ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、そしてDeepSeekやQwen（通義千問）など、私たちが日常的に使うAIチャットボットに入力した文章・コード・画像は、いったいどのように扱われているのでしょうか。 「会話が勝手にAIの学習データにされているのでは？」という不安を持つ人は少なくありません。実際、多くのAI企業は個人向け無料プラン・有料プランではデフォルトで会話データを学習に利用し、法人向け（Enterprise
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AI動画生成の分野で注目を集める「Seedance 2.0」と「Wan 2.2」。この2つは似たような文脈で語られることが多いですが、実は根本的に異なる性質を持つモデルです。本記事では、両者の違いを整理したうえで、ローカル環境でWan 2.2を動かすための要件と手順を解説します。 Seedance 2.0とは Seedance 2.0は、TikTokやDouyinを運営するByteDanceが開発したAI動画生成モデルです。テキスト・画
AIが作ったコードをAIにデバッグさせる実践的方法論 AIが生成した小規模ソフトウェアは「大まかには動く」状態でも、そのまま公開するのは危険である可能性があります。エラーが出ていない段階でも潜むリスクと、それをAI自身に検証させる方法をまとめます。 AIが作るコードのバグに関する主要な研究とその結果 1. 最も包括的な査読論文（2026年3月・arXiv） 「Debt Behind the AI Boom」― シンガポール経営大学ほか
2026年6月22日、東京を拠点とするAIスタートアップ・Sakana AIが新プロダクト「Sakana Fugu（サカナ・フグ）」を正式リリースしました。複数のAIモデルを束ねて「1つのモデル」として動かすという斬新なアーキテクチャで、リリース直後から大きな注目を集めています。 Sakana Fuguとは？概要 Sakana Fuguは、複数のAIエージェントをオーケストレーション（協調制御）しながら、ユーザーには単一のモデルとして振
AIで開発している小さめのゲームのコードの文字数と、プロンプトの文字数を調べ、どれだけAIがコーデイングを効率化するかを考えてみました。 どんな手法でどんなゲームを作った？ エージェント型のAIで３割と単純なネットワーク型のバトルゲームをAIコーディングの研究も兼ねて作成しています。 下記のような流れで製作しました。 ・ゲームの格子を伝え非常に単純な部分でゲームとして成り立つ最小限の構造をAIに作成依頼 ・実装を確認 ・※ゲームにアイテ
無制限に無料でAIコーディングできるオープンソースのモデルQwen3 Coder をVRAM 8GB のノートPCで動かしてみてその実力を見てみたいと思います。 まずこちらの記事に従いOllamaを入れます。このソフトはローカルでChatGPTのような感じでLLMを動かすためのソフトです。 次にモデル選択画面プルダウンで、qwen3-coderと入れて、qwen3-coderを選択状態にし何でもいいのでチャットを行います。 するとモデル
Claudeとの会話はなぜ楽しいのか、なぜ安心感があるのかリークされたシステムプロンプトで調べてみたいと思います。 本物である確証はありませんが、Claude Fable 5のシステムプロンプト全体がリークされました。 https://github.com/elder-plinius/CL4R1T4S/blob/main/ANTHROPIC/CLAUDE-FABLE-5.md 120,000文字。1,585行。27,000+トークンとい
エージェント型AIにコードの修正や実装を任せていると、いつまで経っても作業が終わらず、トークンだけが膨大に消費されてしまう現象に遭遇することがあります。これは「Infinite Loop（無限ループ）」または「Spinning（スピニング）」と呼ばれる、エージェント型コーディングシステムの既知の問題です。 本記事では、この現象がなぜ起きるのか、どう防ぐのか、そして万が一ループに入ってしまったときの対処法と、AIコストが人間コストを上回る
Claude Fable 5・Mythos 5 緊急停止事件 ― 何が起きたのか総まとめ 2026年6月9日、Anthropicは新モデル「Claude Fable 5」(一般公開版)と「Claude Mythos 5」(限定版)を発表しました。しかしその直後、わずか数日のうちに米国政府による輸出管理指令でアクセスが世界中で完全停止されるという、業界を揺るがす事態に発展しました。本記事では、この一連の経緯を確認できた情報源とともに整理し
