生成AI

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サブトピック†

• 大規模言語モデル
  • Amazon Bedrock

• 画像生成

• 生成AIと社会・法律・著作権

一般†

• 【革命】コンテキスト長の限界を100倍突破！「Recursive Language Models」が2026年のAI開発を変える #機械学習 - Qiita 2026.2

• AIも間違えた2026共通テストの問題。生成AIが得意の数学で満点を取れなかった理由を東大院生が解説 | 学校・受験 | 東洋経済オンライン 2026.1

• 生成AIの収束先の存在を圏論で証明する #RLHF - Qiita 2026.1

• ChatGPTの覇権終了か？Geminiが277%激増で市場シェアが激変した理由 - YouTube 2026.1

• AIエージェントがUIを生成する「Generative UI」を広く浅く理解したい #MCP - Qiita 2026.1

• 『生成AI』　活用は企業の25％にとどまる　 「業務効率化」が9割超、専門人材不足がネック（東京商工リサーチ） - Yahoo!ニュース 2025.8

• なぜ生成AIで期待した効果が出ないのか？ 導入前に欠かせない2つの準備 2025.8

• 生成AI推進者はつらいよ｜ハヤカワ五味 2025.4

• ペロッ…これはAI生成記事！ 見分け方のコツ #ポエム - Qiita 2025.4

• いまさら聞けない生成AI入門: 「生成AIを高速キャッチアップ」 - Speaker Deck 2025.3

• “昭和世代”におくる「はじめてのせいせいえーあい」　ChatGPT登場時の常識はもう古い？　2025年の当たり前にアップデート：マスクド・アナライズの「AIしてま〜す！」（1/3 ページ） - ITmedia AI＋ 2025.2

• 生成AIでなんかやれと言われる皆さんへ（DeepSeekとばっちり編） 2025.1

• The ROI of generative AI | Google Cloud 2025.1

• ChatGPTでも､Geminiでもない…ネット情報を学習し尽くした｢生成AI｣の次にやってくる"進化系AI"の実力 たった2時間のインタビューで人格をコピーできる | PRESIDENT Online（プレジデントオンライン） 2024.12

• 生成AIのWebAPI料金比較 【2024年12月版】 ~新機能と価格改定で変わるLLM活用の形~｜🗻🌸 2024.12

• 【松尾豊教授に聞く、生成AIの「次の10年」】LLMの今後の発展／LLMのソブリン化／ロボティクスへの応用／生成AIのリスク／まず絶望から始めよ／技術を舐めろ／AIを崇めるな／ラーメン屋に学べること - YouTube 2024.11

• Markdown AIで試験問題出題サイトを作ってみた！初心者でもわかる使い方も説明しています #生成AI - Qiita 2024.11

• マルチモーダル / AI Agent / LLMOps 3つの技術トレンドで理解するLLMの今後の展望 - Speaker Deck 2024.11

• 生成AIの組織導入成功を阻む「4つの罠」とその対処法｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」 2024.10
  • ダウンサイドリスクの過大視
  • 過度な期待と100点主義
  • 導入即効率化という期待
  • 企業としてのスタンス欠如（経営層の認識不足）

• 生成AI活用で米国に「追い抜かれた」日本　初動の早さが失われた理由：製造マネジメントニュース（1/2 ページ） - MONOist 2024.10

• 主要生成AIプラットフォームの公式情報ソースをまとめてみた | DevelopersIO 2024.8

• 企業の76.5%が生成AI未導入、主な障壁は導入コストや技術的な難しさ- デイトラ調査 | TECH+（テックプラス） 2024.8

• Who is winning the generative AI war? Accenture. - Sherwood News 2024.8
  • コンサルティング企業がAI関連ビジネスで大きな収益を上げている:
  • Accentureは年間36億ドルの生成AI関連の予約を達成
  • Boston Consulting Groupは2026年までに収益の40%をAI統合プロジェクトから得ると予測
  • IBMのコンサルティング部門も10億ドル以上のAI関連収益を報告

