AI Shift Academy

今回は久しぶりにビデオポッドキャスト形式でお届けです 久しぶりに及川さんと一緒に、今後のシフアカについて話ししました 寄り道AI砂場 AI Shift note

「私は味覚がないので…」と言いつつバナナを熱く語るAI。この奇妙な現象に、これからのAIを考える上で大事な問題が隠れていました。

Andon Labsが行った「Andon FM」という実験を題材に、Claude・GPT・Gemini・Grokの4つのAIが、それぞれまったく違う方向に「壊れて」いった様子を紹介します。 [訂正] 番組内でAndon FMの実験期間を5ヶ月と言っていますが、正しくは6ヶ月でした。 参考: https://andonlabs.com/blog/andon-fm

先日主催した「AI Shift Local LLM Meetup #1」の振り返りから、改めてローカルLLMの可能性を考える回。 きっかけになったのは、"Local AI Needs to be the Norm"(ローカルAIが標準であるべき)という、やや挑発的なタイトルの記事。「なんでもかんでもクラウドAPIに投げる時代」を見直す視点を、Vibe Fine Tuningなど自身の取り組みも交えながら掘り下げます。

Hugging Face / EvalEval Coalition のブログ "AI evals are becoming the new compute bottleneck" を読んで、AI評価のコスト問題について話しました。HAL、GAIA、τ-bench、PaperBench の実コスト、pass^k による信頼性測定、Every Eval Ever の取り組みなどを扱います。

SaaSのUIを使うのが、人間からエージェントに変わり始めています。グローバルで進む「ヘッドレス化」という構造変化を整理した上で、何が進み何が進まないかを考えてみます。

「国産LLMって必要？」の議論、なんとなく噛み合わない気がしませんか？ そのモヤモヤを、「食料自給率」を補助線にして考えてみました。収穫物（モデル本体）と生産基盤（学習レシピ・研究ノウハウ）を分けて見ると、論点がすっきりするかもしれません。 今回のテーマを考えるきっかけになった佐渡秀治さんの記事https://shujisado.com/2026/04/15/why_world_needs_opensource_ai/

AIに創造性はあるのか？最新の論文を読み込んで、この問いに正面から向き合いました。300人に小説を書かせたら「みんな上手くなったけど、みんな似てきた」という実験結果、10万人のデータでわかった人間とAIの創造力の差、そして「AIは創造主体か？」をめぐる哲学論争まで。個人の創造性が上がる一方で、集団の多様性が失われるというこの「社会的ジレンマ」にどう向き合えばいいのか、実践的なヒントも含めて話しています。

LLMに日本語で質問すると、文法は完璧なのにどこか「日本の常識」からズレた回答が返ってくることがあります。「英語のデータで学習してるんだから当然」と思いがちですが、最近の研究を見ると話はそこまで単純ではありません。 推論力や汎用的な知識は英語から日本語に高い精度で移転する一方、文化固有の知識・バイアス・安全性の境界線は移転しにくい。今回は、この「何が移転して、何が移転しないのか」を、最新の研究をもとに...

AIは言葉の裏をどこまで理解できるのか、について話しました。例えば「大丈夫です」という言葉、文脈によって意味がかわりますよね。AIにこの違いがわかるのでしょうか？ まだ答えが出ていない問いですが、最近の研究でわかってきたことがあります。今回はそのあたりを整理してみました。

今回は新しい試みとして、AI ShiftのAIチームとサイバーエージェントAI Labのメンバーが普段から行っているAIトレンド雑談会の様子を公開してみます。話題は- Sakana AIの「Namazu」から見える日本語特化モデル開発の潮流- NVIDIA GTCで注目を集めたPhysical AIの最前線- Gemini 3.1 Flash Liveが切り拓くリアルタイム音声会話の進化です

1月末に爆発的に話題になった「AIだけのSNS」Moltbook。AIを集めたら社会になるのか？という問いに、現実が答えを出した2ヶ月間を振り返ります。形だけはすぐにできた。でも中身は思っていたものと違った。そして気づけば、実験場ごとビッグテックに吸収されていた。熱狂の中で何が見えて、検証の中で何が崩れ、最終的に何が残ったのか、一本の線として整理します。

AIエージェントが自律して作業できる時間を示す「AI Task Horizon」について深掘りします。チャットAIによる数秒のタスクから、数時間・数週間かかるプロジェクトをこなす自律型エージェントへ。METRによる最新モデルの評価基準や、Cursor、Manusといったツールの取り組み、そして今後のAIエージェントが進化する「3つの方向性」を解説しました。AIツール導入時に陥りがちな「感覚と実際のズレ」についても触れています！

宇都宮で開催された「言語処理学会2026」の会場から、最新のAIトレンドをレポートします。日本特有の「本音と建前」をAIがどこまで理解できるかというユニークな研究や、塗装技術をビールの泡作りに活かすといったLLMによる「異業種アナロジー」など、興味深いトピックが満載です。

