OpenAI、Microsoftと独占契約終了 Amazon経由でモデル提供 - 日本経済新聞【ニューヨーク=伴正春】米オープンAIは人工知能（AI）モデルを米マイクロソフトに独占的に提供する契約を終了する。両社が27日発表した。マイクロソフトからの収益分配を受けない代わりに、他のクラウド大手を通じた事業拡大が可能になる。オープンAIは米アマゾン・ドット・コム、米グーグルなど他のクラウド大手と交渉し、AIモデルを外部に提供する機会を得られる。プログラミング支援など法人向けの事業拡大を進
Ubuntu 26.04 LTS “Resolute Raccoon”のリリース | gihyo.jp
Ubuntu 26.04 LTS “Resolute Raccoon”のリリース 4月23日、Ubuntu 26.04 LTS “Resolute Reccoon”（決然としたアライグマ）がリリースされました。リリースノートの和訳版提供は現状未確定のため、ブラウザーの翻訳機能やAIエージェントによる翻訳を利用してください。また、姉妹連載のUbuntu Weekly Recipe 第908回 Ubuntu 26.04 LTSの変更点も参照してください。 特に気にするべき変更点は次の通りですが、アップグレードの前にはリリースノートを一読し、既存の環境のバックアップを取る（もしくは再インストールすることを十分に覚悟する）ことを強くお勧めします。 sudo, core-utils, ntpdとしてRustベースの実装が導入されています。core-utilsの一部（cp, mv, rm）はGN
Claude Codeを24時間常駐させる自宅ホームラボを月500円で運用している話(Ubuntu + Tailscale + tmux)
TL;DR 家にあった中古 x86 デスクトップ(合計5,000円で動く状態)を Ubuntu 24.04 LTS + ヘッドレス運用で常駐化し、Claude Code CLI を tmux で 10セッション前後 常時動かしています。 TLP + thermald + powertop + カーネル起動パラメータの省電力チューニングで、idle 15〜18W / 平均運用 18〜22W に収まりました。 電気代は 月約520円(自宅の2026年3月電気料金明細から算出した実効単価 36円/kWh ベース)。 外出先からは Tailscale 経由の SSH (Shellfish) と Claude Code の /remote-control を使い分けています。どちらか片方だけでは実運用が閉じません。 sshd / ufw / fail2ban でひと通りの hardening を入れ
グラボ無し！5年前の Windows 機で8B LLMが快速CPU推論！「 Trillim + Ternary Bonsai 」ハンズオン
※モデル形式やトークナイザ、量子化手法により実サイズは前後する 性能に関する公式主張 PrismMLの発表では、同等タスクにおいて、より大きなモデルに匹敵する性能とされている。 ただし、これは公式ベンチマークベースの結果であり、実運用やローカル環境でどこまで再現できるかは別途検証が必要である。 でも出たばっかなんだよ（実行環境の未整備） 2026/4/20時点での最大の問題は、 Ternary Bonsai 実行環境の選択肢がまだ限られていることだ。 Apple Silicon（Mシリーズ） Metal / MPS前提の実装 が先行しており、Windows環境では、3値重みを前提に最適化した実装はまだ少なく、従来型の演算系に寄せた形で扱うケースが多かった。 そんなときTrillimが一晩でやってくれてました Trillimとは？ Trillim は、BitNet系に代表される低ビットモデル
CSS As A Query Language · evdc.me
IN which we investigate using CSS as a query language, or even a general purpose programming language, to do things other than lay out web pages in a browser. Question: Why in God’s good name would you do that? CSS is infamously confusing. And better query languages exist, right? Such as SQL, which famously doesn’t have problems. Answer: Because it’s there. The basic principles of CSS look like th
AIバグ発見ツール「Mythos」のFirefox成果を検証 — 271件発見の実態とハイプの真偽
4月24日、セキュリティ研究者が「A quick look at Mythos run on Firefox: too much hype?」と題した記事を公開した。 Anthropicが開発したAI脆弱性発見ツール「Mythos」がFirefox 150で271件のバグを発見したという発表について、その実態を技術的に検証した内容だ。AIによる脆弱性発見が「ゼロデイの終焉」をもたらすという華々しい発表の裏で、実際に何が起きていたのかを冷静に分析している。 「271件の脆弱性」という数字の実態 Mozillaは「The zero-days are numbered（ゼロデイの時代は終わった）」というタイトルでMythosの成果を発表したが、記事の著者は公開された証拠がこの主張を支持していないと指摘する。 Firefox 150のセキュリティアドバイザリを詳しく調べると、271件という数字の内
CSSをクエリ言語として捉え直す — DatalogとCSS、そして「再帰的スタイリング」の可能性
