Cohere Blog

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Compass is Cohere’s retrieval platform for developers building AI applications with their enterprise data. It surfaces the most relevant information from your company’s corpus for use in retrieval-augmented generation (…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Change management has long covered two familiar kinds of change: the rollout of new tools and technologies, and broader human-led transformations such as leadership changes and restructuring. But that distinction starts…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：We are announcing the signing of a definitive business combination agreement with Aleph Alpha, following the release of our planned partnership in April of this year. Operating globally as Cohere, the unified company wi…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Cohere and OpenText announced a strategic partnership to help governments and regulated industries move agentic AI from pilot to production. The partnership brings together OpenText’s trusted enterprise data and context…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：A perspective from Aidan Gomez, Co-founder & CEO of Cohere Artificial intelligence is remaking the world we live in. Within a generation, the way we discover medicine, manage power grids, and secure our national infrast…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Today, we're releasing North Small Translate, a mixture-of-experts machine translation model with strong performance across 50+ languages. Across WMT26 benchmarks,¹ North Small Translate achieves an 83.6 score across al…

Cohereは、North Mini Codeのデコード処理全体を単一のメガカーネルとして実行するサービスエンジンを発表した。BF16・H100環境でvLLMより1.25〜1.41倍高速で、バッチサイズ1ではメモリ帯域の理論限界の62%に到達。精度低下なし。コードはGitHubで公開。

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Generative AI is now widely available to businesses, but knowing where to use it can still be difficult. Leaders need to separate viable use cases from hype and identify where the technology can address a genuine busine…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Key takeaways Best-in-class value: outperforms leading document parsers and hyperscaler services while remaining cost-effective at enterprise scale. Beyond OCR: understands tables, forms, diagrams, and images to extract…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Over the past year, enterprises and governments have confronted a hard truth: AI systems that rely on external infrastructure can be disrupted without warning by decisions and actions outside their control. Recent model…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Key takeaways Building globally inclusive AI requires moving beyond multilinguality. A model may be fluent in dozens of languages yet still miss the cultural norms, values, and social contexts that shape how people comm…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Today, Cohere and the University of Waterloo announced a new partnership to help students build the practical skills needed to lead AI transformation in the workplace. Through the partnership, Cohere will support the de…

この記事は、架空の上級ウェルス・マネージャーであるDaveの一日を例に、CohereのNorthプラットフォームを使用したAIの有無による効率の違いを比較しています。AIがない場合、Daveは手動でバラバラなタスクに追われていましたが、AIエージェントの導入後は、顧客情報、リサーチ統合、コンプライアンス、運用などを迅速に処理し、高付加価値業務に集中できるようになりました。実装の成功要因についても触れています。

Cohereは、North Automationsを発表しました。これは、エンタープライズ向けAIプラットフォームNorthの新機能で、シンプルさ、制御、ガバナンスを組み込み、AI ROIのギャップを埋めるために設計されています。

エンタープライズAIが実験から必須へと移行する中、AIの総所有コスト（TCO）を理解することが重要になっています。この記事では、トークン価格設定、インフラの所有とレンタルのトレードオフ、効率的な導入によるコスト削減など、AIの可視および隠れたコストを分析します。調査によると、ほとんどの組織が予想外のコスト超過に直面しており、大規模にハードウェアを所有することで大幅な節約が可能です。

Cohere Labsが開発したTiny Ayaは、70以上の言語をサポートしローカル動作が可能な軽量多言語モデルです。「Expedition Tiny Aya」研究プログラムでは、世界中の開発者が教育、多言語安全性、アクセシビリティ、言語理解の分野で重要な成果を上げました。

Cohereは、ハードウェアの制約に基づいてドラフトトークン数を動的に調整する動的投機的復号（DSD）を提案し、LLM推論を高速化します。この手法は、固定K投機的復号がバッチサイズ大で性能低下する問題を解決し、密モデルとMoEモデルで有効性を確認。vLLMの非同期スケジューリングとCUDAグラフ最適化と互換性があります。

本稿では、AIコーディングエージェントを用いてソフトウェアフォークのメンテナンスを自動化する方法を紹介し、これを制御理論における閉ループフィードバックシステムとして捉えます。CohereのvLLMフォークに適用した例では、アップストリームリリースの吸収時間を数週間から数日に短縮しました。自動リベース、測定収集、反復修正を含むアプローチで、Cohere Transcribeモデルのケーススタディも示します。

