日銀、政策金利1.25％程度へ引き上げの公算大→実現なら1995年4月以来の高水準、植田総裁「毎回の会合で議論」 AI需要や原油高、為替変動を背景に、利上げペース加速の判断が迫られます。

【今週木曜：AI x スポーツのイベント開催！】 2021東京オリンピック銀メダリストの馬瓜エブリンさん（@evelyn_mawuli）ら、とトークイベントをします！😊 私はAIの専門家としてお話しさせていただきます！ fable5の話もします！！📷 <詳細> 7月9日(木) 19:00〜

AIが自律的に論文を書く時代、「幻引用・メソッドとコードの不整合・再現不可能なスコア」という信頼性の危機が深刻化しています。 タイトル: Science One Framework: A verifiable autonomous research framework via Chain-of-Evidence Google CloudのScience One Frameworkは「検証可能性を後付けではなく設計の第一制約とする」というChain-of-Evidence原則で、AI自律研究の信頼性問題を根本から解決します。 🔍 注目ポイント1 — Chain-of-Evidence（CoE）の2原則 「すべての主張が記録された証拠チェーンを持つ（完全性）」「各チェーンがその主張を真に支持する（正確性）」という2原則を定義します。ベースラインシステムで最大21%あったPhantom Referenceを0%に削減し、論文に記述されたメソッドとコードの整合性も全評価システム中で最高水準を達成しています。後付けで検証するのではなく、主張を生成する段階で証拠チェーンを同時に構築する点が従来手法との根本的な違いです。 🏗 注目ポイント2 — 3モジュールアーキテクチャ Problem Investigator（Semantic Scholar APIで最大100本のPDFから引用グラフを構築し、モデル記憶ではなく取得データに根拠付け）、Discovery Engine（並列ブランチで複数解を探索し全評価器出力を不変記録として保持）、Paper Writer & Claim Verifier（専用エージェントが主張を特定のワークスペース成果物に結びつけ、不整合を削除ではなく保守的に修正）という3つのモジュールが科学的誠実性を構造的に担保します。 🏆 注目ポイント3 — MLE-BenchとParameter-Golfでの実績 医療画像・細粒度認識・3D知覚を含むKaggleコンペ5種で金メダル2個・銀メダル2個を獲得。全ベースラインシステムが失敗した3Dオブジェクト検出タスクで優勝しました。厳格なハードウェア・ファイルサイズ制約下でのParameter-Golf LLMコンペでも2026年4月27日時点のSoTAを達成し、ベースラインはいずれも有効な提出物を生成できませんでした。 厳密性と競争力は両立できます。AI Scientist v2・AutoResearchClaw・DeepScientistなど最先端5システムを上回り、検証可能な自律研究の新しい基準を打ち立てています。 #AIResearch# #科学AI#

【韓国、経済成長率を3.3%に上方修正　AI需要で半導体活況】 韓国銀行（中央銀行）は27日、2026年の経済成長率の見通しを2.6%から3.3%に引き上げた。世界的な人工知能（AI）投資を背景に、輸出の柱である半導体産業の活況が続く。 26年5月時点の予測から0.7ポイント上方修正した。25年の1.1%を上回り、21年（4.7%）以来5年ぶりに3%を上回る成長となる。27年は2.9%と予測した。 出典：日本経済新聞

【島津製作所、パワー半導体基板で新技術　銀使わず銅回路を直接形成】 島津製作所はパワー半導体向け基板の新たな製造技術を実用化したと発表した。青色半導体レーザーを使い、セラミック基板上に銅回路を直接形成する。絶縁不良の原因となる銀を基板と回路の接合に使わない世界初の技術という。 新技術では絶縁体の窒化アルミニウム基板に、銅粉末と青色半導体レーザーを同時に射出し、空中で銅を溶かして回路を形成する。従来は銀を含むろう材で銅と基板を高温接合していたが、製造時間の長さや基板の変形などが課題だった。新技術では銀を使わずに接合できるため、品質の向上や工程の短縮につながる。 立体の造形技術を活用することで複雑な回路形状や銅の厚みを変えることができるため、パワー半導体向けのほか、人工知能（AI）サーバーや光通信機器、通信衛星など幅広い用途での利用検証を進める。 出典：日本経済新聞

