2026年5月– date –

GitHub Copilotが2026年6月1日からトークン課金へ切り替わります。固定料金ではなく、入力と出力の量で費用が変わるため、開発現場のAIコスト設計が一段と重要になります。

LGとNVIDIAが物理AIを軸に協議している背景には、ロボットや車載AIを動かすための計算資源、冷却、デジタルツインの一体設計があります。企業ITの次の競争軸を読む手がかりになります。

APIとMCPは似て見えても役割が異なります。MCP Gatewayまで含めて整理すると、LLMやAIエージェントの接続設計、トークンコスト、統制の考え方が一気に明確になります。

オーストラリアの金融規制当局APRAが、AIエージェントの統制不足を問題視しました。銀行や年金基金で導入が進む一方、権限管理や監視の空白が明確になっています。

IDCがEMEAの企業AI導入停滞を分析し、CIOにシステム監査とROI再設計を求めました。生成AIが実運用に進まない原因と、日本企業が学ぶべき実務上の論点を整理します。

OpenAIが公開したGPT-5.5は、計画、ツール利用、自己検証まで担うAIエージェント向けモデルです。性能向上とAPI価格倍増が同時に起きた意味を整理します。

IBMが発表したAIプラットフォーム「Bob」は、SDLC（ソフトウェア開発ライフサイクル）のコストと統制を両立させる基盤です。生成AIの速度を企業開発にどう持ち込むかが問われます。

AIが文章や画像を出す仕組みは知られていても、入力をどう理解するかは見落とされがちです。encoderの進化をたどると、LLMやAIエージェントの性能差がどこで生まれるかが見えてきます。

Lightelligenceの香港上場初値が約400%上昇した背景には、AIチップ間の銅配線を光に置き換える「optical interconnect」への期待があります。なぜ次のボトルネックなのかを整理します。

Kakao MobilityがPhysical AI戦略の一環として、Level 4自動運転を内製開発する計画を公表しました。韓国のモビリティ産業がどこまで実装段階に進んだのかを整理します。