forva AIコラム
AI開発・DX推進に関する情報を発信しています。
AIに「全部任せる」怖さを、エンジニア記事から再確認した話
AIがコードを自分で作って自分でテストする記事を読んで、デザイナーとしての「判断する力」を磨き続けることの大切さを再確認した話。
ヴィクトリア朝のAIが教えてくれたこと
ヴィクトリア朝の書籍2万8035冊だけで作られたAI「Mr. Chatterbox」の話から、AIの学習データと出力の質の関係を考えてみた。
競合がエンタープライズAIに本気を出してきた話
OpenAIのエンタープライズAI新フェーズ発表を読んで、8人チームのスタートアップCEOが感じたこと。競合の動きと、投資家への説明に使える視点を整理した。
道具が変わると、仕事はどう変わる？
AIが仕事をするために、AIが使う道具までAIの会社が揃え始めた。飲食店経営者が感じた「道具を誰が持つか」という話。
AIが1日1万行のコードを書く時代、社労士の仕事はどう変わる？
AIが1日1万行のコードを書く時代に、社労士の仕事はどう変わる？「確認できる専門家」の価値が上がっている理由を考えた。
MetaのMuse Sparkを触って気になったツール群の話
MetaのMuse Sparkに仕込まれた16個のツール群が思ったより本格的だった。Code InterpreterやサブエージェントのAPI設計から学べることを整理する。
月2万円のAIコード代、うちは本当に払い続けるべきか
月200ドルのClaude Codeに対し、無料のオープンソースAIエージェント「Goose」が登場。コストに敏感なスタートアップCEOが自社の判断を問い直す。
クラウドの「当たり前」が変わるとき、私たちの仕事はどうなる？
マーケ費用ゼロで開発者200万人を集めたRailwayが100億円超を調達。インフラの話を広告の数字に引きつけて考えてみた。
AIツールの地味なアップデートほど、経営判断に効いてくる
地味なパッチ更新ほど、ツールの信頼性を測るバロメーターになる。AIを業務に組み込んだ会社ほど、基盤の安定性が経営リスクに直結してくる。
LiteLLM v1.83.3.rc.1を実務目線で読む
LiteLLM v1.83.3.rc.1のリリースノートを実務目線で読んだ。cosignによるDockerイメージ署名検証とチーム・プロジェクト単位の新機能が気になった。
AIに感情があるとしたら、私はどこに立つんだろう
AnthropicがClaudeに「感情に似た内部状態」があると発表。創造的な作業で肯定的になるというAIの話が、なぜか自分自身の話として刺さってしまった。
AIの「モデル指定」が簡単になると、医療現場は何が変わるか
AIモデルの指定が文字列一本で書けるようになった。簡単になることと安全になることは別の話。医療現場の視点から考えてみた。