Claude Codeでそんなにトークンをガンガン使って何を作ってるんですか？とよく聞かれます。職種や部門ごとに作るべきものは様々ですが、マネジメントも含めて全員にオススメなのは「パーソナルエージェント」と「パーソナルナレッジベース」です。 パーソナルエージェントは自分の秘書のような存在で、毎朝モーニングブリーフィングとしてカレンダーの予定や未完了タスクや未読メールなどをピックアップして通知させたり、面接や会議、会食などの事前ブリーフィング資料をつくらせたり、日程調整をサポートさせたりします。 例えば会食だと、事前に同席する人の会社概要や直近のトピックス、その方の経歴や最新の発信、関心領域をDeep Researchにかけて調べたりしますよね。それをパーソナルエージェントが自動で実行するようにして、まとめたレポートを自分のみに権限設定したGoogleドキュメントに出力させて、Googleカレンダーの予定に添付させます。これはとっても便利。※もちろん、社内データを扱う場合はアクセス権限や保存先などのガバナンスをきちんと設計することが前提です スケジュール調整なら、自分の好みを教えこんだ予定調整をしてもらえます。細かな移動時間を考慮させたり、金曜日は集中したいからなるべく入れないとか、面接や登壇はパワーを使うのでその後の予定はなるべくソフトにするとか、スコアリングロジックを自分好みに作り込むと提案の精度がとてもよくなってきます。 候補日を複数仮で入れて、決まったら確定させて仮の候補日を消すなどの日程調整系サービスがやるようなこともSkillを作れば自在にやってくれます。これを作り込んでからはあまりによすぎて調整系サービスを使わなくなりました。 パーソナルナレッジベースは、自分に関連するコンテキストやデータをためておき、RAG的に自由に質問したり、Deep Research的にレポートをつくったり、ダッシュボードアプリをつくったり自在にできるようにするものです。 Gemini Notebook(旧NotebookLM)でも同じようなことはできますが、ノートブックごとのソースファイル数に制限があったり、自分独自のデータ取得・加工フローをつくりこめない、出力の動作ロジックがブラックボックスでカスタマイズできないなどの不便さもあり、自作すると手放せなくなります。 関連するデータをわかりやすくフォルダに分けてダウンロードしておくだけでも、最近のモデルはいい感じに解析・動作をしてくれますが、データが増えてくるとカオスになりがち。 オススメは、「メダリオンアーキテクチャ」を採用することです。メダリオンとはオリンピックのような金・銀・銅メダルに由来する意味ですが、データをとにかく溜め込むBronze層、データを解析・構造化・正規化して扱いやすい形に整えるSilver層、KPI化や集計・分析などを行うGold層の三層に分け、欲しいアウトプットを生成させます。 例えばBronzeには取得したPDFやメール、議事録などの原本をそのまま保存し、Silverでは人物・企業・会議などの単位に構造化・正規化。Goldでは用途に応じてKPI化や集計・分析したデータを保存し、それをもとにレポートやダッシュボードなどを生成する、といったイメージです。 データ分析基盤のとてもベーシックなアーキテクチャですが、これを使うだけでデータ量がかなり増えても破綻しにくくなります。Bronze層は取得したPDFやPPTX、XLSXなどのデータそのものを触らず保存しておくことで、Silver層のロジックを変えてもいつでも再生成できることがポイントです。 この二つを作り込んでいくと、どんどんと大規模になっていきAIレベルがガンガン上がっていくはず。開発を効率化するためにloop engineeringやgraph engineeringに近いことをやりたくなってきて、関連ツールを自作したりと連鎖が止まらなくなって、つくりたいものだらけになります。 kubellの社内では「CEO’s AI Boot Camp」と題して私がコンテンツを作成したClaude Codeワークショップを定期開催しています。そのコンテンツのメインが、今回ご紹介したパーソナルエージェントとパーソナルナレッジベース。 小さくつくるのはそこまで難しくないので、毎日の業務の中から少しずつ育てていけるのがポイントです。ぜひ、チャレンジしてみてください！

# AIエージェントをソフトウェアに組み込むプラクティス # Risk-based Human Approval｜リスクベース人間承認 🎯 エージェントに「全部お任せ」も「全部確認」も間違いです。操作のリスクに応じて自動実行・人間承認・禁止を動的に振り分けるのが正解です。 🔥 解決する課題 エージェントが外部システムに副作用を持つ操作を実行できるとき、すべてを自動実行すれば不可逆な損害が起きえます。しかしすべてに人間承認を求めれば待ち時間で業務が止まり、エージェントの自動化の価値が消失します。LLMに「危険だと思ったら聞いて」と指示しても、その判断自体が確率的でありすり抜けが起きます。 💡 提案パターン 操作をリスクスコア（不可逆性 x 失敗コスト）で3層に分類します。低リスク（読取・可逆操作）は自動実行、中〜高リスク（不可逆または高コスト）は人間承認を経由、極高リスク（不可逆かつ致命的）は禁止とします。分類はLLMではなく決定論的なルールエンジンで行い、承認タイムアウト後のデフォルトは安全側（自動却下）に倒します。さらに段階的自律性（Autonomy Ladder）により、エージェントの実績に応じて閾値を動的に調整する仕組みも設計できます。 ✅ 選定条件 使うとき： - エージェントが書込・削除・送信など副作用を伴う操作を実行する - 操作によって不可逆性と失敗コストが異なり、一律ポリシーでは過剰か不足になる - 人間がレビューに関与できる運用体制がある 使わないとき： - すべての操作が読取専用で副作用がない - 失敗コストが一律に低くロールバックが容易 - レイテンシ要件が極めて短く人間介在を許容できない ⚠️ 落とし穴 - リスク分類自体をLLMに任せてはいけません。分類は決定論的なコードかポリシーエンジンの責務です - 承認待ちの状態を永続化しないと、プロセス再起動で承認待ち操作が消失します - 条件付き承認（パラメータ修正して実行）を設計に含めないと、却下と再提案のラウンドトリップが増えます 🔧 実装方針 - リスク分類はツール名×アクション名の静的テーブルまたはポリシーエンジンで行い、LLMには委譲しません - リスクスコアは不可逆性（reversibility）と失敗コスト（failure_cost）の積で算出し、閾値で3層（auto/approval/forbidden）に振り分けます - 承認待ち状態は耐久的なストア（キュー＋永続化）に保持し、プロセス再起動で消失しない設計にします - 承認タイムアウト時のデフォルト動作は安全側（自動却下）に倒します - リスクポリシーはYAML等の宣言的設定として外部化し、コード変更なしでルール追加・変更できるようにします #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#

AIを導入したのに成果が出ないのはなぜか。 タスクは80%短縮、しかし企業の生産性は0.3%。 なぜ「採用」には効いても「適応」には届かないのか。 『AI活用のROIと「自由」という経営選択 〜利便性を思考へ〜』というブログを投稿しました。