「MagicalShot The AttackBump☆」好評発売中！！ Steam 580円 Switch 550円 ※現在、株式会社Gotcha Gotcha Games様の不備により、ストア公開が一時的に停止しております。 #スーパー開発デー# #pixelart#

［Салют］様より スーパーコンピュータ京のCPU「SPARC64 VIIIfx」を寄贈いただきました。 技術史的に貴重なCPUを寄贈いただき感謝いたします。 スーパーコンピュータ京のCPUは、富士通が2009年5月に発表した「SPARC64 VIIIfx」で、「京」専用に開発された科学技術計算特化型プロセッサです。 SPARC64 VIIIfxの特徴は、 高い電力効率:58Wの低消費電力で128GFLOPSの高性能を実現 拡張命令セット:科学技術計算を高速化する「HPC-ACE」を初搭載 超高速メモリ帯域:CPU内部にメモリコントローラを内蔵し、データ転送のボトルネックを解消 スーパーコンピュータ「京」には、最終的に88,128個の「SPARC64 VIIIfx」が搭載されていました。 写真の「SPARC64 VIIIfx」は、実際にスーパーコンピュータ「京」のCPUとして稼働していた現物で、理化学研究所 計算科学研究センター 発行の「証明書」が付属しています。 スーパーコンピュータ「京」は2019年8月に惜しまれつつ運用を終了し、解体されました。 その翌年である2020年、理研が実施した「Society 5.0に向けた高性能計算科学研究支援及び研究者育成支援に関する寄附金」活動において、一定額以上の寄付を行った支援者に対して、実際に「京」のシステム内で稼働していた本物のCPU(SPARC64 VIIIfx)の内、1000個のCPUが、形見分けとして贈呈されました。 寄贈品のCPUの表面に在る「888/1000」の刻印は、謹呈された1000個の中で、888番目にシリアルナンバリングされたCPU個体であることを証明しています。 寄贈いただいた「SPARC64 VIIIfx」は、マイコン博物館に「スパコン展示コーナー」を作り、スパコン老舗メーカー CDC社(Control Data Corporation)のスパコン用コンソールと共に展示いたします。 歴史的機材、資料をお持ちの方へお願いです。 多くの方に役立ちますので、 私蔵・処分以外の第三の選択として寄贈のご検討をお願いします。 重複、不動品でも役立ちます。寄贈をお願いします。 寄贈可能な機材や本をお持ちの方は、マイコン博物館の予約フォームの「通信欄」に寄贈内容をご記入いただき送信願います。 DMは受信できません。

来日したNVIDIA創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏が、東京で開催された「Build-a-Claw」イベントに予告なしで立ち寄った（https://blogs[.]nvidia[.]com/blog/japan-ecosystem-2026/）。会場では日本の開発者たちが、オープンモデル（誰でも無料で使える公開済みのAIモデル）とNVIDIAのプラットフォームでものを掴むロボット（クロー）を開発中で、フアン氏は抽選会の当選者に、個人でも使えるAIスーパーコンピュータ「NVIDIA DGX Spark」2台にサインをして贈った。 今回の来日でNVIDIAが打ち出した最大級の発表が、日本政府主導の「フィジカルAI（現実世界で動くロボットや工場設備を制御するAI）イニシアチブ」だ。経済産業大臣とともに発足式に参加したフアン氏は、製造業のノウハウと産業データ、世界的な技術リーダーを結集し、AIエージェントやデジタルツイン（現実の設備や環境をそっくりそのままコンピュータ上に再現したモデル）、ロボティクス向けのオープンなマルチモーダル基盤モデルを開発する構想を明らかにした。 理化学研究所ではNVIDIAのBlackwell GPU（NVIDIA最新世代のAI向け演算チップ）を使ったスーパーコンピュータが2台稼働を始めた。「AI for Science」向けのRIKYUはBlackwell GPUを1,600基搭載し、量子コンピュータとGPUを融合させた「ROQUO」はBlackwell GPUを540基搭載して、イオントラップ方式（電荷を帯びた原子をレーザーで捕まえて量子ビットとして使う方式）の量子コンピュータ「Reimei」ともつながっている。三菱ケミカルやみずほ銀行、慶應義塾大学などが参加した分子スペクトル解析（分子の電子構造や性質を調べる手法）のワークフローでは、量子コンピュータとGPUの組み合わせでCPUのみの場合と比べて13.4倍の高速化を達成。半導体製造用のEUVフォトレジスト（極端紫外線露光に使う感光材料）評価などへの応用も視野に入るという。 金融分野ではみずほが、NVIDIA DGX B200を皮切りに、日本の金融業界で最大級とみられるオンプレミス型（自社の設備内でシステムを運用する方式）のAI工場（GPUを集積してAIモデルを学習・運用する拠点）の構築を計画している。トヨタとも連携を拡大し、先進運転支援（L2++）向けAIやコード生成AI、工場のデジタルツインまで取り組みは多岐にわたる。 チップを売るだけでなく、金融・量子計算・製造・自動車と各業界のインフラそのものに入り込む。NVIDIAの日本戦略は、単なる半導体企業からプラットフォーム企業への転換をますます鮮明にしているように見える。

