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...
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CS 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...
