リメイクシリーズ完結編 『FINAL FANTASY VII REVELATION』 2027年春 全プラットフォーム同時発売決定 PlayStation 5 / Nintendo Switch 2 / Xbox Series X|S / Microsoft Store on Windows / Steam / Epic Games Store #FF7リベレーション# #FF7R#

『gen ATLAS』発表に合わせてキーアートを公式サイトに掲載しています また、ウィッシュリスト登録もはじまりました ・Epic Games Store ・PlayStation Store ・Microsoft Store #genATLAS# #genDESIGN# #SummerGameFest# #SGF2026#

【NEWS】 「Augusta Camp 2026 〜HATA MOTOHIRO & NAGASAWA TOMOYUKI 20th Anniversary〜」をU-NEXTにて独占ライブ配信決定!! 「Augusta Camp 2026 〜HATA MOTOHIRO & NAGASAWA TOMOYUKI 20th Anniversary〜」の模様をU-NEXTで独占配信!! 見放題配信なので、U-NEXTの月額会員の方ならどなたでもご覧いただけます。 それぞれのライブ配信、見逃し配信期間の時点で無料トライアル期間中の方は追加料金無しで視聴可能です。 テレビでの視聴もできるので、ぜひ高画質・高音質のライブをお楽しみください。 「Augusta Camp 2026 〜HATA MOTOHIRO & NAGASAWA TOMOYUKI 20th Anniversary〜」 [配信] <ライブ配信> 2026年8月29日(土)14:00～配信終了時刻 ・配信時刻は変更になる場合があります。 ・8月15日公演の模様をライブ配信します。(※生配信ではございません) <見逃し配信> 開始：準備が整い次第 終了：2026年9月11日(金)23:59 <視聴可能デバイス> ・スマートフォン / タブレット(U-NEXTアプリ) ・パソコン(Google Chrome / Firefox /Microsoft Edge / Safari) ・テレビ(Android TV / Amazon FireTV / FireTV Stick / Chromecast / Chromecast with Google TV / U-NEXT TV / AirPlay) ・ゲーム機(PlayStation®4 / PlayStation®5) ※ライブ配信には1時間に最大約5.5GBの通信量を消費します。当日はWi-Fi環境での視聴を推奨します。 ※ライブ当日の内容とは一部異なる場合がございます <オフィスオーガスタ所属アーティスト 特集ページ>

科技巨头到2万亿市值要多久？ Alphabet：23 年 SpaceX：24 年 Amazon：30 年 NVIDIA：31 年 Broadcom：35 年 TSMC：39 年 Apple：44 年 Microsoft：46 年 Saudi Aramco：86 年

Microsoftの研究チームが、画面を操作するAIエージェント（computer-use agent）を訓練するための合成環境「Echoverse」を発表した（https://arxiv[.]org/html/2607.28074v1）。 AIエージェントは、自分の操作が実際に何かを変化させる場でしか学習できない。でも本当に鍛えたい相手はメールや銀行、カルテのようにログインが必要で状態が刻々と変わる（stateful）アプリで、本物のサービスを壊すわけにはいかない。そこでデータベースごと丸ごと動く合成環境を代わりに使う。 これまでの手法はこうした合成環境を大量に作ることに力を入れてきたが、この論文は数より深さだと主張する。レシピサイトAllrecipesを模した環境で試したところ、浅い環境で訓練すると実際にベースモデルより性能が落ちてしまった。逆に、権限やエラー処理が本物通りに動き、最初の選択が後の展開を左右するような深い環境で訓練すると、同じドメインで性能が上がった。 合否判定にも工夫があり、スクリーンショットをAIに見せて「できていそうか」を判定させるのではなく、実際のデータベースの差分を正解データと突き合わせる「grounded grading」を採用している。エージェントが完了したふりをしても見抜ける仕組みだ。 結果、先ほど例に挙げたメールや銀行を再現したEchoMailやEchoBankなど10個の業務ドメインに、日付ピッカーなど特定の操作だけを鍛える2個の環境を加えた計12環境、2万1009本の実行履歴を使って90億パラメータのモデル（Qwen3.5-9Bベース）を訓練したところ、14項目の評価平均でベースモデルの36.5%から67.1%まで伸び、この訓練データを作った教師モデルGPT-5.4の80.7%まで14ポイント差に迫った。 面白いのは、EchoStay（民泊予約の模擬環境）で宿泊人数を指定する操作が正しく機能しないというバグを1つ直しただけで、それまで完了できなかった予約タスク24件のうち15件が新たに通るようになったこと。環境のバグ修正が、そのまま多数のタスク改善につながる。 さらにこの合成環境はそのまま強化学習の訓練場にもなる。正確にリセットでき、並列実行でき、報酬がデータベースの状態に基づくため信頼できるからだ。環境の数を増やすより、モデルが実際につまずく場所を見つけて環境ごと直し続けるループが効くという結論。

