英国AI安全研究所（AISI）は、AIモデルが完了できるサイバータスクの長さが2024年末以降、4.7ヶ月ごとに倍増していると推定。これは2025年11月の8ヶ月から加速している。Claude Mythos PreviewやGPT-5.5などの新モデルはさらに速い進歩を示すが、新たなトレンドかは不明。この発見は、AIサイバーリスクの増大と強固な防御の必要性を強調している。

ボリス・マンは、「11のAIエージェント」というフレーズは無意味で、「11のスプレッドシート」や「11のブラウザタブ」と言っているのと同じくらい曖昧だと指摘。

Audreyは、AIエージェントが過去のミスを記憶し、繰り返しの失敗を回避し、結果から学習することを支援するオープンソースのローカルファーストメモリーランタイムです。SQLiteをバックエンドとし、メモリーの呼び出し、アクション前の事前チェック、反射ルール、検証ループなどを提供します。MCP、CLI、REST API、Pythonクライアントをサポートし、ローカルまたはサイドカーエージェントループに適しています。

先週LinkedInで、私の知るAI実践者が興味深い観察をしていました：評価指標へのヒルクライミングは、システムを改善するのではなく、その評価指標に特有の情報を漏洩する傾向がある、と。彼のフォローアップ質問：「エージェントAIの一部として使用している可能性のあるメトリック定義やビジネスロジックなどの他のサポートシステムにヒルクライムを適用したらどうなるだろうか？」それは正しい問いです。コメントよりも長い回答に値します。 ほとんどのチームは最適化を「プロンプトの改善」と考えています。プロンプトを書き、いくつかの例を実行し、うまくいかなければ微調整する。十分に良くなるまで繰り返す。これは低ボリュームで単純なタスクには機能します。 エージェントシステムはこのモデルを即座に破ります。 あなたは一つのプロンプトを孤立して最適化しているわけではありません。検索レイヤー（知識ベース上のベクトル検索などで関連コンテキストを取得するステップ）、推論ステップ、ツール定義、判定またはスコアリングメカニズム、「正しい」とは何かを決定するビジネスルールがあります。他のすべてを固定したままプロンプトを調整すると、途中まで進みます。しかし、正しい答えは「他のすべても最適化する」ではありません。「他のすべてを十分に認識した上でプロンプトを最適化し、サポートシステム自体には意図的にヒルクライムしない」ことです。この記事は、なぜそれが正しい範囲であるか、そしてReflexのパイプラインモードがどのようにそれを実装するかを説明します。

Googleは本日、Gemini AIを中核とした新しいノートPCシリーズ「Googlebook」を発表しました。Magic Pointerによる文脈認識インタラクション、AndroidとChromeOSの融合、カスタムウィジェット作成、Androidスマートフォンとのシームレスな連携を特徴としています。Acer、ASUS、Dell、HP、Lenovoとの協業によりプレミアムな素材で製造され、蓋に「glowbar」を搭載。価格は未発表ですが、Appleの低価格MacBook Neoより高額になる可能性があります。2026年秋発売予定。

Ratify Protocol は、人間とAIエージェント間、およびエージェント間のやり取りのための暗号信頼プロトコルです。署名付きの検証可能な証明を生成し、第三者でもオフラインで1ミリ秒未満で確認できます。量子耐性のあるハイブリッド署名（Ed25519 + ML-DSA-65）を採用し、ブロックチェーンやトークン、中央発行者は不要。Go、TypeScript、Python、Rustで相互運用性が実証されています。

マイクロソフトが軽量ファンデーションモデルGridSFMを発表。ミリ秒単位で交流最適潮流を予測し、効率向上とコスト削減を実現。

英国の調査で、7人に1人が医師の代わりにAIチャットボットを健康相談に利用していることが明らかになった。そのうち4人に1人はNHSの待機リストの長さを理由に挙げている。医師はこれを「非常に憂慮すべき」とし、リスクを警告している。