Cohereは、エンタープライズAIエージェントプラットフォームNorthとクラウドセキュリティプラットフォームWizをカスタムMCPサーバーで連携し、インシデント対応ワークフローを自動化しました。このセキュリティエージェントは、重大な発見のトリアージからIRレポートの作成、チケット生成、Wizステータス更新までの全プロセスを処理し、1件あたり30分～2時間かかっていた作業を20秒に短縮します。記事では、アーキテクチャ、3つのユースケース（トキシックコンビネーション分析、支援型インシデント対応、自律型週次ポスチャレポート）、結果、実装手順を詳述しています。

この記事は、AIシステムにおける文化的認識の重要性を論じ、多くのユーザーが言語障壁、文化的誤解、規範違反に直面しているという調査結果を強調しています。AIは文化的感受性を持って設計され、周辺化を避けるべきだと主張しています。

Cohereは、マルチテナントLLMプラットフォームにおいて、レート制限、パフォーマンス階層、Deficit Round Robin、優先度セレクターを組み合わせ、テナント間で推論リクエストを公平にスケジューリングする新しいソリューションを導入し、「ノイジーネイバー」問題を防ぎます。

Cohere はロンドンの100 New Oxford Streetに移転し、現在のオフィス面積を約3倍に拡大。これは英国のAIエコシステムへの投資を示し、欧州での sovereign AI 戦略を加速させる。新オフィスは最大100人を収容し、コラボレーションを促進する。

2023年の論文で、米国労働者の80％が大規模言語モデルにタスクをさらしていると推定され、IMFや欧州議会などで広く引用されている。しかし、これらのスコアは古いモデルと米国の職業分類に基づいており、政策に適用されると限界が増幅される。より良い証拠ツールは存在するが、政策立案者に迅速に届いていない。

CohereとMilaは、言語と文化を超えたAI評価の改善を目指す新たな学術研究協力を発表しました。最初の焦点はケベック州のフランス語文化です。この取り組みは、最先端のAIモデルがケベック・フランス語の言語的、社会的、制度的なニュアンスをより適切に反映し、標準化された言語性能を超えて、文化的により適切で信頼できるAIシステムへと進化することを目指します。

AIの採用が管理されたパイロットから企業全体に拡大するにつれて、ガバナンスフレームワークと実際の使用の間にミスマッチが生じる可能性があります。この記事では、一般的なAIガバナンスの課題と失敗モードを探り、企業が取るべきステップを概説します。具体的には、AIインベントリの構築、明確な所有権の定義、リスクベースのコントロールの適用、継続的なモニタリングなどです。

企業のAI導入は通常、実験、ツール採用、内部プラットフォーム、戦略的統合、AIネイティブ変革の5つのフェーズを経ます。多くの企業はフェーズ2と3の間で停滞し、データアクセス、信頼ギャップ、モデル陳腐化の恐れなどの課題に直面します。本記事では、パイロットから本番への移行に焦点を当て、内部プラットフォーム、統一データファブリック、可観測性、モデルオプショナリティの必要性を強調しています。

Cohere は、Apache 2.0 ライセンスのもと、218B パラメータ（アクティブは 25B）の混合専門家（MoE）モデル Command A+ をオープンソース化しました。エンタープライズ向けエージェントワークフローに最適化されており、128K の入力コンテキスト、64K の生成、テキスト・画像・ツール利用をサポート。推論、マルチモーダル理解、多言語タスクで従来の Command A シリーズを大幅に上回り、低ビット量子化と投機的復号により効率的なデプロイが可能です。Hugging Face および Model Vault で入手できます。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIアプリケーションをエンタープライズシステムに接続するためのオープンスタンダードであり、データアクセスとアクション実行を簡素化します。本ガイドでは、MCPの仕組み、API・RAG・関数呼び出し・エージェントとの違い、一般的なユースケース、セキュリティ考慮事項について説明します。

AIはビジネスインテリジェンスにますます活用され、データへのアクセスと活用を容易にしています。本記事では、BIにおけるAIの意味、価値を生み出す領域、エンタープライズが採用前に考慮すべき点を解説します。

RWSとCohereは、Language Weaver Proを支える専用翻訳モデルを共同開発しました。このモデルはCohereのLLM基盤とRWSの言語・文化専門知識を活用し、32言語中31言語で競合を上回ります。文化的インテリジェンス、セキュリティ、コンプライアンスを備え、複雑で規制の厳しい環境に適しています。