🌐 大規模ネットワークシステムの最前線NSDI 2026に、Microsoftが11本を発表しました。KVキャッシュ再利用で4倍スループット、CXLメモリでRDMA比3.2倍など、AI基盤の具体的な前進が並ぶダイジェストです。 タイトル: Microsoft at NSDI 2026: Advances in large-scale networked systems URL: 📝 概要 NSDIは、クラウド・AI・分散アプリ基盤の設計と運用に関する新しい研究を共有する主要な国際会議です。本記事は、Microsoftが発表したデータセンターネットワーク、広域ネットワーク、AIシステム、クラウドインフラにまたがる11本の採択論文を紹介しています。 ❓ 解決する課題 AIワークロードの急増に伴い、データセンターのネットワーク・メモリ・CPU資源を、信頼性とコスト効率を保ちながらスケールさせることが一層難しくなっています。本記事の研究群は、本番運用と研究の両面からその最前線に取り組んでいます。 💡 主要な研究貢献 ・DroidSpeak：同一アーキの言語モデル変種間でKVキャッシュを再利用し、出力品質への影響を最小限に抑えつつ最大4倍のスループットを実現します ・SONiC DASH SmartSwitch：クラウドのネットワークオフロードを再設計し、Azureで大規模に展開済み。電力と設置スペースの効率を大幅に改善します（コミュニティアワード受賞） ・Octopus：CXLの分離メモリポッドで、3サーバ試作機においてラック内RDMA比3.2倍、CXLスイッチ比2.4倍のRPCを達成します ・HarvestContainers：レイテンシ重視のコンテナから動的にコアを収穫し、テールレイテンシをスタンドアロン比4%以内に保ちながら空きCPUを最大75%活用します 🎯 ユースケース LLMサービングの高速化、メモリ分離（disaggregation）、コンテナのリソース有効活用、ネットワークプロトコルの検証など、クラウド・AI基盤の設計判断に役立ちます。 📊 そのほかの成果 ・Eywa：LLMベースのモデル生成により、ネットワークプロトコル実装で33件のバグ（うち16件は未知）を発見しました ・ForestColl：多項式時間でスケジュールを生成し、理論的に最適な集団通信を達成します ・AVA：10時間超の動画で75.8%の精度を出す動画解析ベンチマークです ・KRAKENGUARD：eBPFを用いた、マルチテナントセキュリティのための細粒度の分離です #NetworkedSystems# #AIInfrastructure#

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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 【エージェント・ハブ / 体験トポロジー（Agent Hub）】 💡 ポイント 「"AIエージェントを導入したのに使われない"最大の理由は、ユーザーが存在を知らない・どれを使えばいいか分からないことです。」 どれだけ優秀なエージェントを作っても、ユーザーに届かなければ価値はゼロです。体験トポロジー（ハブ型と埋め込み型）の選択が、AI投資のROIを決定づけます。 🔥 解決する課題 - 「どのツール/エージェントを使えばいいか分からない」問題（発見性の欠如） - 複数システムにまたがる横断業務での画面遷移・コンテキストスイッチの負荷 - AI機能が散在し、利用率が上がらない問題 - 埋め込み型では既存アプリの権限モデルを再構築するコスト 🏗️ 提案パターン ハブ型は社内の単一AI窓口（Slackボットや専用Webポータル）として全業務にルーティングします。ユーザーが自然言語で依頼するだけで、意図分類によって適切なドメインエージェント（営業/IT/人事等）に委譲されます。埋め込み型（コパイロット）は既存システムのUI内（Salesforceのサイドパネル、Slack内ボット等）にエージェントを配置し、現画面のコンテキストを活用して高精度な提案を行います。実務では両方式を併用し、ハブを正面玄関として全社に提供しつつ、高滞在アプリには個別に埋め込み、同じオーケストレーション層を共有する構成が現実的です。 ✅ 選定条件 - ハブ型を採用する場合：横断業務が多い。ツールの発見性が課題。入口の一本化が価値をもたらす。 - 埋め込み型を採用する場合：作業が単一システム内で完結する。その画面に滞在時間が長い職種がいる。 - 実務では併用が最も効果的です。 ⚠️ 落とし穴 - ハブ型の意図分類精度が低いと、ユーザーが毎回たらい回しにされ、信頼を失います。曖昧な依頼には聞き返しを行い、意図を確定してから委譲する設計が重要です。 - 埋め込み型を「全アプリに一律導入」しようとすると、滞在時間が短いアプリでは投資対効果が合いません。高滞在アプリから優先的に導入してください。 - ハブと埋め込みでオーケストレーション層を別々に構築すると、二重投資と品質のばらつきが発生します。 🛠️ 実装方針 - ハブ型の入口として Slack Bolt / Microsoft Teams アプリを構築します。全社向けの単一AIボットとして展開し、ユーザーが自然言語で業務を依頼できるインターフェースを用意します。 - 意図分類エンジン（P16 スーパーバイザ/ルーター）を実装します。ユーザーの入力を解析し、適切なドメインエージェント（営業/IT/人事/開発等）に委譲する仕組みを構築します。曖昧な依頼には聞き返しを行う設計にします。 - 埋め込み型（コパイロット）を高滞在アプリから優先的に導入します。Salesforce LWC（Lightning Web Components）でサイドパネル型コパイロットを、Slack Bolt でチャネル内アシスタントを構築し、現画面のコンテキストをエージェントに渡す設計にします。 - トークン交換（P08 OAuth Token Exchange / OBO）を実装し、ハブ・埋め込みの両方でユーザー権限を各バックエンドシステムに伝播させます。社内IdPでSSO認証後、各SaaSへの操作はユーザー本人の権限で実行されるようにします。 - ハブと埋め込みで共通のオーケストレーション層を共有する構成にします。ドメインエージェントのロジックを一箇所に集約し、フロントエンド（Slack / Salesforce / Web等）の違いはアダプタ層で吸収します。 #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#

Microsoft、4〜6月3割増益　AIクラウド4年ぶりの増収率 マイクロソフトが29日発表した2026年4〜6月期決算は、売上高が前年同期比18%増の900億700万ドル（約14兆7000億円）、純利益が31%増の357億6600万ドルだった。主力のクラウド事業で人工知能（AI）向けの需要が伸びた。