2025/10/03
2025年、AI、特に大規模言語モデル（LLM）を取り巻く技術トレンドは、かつてない速度で進化している。単に高機能なモデルを追求するフェーズから、それらをいかにして現実世界の複雑なタスクに適応させるかという、より高度な実装とアーキテクチャの議論へとシフトした。その中心にあるのが「Agent」「MCP」「API」という3つのキーワードである。...
2025/10/03
現在、AI分野には巨額の資金が投じられているが、その裏では関連プロジェクトの80%以上が失敗に終わっているという厳しい現実がある。これは、他のITプロジェクトの失敗率の2倍にものぼる数値である。Appleやゼネラルモーターズ（GM）がそれぞれ100億ドル以上を費やした自動運転車開発から撤退した事例は、この状況を象徴している。...
2025/10/03
AI研究の第一人者であるヤン・ルカンは、現在主流の「大規模言語モデル（LLM）」は、真のAI（AGI）へ至る道ではないと指摘している。彼によれば、LLMの研究は一つの段階を終え、これからはより本質的な課題に取り組むべきだという。 LLMの根本的な限界...
2025/10/03
ベクトル埋め込みは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）など現代の検索技術の主役だ。しかし、このアプローチには、モデルの規模やデータ量では解決できない「理論的な限界」があることをGoogle DeepMindの論文が明らかにした。 本稿では、なぜベクトル検索が万能ではないのか、その根本的な理由と、これからのシステム設計で考慮すべき点を解説する。...
2025/10/03
AI界を席巻する大規模言語モデル（LLM）。しかし、「強化学習の父」リチャード・サットンは、このアプローチを「行き止まり（a dead end）」だと断言する。チューリング賞受賞者である彼が、なぜLLMの限界を指摘し、真の知能への別の道を提唱するのか。その核心に迫る。 LLMが「行き止まり」である3つの理由...
2025/10/03
かつて、マウス操作でアイコンをクリックする「GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）」が登場し、一部の専門家のものだったコンピュータを誰もが使えるようにした。今、我々は、その時以来の、あるいはそれ以上の巨大なパラダイムシフトの入り口に立っている。 そのキーワードが「AI as...
2025/10/02
ChatGPTの登場以来、大規模言語モデル（LLM）は私たちの社会に大きな衝撃を与え、AI技術の可能性をかつてないほど身近なものにした。しかし、その華々しい成果の裏で、AI研究の最前線ではLLMが持つ根本的な「限界」が静かに、しかし明確に指摘され始めている。...
2025/10/02
生成AI格差と学習ギャップを乗り越えるには 生成AIの導入が急速に進む中、多くの企業はその真価を発揮できずに苦しんでいる。巨額の投資にもかかわらず、実に95%もの組織が生成AIから明確な投資収益率（ROI）を得られていないという衝撃的なデータもある。...
2025/10/02
2035年、日本のデジタル赤字は最大で45.3兆円に達する可能性がある。 この衝撃的な数字は、単なる貿易上の不均衡を示すものではない。これは、日本の産業構造、企業文化、そして人材育成における根深い構造的欠陥がもたらす「静かなる危機」であり、我々の未来の豊かさを左右する重大な警鐘である。...