業界導入・応用 C
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理研、AI for Science向けスパコンの名前を「理究」（りきゅう）に決定 由来は？理研、AI for Science向けスパコンの名称を「理究」（りきゅう）に決定理化学研究所（理研）が、AI for Science 向けに開発するスーパーコンピュータの名称を「理究（りきゅう）」に決定したと発表した。記事では名称の由来や選定の背景についても触れている。
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GMO傘下、Unitreeの国内正規代理店に 人型ロボの導入から保守まで一気通貫で支援GMO AI&ロボティクス商事、Unitreeの国内正規代理店にGMOインターネットグループ傘下のGMO AI&ロボティクス商事が、中国の人型ロボット開発企業Unitree Roboticsと日本国内の正規代理店契約を締結したと発表。ロボットの導入から保守までを一気通貫で支援する体制を整え、国内での人型ロボット普及を後押しする。
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米大企業の7割が導入する「Databricks」とは何者か？ 評価額20兆円の「AI向けデータ基盤」Databricks、評価額20兆円のAI向けデータ基盤、米大企業の7割が導入Apache Sparkの開発者らが2013年に創業したDatabricksは、評価額約20兆円、Fortune 500の約7割が利用するデータ・AI基盤企業へと成長した。本記事は同社の軌跡と最新動向を解説する。
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AIで要らなくなったSaaS、要るSaaSは、どれ？ 日本の「SaaS is dead」の実態エイトレッド調査、8割がSaaS見直しの必要性を実感 “SaaS is dead”の実態エイトレッドが「AI時代に生き残るSaaSの条件に関する実態調査」を公表した。回答者の8割がSaaS見直しの必要性を実感する一方、AIによる代替の困難さや導入失敗の要因も浮かび上がり、日本の「SaaS is dead」論の実態が示された。
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「待ちの営業」はもう限界 ホンダがAIエージェントで挑む、商機を逃さない「濃い商談」の創出ホンダ、新車販売にAIエージェント導入で“濃い商談”を支援し成約創出顧客の購買行動が変化する中、ホンダが新車販売にAIエージェントを導入した。商機を逃さない“濃い商談”の創出を支援し、すでに成約も生まれているという。“待ちの営業”から脱却し、販売現場の変革を進める取り組みだ。
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工数「76％」削減 味の素グループが「経理AIエージェント」導入で先陣を切れたワケ味の素グループ、経理AIエージェント導入で承認業務を自律化し工数76%削減経理人材の不足が深刻化する中、味の素グループの味の素フィナンシャル・ソリューションズが、経費精算の承認業務をAIが自律的に実施する経理AIエージェントの運用を開始した。誤りが許されない経理領域での慎重論が根強い中、先陣を切って工数を76%削減した。
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Structuring and Tokenizing Distributed User Interest Context for Generative Recommendation生成的レコメンドのユーザー興味コンテキストの構造化とトークン化ユーザーの履歴から次の行動を予測する生成的レコメンドにおいて、アイテムの意味とモデルを橋渡しするアイテムトークン化が中核となる。本研究は分散したユーザー興味コンテキストを構造化・トークン化する手法を提案する。
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Sovereign Execution Brokers: Enforcing Certificate-Bound Authority in Agentic Control Planesエージェント制御基盤で証明書束縛の権限を強制するSovereign Execution Brokers自律エージェントがクラウドや展開、データ制御のワークフローに接続されるなか、本番環境のセキュリティが課題となる。証明書に束縛された権限を制御基盤で強制する仕組みを提案する。
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New usage analytics and updated spend controls for enterprisesOpenAI、ChatGPT Enterprise に利用分析と支出管理機能を追加OpenAI は ChatGPT Enterprise 向けに、新たな利用状況分析と支出管理機能を導入した。組織が AI 利用のコストを可視化・抑制しつつ、安心して導入規模を拡大できるよう支援する。管理者はチームごとの消費を把握し、上限設定などで運用を最適化できる。
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Interpretable Sperm Morphology Classification via Attention-Guided Deep Learning注意機構を用いた解釈可能な精子形態分類の深層学習男性不妊はカップル不妊の主因であり、しばしば精子形態の異常に関連する。注意誘導の深層学習により解釈可能な精子形態分類を実現する研究。
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Constrained hybrid modelling to predict microbial dynamics and organic matter turnover in soil systems土壌の微生物動態と有機物代謝を予測する制約付きハイブリッドモデル本論文は、土壌系における微生物動態と有機物の代謝回転を予測するための制約付きハイブリッドモデリングを提案する。プロセスベースの土壌モデルに微生物動態を取り込むことは炭素循環の予測に不可欠だが、データから推定するのが難しいという課題に対処する。
