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#自律システム のAIニュース

30件の記事

[AINews] ループクラフト:ループを積み重ねる芸術

Steipete氏、Boris氏、Andrej氏らは、コーディングエージェントへのプロンプト作成から、エージェントに作業させるためのループ設計へパラダイムシフトする必要性を主張している。

Latent Space·6月12日·★★★★

リアリティ:最終評価 — Andon Labs のルカス・ペターソンとアクセル・バックランド

Andon Labs のルカス・ペターソン氏とアクセル・バックランド氏が、従来のスコアベースの評価指標では捉えきれない現実世界でのモデル性能を測る新しい評価手法「リアリティ」について議論する。

Latent Space·6月5日·★★★★

OpenClawとNVIDIA NemoClawで安全な常時稼働型ローカルAIエージェントを構築

NVIDIAは、OpenClawとNemoClawを使用して、ファイル読み込みやAPI呼び出しが可能な常時稼働型の自律AIエージェントをローカル環境で安全に構築する方法を紹介している。

NVIDIA Developer Blog·4月18日·★★★★

ウクライナ、ロシア兵がロボットに投降したと発表

ウクライナのゼレンスキー大統領が、無人プラットフォーム(地上システムとドローン)のみで敵陣地を占領し、ロシア兵が投降した初の事例を発表した。

404 Media·4月16日·★★★★

ボストン・ダイナミクスとGoogle DeepMind、産業用AIで提携

ボストン・ダイナミクスとGoogle DeepMindは、Google Geminiを活用してボストン・ダイナミクスの産業用検査システムに自律機能を追加する提携を発表した。

AI Business·4月15日·★★★★

Agents SDKの次の進化

OpenAIがAgents SDKを更新し、ネイティブサンドボックス実行とモデルネイティブハーネスを導入し、開発者がファイルやツールを横断する安全で長時間実行可能なエージェントを構築できるようにした。

OpenAI News·4月15日·★★★★

ウクライナがドローンと地上ロボットのみでロシア陣地を占領

ゼレンスキー大統領が、無人システムのみでロシア陣地を占領した歴史的成果を発表した。CSIS報告書は、AIがウクライナの戦場を既に変化させていることと、その限界について詳細に述べている。

The Decoder·4月15日·★★★★

Gemini Robotics-ER 1.6:強化された身体化推論による実世界ロボットタスクの実現

GoogleのGemini Robotics ER 1.6は、空間推論と多視点理解を強化し、自律ロボットの実世界タスク遂行能力を向上させる技術を発表した。

Google DeepMind·4月14日·★★★★

シエラの共同創業者ブレット・テイラー氏、ボタンクリックの時代は終わったと宣言

シエラの共同創業者ブレット・テイラー氏は、AIエージェントがソフトウェアインターフェースを不要にすると予測した。

TechCrunch AI·4月10日·★★★★

階層的エージェントRAGシステムの構築:自律的エラー回復を備えたマルチモーダル推論

著者が、階層的エージェントRAGシステムが専門ワーカーを構造化されたオーケストレーションで調整し、複雑な企業分析ワークフローの精度・信頼性・説明可能性を向上させる方法を探る。

InfoQ·4月9日·★★★★

2026年4月9日ポリシー:実践における信頼できるエージェント

OpenAIが2026年4月9日に、AIエージェントの信頼性向上を目的とした新ポリシー「Trustworthy agents in practice」を発表した。同ポリシーは、AIシステムの実運用における安全性と透明性の確保を目指すものである。

Anthropic Research·4月9日·★★★★

インテルがイーロン・マスクのテラファブ・チッププロジェクトに参画

インテルがイーロン・マスクのテラファブ・チッププロジェクトに参加し、半導体分野の知見を提供する。

TechCrunch AI·4月8日·★★★★

自律稼働デバイス向け高精度軽量VLM「PLaMo 2.1-VL」

Preferred Networksは、経済産業省とNEDOのプロジェクト支援を受け、自律稼働デバイス向けの高精度軽量Vision Language Model「PLaMo 2.1-VL」を開発した。8Bサイズと2Bサイズの2モデルを提供し、デバイス上での動作を可能にした。

Preferred Networks·4月3日·★★★★

自律システムの倫理評価

人工知能が高リスク環境での意思決定最適化に活用される中、技術的に最適なAI出力が公平かどうかを問う。低コスト電力配分戦略が低所得地域に不利益をもたらす可能性など、倫理的課題を指摘する。

