CS エージェント型組織：AI時代の次のパラダイムの輪郭 (The agentic organization: Contours of the next paradigm for the AI era)
以下はの翻訳です。企業は、価値を創造するために、仮想および物理的なAIエージェントと共に働く人間という新しいパラダイムへと移行しています。私たちは、初期採用企業からの教訓と、次に何をすべきかを共有します。AIは、産業革命とデジタル革命以来、...
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CS CS 生成AIプログラムを頓挫させる2つの問題を乗り越える（Overcoming two issues that are sinking gen AI programs）
以下はの翻訳です。生成AI能力の構築における一般的な技術的落とし穴が、厳しい経験から明らかになり、それらを克服するための実証済みの戦略が示されています。生成AI時代における成長は、まさに古典的な「二歩進んで一歩下がる」ケースのように見えます...
CS テクノロジーレポート 2025（Technology Report 2025） from Bain&Company
以下はの翻訳です。AIのリーダーたちは優位性を拡大している価値の進化（Value Evolution）テックで最も価値あるもの（Tech’s Most Valuable）世界的に断片化するテクノロジー（Globally Fragmented...
CS Anthropic経済インデックスレポート：地理的・企業におけるAI導入の不均一性（Anthropic Economic Index report: Uneven geographic and enterprise AI adoption）
以下はの翻訳です。はじめに（Introduction）AIは、その前例のない導入速度において、これまでのテクノロジーとは異なります。米国だけでも、従業員の40%が職場でAIを使用していると報告しており、これは2年前の2023年の20%から増...
CS OpenAI、リサーチサイエンティスト（合成データ）の募集(Research Scientist, Mid-training – Synthetic Data)
以下はの翻訳です。職務内容OpenAIのMid-trainingチームは、最先端のモデルを改善するため、合成データを担当するリサーチサイエンティストを募集しています。この職務では、合成データの作成、関連する研究、そしてそれを用いた最先端モデ...
CS Claude Codeから良い結果を得る(Getting Good Results from Claude Code)
以下はの翻訳です。Claude Codeから良い結果を得るここ数か月間、LLM（大規模言語モデル）のプログラミングエージェントを試してきました。Claude Codeは、私のお気に入りになりました。問題がないわけではありませんが、比較的短期...
CS AIはいつ良い決断ができるか？AI法人市民の台頭(When can AI make good decisions? The rise of AI corporate citizens)
以下はの翻訳です。エージェントAIが大規模な意思決定に影響を与え始めるにつれて、先進的な企業はガバナンス、信頼、および運用モデルを再構築する必要がある。さもなければ、時代遅れになるリスクがある。2つの金融機関を想像してみてほしい。最初の金融...
CS The Generative AI Data Scientist
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CS AIの天才たちはどこへ行くのか？(Where Will the AI Geniuses Go?)
以下はの翻訳です。AIの地政学は進化しており、各企業のCEOたちは細心の注意を払っています。大規模な投資がインフラに流れ込み、潤沢な資金があり、米国は引き続き世界のトップ人材を惹きつけています。しかし、将来のリーダーシップを維持するには、リ...
CS 私たちが知るプログラミングの終わり (The End of Programming as We Know It)
以下はの翻訳です。メディアでは、ソフトウェア開発者が間もなくAIによって職を失うという話題で持ちきりだ。私はそうは思わない。プログラミングの終わりではない。それは、私たちが今日知っているプログラミングの終わりだ。それは新しいことではない。最...