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Token-Operations-Oriented Inference Optimization Techniques for Large Models大規模モデル推論を最適化するトークン操作指向の4層構成を提案本論文は、大規模モデルのサービスを拡張性・低コスト・高安定に支える推論最適化技術として、トークン操作を中心に据えた四層の技術アーキテクチャを初めて提案する。マルチモデル融合などの要素を層として組み込み、推論最適化を体系化する。
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Augmenting Game AI with Deep Reinforcement Learning深層強化学習でゲームAIを強化する研究ゲームへの没入はグラフィックや音、機構だけでなくゲームAIの質にも依存する。本研究は深層強化学習によりゲームAIを強化する手法を扱う。
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Connect the Dots: Training LLMs for Long-Lifecycle Agents with Cross-Domain Generalization Via Reinforcement Learning長期運用エージェント向けに強化学習でLLMを訓練するCoD本論文は、長期にわたり運用されるエージェント向けに、強化学習で大規模言語モデルを訓練する一般的枠組み「Connect the Dots（CoD）」を提案する。環境を継続的に探索しながら長い一連のタスクを解くというメタ能力を狙い、ドメインを越えた汎化を目指す。
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Multi-Agent Transactive Memory異種エージェント間で知識共有する多エージェント交換記憶本論文は、多様な能力を持つLLMエージェントを分散配置して様々なタスクに当たる状況に向け、異種のエージェント集団をまたいで知識を共有する基盤「多エージェント交換記憶（transactive memory）」を提案する。検索エンジンが人の成果物を索引するように、検索システムがエージェント生成の知識を整理する。
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The Almost Intelligent Revolution: Options for Scaling Up Deliberation and Empowering People with AIAIで民主的熟議を拡大し人々を力づける選択肢を論じる本論文は、大規模言語モデルが公共の言説で存在感を増すなか、民主的な熟議を拡大し人々を力づけるための選択肢を論じる。レッドチーミングが個別リスクを抑える一方で、言語的制約、バイアス、迎合的（sycophantic）傾向といった、より広い懸念が残ることを踏まえて検討する。
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Think Again or Think Longer? Selective Verification for Budget-Aware Reasoning予算を意識した推論に向けた選択的な検証手法を提案本論文は、推論時の追加思考を「やり直す」か「長く考える」かという観点で、予算を意識した割り当て問題として捉え、選択的な検証手法を提案する。追加の推論は一様に有益ではなく、失敗の修復に役立つ一方、正解への計算の浪費や有害な答えの変更を招きうる点に着目する。
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Benchmarking Agentic Review Systemsエージェント的な査読システムを評価するベンチマーク本論文は、AI支援研究が査読制度にかける負荷を和らげる手段として登場しつつある「エージェント的な査読システム」を評価する。オープンソース2種、プロプライエタリ1種、ゼロショットのベースラインを比較し、こうしたシステムをどう評価すべきかという未解決の問いに取り組む。
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Closing the Calibration Gap in Semantic Caching意味的キャッシュの較正ギャップを埋め配備判断を改善本論文は、意味的に類似するクエリにキャッシュ済み応答を返してLLMの推論コストを削減する「意味キャッシュ」における較正（calibration）のギャップに取り組む。スコアの順位付けのみを測り、固定しきい値での使用可否を無視するPR-AUCでの評価が、配備判断を体系的に誤らせることを示す。
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かんぽ生命、AIで営業支援 “郵便局での一言”拾って保険提案へ 寸劇で分かる活用例かんぽ生命、AIエージェントで営業支援を本格化1700万人の顧客を抱えるかんぽ生命保険が、営業フローにAIエージェントを組み込んだ。郵便局での顧客の一言を拾って保険提案につなげるなど、商談準備に追われる現場がどう変わるのか、デモを通じて活用例を紹介する。
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Anthropic opens Seoul office and announces new partnerships across the Korean AI ecosystemAnthropic、ソウルオフィス開設と韓国AI各社との新提携を発表Anthropicがソウルにオフィスを開設し、韓国のAIエコシステムを担う企業・スタートアップ・研究者との新たなパートナーシップを発表した。同社は韓国を、技術革新と安全性を「表裏一体」と捉えるチームが集まる地域と位置づける。具体的な提携先や規模は発表ベースで、第三者検証は未確認。
