らみのAIテックラジオ

今回は、AI業界に衝撃を与えた最新技術について、AI博士と一緒にわかりやすく解説しています。
「AIを速くすると精度が落ちる」という技術的常識を覆す「Representation Shift」。この革新的な手法は、AIが情報を処理する際の「変化量」に着目し、変化の小さい不要な情報を自動的に削除することで、驚異的な高速化を実現しました。
番組では、「なぜ今のAIは遅いのか？」という根本的な問題から、技術の仕組みを丁寧に説明。さらに、既存のAIモデルにそのまま適用できる実用性や、自動運転・医療診断への応用、環境問題への貢献まで、幅広い視点から議論を展開してい...

今回は、AIセキュリティの最前線で注目を集める「AIの思考プロセスへの攻撃とその防御策」について取り上げました。
ChatGPTをはじめとする最新のAIは、複雑な問題を解く際に「Chain-of-Thought」という段階的な推論を内部で行っています。人間が頭の中で計算を一歩ずつ進めるように、AIも「まず○○を計算して、次に△△を...」という思考の流れを持っているのです。
「BadChain」攻撃は、この思考プロセスに不正な指示を紛れ込ませる新しいタイプの脅威です。特殊な記号をトリガーとして、AIの内部推論を狂わせ、誤った結論へと誘導します。金融取引や...

今回の番組では、Sakana AIが開発した革新的なAIモデル融合技術「M2N2」について、AI博士と一緒にわかりやすく解説しています。
「数学が得意なAI」と「オンラインショッピングが得意なAI」を一つに合体させたらどうなるか？普通なら、新しいことを学習させると前の能力を忘れてしまう「破滅的忘却」という問題が起きますが、M2N2はこの難題を生物の進化原理で解決しました。
番組では、AIモデル同士が限られた「資源（得点）」を巡って競争し、それぞれが得意分野（ニッチ）を見つけていく様子を、動物の生態系になぞらえて説明。さらに、お互いの弱点を補い合えるモデル...

今回は、いま技術界で最も注目されている「エージェンティック・プログラミング」について解説します。「AIにプログラミングを手伝ってもらう」から「AIが自分で考えてプログラミングを完結させる」へ。この劇的な進化がもたらす可能性と課題を紐解いていきます。
番組では、2023年3月に世界を驚かせたAutoGPTの登場から、最新の研究動向まで幅広くカバー。AIエージェントがどのように計画を立て、コードを書き、テストし、改善していくのか、その驚くべきメカニズムをご紹介します。
特に注目は、「なぜ2024年だけで研究論文が全体の53%を占めるほど急成長しているのか」と...

「ChatGPTが試験で95点を取った！」こんなニュースを見かけたことはありませんか？でも、その点数は本当にAIの実力を表しているのでしょうか。
今回は、AI研究解説者のAI博士をお迎えして、LLMの評価方法に潜む意外な問題点を解説します。
現在使われている283種類もの評価テストには、実は大きな落とし穴が3つも存在していました。AIが「カンニング」をしている可能性がある「データ汚染」問題。英語圏の文化に偏った不公平な評価。そして、実際の使用状況とかけ離れた一問一答式のテスト設計。
番組では、これらの問題を学校のテストに例えながら、どなたでも理解できるよ...

皆さんは、コンピュータの中に「もう一人の自分」を作れるとしたら、どう思いますか？
9つのAIがそれぞれ心臓、肺、腎臓などの専門医となって協力し合い、患者さんの体内で起こる複雑な変化を高精度でシミュレートする。これがOrgan-Agentsの革新的なアプローチです。
番組では、なぜ従来の医療AIではこうしたシミュレーションが難しかったのか、どうやって複数のAIを協調させているのか、そして実際にどれほどの精度を達成したのかを、具体例を交えながら解説します。特に興味深いのは、強化学習によってAI同士の「チームワーク」を最適化している点。まるで優秀な医療チームが...

