My computer just died after an hour of work—nothing was saved, I'm so devastated!!!! 一時間の作業がパソコントラブルで全部消えました……絶望です！！！！

［勝手に自動化］ChatGPT Computer Historyってアリ？我々はどこまでゆだねていいのか？ Podcast更新 ChatGPTが勝手にあなたの操作履歴を学習し始めた——「Computer History」機能が静かに始動している Claude Code, Codex, Cursorが同時多発的に走り続ける時代、判断の総量は増え続ける一方、人間のチェック力は追いついていない ・【確認疲れパラドックス】人間1000人実験でAIは9割正確、人間のチェックは9割見落とし——皮肉にも「お任せ」の方が安全という逆転現象 ・【油断の構造】100回成功したら101回目も大丈夫と錯覚する心理——判断精度はむしろ回数を重ねるごとに劣化する ・【スキル化とスケジュール化】日々の操作履歴から自動化候補を提案、毎朝9時の自動実行までパッケージ化——習慣が資産になる設計 ・【ローカルAI回帰】クラウド送信への抵抗感が、ローカル完結×構造化データという新潮流を生む——学習しやすい時系列ログという副産物 ・【委任すべきは判断か意思か】タスク実行は委ねてよい、しかし「何をするか」を決める意思まで委ねると、その判断力自体が学習され尽くして自分の価値が下がる——ここに一線がある @pop_ikeda

中国の浙江大学（Zhejiang University）のComputer Scienceの修士課程を1年前に修了しましたが、中国人のトップAI人材との対話や大学院に在籍する中で知った、中国のAI人材育成システムについて、まとめてみました↓

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。

Gemini 3.5 Flashに画面を認識してクリックや文字入力する能力「computer use」が追加される、PCを操作するエージェントの構築が可能に - GIGAZINE

【TGS2026】五輪選手支援の知見をeスポーツに、マウスコンピューター社長と国立スポーツ科学センター所長が語る未来（写真 全4枚） @GTUNE_NEXTGEAR @mouse_computer

年末のエジプト旅行用に向けてGPT-6 Astraに評判いい店のリストを作ってもらった。Computer Use速いけど遅いな笑。(動画は8倍速) 最初、GoogleMapクチコミを地道に見ようとしてたので初手は検索した方が早いやろと止めた。でもツール準備しなくてもいいのはやっぱ便利。ものは使いようですね😇

OpenAIはSoraやImage 2.0の時といいマーケティングが本当に上手い。視覚的に魅了できる生成物を皆が楽しんでSNSにアップさせてバイラルを狙う。今回のGPT-6 Astraは3Dモデリングとパソコン操作のComputer Useが肝。 ぶっちゃFableでも近いしことができたが、先行ユーザーの3Dデモに皆んなが釣られて真似をした。インフルエンサーマーケも上手い。Anthropicは研究者・技術者集団のイメージでOpenAIはマーケ・政治が上手い印象。(今回ら技術でも圧倒) ただ、このシーソーゲームは半年おきくらいに定期的に起こるので、特に気にせず自分の実務で如何に使えるかを模索すべきかと。 昔はAnthropic、Open AI、Googleの三つ巴だったが、今はフロンティアモデルは２社の争いですかね、、 GoogleにはOmniなどのワールドモデルで巻き返しを期待したい。 音楽、動画などのマルチモーダルはGoogleならではの強みでもある。