AIを「自国の条件で構築・運用・統治する」——国家にとってのソブリンAIとは何か、そして速度がなぜ決定的なのかを説く記事です🌐 タイトル: What Is Sovereign AI—and How Cerebras Helps Nations URL: 🌐 概要 ソブリンAIとは、国家が自国の条件のもとでAIを構築・展開・統治する能力です。インフラ・モデル・データ・制度を含み、それが国家の優先事項や安全保障を反映している状態を指します。孤立ではなく、AIスタックへのコントロールが本質です。 ❓ 解決する課題 各国はAIインフラを重要な国家資産とみなすようになっています。 ・AIが科学・産業・安全保障・公共サービスの基盤になりつつある ・安全なデータ取り扱いと、ドメイン固有のモデル開発が必要 ・限られた計算資源をめぐる競争がある 💡 方法論とCerebrasの貢献 3つの柱で各国を支援します。 ・訓練と推論のためのAIスーパーコンピュータ ・モデルの共同開発パートナーシップ ・ローカルな教育・人材・政策への投資 技術的には、推論で主要なGPUソリューションより最大15倍高速、訓練でGPU比10倍以上速いtime-to-solutionを実現。この速度が、現実の制約下で推論や検証を回すことを可能にします。 🌍 ユースケース ・米国：Genesis Missionによる科学研究 ・UAE：アラビア語LLM「JAIS 2」の本番運用 ・インド：政府統治下で国家規模の8エクサフロップ計算 速度こそが、理論上の能力と機能するソブリンAIを分けると指摘しています。 #SovereignAI# #Cerebras#