今回は、2025年8月に発表されたOpenAI GPT-5の空間認識能力に関する大規模研究を取り上げます。2万4千問のテストで判明した驚きの結果とは？
最先端AIのGPT-5が、物体のサイズ推定では人間レベルの精度を達成する一方で、小学生でも解ける立体パズルや「隠れた積み木の個数を推論する」といった課題で失敗するという興味深い事実を、AI博士が分かりやすく解説します。
番組では、なぜ「画像は認識できるのに空間が理解できない」という現象が起きるのか、その技術的な理由から実用面での影響まで幅広くカバー。工場の品質検査には使えるけれど、ロボットの自律移動には課...

今回は、あなたの健康の未来を予測する革新的な医療AI「CoMET」について解説します。
Epic社が開発したCoMETは、世界3億人以上の診療データから学習し、個々の患者の1年後、2年後の健康状態を予測できる画期的なAIモデルです。糖尿病の発症リスクから心臓病の可能性、さらには入院の確率まで、78種類もの医療予測を高精度で実現。しかも、従来のように病気ごとに別々のAIを作る必要がなく、たった一つのモデルで包括的な健康予測が可能になりました。
番組では、1.7兆個という途方もない数のトークンで学習したCoMETが、どのように患者の「未来の物語」を紡ぎ出すの...

「320億パラメータ級の性能をノートPCで実現：ローカルAI時代の幕開け」
ChatGPTのような高性能AIを使うには、これまで巨大なクラウドサーバーが必要でした。しかし、最新の研究により、わずか15億パラメータの小型モデルが、320億パラメータの大型モデルと同等の性能を実現。しかも、一般的なノートPC（GPUメモリ6GB程度）で動作可能という画期的な成果です。
番組では、この技術的ブレークスルーを可能にした「検索拡張推論」の仕組みを解説。英国NHSでの医療診断支援における実証結果（疾患特定で50%超の正答率）や、企業での活用メリット（データのプライバシ...

「66年間破られなかった計算速度の記録が、ついに更新されました」
今回は、2025年7月に発表された計算機科学の歴史的発見を取り上げます。テーマは最短経路問題——Google Mapやカーナビで毎日使われている、意外と身近な技術です。
1959年にダイクストラが開発したアルゴリズムは、あまりに完成度が高く「これが理論的限界」とされてきました。しかし中国の研究チームが、従来必須とされた「並べ替え処理」を回避する画期的な方法を発見。まさにパラダイムシフトです。
なぜ66年間も破られなかったのか？　新手法で何が変わるのか？　
教科書を書き換える発見の現場に立ち...

今回は、AIモデルの世界に隠された驚きの事実をお届けします。
ChatGPTやLLaMAといった有名なAIモデルから、実は無数の「子モデル」「孫モデル」が生まれていることをご存知でしたか？最新研究では、世界最大のAIモデル共有プラットフォーム「Hugging Face」にある約186万個のモデルすべての親子関係を解析し、巨大な家系図を作成。そこから見えてきたのは、AIモデルが予想外の方向に「進化」している実態でした。
番組では、AI博士とパーソナリティのらみが、この研究から判明した3つの衝撃的な発見をわかりやすく解説します。
今回の聴きどころ
• なぜ「...

今回は、Cornell大学が開発した画期的な技術「OverFill」について解説しています。
皆さんは、ChatGPTやClaudeが1つの回答を生成するのに、実は数千回もの計算を繰り返していることをご存知でしょうか？この膨大な計算が、応答の遅さと月間数千万円規模の運用コストの原因となっています。
OverFillは、この問題に対して「なぜ同じモデルで全部処理する必要があるの？」という素朴な疑問から生まれた革新的な解決策です。「入力の理解には大型モデル、文章の生成には小型モデル」という、車で例えるなら「長距離輸送には大型トラック、細かい配送には軽自動車」...