LLMとエージェントの違い LLM(大規模言語モデル)は、テキストを入力として受け取り、テキストを出力する基盤モデルそのものです。質問応答や文章生成など、単発の対話に強みがあります。 エージェント型のAI(例:Claude Code)は、LLMを中核として、ファイル操作・コード実行・テスト・検索などのツールを自律的に組み合わせ、複数ステップのタスクを自分で計画・実行・検証するシステムです。LLMが「頭脳」、エージェントは「頭脳+手足+判
「AIにコードを書かせれば、プログラミングを知らなくてもアプリが作れる」——そんな期待を持ってAIコーディングを始めた方は多いはずです。しかし実際には、ある程度まで進んだところで突然動かなくなる・進まなくなるという壁にぶつかるケースが後を絶ちません。 この記事では、AIコーディングが途中で詰まる本当の原因と、その対策を解説します。そして最後に、残念ながら現状プログラミングスキルとコードを読む力は不要にならないという現実についてもお伝えし
当社ではエージェント型AI(自分でプロジェクト全体のコードを大まかに調査把握できる)も含めて使ってみてAIでどれだけソフトウェア全体を構築できるのかを制作しながら実験していますが、その際にコードが増えれば増えるほどAIのコーディングパフォーマンスが低下する問題が発生することが体感としてわかってきました。 AIを使ったソフトウェア開発は急速に普及していますが、実際に使ってみると「Aiの作業がどんどん遅くなった」「コードが大きくなればなるほ
生成AIブームが続く中、2025〜2026年にかけて急速に存在感を高めているのが、中国系LLM（大規模言語モデル）です。 特に、 DeepSeek Qwen GLM Kimi Doubao などは、驚異的な低価格で高性能APIを提供し、世界中の開発者に利用され始めています。 一方で、 「中国製AIは危険なのでは？」 「アメリカ製なら安全？」 「実際に企業はどれを使っている？」 という疑問を持つ人も多いでしょう。 この記事では、2026年
ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、ウェブ上のコンテンツは急速にAI生成物で埋め尽くされつつあります。しかしその一方で、「AIで書いた記事は検索エンジンで評価されない」「AIがAIのコンテンツを学習することで質が落ちていく」という懸念も広まっています。 本記事では、これらの問題の実態を整理したうえで、今後AI生成コンテンツの質は上がるのか下がるのか、複数の観点から考察します。 1. Googleの公式スタンス：AIコンテン
AIは単一ファイルの生成は得意ですが、複数ファイルにまたがる設計の一貫性・依存関係の維持が苦手です。「とりあえずAIに投げる」だけでは、後から修正も拡張もできない壊れやすいコードが生まれます。この記事では、それを防ぐための具体的な方法論を解説します。 ⚠️ まず知っておくべき：AIへの矛盾した指令は危険 AIは「矛盾をエラーで止める」コンパイラではありません。矛盾した指令を与えると、次のような問題が起きます。 パターン AIの実際の挙動
「Qwenってよく聞くけど、モデルが多すぎて何が何だかわからない」——そんな声をよく耳にします。本記事では、Qwenの概要・ライセンス・モデルファミリーの全体像をわかりやすく整理します。 Qwenとは Qwen（クウェン）は、中国テック大手 Alibaba Cloud（アリババクラウド） が開発・公開する大規模AIモデルのファミリー総称です。正式名称は 通義千問（Tōngyì Qiānwèn）。「千（Qian）＝千」と「問（Wen）＝問
ChatGPTやClaude、GitHub CopilotなどのLLM（大規模言語モデル）が、プログラムコードをすらすら書く姿を見て「なぜ？」と思ったことはないでしょうか。また、実際に使ってみると「意外と使えない場面もある」と感じた方も多いはず。 この記事では、LLMがコードを書ける仕組みから、現在の実用レベル、エラーを防ぐ方法、そして将来の限界までを解説いたします。 なぜLLMはプログラムが書けるのか コードも「テキスト」だからです。
AI画像生成技術の進化によって、実写と区別が難しい画像も増えてきました。「この画像はAI生成なのか？」と確認したい場面もあると思います。 オンラインサービスを使う方法もありますが、画像を外部へアップロードしたくない場合は、ローカル環境で動作する判定ツールが便利です。 この記事では、Pythonを使ってローカルPC上でAI生成画像を判定する簡単なサンプルを紹介します。 ローカル判定のメリット ローカル実行には次のような利点があります。 画