4月24日、開発者のEvDC氏が「CSS As A Query Language · evdc.me」と題した記事を公開した。この記事では、CSSをDatalogのようなクエリ言語として捉え直し、さらには汎用プログラミング言語として活用する可能性について詳しく紹介されている。 CSSとDatalogの驚くべき類似性 近年のWeb開発では、CSS Container QueriesやCSS Custom Propertiesなど、「状態に基づくスタイリング」機能が次々と追加されている。しかし著者は、CSSの本質をより根本的に捉え直すアプローチを提示する。 著者は、CSSの基本原理を3つのステップで説明している。「Things（要素）が存在する」「Things の集合を記述できる」「それらの Things に対して何かを実行できる」というものだ。 興味深いことに、この構造は**Datalog*
なぜLLMは日本文化に夢中なのか？ – LLMに潜む隠れた文化的・地域的バイアス - AIDB
LLMs have been showing limitations when it comes to cultural coverage and competence, and in some cases show regional biases such as amplifying Western and Anglocentric viewpoints. While there have been works analysing the cultural capabilities of LLMs, there has not been specific work on highlighting LLM regional preferences when it comes to cultural-related questions. In this work, we propose a
事前に定義した UI を AI に生成させる json-render を試してみた
AI に UI を生成させる Generative UI の手法が注目されています。しかし、AI の出力が予測不可能であるため、意図しない UI が生成されてしまうリスクもあります。json-render はあらかじめ定義したコンポーネントやアクションのカタログに基づいて AI に JSON を生成させることで、AI が誤った構造の UI を生成するリスクを減らし、アプリケーションの一部として自然に統合された UI を提供するフレームワークです。 AI との対話において単にテキストをやりとりするだけでなく、UI を表示するケースが増えてきました。これはテキストだけでは伝えきれない情報を視覚的に表現したり、ユーザーが操作できるインターフェイスを提供するためです。例えば旅行の計画を立てるとき、単にテキストで目的地までのルートを説明されるよりも、地図上にルートが表示される方がわかりやすいでしょう
「Python一択ではなくなった」 AIコーディング時代、新人が学んで損しないプログラミング言語は？
「Python一択ではなくなった」 AIコーディング時代、新人が学んで損しないプログラミング言語は？：人気や話題性、求人数、案件単価のランキングから探る 生成AIの普及で「コードを書く力」の意味が変わりつつあります。新人であれば、どのプログラミング言語を学ぶべきなのでしょうか。人気や話題性、求人数、案件単価といった視点から、最新ランキングを基に「学んで損しない言語」を整理します。 生成AIの普及によって、「コードを書く力」の意味は大きく変わりつつあります。では、新人はどのプログラミング言語を学ぶべきなのでしょうか。人気、話題性、求人数、案件単価という4つの視点から、最新ランキングを基に「学んで損しない言語」を整理します。 AIコーディング時代、新人が言語を選ぶ基準は変わった これまでプログラミング言語の選択は、「よく使われている言語」を基準に考えられることが多くありました。需要が多い言語を
ガバメントAI「源内」をオープンソースとして公開します｜デジタル庁
デジタル庁ガバメントAIリードエンジニアの大杉直也です。デジタル庁や中央省庁で展開中の生成AI利用環境の源内の一部を、商用利用可能なライセンスで公開を開始しました。 源内は大きく分けて2種類のシステムで構成されます。それぞれGitHub上で公開中です。 利用者が直接さわるWebアプリケーション（源内Web、genai-web）（※外部リンク） 生成AIを活用したマイクロサービス（行政実務用AIアプリ、genai-ai-api）（※外部リンク） 源内とは2025年5月に成立した「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（AI法）（内閣府）（※外部リンク）に基づき、同年12月に「人工知能（AI）基本計画」（内閣府）（※外部リンク）が閣議決定されました。この計画では、「隗（かい）より始めよ」の観点から、政府自らが先導的にAIを利活用する方針が示されました。政府職員によるAIの普段使
OpenAIが文書中の個人名・メアド・電話番号などの個人情報をマスキングして流出を防ぐ「OpenAI Privacy Filter」をオープンソースでリリース
OpenAIがテキスト中の個人情報を検出してマスキングするモデル「OpenAI Privacy Filter」を公開しました。OpenAI Privacy Filterは個人を特定できる情報の検出と伏せ字化に特化した小型モデルで、未加工の文書を外部サーバーに送らずローカル環境で処理できる点を特徴としており、Apache 2.0ライセンスの下でGitHubとHugging Faceを通じて提供されています。 Introducing OpenAI Privacy Filter | OpenAI https://openai.com/index/introducing-openai-privacy-filter/ OpenAI-Privacy-Filter-Model-Card.pdf (PDFファイル)https://cdn.openai.com/pdf/c66281ed-b638-456a-