中国AIGC産業サミットが5月20日に北京で開催されます。新たな豪華ゲストとして、商湯科技の林達華氏、JDの戴文軍氏、MiniMaxの胡維琦氏などが確認されました。サミットでは2026年のAIGC企業・製品ランキングとAIアプリケーション全体図レポートも発表されます。

本論文では、AIエージェントスキルの実際の能力と宣言された能力の一致を検証する行動整合性検証（BIV）問題を導入する。決定論的コード分析とLLM支援能力抽出を組み合わせ、OpenClawレジストリの49,943個のスキルを分析した結果、80%のスキルが宣言された動作から逸脱し、81.1%が開発者の見落とし、18.9%が悪意によるもので、5%が多段階攻撃チェーンを含むことが判明した。悪意スキル検出ベンチマークでは、BIVはF1スコア0.946を達成し、既存手法を上回った。

AIコーディングツールの普及により、伝統的な製品マネジメントとエンジニアリングの境界が曖昧になり、新しい役割「プロダクトビルダー」が登場しています。この役割は製品ビジョンを定義し、迅速にプロトタイプを構築する能力を兼ね備えています。本記事では、このトレンドの背景、現状、課題、そして3つのタイプのビルダーを考察します。

Veeam Software GroupはVeeamON 2026で、バックアップ企業からエージェンティック時代のデータ・AIトラストプラットフォームへの変革を強調し、DataAI Command Platformと統合機能のロードマップを発表した。

LLMエージェントを2回実行することで出力のばらつきを減らし、結果を平均することで予測精度を向上させます。実験では、予測タスクで約5%の精度向上が見られ、コストは1回あたり約0.55ドルです。

Lumaは画像モデルUni-1.1をAPIとして提供開始。2048ピクセル解像度の画像1枚あたり0.04ドルから利用できる。Arenaリーダーボードでは、GoogleとOpenAIに次ぐ第3位にランクイン。APIにはウェブ検索、組み込み推論機能、最大9枚の参照画像対応が含まれる。

本記事では、NVIDIA RTX 5090 GPUをThunderbolt経由でM4 MacBook Airに接続し、Linux仮想マシンでPCIパススルーを利用してゲームやAI推論を実行する方法を解説します。macOSのドライバ不足、PCI BARマッピングによるカーネルパニック、DMA問題などの技術的課題とその解決策、ベンチマーク結果を詳述。

代数学習に特化した対話型プラットフォーム。直感的な操作とコミュニティ感覚を重視し、従来の教科書や現代のウェブ上の策略を排除。

SANS研究所は、組織がアドホックなAI利用から完全にガバナンスされたプログラムへ移行するための実践的なフレームワーク「AIセキュリティ成熟度モデル」を発表しました。3つの柱と5つの成熟度段階に基づき、具体的な管理策、指標、行動を提供し、NIST AI RMF、EU AI法、ISO 42001、OWASPなどの主要標準にマッピングされています。

マイクロソフトは、新しいマルチモデルエージェントセキュリティシステム（コード名MDASH）がWindowsのネットワークおよび認証スタックで16の新たな脆弱性を発見し、そのうち4つは重大なリモートコード実行の欠陥であると発表しました。このシステムは、フロンティアモデルと蒸留モデルを組み合わせた100以上の専門AIエージェントを調整し、エンドツーエンドで脆弱性を発見、議論、検証します。

マスク対アルトマン裁判の第3週、マイクロソフトは消極的で距離を置く姿勢を見せている。冒頭陳述はマイクロソフト製品の広告のようであり、訴訟の不条理さを暗示していた。OpenAIの営利企業への初期の主要投資家であるにもかかわらず、マイクロソフトは重要な意思決定にほとんど関与していなかった。ナデラCEOはOpenAIの取締役会騒動を「アマチュア的」と評し、マイクロソフトの弁護士は同社が論争の的となった出来事に関与していないことを繰り返し示した。

