AIニュース 【2026年最新】医療・臨床現場のオンデバイスAI×論文4選｜「患者データを院外に出せない」を解く
診察中の会話の記録、カンファレンスの議事録、カルテの略語の読み解き。医療現場にも、生成AIに任せたい作業はたくさんあります。一方で、患者の診療情報は最も機微な個人情報の一つです。外部のクラウドへ送ること自体を院内の規程で認めていない、という...
2026-09
AIニュース 
AIニュース 【2026年最新】オンデバイスAI（エッジ推論）×論文4選｜「スマホや端末の中でLLMは使い物になるのか」を解く
クラウドにデータを送らず、スマートフォンやPCなどの端末の中でLLMを動かす「オンデバイスAI」への期待が高まっています。個人情報を外に出さずに済み、通信が不安定な場所でも使え、クラウドの利用料も抑えられる、というのが主な理由です。しかし現...
AIエージェント 【週刊論文ウォッチ 9/21〜9/27】コーディングエージェントの続報と、今週の新語「音響グラウンディング」
毎週、arXiv の cs.SE（ソフトウェア工学）・cs.CR（セキュリティ）・cs.CL（自然言語処理）に投稿された論文をすべて読み、2 つの観点で拾います。1 つは、月次の「急上昇ワード」で取り上げたテーマのその後。もう 1 つは、こ...
AIニュース 【2026年最新】ハルシネーションの検出と抑制×論文4選｜「分からないのに自信満々で答える」を解く
LLMが、もっともらしいけれど誤った内容を生成してしまう「ハルシネーション」。社内文書などの根拠を検索して渡すRAGは有力な対策ですが、根拠となる資料が存在しない質問や、資料に答えが書かれていない場面では、AIが推測で答えてしまう問題が残り...
AIニュース 【2026年最新】学習データの合成×論文4選｜「データが足りない」「AIが作ったデータで劣化しないか」を解く
自社向けにモデルを調整したくても、肝心の学習データが足りない。そんなときの定番になっているのが、LLMに学習用のデータを作らせる「合成データ」です。しかし現場では、「作らせると似たようなデータばかりになる」「合成データで学習を繰り返したら性...
AIエージェント 【2026年最新】マルチエージェントの協調×論文4選｜「エージェントを増やしたのに精度が上がらない」を解く
計画役・実行役・レビュー役のように、複数のAIエージェントに役割を分担させる「マルチエージェント」構成が人気を集めています。人間のチームのように分業させれば、より難しい仕事もこなせるはずだという期待があります。ところが現場では、「エージェン...
AIエージェント 【2026年9月 急上昇ワード】エージェント・ハーネス×論文4選｜「同じモデルなのに、エージェントの出来が安定しない」を解く
コーディングエージェントを業務に入れたチームから、「モデルを最新版に替えたのに、思ったほど良くならない」「同じモデルでも、ツールによって結果がまるで違う」という声をよく聞くようになりました。その答えとして、いま arXiv で急に語られ始め...
AIニュース 【2026年最新】LLMの評価×論文4選｜「LLM-as-a-Judgeの点数やベンチマークを信じてよいのか」を解く
生成AIの回答品質を人手ですべて確かめるのは現実的ではありません。そこで、LLMに採点させる「LLM-as-a-Judge」（LLMを審査員として使い、回答の良し悪しを判定させる手法）が評価の定番になりました。モデル選びでは、公開ベンチマー...
AIニュース 【2026年最新】長文脈とAIの記憶×論文4選｜「長い資料ほど見落とす」「前に伝えたことを忘れる」を解く
LLMのコンテキストウィンドウ（1回の処理でモデルに渡せる文章量の上限）は大きく伸び、分厚い資料や大量のログをまるごと渡せるようになりました。過去の会話の内容を覚えておく「メモリ機能」を備えたチャットサービスやエージェントも増えています。と...
AIニュース 【2026年最新】ファインチューニングとプロンプトの使い分け×論文4選｜「LoRAで学習させるか、プロンプトで済ませるか」を解く
LLMを自社の業務に合わせる方法は、大きく2つに分かれます。プロンプトの中に指示や例、資料を入れて振る舞いを変える方法と、モデルそのものを追加で学習させるファインチューニングです。後者では、元の重みを固定したまま小さな追加部分だけを学習する...