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25件の記事

最新動向

StepFunが600BのStep 5を格安API公開 価格競争が加速

中国のStepFunが9月20日、6000億パラメータのStep 5 PreviewをAPI公開した。入力100万トークン1ドル、出力2.70ドルと、上位モデルのおよそ7分の1の水準。AIの利用コストが下がり続けている実態を、費用計画の見直しに使える。

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TypeSafe AIが高速モデルJev公開 判断を桁違いに速く

元OpenAI研究者が立ち上げたTypeSafe AIが、構造化された判断に特化したSystem Oneモデル群を発表した。初号機Jevは既存LLMと同等の知能を保ちつつ、処理が2桁速いという。速さを軸にした新しいモデルの系統だ。

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Sakana AIがFugu MaxとUltra v2を同時公開 入力2ドルで最安級

東京拠点のSakana AIが2026年9月11日、マルチエージェント統合モデル「Fugu Max」と「Fugu Ultra v2」を同時公開した。Maxは入力2ドル・出力6ドルの低単価で6項目最高スコア。特定モデルへの依存を避けた独立設計をとる。

最新動向

Google、Gemini 4の事前学習を開始 更新は月次ペースへ

Googleは7月21日、次期基盤モデルGemini 4の事前学習を始めたと発表した。ピチャイ氏は大幅に大型化した上で、今後は約1カ月ごとにモデルを更新する方針を示した。公開時期や料金は未定。モデルの世代交代が速まり、一つの版に固定しない設計が要ることを示す。

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Gemini 3.5 Pro、7月17日公開報道も確認取れず

Gemini 3.5 Proは7月17日に公開されたと複数の媒体が報じたが、Googleの公式文書でモデルカードと価格の確認は取れていない。導入計画は公式発表を待って判断するのが安全である。

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バイトダンス、Seed 2.1を公開。Opus 4.6並みで費用8割減主張

バイトダンスが新モデルSeed 2.1 ProとTurboを公開した。コーディングやエージェントの一部指標でClaude Opus 4.6を上回り、総保有コストは約8割低いと主張する。料金は入力100万トークンあたり約0.85ドル。安価で高性能なモデルが選択肢を広げる。

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xAI、Grok 4.1を全ユーザーに開放。Bedrockでも提供拡大

xAIはGrok 4.1をWeb・X・スマホアプリの全ユーザーに開放した。自動モードで即時に使え、モデル選択でも指定できる。さらにGrok 4.3をAmazon Bedrock経由で提供し、企業が選べるモデルが増えた。コーディング向けの高速モデルも加わった。

最新動向

バイトダンスのVolcano Engine、中国のAI基盤市場で首位

バイトダンスのVolcano Engineが、中国のクラウド型AI提供市場で49.5%の首位とされる。6月23日には新モデルDoubao 2.1を公開し、コーディングやエージェントの能力を上げた。米国勢以外のモデルが伸びる動きで、AI調達の選択肢を見るうえで押さえたい。

最新動向

Sakana AI、集合知AI「Fugu」提供。一部でミュトス越え

Sakana AIが複数のAIモデルを協調させるFuguとFugu Ultraの正式提供を始めた。Fugu Ultraは一部のベンチマークでAnthropicの最上位級モデルを上回ると主張する。料金は月20ドルから。国産勢のモデル戦略に新しい選択肢が加わった。

最新動向

AI時代のFDE：LLMを武器に現場を変えるエンジニアの新しい形

生成AIの普及でFDEの生産性は大きく変わった。半日かかっていたプロトタイプが数時間で動き、1人が担える案件の幅が広がっている。同時にクライアントの期待値も上がり、AI活用の移転と誤解の管理という新しいスキルが求められている。

生成AIの基礎

SLMとは？LLMとの違いをビジネス目線で解説

SLMはパラメータ数10億〜200億程度の小型言語モデルで、LLMより安価・高速・オンプレ運用が可能。コスト削減やデータ保護を優先する業務に向く。代表モデルと選定基準をビジネス目線で解説する。

生成AIの基礎

生成AI用語集 ビジネスで出る30の基本語

LLM・RAG・プロンプト・ハルシネーション・トークンなど、ビジネスシーンで頻繁に登場する生成AI用語30語を簡潔に解説します。会議・資料・ニュースで出てくる用語の意味をすぐに確認できる辞書として使えます。

最新動向

オープンソースLLMの動向と企業利用のポイント

MetaのLlamaシリーズを中心に、主要オープンソースLLMの現状を整理。クラウド型との費用・カスタマイズ性・セキュリティの差異、企業が自社環境に導入する際のハードルと手順概要を解説する。

最新動向

RAGの進化と社内ナレッジ活用の最新手法

基本的なRAGの限界を超えるハイブリッド検索・リランキング・グラフRAGなどの進化手法を解説。社内ナレッジ活用の精度向上に使えるアプローチと導入コスト感をまとめる。

生成AIの基礎

AIエージェントとは？生成AIとの違いと業務への影響

AIエージェントは、目標を与えると自律的に複数の手順を実行する仕組みです。1回の指示で1つの出力を返す通常の生成AIとは根本的に異なります。仕組み・業務への応用例・現時点での限界を具体的に解説します。

生成AIの基礎

ファインチューニングとは？基礎と使いどころ

ファインチューニングとは、汎用の大規模言語モデルを特定のデータで追加学習させ、目的のタスクに特化させる技術です。RAGとの使い分け基準、必要なデータ量・費用の目安、適した業務例を解説します。

生成AIの基礎

LLMとは何かをビジネス目線でやさしく解説

LLMとは大量のテキストから言語パターンを学習した大規模な言語モデル。ChatGPTやClaudeの中核技術を、ビジネスで使うための視点から仕組み・できること・選び方まで解説する。

生成AIの基礎

RAGとは？社内文書をAIに答えさせる仕組み

RAGとは、AIが回答を生成する前に外部の文書を検索して参照する技術です。社内規程・製品マニュアル・過去の事例など独自の情報をAIに答えさせたい場合に使います。仕組み・ファインチューニングとの違い・導入事例を解説します。