TIP ARTICLES
技術の先に、 人と社会の未来を見る。
最新のテクノロジーを、正確に、わかりやすく、 そして楽しく。TIPは、技術と社会をつなぐ インテリジェンス・プラットフォームです。
最新記事を読む最新記事
Bonsai2の約1.76bit量子化 — 270億パラメータのモデルを6GB弱に圧縮する三値量子化
コミュニティプロジェクト「Bonsai 2」は、27Bモデルを1weightあたり約1.75ビットまで圧縮しながら、FP16比98.2%の性能を維持すると報告している。その仕組みを検証する。
2026/09/17
Ruri — 日本語特化型のテキスト埋め込み（Embedding）モデル
名古屋大学の研究チームが開発する日本語埋め込みモデル「Ruri」シリーズ。最新のv3では最大8,192トークンの文脈長に対応するなど、日本語RAGの基盤技術として注目されている。
2026/09/13
エージェントAIの「判断ログ」設計 — なぜ今、監査可能性が問われるのか
自律的に動くAIエージェントが増えるほど、「なぜその判断をしたか」を後から説明できる仕組みの有無が現場の明暗を分ける。実際の標準規格に沿った具体的な設計方法を整理する。
2026/09/08
MoE（Mixture-of-Experts）とは？ — DeepSeek-V3の実際の数字で見る「疎な計算」の仕組み
巨大なモデルなのに、推論時に動くのは一部だけ。DeepSeek-V3の実際のアーキテクチャ数値を例に、Mixture-of-Expertsが実現する効率化の仕組みを解説する。
2026/09/05
WebAssemblyはエッジの標準になるか — コンテナとの起動速度差を数字で見る
コールドスタートの速さとサンドボックス分離を武器に、WebAssemblyがエッジコンピューティングの実行基盤として存在感を増している。実際の起動時間の差を具体的な数字で確認する。
2026/09/04
RAGは終わらない — 長文コンテキスト時代にRAGが生き残る理由を実データで見る
モデルの入力コンテキストが伸び続ける中でも、検索拡張生成（RAG）が実務で必要とされ続ける構造的な理由を、実際のベンチマーク数値とともに整理する。
2026/09/01
ローカルLLMに出来るモデル、8GB GPU編 — 実際に動かすまでの具体的な手順と数字
手元の8GB VRAM GPUで実用になるローカルLLMはどれか。量子化レベルとVRAM容量の計算式、実際に動かすためのコマンドまで具体的に整理する。
2026/08/29
OpenTelemetryで分散システムを可観測にする最初の一歩 — AIエージェントの可視化まで
サービスが増えるほど「どこで何が起きているか」が分からなくなる。OpenTelemetryを最小構成から導入する現実的な順序と、LLM・AIエージェント向けの標準化の動きまで整理する。
2026/08/28
評価ハーネスなきAI開発は事故を呼ぶ — LLM出力評価の実務を具体的なツールで見る
「動いているように見える」で本番投入されたAI機能が、なぜ数か月後に静かに壊れていくのか。評価ハーネスの不在という共通原因と、実際に使われているツール・仕組みを見る。
2026/08/25
AIの性能仕様を分かりやすく。どこを見れば良いのか？何が出来る性能なのか？
パラメータ数、コンテキスト長、ベンチマークスコア——モデルカードに並ぶ数字は何を意味し、どれを見れば自分の用途に合うか判断できるのか。具体的な数字を使って読み方を整理する。
2026/08/22
ループ・エンジニアリング — 「プロンプトを書く」から「反復する仕組みを設計する」へ
プロンプトエンジニアリングに続いて語られるようになった「ループ・エンジニアリング」とは何か。実在するAIコーディングエージェントの内部構造を例に、その設計思想を具体的に整理する。
2026/08/18
AIはどのようにサイバー攻撃を行うのか — 初めて確認された「AI主導型」攻撃の具体的な手口
2025年11月、AnthropicはAIエージェントが攻撃工程の8〜9割を自律的に実行した大規模サイバー攻撃を公表した。何が、どのような技術的な仕組みで起きたのかを具体的に整理する。
2026/08/08
AIで防御はできるのか？ — 攻撃側と防御側、両方がAIエージェントを持つ時代の実際の数字
攻撃が自律化するなら、防御も自律化するしかない。2026年のセキュリティ運用でAIエージェントがどこまで任され、実際どの程度の効果と限界があるのかを、公開されている数値をもとに整理する。
2026/08/03
パスキー移行の現実 — パスワードレスは本当に楽になるのか、実数値で見る
パスキー対応をうたうサービスは増えたが、実際の移行はパスワードの単純な置き換えでは終わらない。FIDO Allianceの最新データをもとに、現場で直面する課題を整理する。
2026/07/07
フロンティアAIとは何か — 「最先端モデル」の定義と、社会はどう向き合おうとしているのか
GPT・Claude・Geminiのような最大級のモデル群は、なぜ「フロンティアAI」と呼ばれ、他のAIと区別して議論されるのか。定義から各社の安全性フレームワーク、各国の規制動向までを整理する。
2026/06/18
モノリスに戻る勇気 — マイクロサービス疲れの現場から
サービスを分割しすぎたチームが、運用負荷に耐えかねて一部をモノリスに統合し直す事例が増えている。実例の数字とともに、分割の見直しをどう判断するかを整理する。
2026/05/20
ゼロトラストは製品ではなく設計思想である
「ゼロトラスト対応製品」を導入するだけでは、ゼロトラストにはならない。NIST標準の7原則を手がかりに、境界防御からの移行で本当に変わるべきものを整理する。
2026/04/08
AIの量子化とは？ — モデルを「軽く」しても賢さが落ちにくい理由を実数値で見る
16ビットのモデルを4ビットに圧縮しても、なぜ実用に足る性能が保たれるのか。実在するモデルの量子化レベル別ファイルサイズ・精度低下の実数値をもとに整理する。
2026/03/20