• 「画像生成AIの認知度・利用実態調査」画像生成AI認知度95.8%・利用率46.2%、著作権課題が普及のカギ【ConoHa byGMO調べ】 / 開発者向けブログ・イベント | GMO Developers 2024.7

• 生成AIの個人利用、日本は9%どまり　中国・米国と大差 - 日本経済新聞 2024.7

• MIT Tech Review: 見えてきた「生成AIの限界」がアーティストの不安を取り除く 2024.7

• 初心者向けの生成 AI | Microsoft Learn 2024.6
  • MSによる研修ビデオ

• 生成AIに3千億円の投資　5万人の専門家育成目指す日立 | TECH+（テックプラス） 2024.6

• 生成AIを検証してみた件 ~ChatGPTは試験問題を作れるのか~ - シー・エス・エス イノベーションラボ（ブログ） 2024.6

• 生成AIの企業での利用が「期待を上回る／下回る」で二極化の兆し、違いはどこで生じる？　―PwCが調査結果を発表 - INTERNET Watch 2024.6
• 生成AIに関する実態調査2024 春 ―試行錯誤の中で見え始める二極化の兆し：生成AIを経営資源の1つとする変革の始まり | PwC Japanグループ 2024.6

• 松尾教授が座長を務める、AI戦略会議の資料が公開されました。（第9回資料：「生成AIの産業における可能性」） | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab 2024.6

• みんな感じている「じつはわかりづらい」生成AIの使い道…ビッグテックが爆走中の「使いやすさ向上レース」と沈黙するアップルの「次の手」（西田 宗千佳） | ブルーバックス | 講談社（1/5） 2024.6

• プライム上場企業、約9割が生成AIを導入済み‐デロイト トーマツの調査 | TECH+（テックプラス） 2024.5

• 生成AIを巡る日本の現状は？　東大・松尾教授の考察資料が無料公開　「1年間、日本は最善手を指し続けている」 - ITmedia AI＋ 2024.5
  • ＡＩ戦略会議（第９回） - 総合科学技術・イノベーション会議 - 内閣府 2024.5

• 日立、生成AIに3000億円投資‐小島社長「ソフトウェア開発の生産性を上げる」 | TECH+（テックプラス） 2024.4

• 大企業では生成AIの採用が進んでいないという結果に、その理由とは？ PagerDutyが調査|CodeZine（コードジン） 2024.4

• VAEとEMアルゴリズムの違いについて #Python3 - Qiita 2024.4

• 業務で使う生成AI、国内企業の契約率は16％、個人での契約は19％。懸念点は情報漏洩や偽情報。JIPDECとITRの調査結果 − Publickey 2024.3

• 生成AI導入、18％どまり　日本企業、米豪と大差 ｜ 共同通信 2024.2

• 2024年の生成AIはどうなる？　サイバーエージェントなどIT企業4社の“本音”　「OpenAI強すぎる問題」に活路はあるか（1/3 ページ） - ITmedia NEWS 2024.1

• 生成AI導入事例集｜産官学の生成AI導入背景、実装方法、効果まで完全網羅 | AI専門ニュースメディア AINOW 2023.4

• 人間には簡単でも生成AIには難しい意外なタスク 高度な知的作業が得意なAIに残された苦手分野 | インターネット | 東洋経済オンライン 2024.1

• Generative AI for Beginners 2024.1
• microsoft/generative-ai-for-beginners: 12 Lessons, Get Started Building with Generative AI 🔗 https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/ 2023.11

• OpenAI騒動が示す｢人類がAIと戦っている｣現実 効果的利他主義者が去った後､何が起こるのか | 生成AI第2幕の行方 | 東洋経済オンライン 2023.12

• 大企業の過半数が1年以内の生成AIの本格導入を予定‐PwCコンサルティングの調査 | TECH+（テックプラス） 2023.12

• 国内の生成AIの認知度63.6％に対し、お金を払ってでも利用したい人はわずか5％ | TECH+（テックプラス） 2023.12

• Building Production Systems with Generative AI, Machine Learning, and Data - YouTube 2023.10

• 続・生成AI周回遅れキャッチアップ勉強会！ - Speaker Deck 2023.10
  • 続・生成AI周回遅れキャッチアップ勉強会！ - YouTube 2023.10