# AIエージェントをエンタープライズシステムに組み込む意思決定ポイント # シングル vs マルチエージェント｜Single vs Multi-Agent 🎯 ポイント 「マルチエージェントの方が賢そう」という理由だけで複数エージェント構成を選んでいませんか？ マルチエージェントは万能ではなく、オーケストレーションの複雑性・レイテンシ・コストを必ず伴います。シングルで済むならシングルが最善です。分割の判断基準は「ツール数」「権限分離」「並列実行の効果」の3つです🔑 📋 概要 1つのエージェントで完結させるか、複数の専門エージェントに分割するかは、タスクの複雑さ・ツール数・権限分離の要件・コスト感度によって決まります。シングルエージェントはタスクが単一ドメインに収まり、ツール数が30以下で、レイテンシ要件が厳しい場面で力を発揮します。SlackボットでのFAQ回答やSalesforceの単一レコード検索・更新のように、スコープが明確なタスクはシングルで十分です。マルチエージェントが活きるのは、専門領域が複数にまたがり、法務・経理・人事のように役割ごとに異なる権限とデータアクセスが必要な場面です📊 🔍 意思決定のポイント 判断は以下の順で行います： ツール数は30以下か？ → 30以下で精度に問題なければシングルで十分 権限分離が必要か？ → 法務データと営業データを同一エージェントに持たせると情報漏洩リスク 並列実行の効果は？ → 3つ以上のSaaSを同時に調査するなら並列化の恩恵が大きい レイテンシ要件は？ → ハンドオフのオーバーヘッド（目安1〜3秒/回）を許容できるか コスト制約は？ → オーケストレーション分のLLM呼び出しが追加で発生する 重要なのは、ツール数50超を1つのエージェントに持たせるとツール選択精度が60%以下に低下する傾向があるという経験則です。このラインを超えたらtool RAGで動的フィルタするか、エージェントを分割しましょう⚡ 💡 要点と詳細 段階的拡張が最も安全なアプローチです： 初期はシングルエージェントで構築し、ツール数やタスク複雑性の増加に応じて専門エージェントを分離します。分離の判断基準は「ツール選択の精度低下」と「権限分離の要件」です。 マルチエージェント構成のパターン： - ルーター＋専門エージェント：スーパーバイザがユーザーの意図を判定し、適切な専門エージェントにルーティング。各専門エージェントはシングルとして動作します - 並列実行：Workdayの人事データ、Salesforceの商談データ、Jiraの開発進捗を並列に取得して統合する経営ダッシュボード生成 - エージェントごとの最適モデル選択：高精度が必要な分析には大型モデル、定型処理には高速・低コストモデルを使い分け ServiceNowのインシデント対応では、一次分類エージェント（シングル・高速）が受付し、深堀り調査が必要な場合にインフラ調査エージェント・ログ分析エージェントを並列起動する構成が効果的です🔄 ⚖️ トレードオフ 「とりあえずマルチ」で始めると、実際にはシングルで十分なタスクにオーケストレーションの複雑性を持ち込み、デバッグ困難・コスト増大・レイテンシ悪化を招きます。マルチエージェントの月間LLMコストはシングルの2〜5倍になることも珍しくありません😰 一方、エージェント間の文脈共有を軽視するのも致命的です。ハンドオフ時にコンテキストが失われると、ユーザーが同じ情報を繰り返し伝える羽目になります。共有メモリの設計が不可欠です。 権限分離なしのマルチエージェントも意味がありません。エージェントを分割しても全員が同じ権限で動作していれば、分割の安全性メリットはゼロです。エージェント単位で最小権限を設定してください⚠️ 🛠️ ユースケース 社内FAQ・ナレッジ検索：ツール数10以下、単一ドメイン、レイテンシ重視。シングルエージェントが最適解。無理にマルチにする必要はありません📚 経営ダッシュボード生成：Workday・Salesforce・Jira・Slackの4システムを横断。各システムの専門エージェントが並列にデータを取得し、集約エージェントが統合レポートを生成。ツール数50超・権限分離必要・並列効果大でマルチエージェントの適用が明確です🛒 開発チーム支援：初期はシングルエージェント（GitHub + Jira連携、ツール数15）で開始。半年後にセキュリティスキャン・パフォーマンス分析・ドキュメント生成が追加されツール数40超に。ツール選択精度の低下を検知し、セキュリティ専門エージェントを分離する段階的拡張パターンです🔧 実践のコツ：シングルで始めて、ツール選択精度のモニタリング（正しいツールが選ばれた割合）を計測してください。精度が80%を切ったら分割の検討タイミングです💪 #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#

『第2次スーパーロボット大戦Z 破界篇』リマスター版が開発決定！2011年のPSP発売作がリマスター 戦闘アニメの高解像度化やUIの調整も入るそうです。「過去の作品を遊びたい」という声によってハードルを乗り越え、リマスターの開発に至ったとのこと。

スーパーで見つけた不二家のキャラメルケーキ、300円のクオリティとは思えないくらい美味しいので一生売って欲しい……絶妙に塩が入ってて塩キャラメルみたいな味…キャラメルも安っぽくない味がする…スポンジとかクリームは軽めで重くなくて食べやすい…😭商品開発した人神マジありがとう

【業務スーパー】超円安と戦う、最強の海外バイヤーたち 神戸物産が運営する業務スーパーが、密かな変化を遂げています。少し値段が高くても、海外の現地でしか食べられない味が揃う、多国籍スーパーという「新しい顔」を作っています。 変化を支えるのが、約30人のバイヤー集団です。彼らの特徴は、商品カテゴリーや、約15人の「中国担当」を除き国の担当も分けていないこと。つまり、どんな国から商品を輸入して、どんな食品を開発しても良いのです。 理由は、バイヤーの知識を広げ、仕事を縛らないためです。ひとりひとりの意志を尊重した結果、アメリカ直輸入のベーグル、インドネシアの発酵食品、フランスの焼き菓子など、世界各国の商品が並んでいます。

『第2次スーパーロボット大戦Z 破界篇』リマスター版の制作が決定！ シリーズでもとくに人気の高いプレイステーション・ポータブル作が現代に蘇る。戦闘アニメの高解像度化やUI周りのブラッシュアップなどが行われ、現在鋭意開発中。