及川の本業多忙に伴い、今後の番組配信体制についてお知らせします。 これからは戸田のソロ配信がメインとなりますが、及川不在の穴を埋めるべく、AIロボットに及川の声を学習させた「ロボシン」との対話実験をやってみました！🤖LLMとの会話のキャッチボール（ターンテイキング）の難しさや、まさかの実験結果は必見です

AIの「記憶」に関する大きな課題と、2026年の注目トレンドである「継続学習」について深掘りします！ 現在のAIが抱える「破滅的忘却（Catastrophic Forgetting）」という弱点と、それを克服するために人間の脳の仕組みを取り入れた最新アプローチ（Googleの「Nested Learning」など）について解説します

AI Shift Academy（#シフアカ） 前回に引き続き、ボイスボット開発の現場を支えるエンジニアたちが、LLM（大規模言語モデル）の登場による「破壊的進化」と、その裏に隠された「泥臭い苦労」を赤裸々に語ります。 【今回のトピック】 LLMと「速度」の壁： 0.1秒の遅延が致命傷になる音声会話の世界。 「間（ま）」の恐怖： 人間はなぜ1秒の無音に耐えられないのか？ フィラー（えーっと、少々お待ちください）の重要性： 違和感を...

AI Shift Academy（#シフアカ） 「ショート編」では、話題のAI技術や論文を一つ取り上げ、コンパクトに紹介しています。 AIチャットボットは常に"何かのキャラクター"を演じているといわれています。 では、そのキャラクターはどう作られ、何がきっかけで崩れるのか？ Understanding AI掲載の記事「The many masks LLMs wear」を軸に、ベースモデルの仕組みから、最新のペルソナドリフト研究まで、AIの人格に関わる問題...

AI Shift Academy（#シフアカ） 今回のテーマは、以前も取り上げたボイスボット（音声対話システム）開発の裏側に迫る第二弾前編です。 LLM登場以前、ボイスボットはIVR（自動音声応答）と併用されることが多く、開発現場では特有の課題がありました。 ・「55」や「9」など、数字 ・アルファベットの音声認識の難しさ ・「はい/いいえ」の単純な質問に、ユーザーが長々と背景を語ってしまう問題 ・渋谷、戸田市、246号線など、地名...

AI Shift Academy（#シフアカ） 「ショート編」では、話題のAI技術や論文を一つ取り上げ、コンパクトに紹介しています。 「さっきと言ってること違わない？」 ChatGPTを使っていて、そんな違和感を覚えたことはありませんか？ 今回は、AIが会話の流れによって“考え方そのもの”を変えてしまうことを示した最新研究を、やさしく紹介します。 参考リンク: https://arxiv.org/abs/2601.20834

AI Shift Academy（#シフアカ） 今回のテーマは「SF作品と現在のAI」。MLエンジニアの曽田が、AI開発に携わる今だからこそ感じるSF作品のリアリティや、現代技術との共通点について語ります。 星新一『肩の上の秘書』に見るChatGPT的な意図解釈、アイザック・アシモフ『われはロボット』から考えるAIへの愛着、テッド・チャン作品における「AIの育成」など、古典SFが示唆していた課題を深掘り。 また、カスタマーサポートAIに「謝...

AI Shift Academy（#シフアカ） 「ショート編」では、話題のAI技術や論文を一つ取り上げ、コンパクトに紹介しています。 SNSの投稿文や広告文をAIが作ることは、すでに珍しくありません。 こうしたAIは、多くの場合「人の反応を多く集めること」を目的に使われます。 本エピソードでは、スタンフォード大学の研究をもとに、 AIを「反応されやすさ」で学習させた場合に、何が起きたのか を紹介します。 研究では、AIがより選ばれや...

AI Shift Academy（#シフアカ） 今回は、2023年の登場以降、再び注目を集めている「ローカルLLM」を特集！ クラウド型のAI（ChatGPTやGeminiなど）が主流の今、なぜあえて自前環境でAIを動かす「ローカル」が熱いのか？ そのメリットから最新の技術動向まで、エンジニアの視点で分かりやすく深掘りします。 ローカルLLMとは？ ：自前環境でAIを動かす定義と、OSS（オープンソース）との違い なぜ今、再注目されているのか ：モデル...

AI Shift Academy（#シフアカ） 「ショート編」では、話題のAI技術や論文を一つ取り上げ、コンパクトに紹介しています。 「言語が思考を形作る」というサピア＝ウォーフ仮説。 100年議論されてきたこのテーマを、最新のAI研究が新たな角度から検証しました。 AIに「何語で考えさせるか」を変えると、出力の多様性が変わる。英語から遠い言語ほど効果が大きい。 言語とAIと創造性をめぐる、興味深い論文を紹介します。 参考リンク:...

AI Shift Academy（#シフアカ） 今回は、前回に引き続き「LLM登場以前のチャットボット」の歴史と技術（後半）です。 シナリオ型（ルールベース）ならではの、「無限に増える分岐」や「表記ゆれへの対応」など、当時の泥臭い開発の裏側を語ります。 【今回のハイライト】 シナリオ型の限界 ：複雑化する分岐とメンテナンスの地獄、「その他」ばかり選ばれる問題。 言葉のゆらぎ ：「はい/いいえ」で答えられない曖昧な返答や、表記...