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Data Intelligence Agents: Interpreting, Modeling, and Querying Enterprise Data via Autonomous Coding Agents自律コーディングエージェントで企業データを解釈・問い合わせ本番のデータ統合は、データ所有者・エンジニア・アナリスト間の反復的で損失の多い受け渡しが律速となる。本研究は自律的なコーディングエージェント群「Data Intelligence Agents（DIA）」を提案し、企業データの発見・構造化・問い合わせを自動化して統合作業を効率化する。
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Confidence is Not Reliability: Rethinking MC Dropout in Brain Tumour Segmentation脳腫瘍セグメンテーションで MC Dropout の信頼性を問い直す多パラメトリック MRI でのグリオーマ（脳腫瘍）領域分割は治療計画の要だが、重要部位で静かに失敗するモデルは患者安全のリスクとなる。本研究は MC Dropout による不確実性が必ずしも信頼性を意味しないことを示し、重なり指標では見えない弱点を再検討する。
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Quoting Charity MajorsSimon Willison、Charity Majorsを引用しAIは規律をより要すと指摘Simon WillisonがCharity Majorsの言葉を引用し、2025年にコード生成の経済性が一変してコードが事実上無償・即時で『使い捨て』になった一方、AI活用はより少ないどころかより多くのエンジニアリング規律を要求すると論じる。論者見解ベースで第三者検証は未確認。
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Forecasting what Matters: Decision-Focused RL for Controlled EV Charging with Unknown Departure Times出発時刻が未知の EV 充電を意思決定重視の RL で最適制御EV 普及はピーク需要の増大や系統不安定など電力系統への課題をもたらす。RL による充電のスマート制御はこれを緩和できるが、出発時刻が不明だと難しい。本研究は意思決定に直結する量を予測する「決定重視 RL」で、出発時刻が未知の EV 充電を効果的に制御する。
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Learning to Annotate Delayed and False AEB Events: A Practical System for Extreme Class Imbalance and Asymmetric Label Noise遅延・誤作動 AEB 事象を学習注釈、極端な不均衡に対応する実用系自動緊急ブレーキ（AEB）の最適化には、まれだが重要な遅延・誤作動トリガーを正確に注釈した実走行データが要る。本研究は極端なクラス不均衡と非対称なラベルに対応し、これら稀少事象を学習的に注釈する実用的システムを提案。AEB の弱点露見と改善を支える。
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A Technical Taxonomy of LLM Agent Communication ProtocolsLLM エージェントの通信プロトコルを技術的に分類・整理LLM が高度化しマルチエージェント系が単体エージェントの限界を超えようとする中、堅牢な通信プロトコルが不可欠な基盤になりつつある。本研究は LLM エージェントの通信プロトコルを技術的に整理した分類（タクソノミー）を提示し、設計の見通しを与える。
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Towards an Agent-First Web: Redesigning the Web for AI Agentsエージェント優先の Web へ、AI 向けに Web を再設計する提案World Wide Web は「コンテンツの主要な消費者は人間」という 30 年来の前提の上に築かれ、アクセスモデルの隅々に人間中心の設計が染み込んでいる。本研究は AI エージェントを第一に据えた「エージェント優先 Web」への再設計を提案し、エージェント時代の Web 基盤を構想する。
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JourneyFormer: Encoding Airbnb Guest Journey with Sequence ModelingJourneyFormer、系列モデリングで Airbnb 宿泊客の行動を符号化系列モデリングは、利用者の過去の行動を捉え意図を推定できることから推薦・ランキングで普及している。本研究は Airbnb のゲストの一連の行動（ゲストジャーニー）を系列モデルで符号化する「JourneyFormer」を提案し、予約に至る行動理解と推薦の改善を図る。
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GraphPO: Graph-based Policy Optimization for Reasoning Models推論モデル向けグラフベース方策最適化「GraphPO」検証可能な報酬による強化学習（RLVR）は推論モデルの標準的な学習法となった。GraphPOは推論過程をグラフとして捉える方策最適化手法を提案し、推論ステップ間の構造を活用してより効果的に推論能力を引き上げることを狙う。