Appleを襲う「容赦ない頭脳流出」の怪 1500億円契約の裏で進むOpenAIの“下克上”
米Appleが次世代AIの基盤として、米OpenAIではなく、米Googleの基盤モデル「Gemini」を選んだ。スマートフォン時代のライバルであるAppleとGoogleが、AI時代には共同戦線を組んだわけだ。 もはやOpenAIに勝ち目はないのか。一般メディアの中にはOpenAIにとって大打撃と言う論調の報道も目につく。しかし実際に米国での報道やX上の投稿を見ると、最初にライバル認定したのはOpenAIの方で、Appleはやむを得ずGoogleと手を組んだという見方ができなくもない。 Googleのサイトに掲載されたAppleとの合同発表によると、Appleは同社の基盤モデルである「Apple Foundation Models」の次世代版にGeminiを採用した。報道によると、2026年春にリリース予定のSiriでは、Geminiの1.2兆パラメータ規模の超大型モデルが活用される見込
「AIによく見られる没個性的なデザインパターン」をShow HNへの投稿数が爆増した結果から分析するとこうなる、やはり独創性の欠如が問題
起業家かつソフトウェアエンジニアのエイドリアン・クレブス氏が、エンジニアが集うコミュニティ「Hacker News」の投稿を分析し、AIによるデザインが氾濫しているという結果についてブログにまとめています。 Show HN submissions tripled and now mostly share the same vibe-coded look https://www.adriankrebs.ch/blog/design-slop/ Hacker Newsでは、「Show HN」として自分が作ったものを披露する文化があります。かつてはDropboxやStripeなどもHacker Newsでお披露目されました。2014年には正式なガイドラインが制定され、「タイトルを『Show HN:』で始めること」などのルールが決まっています。 クレブス氏がShow HNの投稿を閲覧していたところ
CloudflareがAI統合推論レイヤーを発表 — 70+モデルを単一APIで管理、エージェント時代の複数プロバイダー問題を解決
4月16日、Cloudflareが「AI Gateway's next evolution: an inference layer designed for agents」と題した記事を公開した。同社がAIエージェント向けの統合推論レイヤーを構築し、12以上のプロバイダーから70以上のモデルに単一APIでアクセスできる新機能を発表している。 1行のコード変更で70+モデルを切り替え Cloudflareの新機能では、12以上のプロバイダーから70以上のモデルに単一APIでアクセスできる。既存のAI.run()バインディングを使って、OpenAI、Anthropic、Google、Alibaba Cloudなどのサードパーティモデルを呼び出せ、プロバイダー間の切り替えは1行のコード変更で完了する。 const response = await env.AI.run('anthropic/cl
Claude Opus 4.7のReact習熟度をさっそく測る
Opus 4.7は平均75.4を記録し、これまで首位だったGPT-5.4（71.5）を抜いてベンチマーク首位に立ちました。 考察 4.6→4.7の変化で特筆すべきは、アクセシビリティのカテゴリ平均が2.46→3.38と大幅に伸びたことです。これまでのベンチマークでClaudeの弱点と目されてきた領域です。まだGPT-5.4（3.8）に追いついてはいませんが、大きく差を縮めました。 また、Reactの新しめのAPIという観点でも、useSyncExternalStoreとuseActionStateを自主的に採用したのが目新しい点です。Claudeシリーズとしては初採用で、Opus 4.7はベンチマーク全体を通しても最も多くの新しめのAPIを使いこなしています。データフェッチ用SuspenseやuseEffectEvent・useOptimisticは依然として未到達ですが、API習熟という
設計書・コード・テストを全部AIに書かせて半年間開発してみたよ
設計書・コード・テストを全部AIに書かせて半年間開発してみたよ 1. はじめに 本記事は、私のチームが半年間AIネイティブ開発を行った経験とその感想をまとめたものです。 AIネイティブ開発とは、AI技術を活用してソフトウェア開発を行うことを指します。2025/10～2026/3の期間中、私たちはお客様に納品するシステムをAIネイティブで開発しました。その経験と私なりに感じたことをまとめてみました。 ※ なお、私の取組は全社的な取組とは関係ありません。 ※ あくまで、私のチームが独自に行っている取組ですので、その点はご留意ください。 2. 自己紹介 初めてテックブログに記事を書くので、簡単な自己紹介を。 名前：茂呂範（もろすすむ） 所属：株式会社NTTデータ 第三公共事業本部 デジタルソサエティ事業部 プロジェクト推進担当（参照） 立場：様々なシステムの基盤構築、基盤維持運用を担当している組
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GCC Establishes Working Group To Decide On AI/LLM Policy - Phoronix
https://openai.com/index/gpt-5-5-bio-bug-bounty/
アンソロピックがAI値上げ検討 定額モデル限界、コスト高が生む格差 - 日本経済新聞