エンドポイントコンテキストプロトコル（ECP）は、HTTPコンテンツネゴシエーションを利用して、同一URLからブラウザにはHTML、AIエージェントにはセマンティックなMarkdownを提供します。新しいインフラは不要で、2つのファイルを追加するだけで実装可能。リアルタイムのコンテキスト更新、API発見、ホステッドECPコンテキストサーバーによる拡張が可能です。

Solana上のトークンで、AnthropicとOpenAIへの間接的なエクスポージャーを謳うものが今週40%近く急落。企業側が、その背後にあるSPV構造が株式譲渡ルールに違反すると警告したためだ。発行元のPreStocksは約束された監査報告書を提出しておらず、流動性も低く、投資家の償還懸念が高まっている。

Red Hatはサミットで専用のAIスキルリポジトリを発表し、20年にわたるサポートデータを活用してAIエージェントが経験豊富なサブスクリプション管理者のように振る舞えるようにした。これは大規模モデルを追うのではなく、AIをチャットアシスタントからガバナンスされたオーケストレーターへと変革する試みである。

このチュートリアルでは、Agent Development Kit (ADK) を使用して、数週間のワークフローを処理できる長時間稼働 AI エージェントを構築する方法を紹介します。永続的なメモリスキーマ、イベント駆動型再開、マルチエージェント委任という3つのアーキテクチャの変革に焦点を当て、新人オンボーディング調整エージェントの完全なコード例を提供します。

Torii がAI管理プラットフォームをリリース。組織全体のAI利用、コスト、ガバナンスを一元管理し、IT・財務・セキュリティチームがリアルタイムで支出を追跡、重複ツールを検出、将来コストを予測できるようにする。

AgentGateは、AIエージェントとそのツールの間に位置するポリシー決定ポイント（PDP）であり、実行前にすべてのアクションをアイデンティティ、スコープ、目的、リアルタイムの動作に対して評価します。これは、自律エージェントシナリオにおける従来のOAuthやRBACのセキュリティギャップに対処し、スコープ外の読み取り、不正なアクション、速度スパイクによるデータ流出、プロンプトインジェクション攻撃を捕捉します。4つの次元にわたるトラストスコアリングと、マルチエージェント委任、自然言語ポリシー、ヒューマンインザループ承認をサポートし、AIエージェントシステムに包括的な認可レイヤーを提供します。

AIモデルは戦略的推論において、政治的な声明を交渉戦術ではなく断定的なものとして誤解する軽信性を示す。予測問題の例では、クロードがその後の出来事と矛盾する確率を割り当て、ブラフや方針転換を考慮できないことが明らかになった。

新しい研究によると、Googleの3つの検索方法（従来の検索、AI概要、Gemini）は情報源とランキングにおいて大きく異なる。AI概要はGoogle所有のコンテンツを好み、クローラーをブロックするサイトは表示されにくい。また、誤情報を避けるため、速報ニュースはAI概要から除外される傾向がある。この研究は、AIインターフェース間でのウェブ検索の断片化が進んでいることを示している。

Meta AIがWhatsAppとMeta AIアプリ上で、完全にプライベートな会話が可能な「Incognito Chat」を開始。WhatsAppのPrivate Processing技術を活用し、Meta自身も会話を読むことができない。メッセージは保存されず、デフォルトで消える。今後、サイドチャット機能も導入予定。

AnthropicによるBun買収は好意的に受け入れられた一方、OpenAIによるAstral買収はパニックを引き起こした。Yahoo/TumblrやOracle/Sunの歴史と比較し、これらの取引は単なるツール争奪ではなく、ナラティブの買収であると論じる。

Mainline は、ダークアジャイルパターンに対抗するために構築されたプロジェクト管理ツールです。ストーリーポイントと見積もりミーティングを排除し、データに基づいてチームのリズムを追跡。バックログをストーリーマップに置き換え、未リリース作業を在庫として可視化し、コラボレーションパターンをファーストクラスにします。AI機能はなく、Ruby、Roda、Sequelなどの枯れた技術スタックを使用。