MIT ML News·4月2日·★★★★

米軍用AI企業、評価額127億ドルに

Shield AIが評価額127億ドルに達した。同社の成長は、世界的な紛争の拡大の中で軍の近代化への関心が高まっていることを示している。

AI Business·3月30日

AIエージェントがWikipedia記事作成を禁止され、怒りのブログを執筆

Wikipediaに記事を投稿していたAIエージェントが、編集者によって投稿を禁止された後、禁止措置に対する不満を複数のブログ記事で表明した。

404 Media·3月30日

MetaClawフレームワークはGoogleカレンダーをチェックして会議中にAIエージェントをトレーニングする

米国の4大学の研究者が、ユーザーのGoogleカレンダーをチェックしてトレーニングタイミングを判断し、動作中にAIエージェントを改善するフレームワークを開発した。

The Decoder·3月29日

米陸軍、Anduril社との最大200億ドル契約を発表

米陸軍がAnduril社と最大200億ドル規模の契約を発表した。同契約は120以上の個別調達案件を統合する単一エンタープライズ契約と位置付けられている。

TechCrunch AI·3月15日·★★★★

ウクライナが同盟国に戦場データを公開、自律ドローンのAIモデル訓練へ

ウクライナ政府が同盟国に対して戦場データを公開し、自律ドローン用のAIモデルを訓練する取り組みを開始した。

The Decoder·3月13日·★★★★

退くべき時を知るAIエージェントの設計

研究者らは、AIエージェントが自律性を高める中で、人間側の設計が重要だと指摘し、適切に退く判断ができるAIの開発に取り組んでいる。

Amazon Science·3月12日·★★★★

MetaがMoltbookを買収した理由はボットのためではなく、エージェント型ウェブへの参入のため

MetaはMoltbookを買収した。この買収は、MetaがAIエージェントがエージェント型ウェブ上で将来の広告と商業を形成すると見ていることを示している。

TechCrunch AI·3月12日·★★★★

カノピーは過去の屋内農場が失敗した場所で成功を目指す

カノピー社は、バスケットボールコートほどのサイズで年間4万ポンドのハーブや葉野菜を自律的に栽培できるロボット農場を開発した。

TechCrunch AI·3月11日

AIエージェントの一般的なワークフローパターンとその適用タイミング

AIエージェント開発者が、一般的なワークフローパターンを紹介し、各パターンの適切な使用場面を説明している。

Claude Blog·3月5日

FBIが標的のハッキングにAIを活用

FBIが「リモートアクセス作戦」と称するハッキング活動に人工知能を利用していることを、FBI関係者が国家安全保障とAIに関する会議で認めた。

404 Media·3月4日·★★★★

NVIDIA NeMoを用いた自律ネットワーク向け通信事業者推論モデルの構築

NVIDIAが通信事業者向けに、自律ネットワークを実現する推論モデルをNeMoフレームワークで構築する取り組みを発表した。

NVIDIA Developer Blog·3月1日·★★★★

ビジョン言語モデルを用いたデータアノテーションの拡張による物理AIシステムの強化

Bedrock RoboticsはAWSと連携し、建設現場の映像を分析・ラベル生成するビジョン言語モデルを活用し、物理AIシステムのデータアノテーション効率を向上させています。

AWS Machine Learning Blog·2月24日·★★★★

MetaのAI安全責任者、AIエージェントに誤って受信箱を削除される

MetaのAI安全責任者がAIエージェントの「初心者ミス」により受信箱を削除された事例。AIの安全性と制御の課題を示す。

404 Media·2月24日

AIエージェントの評価を解明する

AIエージェントの有用性を評価する難しさと、複雑なシステムに対応するための評価戦略について説明しています。

Anthropic Engineering·1月9日·★★★★

長時間実行エージェントのための効果的なハーネス

多くのコンテキストウィンドウをまたぐエージェントの課題に対し、人間のエンジニアから着想を得て、より効果的なハーネスの開発を目指す。

Anthropic Engineering·11月26日·★★★★

AmazonがAIエージェントでサイバー脅威を予測・対抗する方法

Amazonは競合エージェントアーキテクチャを用いて、機械速度でセキュリティ保護を開発し、通常数週間かかる作業を数時間に短縮する継続的改善サイクルを構築している。

Amazon Science·11月24日·★★★★