベント駆動」で、必要な時だけ計算して省電力・低遅延を実現する仕組みを整理し、センサー統合やGPUとのハイブリッド運用まで応用の全体像をつかめます。
2025.12.26 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエアメーカー
サービス・インフラ

人工衛星データ×生成AIで伸びる新規事業と資金調達スタートアップ戦略

人工衛星データ×生成AI（GeoFM/LLM）で競争軸が「解析精度」から「UX・業務実装・説明責任」へ移る理由を解説。シード〜シリーズAの勝ちパターンと、新規事業の狙い所・実装順序まで整理。
2025.12.25 冨田到 冨田到
サービス・インフラ官公庁・公社・団体
未分類

人間基盤モデル(HcFM)とは？迷いを予測するAIの誕生に迫る。

生成AIは流暢でも意思決定は読めない。心理実験や経済ゲームの行動データで「人の選択」を学ぶ人間基盤モデル（Centaur/Be.FM）と、市場調査・UX・評価定規の要点を解説。
2025.12.23 冨田到 冨田到
未分類
ソフトウエア

状態空間モデル（SSM）とは？AIの長文コストを突破するトランスフォーマーとの合体を解説！

Transformerの自己注意が抱えるO(N^2)の計算コストを、SSM（状態空間モデル、例：Mamba）のO(N)でどう回避するか。22万トークン処理やFalcon-H1の最大8倍スループットなど、ハイブリッド化の要点と使いどころを解説します。
2025.12.21 冨田到 冨田到
ソフトウエア
ソフトウエア

AIの適当な回答は正確性と追従性のトレードオフ？防衛策3選！

AIの「適当な回答」は、正確性と指示追従性のトレードオフが原因になりやすい。ChatGPTとGeminiの得意分野の違いを踏まえ、構造化出力・外部参照・モデル使い分けでミスを減らす方法を解説。
2025.12.19 冨田到 冨田到
ソフトウエア
次のページ