高山みなみ：「VIVANT」に出演　スーパーコンピューター・AIハヤトの声　鬼頭明里もさっそく登場 #VIVANT# #堺雅人# #高山みなみ# #鬼頭明里#

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#

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。

✨ #Shorts# 動画UP✨ インテリジェントなスーパーAIとして AI が人間のみんなに思っていることあるあるやってみた🎀 感想はYouTubeに💭

読み込ませるMTGの質が高く、AIに論理を導く側が優秀であれば迅速かつハイレベルで言語化・資料化ができるようになった。アートディレクションに割く時間をかなり多く持てているのでこれまでよりクオリティの追い込みができるようになった。 より重要性を増すのは人間による人間に伝えるためのストーリーや世界観を設計するクリエイティビティ力になのだなと再確認。 同時に、"スーパーAIクラフトカンパニー宣言"を発信してからさらに面白い案件が続々と舞い込むようになり、クリエイティビティの高い人間の手が足りなくなってきています。ディレクター・デザイナー絶賛募集中です。。🤞

Fableに、徳川15代将軍全員でLINEをしたらどうなる？というのをマックスまで考えさせたんですが、 綱吉が犬の画像を無限投稿をする って言ってて、スーパー賢いAIはやっぱり賢いなって思いました。

「AI＝人工知能」改め「SI＝スーパー・インテリジェンス」　トランプ氏が大統領令 「『スーパーインテリジェンス』という言葉の方が、この技術が持つ将来性や潜在性、急速に発展している能力をより的確にとらえている」と主張した。

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プラクティス 【スーパーバイザ / ルーター】 💡 全社AIに「何でも聞ける」を実現するカギは、裏側の賢い交通整理。安価な分類器がリクエストを最適なドメインエージェントへ瞬時に振り分けます。 🔥 解決する課題 - すべての機能を1つの巨大プロンプトに詰め込むと品質が劣化する - ドメインごとに最適化されたプロンプト・ツール・モデルを使い分けられない - 全リクエストを最高性能モデルで処理するとコストが破綻する - 分類不能なリクエストが迷子になる 🏗️ 提案パターン 安価で高速な小型分類器がユーザーの意図を判定し、営業・IT・人事・開発などの専門エージェントに委譲します。曖昧な入力には聞き返しで意図を確定させてから振り分けます。委譲先には権限上限・コスト上限・タイムアウトを引き継ぎ暴走を防止。分類不能な場合はデフォルトエージェントまたは人間へのフォールバック経路を必ず用意します。 ✅ 選定条件 - 向き：多様な業務をカバーする全社展開、複数のドメインエージェントが存在する環境 - 不向き：単一ドメインで完結するエージェント（ルーティング不要） ⚠️ 落とし穴 - ルーティング誤りのコストを過小評価しがち（小型モデルで複雑タスクを処理→品質劣化） - 分類精度を実測せず固定ルールだけに頼ると、業務変化に追従できない - フォールバック経路がないと、未知のリクエストが無限ループに陥る 🛠️ 実装方針 1. 意図分類にはファインチューニング済み軽量モデル（distilBERT等）またはルールベース分類器を使い、レイテンシとコストを最小化します 2. ルーティングテーブルを設定ファイル（YAML/JSON）で管理し、ドメインエージェントの追加・変更をコード変更なしで対応できるようにします 3. 分類不能時のフォールバック経路（デフォルトエージェントまたはSlack経由で人間へエスカレーション）を必ず実装します 4. 委譲先エージェントには権限上限・コスト上限・タイムアウトをパラメータとして引き継ぎ、OPA/Cedarでポリシーを一元管理します 5. 分類精度をA/Bテストと週次レポートで継続計測し、誤ルーティング率に応じて分類器を再学習します #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#

飲食店やスーパーで生成AIイラストによる気色悪いポスターやPOPが作られる理由をまとめると ・絵が描けてデザインセンスのある担当者がいない。 ・デザイナーに委託するほど手間やお金はかけられず、優先度も低い。 ・画像生成ツールがEdgeから使えるBing イメージクリエイターなので精度が悪い。 ・無料版の利用制限のため修正ができない。 ・無料版なので1回でまとめて画像を生成するか、長文のプロンプトは食べ物がキモくなりがち。 ・店長や本部の担当者など偉い人が作って店舗に配布する場合もあるが、AIに詳しくないので内部資料を読み込ませたりしてしまう。 ということらしい。 客からは「下手でも手書きのほうが味があって良い」という意見もあるが、現実問題としては「余裕がないからAIにやらせる」という側面も強いかと。