• 生成AI周回遅れキャッチアップ勉強会！ - Speaker Deck 2023.5

• 人工知能研究の新潮流2　〜基盤モデル・生成AIのインパクト〜｜戦略提案・報告書｜研究開発戦略センター（CRDS） 2023.8

• GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 - Qiita 2023.3

• 生成AIは今までのAIと何が違うのか？なぜいま盛り上がっているのか？｜梶谷健人 / Kent Kajitani｜note 2023.3

• Googleの本気ついに？ 生成AI全開のGoogle Workspace発表 | ギズモード・ジャパン 2023.3

• 生成系AIについて開発者が知っておくべきこと | gihyo.jp 2023.4

• 最新AIツールの4大課題 | AI専門ニュースメディア AINOW 2023.4
  • 幻覚
  • 著作権侵害
  • 非倫理的な代筆
  • フェイクコンテンツ

• Amazonはなぜ生成AI領域でここまで遅れを取ってしまったのかの仮説｜梶谷健人 / Kent Kajitani｜note 2023.4

• OpenAI’s Foundry will let customers buy dedicated compute to run its AI models | TechCrunch 2023.2
  • Running a lightweight version of GPT-3.5 will cost $78,000 for a three-month commitment or $264,000 over a one-year commitment.
  • one of the text-generating models listed in the instance pricing chart has a 32k max context window.

• ChatGPTを筆頭に信じられないレベルでAIが進化しているが「なぜAIがこんなにも『急激に』質が良くなったかを」を研究者本人たちですら説明できない - Togetter 2023.1

• ChatGPTを始めとするAIの使い方 -20選まとめ 2023.1

• OpenAIのAPI利用の料金を解説！文章生成AIと画像生成AIの費用を説明 | AutoWorker〜Google Apps Script(GAS)とSikuliで始める業務改善入門 2023.1

• ChatGPTやStable Diffusionを生み出した「機械学習ソフトウェア」の10年間の流れを専門家が解説 - GIGAZINE 2023.1
  • PyTorch >>> Tensorflow

• AI 激動の年！2022年の人工知能10大トレンドと必読論文 2022.12
  • Stable Diffusion
  • 拡散モデル (画像・ビデオ生成)
  • 拡散モデル (その他のドメイン)
  • ChatGPT
  • 強化学習
  • 言語モデル
  • オープンソース AI
  • 音声認識・生成
  • マルチモーダル・制御
  • 計算量削減

• 2023年の「AI／機械学習」はこうなる！　6大予測：AI・機械学習の業界動向 - ＠IT 2022.12

     最先端AIで「オープンソース」が流行して技術発展が加速する
     一般社会で「生成系AI」への注目が拡大していく
     「データ＆AI活用の民主化」が浸透していく
     生成系AIの発展に伴い「問題」がより顕在化していく
     「RLHF（人間のフィードバックを用いた強化学習）」の応用が広がる
     「基盤モデル（Foundation Model）」が続々と登場する

生成AIの活用事例†

• デジタル庁職員による生成AIの利用実績 2025.9

• 生成AIの真の使い所は、作業コスト削減ではなく、意思決定コスト削減にある｜遠藤巧巳 - JapanMarketing合同会社 AIネイティブな会社の作り方 2025.7

• PDFからテキスト抽出~AIを使って論文を要約してみる~ 2025.4

• ミスが許されない領域にAIを溶け込ませるプロダクトマネジメントの裏側｜Shohei Yoneda 2025.1

• AIで架空の世界を創る手順と目的｜kogu 2024.12

• 【最新データで比較】生成AI活用、日本 vs 世界のギャップ | Think IT（シンクイット） 2024.7

• コンテンツ制作のための生成AI活用ガイドブック - 経済産業省 2024.7

• もはやデジタル後進国ではない、意外と進んでいる日本の生成AI活用 | 日経クロステック（xTECH） 2024.5

• デジタル庁2023年度事業　行政での生成AI利活用検証から見えた10の学び (1/3)｜デジタル庁 2024.5

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