たった5か月で2.4倍に急増したGemini API活用
GoogleのGemini APIへのリクエストが5か月で35億件から85億件へ約2.4倍に増加したことは、企業のAI活用が一段と本格化している証拠であり、運用やコスト管理、段階的導入と監視体制の整備が重要であることを示しています。
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GoogleのGemini APIへのリクエストが5か月で35億件から85億件へ約2.4倍に増加したことは、企業のAI活用が一段と本格化している証拠であり、運用やコスト管理、段階的導入と監視体制の整備が重要であることを示しています。
続きを読む元OpenAIの研究責任者が立ち上げたAVERIは、主要AIモデルの外部監査を通じて透明性と信頼の向上を目指し、基準作りと実務化の進展に注目が集まります。
続きを読むZhipuAIが国内初の大型上場候補として注目を集め、Deepseekの成長が追い風となって中国のAI投資が活性化する一方で、投資家は財務面と規制リスクを慎重に見極めることが重要です。
続きを読むSalesforce幹部の指摘を受け、企業はLLMの評価指標や検証手順、データガバナンスを整備して透明性を高め、安全性と実用性を両立させる対応を進めることが重要です。
続きを読むAprielGuardはLLM(大規模言語モデル)の安全性と攻撃耐性を強化する新たなガードレールで、公式ブログが概念を示しており企業や開発者の導入検討に役立ちます。
続きを読むGPT-5.2の特徴を、性能・価格・得意分野・用途別の使い分け視点から、気になるGemini 3 Proとの違いなど、わかりやすく解説しました。
続きを読むOpenAIはGoogleのGemini 3に対抗し、「コードレッド」を宣言。12月9日前後にChatGPT 5.2をリリース予定。応答速度・安定性の向上、パーソナライズ機能強化、ハルシネーション65〜80%削減が特徴。先行提供はPlus/Proユーザー向け。AI競争激化の中、ユーザー体験の向上と収益化が狙い。正式リリース後、さらなる進化が期待される。
続きを読む最新研究は、LLM(大規模言語モデル)がネットワーキングで人間に似た“友人選び”の傾向を示す可能性を指摘しており、ChatGPTなどの活用時には透明性や倫理を踏まえた運用が重要だと伝えています。
続きを読むOpenAIのGPT-5.1 CodexMaxは、モデルとプロダクトの二層で安全策を提示しました。学習段階と運用面を両方で設計する方針が示されており、実務では設定と検証が鍵になります。
続きを読むGoogleが公開した最新AI「Gemini 3」は、1Mトークン長文理解とマルチモーダル、エージェント的自動コーディングを一体化した“開発者向けモンスターLLM”。AI Studioで無料試用し、そのままVertex AIで本番投入も可能です。既存LLMと何が違い、どんなアプリを一気に現実にできるのか、具体例とAPIの勘所を解説します。
続きを読むGoogleのサンダー・ピチャイとHugging Faceの指摘を踏まえ、LLMへの過度な期待を抑えつつ小型・専門モデルの実用性を評価し、投資とガバナンスを両立する考え方を提案します。
続きを読むContext Engineering 2.0は、AIに長期的な“記憶”を持たせる設計思想です。保存・更新・忘却を組み合わせ、対話の継続性や個別化を強化しますが、プライバシーや運用の課題も伴います。
続きを読むRedditでのGPT‑5.1公開Q&Aが親しみある交流から批判の嵐に変わった背景を整理し、方針や透明性の問題点と今後の注目点を分かりやすく解説します。
続きを読むOpenAIがChatGPTに新機能「グループチャット」を公開した。最大20人が同じルームに入り、ChatGPTを含めた全員で計画立案や議論、資料共有ができる。GPT-5.1 Autoによる高度な文脈理解で、必要なときにだけ発言する“空気の読めるAIメンバー”として機能。個人メモリは使用されず、プライバシーも分離。日常の相談からチームのブレストまで、AIと人が同じ空間で協働する新しいコミュニケーション形態が始まった。
続きを読むChatGPT 5.1 は「考える量を自分で調整するAI」。深い推論も高速応答もこなす二枚構成に加え、会話スタイルのカスタマイズ性が飛躍。AIと人の関係を“適応型”へと押し進めるアップデートとなった。
続きを読むGPT-5.1は「Instant」と「Thinking」を使い分け、ChatGPTで選べる8つの性格プリセットを導入した大型アップデートです。速さと深さを両立させる狙いですが、企業は互換性やトークンコストを自社で必ず検証してください。
続きを読むAnthropicが米国で約5兆円規模のデータセンター投資を表明しました—テキサスとニューヨークを中心に英国Fluidstackと連携しますが、所在地や稼働時期、設備仕様は未公表で、電力・環境・許認可に加え雇用や地域経済への影響が今後の注目点です。
続きを読む出典を明かすとLLMの評価が左右される報告が出ました。文脈変化や学習データの偏り、アノテーション由来のバイアスが疑われ、教育や採用で公平性が損なわれる恐れがあるため、ブラインド評価や外部監査、判断に人間を残すハイブリッド運用が重要であり、早急な対応が求められます。
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